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人工智能助力改善健康
• 规则和法规。GDPR 应如何应用于实践？医疗法规如何才能成为一种帮助而不是障碍？我们是否应该拥有国家或欧洲云基础设施来提供支持，何时可以使用欧洲公司的云服务？ • 可持续性。我们如何负责任和透明地应用人工智能？人工智能解决方案的长期可靠性如何？ • 数字成熟度。员工和公民是否准备好让他们的生活被他们可能无法理解的算法所支配？我们如何将专家与了解人工智能技术的人聚集在一起，或者领域专家应该更多地了解人工智能？ • 研究 -> 创新 -> 实施。我们应该如何评估人工智能研究的结果？必须通过创新过程完善研究结果，以便实施。如今，事情仍然偏向于研究，实施很少。 • 共享数据、资源和结果。瑞典需要分享我们拥有的资源，建立更多领域更多人可以使用的模型，并在更大程度上合作数据。
人工智能助力全球健康
全球健康 (GH) 旨在改善地球上所有人的医疗保健并根除所有可避免的疾病和死亡。人工智能 (AI) 的诞生通过处理大量健康数据（从健康记录和临床研究到基因信息，分析速度比人类快得多）来创新医疗保健实践并改善患者预后。人工智能还有助于改善医学成像和医学诊断。人们对在本地使用人工智能应用越来越乐观，但这些方面能否在人工智能的帮助下转化为全球医疗保健的进步和提供。目前，医疗保健领域的大多数人工智能发展和应用都满足发达国家的需求，很少有努力制定有助于改善全球医疗保健服务的计划。我们进行了这项叙述性审查，以评估在全球卫生服务中实施人工智能的困难和差异，并寻找改进方法。
人工智能助力数字化转型
人工智能、自动化和机器学习打破了所有行业的壁垒，但企业必须接受它们并实现其好处。随着人工智能越来越融入工作流程，其好处将变得更加明显。企业可以通过自动化任务释放人力资本来从事更有趣的项目。更智能、与人工智能兼容的业务流程将让人类专注于更具挑战性和创造性的任务。人工智能流程可以减少高素质工人的重复性工作，而高素质工人是任何组织的骨干。谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等人工智能巨头正在投资 1 亿美元用于人工智能开发。谷歌推出了一款虚拟助手 Duplex，可以帮助您完成日常任务，以宣传其即将发布的产品。
人工智能助力患者流量
患者流量是医疗保健领域的一个术语，指的是患者在医疗保健系统中的流动方式。它包括系统的所有部分以及将患者从入院、治疗到出院到社区或其他医疗保健机构所需的人力和物力资源。1 理想情况下，整个过程都应保持服务质量和患者满意度。2 患者流量预测是一种方法，用于预测和监测患者随时间推移以及治疗和护理各个阶段的流动情况。3 患者流量预测可分为 4 个部分：预测急诊科 (ED) 需求和入院人数、预测从 ED 到住院护理的患者流量、预测患者在医院内的流动情况以及预测住院时间。1 这种预测方法通常用于患有慢性疾病（例如阿尔茨海默病、创伤性脑损伤、囊性纤维化）的人，他们需要长期治疗或管理，并且可能需要在这段时间内在不同的护理环境中接受不同类型的急性和长期护理。3
网络连接：助力人工智能无处不在
基于开放标准的连接对于大规模部署 AI 至关重要。2024 年 6 月 4 日——英特尔的使命是将 AI 带到任何地方，让 AI 更容易通过网络从 PC 集成和扩展至边缘和数据中心。英特尔强大的企业生态系统以英特尔® 至强® 和英特尔® 酷睿™ 处理器以及英特尔® Gaudi® AI 加速器为基础，有助于为全球企业扩大 AI 的整体价值。然而，AI 不能孤立存在。网络连接是连接系统的粘合剂，使数据能够在整个计算过程中无缝流动。这些功能对于满足 AI 时代前所未有的性能、带宽和扩展需求至关重要。英特尔实现端到端 AI 网络解决方案的方法基于以太网，并为客户提供兼容性、互操作性和供应商选择。作为超级以太网联盟 (UEC) 和超级加速器链接促进会 (UAL) 的创始成员，英特尔在广泛的行业支持和协作之外，致力于推动下一代以太网技术的发展，并建立开放的行业标准，使 AI 加速器能够更有效地通信。通过这些努力，加上长期以来提供高效、经济的企业级技术的传统，英特尔正在扩展其基于开放标准的网络解决方案组合，以解决连接需求、推动创新和提高客户价值。AI 可扩展性依赖于以太网技术英特尔® 以太网 800 系列产品凭借 40 多年的行业领导地位和在集成和独立以太网产品方面的专业知识，目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列产品为完全可编程的数据包处理管道实施动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。产品目前提供 25 和 100GbE 的速度，并且向后兼容 10GbE。该系列实现了完全可编程的数据包处理管道的动态设备个性化，并支持 RDMA（RoCEv2 和 iWARP）以实现低延迟、高吞吐量的工作负载。为了扩展 800 系列的整体速度和功能，英特尔将于 2024 年晚些时候推出一系列新的以太网 E830 控制器和网络适配器产品。这些产品的最大数据速率高达 200 千兆位每秒 (Gbps)，支持 PCIe 5.0x8 主机互连，并具有安全性和可管理性增强功能。利用英特尔 IPU 加速企业中的 AI 基础设施处理单元 (IPU) 是可编程的网络设备，可让用户减少开销并释放 CPU 性能。
人工智能助力 H&E 复兴
深度学习 (DL) 是人工智能的一个子领域，它充分利用了人工神经网络的潜力，尤其是具有多个非线性“深层”的卷积神经网络 (CNN)，在解决基于图像的问题方面取得了巨大成功 [2]。例如，CNN 已成功识别人脸、交通标志和物体、汽车、动物，使机器人和自动驾驶汽车具有视觉功能，最近，它还使医疗应用具有视觉功能。这些神经网络在多个分类和分割任务中表现出了人类水平的性能。CNN 的性能通常通过准确度、灵敏度、特异性、精确度、召回率（也称为真阳性率 (TPR)）和假阳性率 (FPR)（等于 1 - 特异性）来评估。实际上，TPR 和 FPR 之间总是存在权衡，就像在医学领域经常面临的灵敏度和特异性之间的权衡一样，必须在训练模型的性能中找到假阳性和假阴性之间的平衡。例如，可以绘制接收者操作特性曲线（ROC 曲线），即在不同分类阈值下绘制 TPR 与 FPR 的曲线，然后可以找到一个在 TPRi 和 FPRi 之间达到令人满意的平衡的操作点（TPRi、FPRi）。为了使用单一性能指标（曲线下面积 (AUC)）评估和比较经过训练的 AI 模型的性能，整个
人工智能助力金融转型
说到财务领域的人工智能应用，还有很多问题需要解决——它们今天能带来什么，明天能带来什么，以及财务职能将因此发生哪些变化。将这些视为人工智能推动的财务转型之旅的初步步骤——您的组织将利用数据作为资产，以人为本的方式在业务流程中系统地部署和扩展人工智能。金融领域生成式人工智能的快速、数据驱动决策能力可以帮助增强员工体验和业务合作能力，释放企业价值并推动持续创新。而这一切都需要从某个地方开始。
助力 AVIVA 实现可持续发展目标
环境可持续性是 Aviva 的首要业务重点，其雄心勃勃的目标是到 2025 年在全球范围内购买和/或生产 100% 的可再生能源电力，并致力于到 2030 年将整个公司的运营二氧化碳排放量减少 70%。2006 年，Aviva 成为第一家碳中和国际保险公司。为了帮助 Aviva 实现这一目标，RenEnergy 建成了当时英国最大的太阳能车棚之一。这座容纳大型呼叫中心的建筑后来被出售，人们认为，具有明显优势的太阳能光伏系统可能是促成成功出售的关键因素之一。
