如何从“设计向善”到“AI向善”？“AI+医疗”给出了答案？

2019年10月30日，第四届TDW腾讯设计周在深圳举行。作为一年一度开发者_JS百科的设计师盛会，TDW2019以Designforgood设计为主题，聚集了很多国际咖啡馆和业界专家，共享业界最先进的设计理念和应用落地，探索业界突破口，实践设计。

作为计算机视觉和AI视觉分析研究领域的新力量，微型银行AI团队被邀请参加会议，高级研究员李权在会议上共享医疗健康行业设计的新视野案例(以下简称案例)，与腾讯大数据云视觉中心的高级负责人杜健合作，以比赛监视为演讲切入点，与会者共享AI技术在帮助智能体育发展的过程中发挥的重要作用，进一步展AI电视医疗的最新成果和进展。在当前医疗健康行业，体育比赛是一个重要场景。参加者实时发生的大量异构运动和生理数据，对及时医疗事故的分析和干预是很大的挑战。传统方式是将数据直接汇总到可视化系统，缺乏实时显示和预警功能，医疗事故应对滞后，不利于保证人员安全。此案例将在设计城市马拉松可视化和协调干预系统时融入更多人工智能技术，实现比赛数据的实时监控和可视化总结。另外，基于大数据的AI预测功能，在有效预测可能发生的异常事件的同时，计算异常数据的最佳拍摄路径，帮助运动比赛组委优化救护车、救护人员等医疗救助资源的配置，提高运动比赛组织的效率，进一步发展智能体育。

微型银行AI团队李权展示的案例，不仅是AI和数据可视化在比赛监视领域的重要探索，也是腾讯大数据云可视中心高级负责人杜健所说的正确设计，将AI向善的理念和模式设计在AI领域和更多行业

李权所在的微型银行AI团队除了在数据可视化方面建立之外，还继续致力于基于联邦学习技术的智能医疗领域。作为重视数据安全和隐私保护的分布式机械学习技术，联邦学习可以在当地共同培训AI模型，解决医疗健康行业各部门、机构数据单一、质量低、利用率差等制约行业信息化发展的难题。微型银行AI团队最近与腾讯天衍AI实验室等团队合作，共同研究基于医疗健康大数据的AI预测，通过AI预测、警告能力，辅助医疗信息决策，加快智能医疗落地。随着科学技术的发展和进步，人工智能医疗不再是一种概念创新，它已经落地，为医疗行业提供最先进和最符合医疗需求的服务。微型银行AI团队在智能医疗领域持续发展，致力于AI科学技术的力量，提高医疗服务的效率和质量，融合AI和医疗的深度。医疗领域的关注者从来没有缺乏温度，AI在未来持续提高这个温度是AI和医疗深度融合的意义。