人工智能场景化应用 翻译-人工智能场景设计

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能场景化应用 翻译的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能场景化应用 翻译的解答，让我们一起看看吧。

1. 你认为人工智能会取代翻译行业吗？有何依据？
2. 大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景？

你认为人工智能会取代翻译行业吗？有何依据？

人工智能与人翻译的区别在哪呢？就是在于语言表达。

在语言表达方面，人工智能要比翻译更为准确，但是在表达方面，他却并不能像一个真正的人一样表达出来，在表达的时候难免会让人觉得有种怪异感，因为机器对于语言的表达只能是程序设计好的发音，也并不能对于语句有停顿，舒缓的语感。

人工智能会不会取代翻译行业？应该是不会，但是人工智能翻译却可以让更多的人体会到外国的文化，对于那些普通人来说，人工智能翻译无疑是一个大的福音，也不用再去跟团跟导游，现在有了手机软件等工具就可以实现和外国人的无障碍交流了。

但是在某些正式场合来说，我们还是需要一个翻译在旁边，比如领导的会晤等，这些彰显我们本色的公共场合再使用人工智能的话，难免会让人觉得我们不尊敬外国友人。

人工智能不会取代翻译行业，以为人工智能现在还存在不足，只能适用于个人层面，但是上升到大的场景，显然人工翻译显得更加亲切以及友好一些。

先说观点：人工智能完全取代翻译行业的可能性很小，但是人工智能可以取代大部分翻译。

无论是文字翻译还是语音翻译，现在都有越来越多的产品提供免费或收费的翻译服务，很多准确率甚至能达到百分之七十，据说谷歌翻译的英语水平约等于美国的高中生——这个水平已经不低了。

相信随着人工智能的发展，翻译的准确程度还会继续提高。

但有一样东西是人工智能无法完全理解的，那就是“情感”。

而内容最多涉及到情感的就是文学作品。

无论人工智能怎样发展，它也无法将莎士比亚《十四行诗》中的意境翻译出来，更无法让译文的阅读者感受到《倾城之恋》中微妙的情感。文学翻译要求之高不在于翻译术语，而是对情感的感知与表达。

大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景？

智慧医疗行业的上游主要是医院相关方，主要涉及：

1、医疗器械设备：目前主要是指智能化的医疗器械设备。

2、医疗信息化：即医疗服务的数字化、网络化、信息化，是指通过计算机科学和现代网络通信技术及数据库技术，为各医院之间以及医院所属各部门之间提供病人信息和管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换。

3、远程医疗：着移动通信、物联网、云计算、视联网等新技术的发展，众多的智能健康医疗产品逐渐面世，远程医疗也处于第二阶段向第三阶段迈进的过渡时期。

而智慧健康行业的下游主要面对患者，可以涉及以下产业：

1、可穿戴设备：穿戴设备正被用在不同的场景中帮助帕金森症、糖尿病、心脏病、高血压和其他疾病患者管理疾病，这项技术降低了住院率和就诊率，是智慧医疗领域的一项重大技术。

2、移动医疗APP：基于移动终端的医疗类应用软件，主要为患者提供寻医问诊、预约挂号、购买医药产品以及查询专业信息等服务。

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首先我本人是一名大数据开发的工程师，我认为是这样的:

1.大数据可以解决的是数据存储的问题，在以前数据存储不是很方便的时候，医生对于医疗病历信息，患者病理信息的保存是不完整的，现阶段有了大数据技术以后，医务工作者可以将相关的病理信息录入到大数据库中，这些信息对于相关疾病的研究起到了至关重要的作用。

2.大数据解决的是数据计算的问题，一个医生对于病理的理解深度，很大的因素取决于他自己的经验，这些经验是需要自己在临床中的摸索研究总结出来的，一个年轻的医生在这方面是匮乏的，[_a***_]众多的医院的医生都能将自己治疗患者时所***用的手段经验录入到医疗大数据库中，同时利用大数据人工智能的手段，充分的描绘出每个病症的病理，形成病症的画像，这样不管是年轻医生还是年迈医生，在诊疗时都有经验可寻，能够大大提高治疗的成功率。

人类的常见病也就是那么多，利用大数据存储，与计算分析，在患者病症的每个阶段都有相关的一整套治疗手段，对于患者来说是巨大的福音。

具体的应用场景真的太多了。

例如在医院。

1、人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像

肺部疾病检测引擎：可以自动、快速、准确的从病人的胸部CT扫描序列中发现疑似病灶位置，降低肺癌早期筛查的成本，提高检测速度和检测的准确率，缓解医疗***的紧张，挽救更多患者的生命。阿里巴巴达摩院AI中心医疗健康实验室的肺部疾病检测引擎具有检测准确度高、核心技术原创及经过实际场景验证这三大特点

心血管疾病诊断引擎：为了进一步降低医生交互的工作量，人工智能心血管疾病诊断可以进行心脏冠脉的提取及重建，自动化的提取冠脉树并命名精细到半径小于1mm的分支，同时利用三维重建技术生成VR、CPR和SPR辅助医生诊断病灶，实现斑块类别识别、易损斑块预警及狭窄程度预测等多项功能。

智能骨科引擎：利用定位、分割和测量核心技术，***评估致病因素并确定诊疗方案，覆盖膝关节、脊椎和膝关节，覆盖多病种。经过医院实景场景验证，阿里巴巴达摩院AI中心医疗健康实验室的数据显示，其骨科AI产品的精准度超过70%的骨科医生并且单次耗时低于200ms。

2、人工智能+医院管理

人工智能优化医疗***配置：利用大数据，从宏观层面协调***的有效分配。它能根据电子病历、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及时救治的，把医疗***优先提供给他们，优化医疗服务的先后顺序。

弥补医院管理漏洞：从点评网站、社交平台和新闻媒体等渠道收集客户对医院的评价，通过自然语言处理技术将非结构化的数据处理成能被系统识别的结构化数据，根据已经搭建好的模型，系统能够整理、分析出各种评价背后的真实含义。

到此，以上就是小编对于人工智能场景化应用 翻译的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能场景化应用 翻译的2点解答对大家有用。

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