SpaceX今年首次星链卫星发射被迫推迟
|
4）全智能：智能化能力运用，一方面可以在客户交互旅程的方方面面来简化流程、简化交互摩擦，例如：OCR、LBS、扫一扫、人脸识别、智能交互等。另一方面可以大幅增加业务效率、降低风险、降低成本，例如：智能营销、智能风控、智能客户服务。 例如：某保险通过移动 APP+ 智能中台，实现线上化智能保障缺口分析，用户填入个⼈情况和家庭结构后，系统以可视化的方式呈现由 AI 智能分析出的家庭风险，并根据已持有产品来分析现有风险覆盖情况和待覆盖部分，让用户了解现有的风险缺口。这种站在用户的角度进行智能化推荐，是智能化在客户体验方面的重要应用。 保险业务线上化后，除了服务、操作体验是影响客户留存的重要因素，端智能也成为重点发展的方向，目前部分先进的端实践已经将边缘计算应用于前端产品上，通过端侧丰富的用户行为数据和触发点，利用机器学习和深度神经网络，在端侧持续感知用户意图，抓住用户转瞬即逝的兴趣点，并给予用户及时的结果反馈，提高获客率和转化率。 端智能可以将原来的服务端的决策或业务处理前置在前端，引入机器学习和深度神经网络模型，结合用户行为数据，在端侧持续感知用户意图，实时决策并实时反馈结果给用户，这样解决了实时性差以及决策系统可调整性差的问题，提高交互响应时效，使得业务操作更流畅，提升了客户的操作体验。
示例：端智能应用 1 月 12 日，FDA 正式发布了该机构的第一个人工智能/机器学习（AI / ML）的 SaMD（Software as a Medical Device，医疗设备独立软件）行动计划。 （关注公众号医健 AI 掘金志，对话框回复“FDA”，即可获取计划文件） 这个行动计划提出了一种多管齐下的方法，以促进 FDA 对基于 AI / ML 的医疗设备软件的监督。 医疗器械和放射健康中心（CDRH）下属的数字健康卓越中心主任 Bakul Patel 表示：“该行动计划总结了 FDA 下一步对基于 AI/ ML 的医疗设备软件进一步监督的步骤，概述了一个基于整个产品生命周期监督的整体方法，从而进一步提高这些技术在改善患者护理方面的巨大潜力，同时提供安全和有效的软件功能，提高患者的护理质量。” CDRH 数字健康卓越中心于 2020 年 9 月启动，致力于在 FDA 监管和监督角色的框架内战略性地推进数字健康技术的科学和证据。该中心的目标是通过促进负责任和高质量的数字医疗创新，授权利益攸关方推进医疗保健。 行动计划的五项细节这份文件的出台，其实已经持续了将近两年的时间。 2019 年 4 月 2 日，美国 FDA 发布一份讨论文件，提出针对 AI/ML 医疗设备软件的拟议监管框架。 这份长达 20 页的讨论文件，解释了制定人工智能软件、设备新框架的必要性、产品全生命周期（TPLC）认证方法的原则，以及在拟议框架下可能允许或可能不允许的潜在现实人工智能软件修改示例。 迄今为止，批准的 AI 产品通常具有锁定算法，并且不会随着时间的推移自动更改，因为会收集新数据。但是 FDA 前局长 Scott Gottlieb 建议，依靠制造商的定期修改可能会延迟 AI 主动学习的承诺，并有可能改善干预的时效性和结果。 讨论文件中提出的想法是确定可以基于 AI /机器学习进行 SaMD 修改的类型(如果有的话)免除上市前提交要求。FDA 在 6 月 3 日之前正式要求在讨论文件中提供信息，以寻求反馈。 2019 年 6 月，美国医学信息学会（AMIA）曾向 FDA 进言，“我们成员的观察经验是，当前许多 AI 医疗软件，均基于实时或接近实时的数据连续更新，算法不断适应新数据和新问题。” AMIA 表示，这意味着人工智能非常容易“从糟糕或有偏见的数据中训练出模型，该模型可能无法提供优质的决策和令人信服的解释”。因此，这可能导致 SaMD 的用户不知道该设备是否适用于受众。” 据了解，这次发布的基于 AI/ ML 的医疗软件行动计划概述了 FDA 打算采取的五项行动，包括:
FDA 补充到，欢迎这一领域的持续反馈，并期待与利益相关者就这些努力进行接触。
新思路：从 SIMD 到 SAMD （编辑：伊春站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
