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沈阳有了多功能的“机器人”律师，你觉得这未来会取代真人律师吗

通过北京八分钟，让全世界认识了沈阳的机器人产业的厉害，这回，全国第一个“机器人律师”也在沈阳诞生了，制造者仍是大名鼎鼎的沈阳新松机器人。

前几天本报小记还去跟机器人见了个面，她身穿一件红色套装，还带着一个红色领结，大眼睛忽闪忽闪的十分可爱，但可爱的外表，无法掩饰她的专业，只要有人向她问询法律相关的问题，她能立刻回答出相关的法律规定，而且回答内容还十分精准。

她的功能还不止于此，不但能通过智能语音进行普法问答，还能在远程会议中实现多方互动，实现在线法律咨询，还能集引导接待答疑，远程分身互动等多种功能于一身。

除了这些技能之外，这款“机器人”律师还能进行人脸识别、自主行走、自助充电，甚至还能一键呼叫、点播课程，更厉害的是，他的方形脸庞上，还能进行多媒体播放和***直播，简直全能。

之前早就有人预测，律师和门诊大夫这两项工作可能最快被人工智能取代，果然，看到这款机器人，至少律师行业的从业者应该有人会有隐隐的担忧了。

但机器人设计者称，这款机器人具备“大数据+人工智能”两件法宝，确实比人脑更具优势。但毕竟老百姓的接受度还要慢慢培养，如果面对一个人类律师和一个机器人律师，相信很多人还是会选择后者。

但现在，这款机器人律师至少可以帮助律师做好法律咨询的前期工作和基本事务，使得律师团队有更多的精力投入到更深层次的法律专业工作中去，从而提升自己的专业能力以便更好地服务百姓。

另外，跟其他许多稀缺资源一样，法律服务资源也存在城乡差距，对一些基层来说，机器人可以去弥补法律服务提供力量的薄弱，将法律服务拓展得更广泛，让更多有需要的人获得更好的法律帮助。

如果说人工智能能取代大部分主要工作是问询类的律师，我觉得还是有可能的，但如果是上法庭的辩护律师，我觉得人工智能还无法替代，毕竟识别表情，快速反映，两方交战，还不是人工智能的特长。

门诊医生会被ai大数据代替吗

随着人工智能和大数据技术的发展，确实有可能在某些方面替代门诊医生的工作，例如初步诊断、病历记录和患者管理等。但是，门诊医生仍然需要具备丰富的临床经验和专业知识，能够对患者进行全面、准确的诊断和治疗。此外，医生还需要具备良好的沟通能力和人文关怀，与患者建立良好的信任关系，从而提高患者的治疗效果和满意度。因此，虽然人工智能和大数据技术可以辅助医生进行工作，但门诊医生的角色和职责并不会被完全取代。

在医学中如何应用人工智能

用处多了，比如：普通症状诊断，身体健康状况监测与评估，急救，辅助手术。还能在医学的教学方面发挥重要作用，缩短医学生学习的时间，同时保证学习质量；对医学知识全面综合的记录，可以辅助每个医生成为全科医生。最终不会再有医生这个职业，因为人人都可以是医生。

对于该问题，经济观察报记者温淑萍认为：互联网医疗是通过互联网改变医疗运作模式，以模式创新为主要形式，仅对供需匹配的过程进行优化。除BAT外还有数十家AI医疗细分企业投入到研发与实践中，企业们的切入点主要是诊疗服务、咨询服务、信息服务，但是都没有真正触及医疗诊断的核心问题，比如怎么提高诊断效率，提高诊断的准确性。

最早投身AI医疗的是IBM，并且已取得了临床实践的经验。 “沃森肿瘤”是根据沃森系统的询问、确认步骤、各种输入的参数给予多种治疗方案，第一位是绿色，即推荐首选的；橘黄色是供参考方案，相对于绿色治疗方案，资料效果和副作用都会提高；粉色为不推荐，即对患者健康不利，并发症和副作用大幅提升。沃森肿瘤提供治疗方案的时间短、信息广、案例多，在优先推荐的同步放化疗方案中还列示了疗程、最高的生存率、不良药物反及发生概率，包括药物禁忌症和具体用药剂量等。沃森肿瘤通过发挥在逻辑、推理、认知方法的优势，帮助医生提高诊疗水平，成为医生伙伴。

除了IBM沃森这个案例外，BAT也加速医疗AI布局。2016年，腾讯投资碳云智能并成立人工智能实验室；2017年，腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断；2017年7月，阿里发布“Doctor　You”AI系统，主攻方向是医学影像诊断领域。

除此之外，一些细分领域的AI医疗企业在BAT加码AI医疗之前就已经深耕多年，如云知声、科大讯飞、惠医惠影等，例如云知声侧重语音、音像领域，同时擅长门诊、手术、影像多场景电子病例采集；科大讯飞语音平台逐渐切入医门诊语音电子病例采集方面。

这个问题范围太大了，不好回答，我是一个医疗领域工作10年，目前在人工智能医疗领域创业的初创者，简单的尝试回复下你的这个问题

在医学中如何应用人工智能？目前发展比较好的有影像，手术，诊断，医疗服务等，支撑基本来源于架构师的设计，大数据，算法逻辑等，当然还有一些如阿里等公司建立医疗平台的智能研究，，你可以了解一下目前bat他们都在做什么，另外平台类的远程医疗，app，ibm的沃森系统，也可以参考。

其本质个人认为都是在尝试解决患者就医过程中的时间，距离，专家诊疗方案的权威性方面，但也看到目前大家都在处于研发完善中，市场应用还没有完善，预计2年内会是一个爆发期，所以现在讨论如何应用为时过早，同时人工智能医疗的生态也没有建立完善，建议你可以长期关注，或者找一些从事相关领域的朋友，了解一些他们遇到的问题和看到的机会有哪些，这样更有针对性，对你可能也更有价值！

一项最新研究表明，在自闭症当中，基因之间发生的自发突变拥有与固有基因相等的重要作用。

这项研究被发表在5月27日的《自然——遗传学》当中，这也是全球第一项研究这些“非编码”突变对自闭症患者全基因组影响的研究。

过去三年当中，众多团队都在对自闭症患者DNA的基因内部以及不同基因之间关系进行测序。然而，对基因之间数十万种突变进行分类则几乎是一项不可能完成的任务，特别是考虑到研究人员对这些基因片段本身就知之甚少。

此次新研究通过利用机器学习方法克服了这一挑战。研究人员创建了一种算法，能够预测特定的非编码突变是否会产生某种基因表达。其根据每次突变的可能性为每个突变分配一个评分，用以表示其有害性程度。

论文联合作者、新泽西州普林斯顿大学综合基因组学教授Olga Troyanskaya表示，“其中采取的独特方法在于，我们不仅仅是在计算突变，同时也利用基于深度学习的框架研究突变的影响。事实证明，基因突变也有重要与不重要之分，而且引发的效果也不尽相同。”

专家们表示，这项研究的优势在于其能够观察整个基因组中的自发性突变。

并未参与此项研究的芝加哥大学遗传学助理教授Xin He表示，此前对非编码突变的分析工作主要集中在特定区域，且通常是那些与基因最好为接近的区域。

他指出，“在本次研究中，面向的则是全基因组，我们可以看到一个明确的区别性信号。这也代表着一种令人印象深刻的结果。”

约束性条件：

Troyanskaya的团队和她的同事们分析了来自1790个家庭的7097个全基因组，这些家庭都有一个孩子患有自闭症，但同时父母以及至少一个兄弟姐妹则未罹患自闭症。他们在自闭症儿童当中发现了成千上万种自发性突变，但这些突变基本也出现在了未患自闭症的兄弟姐妹当中。他们创建的算法预测了突变破坏控制基因表达的基因组区域的可能性。

在此之后，该研究小组搜索了人类基因突变数据库，检查是否存在任何与医学状况有关的突变，或者其是否同样出现在对照组当中。他们汇总全部相关信息，以便为每一种突变生成影响评分。

研究人员发现，自闭症儿童的非编码突变平均影响评分确实高于未患疾病的兄弟姐妹。

总体而言，此项分析表明，这种突变导致4.3%的患儿罹患自闭症;相比之下，基因之内的有害突变则占比5.4%。

该小组还评估了突变对于信使RNA(mRNA)的影响。集合RNA属于基因与蛋白质之间的中介。他们发现，在自闭症儿童当中，破坏mRNA的突变比影响DNA的突变具有更大的实际影响。

并未参与此项研究的华盛顿州立大学斯波坎生物医学院医学科学助理教授Lucia Peixoto表示，“这是一项值得跟进的有趣事实。我认为很多研究人员并未把RNA处理视为自闭症的一大重要因素。”

研究人员发现，最接近自闭症儿童高影响非编码突变的基因往往具有直接影响脑组织的表达。

并未参与此项研究的英国牛津生物科学企业Genomics公司首席科学官Jeffrey Barrett表示，“很高兴看到有诸多证据支持这一观点，即通过影响正在发育的大脑当中的非编码调控元素，确实有望解决自闭症以及其它神经发育障碍类疾病。”

邻近基因也倾向于参与自闭症中的病变过程，例如神经元信号传导或基因调控。这一途径与编码基因突变造成的破坏完全相同。

该小组还评估了高影响突变对培养细胞中基因表达的影响。他们发现，在大多数情况下，突变似乎都改变了基因的实际表达。

这一名为DeepSEA的算法目前已可在线获取。Troyanskaya及其同事正在将他们发现的方法应用于患有其他疾病的个体全基因组研究，包括先天性心脏病。

到此，大家对人工智能坐诊的解答时否满意，希望人工智能坐诊的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。