今天分享的是【爱(AI)公益行动计划2023-2025年】 报告出品方:世界互联网大会

精选报告来源:全球行业报告圈

联邦快递保障珍稀活体动物安全运送。联邦快递拥有包括SenseAwareID蓝牙传感设备在内的独特监测技术,能够全方位监测货物运送过程的温度、湿度、光线和气压。借助这些技术,联邦快递的工作人员能够近乎实时地追踪动物运送过程中的环境情况,确保动物处在规定的温度和湿度范围内,避免受到过度光线或其他影响因素,从而使得珍稀动物以最安全、最人性化的方式进行高效运输。

微软、腾讯公益慈善基金会利用AI技术提升动物识别能力。微软联合山水自然保护中心利用图像识别、机器学习等技术开发了一套红外相机智慧管理系统,可对相机拍摄的图片进行内容判断和分析,如是否拍到野生动物等,进而进行相应分类,图片识别准确率达90%,为野生动物的监测、研究工作提供了强大工具支持,提升了效率。腾讯公益慈善基金会综合利用迁移学习、自动数据增强、难例样本挖掘、计算机视觉等技术,自主开发了一套包含红外相机数据AI识别、巡护数据协同管理的数据平台用于观测雪豹的活动,可自动检测图像或视频中是否出现动物并预测动物的位置和类别。目前系统可以筛掉98%以上的空拍,物种识别率超过97%,可识别物种数目从23类提升至31类,图像级检出率从70.8%提升至95.5%,精度由59.1%提升至85.2%,进一步推动了雪豹的监测与保护,助力濒危物种保护工作取得成效。

宇视科技运用AI技术助力北京雨燕观测保护。宇视科技运用AI机器视觉技术、智能分析装备,攻克木质古建内部施工等工程技术难题,对雨燕巢穴进行24小时不间断观测和拾音,获取了大量筑巢、产、孵化及新生雨燕成长的珍贵视频资料,在雨燕每年的回归、生活习性等方面提供了丰富的研究材料,极大提高了研究人员收集数据效率,助力生物多样性监测研究。

百度、圣美生物等利用图像识别技术开发快速阅片和辅助诊断工具。百度AI眼底影像分析系统可以十秒内识别筛查数种眼疾,如筛查糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑病等,准确率可达到90%以上,极大提升诊断准确度和医疗效率。圣美生物联合中国信通院将深度学习技术应用于计算细胞学临床应用领域,解决肿瘤液体活检稀有细胞判读困难、准确率及效率低下的行业痛点,结合医学CT影像AI分析技术,可有效提升直径在5-10mm肺小结节良恶性分析的准确性,其综合准确性可达到90%以上。通过基于AI技术的多组学数据分析,实现Ia期肺癌诊断效能的大幅提升,通过“早发现、早治疗”提升肺癌患者5年生存率,进而使得降低社会及个人医疗负担的目标具备了实现基础。

金砖国家未来网络研究院中国分院为世界半数人口对抗肿瘤贡献力量。金砖国家未来网络研究院依托中国权威三甲医院及政府相关部门、金砖国家相关机构支持,利用基于肿瘤流行病学和基因组学的大数据分析、图像识别等技术,针对肿瘤影像学和病理学数据开展辅助诊断及预测模型建模,结合智能手术机器人和新药智能筛选等智慧医疗解决方案建设合作平台。作为人工智能促进社会公益(AI4SG)的一个有益探索,该项目展现了金砖国家在国际援助中发挥的主动作用,有助于改善金砖等新兴国家作为客体接受医疗援助的形象,也将适时向“金砖+”国家推广,为全球卫生安全做出积极贡献。

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