随着人工智能的高速发展,用机器人替代医护人员,已经不是神话。特伦斯·谢诺夫斯基[1]在《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书中预测“基于大数据的深度学习将改变医疗行业,对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗,甚至未来癌症将变得不再可怕
[1] 特伦斯·谢诺夫斯基——世界十大AI科学家之一、美国四大国家学院在四院院士,全球人工智能顶级会议NIPS基金会主席

基于COT图像识别方案的生物医疗验证模型设计-链体讯区块链网

近日,COT(Chains of Things)团队完成了基于COT平台的图像识别方案及算法分析,以AI诊断为应用场景的验证模型开发,取得了物联网人工智能在生物医疗领域结合区块链的初步探索成果,近期将推出原型机测试模型。

用户面部特征可生成区块链身份证,通过去中心化协同数据为区块链身份增信。

基于COT图像识别方案的生物医疗验证模型设计-链体讯区块链网

该验证模型通过COT图像识别方案,对给定大小、色彩、纹理等的图像进行增强处理、特征提取、边缘检测。通过识别用户的基本身体特征,如饮食、身体健康指数、睡眠等情况,在经过智能分析与比对后,对用户的身体素质进行简单的评估,提供个性的健康管理方案,并对可识别疾病发生的风险进行预警。

COT图像识别方案是智能硬件平台的重要基础设施,可用于人脸识别、身份识别、三维场景重构、物体识别、AI诊断、图像分析、目标跟踪等场景。同时,结合COT基于区块链的物身份识别板卡解决方案,能够为辨识图像做可信任可选离线数字签名,生成数据COT ID,以保护用户隐私和信息确权。从而实现“人”与“物”价值协同的可信服务与交互,助力实体经济。