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粉丝经济新媒体环境下新的经济增长活力,医疗AI研发有哪些路径可循
2019年08月19日    阅读量:3530     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

新媒体对社会生活各个领域的影响日益深刻,催生的粉丝经济更是成长为数字经济领域新的增长极。随着数字中国战略加快推进,新媒体的智能化程度将显著提高,粉丝经济与社会治理将协同共进打造共建共治共享的社会治理格局,共同助力新时代中国特色社会主义建设。


随着数字中国战略有力快速推进,我国大数据、人工智能、区块链、5G等技术发展成效显著,以技术驱动为核心支撑的新媒体发展不断走向高阶,新媒体对社会生产生活等各个领域的介入程度不断加深,影响日益深刻中国机械网okmao.com。目前,各类新媒体应用不断在产品、内容、渠道等环节发力深耕,致力于为用户提供更为精准、良好的体验。依托创新驱动,新媒体环境下的粉丝经济将呈现出更蓬勃活力,成为数字经济领域新的增长极。


粉丝经济的发展特色


新媒体的快速发展普及有效推动和促进了信息普惠,各类新媒体应用层出不穷,在丰富人们交流互动手段、渠道与方式的同时,也有效缩减和弱化了粉丝与明星偶像之间的距离,无形中为粉丝经济的发展提供了有效助力。整体来看,新媒体环境下的粉丝经济向上向好发展,呈现出较旺盛的增长活力。


运作模式丰富多元。最初的粉丝经济主要是指某一人群因爱好而消费,这种消费更多的是以情感纽带为联结基础,其在满足个体情感需求的同时,也为社会创造了一定的经济利益。互联网尤其是移动互联网的发展为粉丝经济赋能,新媒体应用功能的日益完善使得网络的互联互通程度不断提升,以网络为载体的内容、形态、方式、方法等愈发多元,直接或间接促进了粉丝经济运营模式的多元化,如明星经济模式、网红经济模式、IP经济模式、社群经济模式等。加上当前粉丝经济所涉领域不只局限于文娱产业,开始向教育、科技等更广阔领域拓展,并借力新媒体手段,对传统的经济模式实现创新升级,探索建设适应新媒体发展形势的运作机制,从而为粉丝经济发展提供强有力的模式支撑。


产品生态日益完善。习近平总书记在致第五届世界互联网大会的贺信中指出,当今世界,正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革。互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断取得突破,数字经济蓬勃发展,各国利益更加紧密相连。笔者认为,作为数字经济的重要组成部分,粉丝经济同样享受到科技革命和产业变革所带来的巨大红利。新媒体环境下,信息传播格局与生态不断重塑,信息形态、传播方式等都更为多元,且更具差异性和个性化,这些都为粉丝经济自我优化提供了良好契机,加上以微博、抖音等为代表的新媒体应用有效放大了社会成员的个体价值,促使其在产品体系建设方面以粉丝需求为重要参考。与此同时,粉丝经济火热发展带来的竞争态势加剧,也使得对产品生态的优化日渐成为自觉。


整体发展势头强劲。2018年被称为是流量明星、网红以及粉丝经济爆炸式增长元年。2019年上半年,虽然不和谐与质疑声音不断,但是粉丝经济整体发展态势依旧保持向上,4月3日,中国网红电商如涵控股赴美上市,凸显出粉丝经济强劲的发展势头与增长活力。与此同时,随着我国经济社会发展水平不断提高,人们对美好生活的向往与期待更加强烈,加上当前我国处于全面深化改革的关键时期,消费升级、需求驱动以及行业变革共同为粉丝经济的发展注入充足动力。另外,互联网信息技术的迭代升级使得新媒体应用的工具和中介属性越发凸显,为粉丝经济发展提供了更为便捷的入口和平台支撑,有效提升了生产效率,并促进产品服务体验的优化升级。


粉丝经济的角色担当


新媒体为粉丝经济发展提供了良好的环境支撑,使其不断取得新的发展成绩。新媒体环境下的粉丝经济发展涉及多元主体参与,涵盖多个领域,包括多种模式,因此其在社会发展过程中承担着多种角色,能否平衡各种角色并发挥好在各领域的职能,决定着新媒体环境下粉丝经济实现良性可持续发展的成败。


身份认同建构者。粉丝经济的爆发源于粉丝从情感出发进行消费,在此过程中,粉丝通过信息收集、产品购买以及社群聚集等实现自我情感表达,并期待通过这一行为过程找到相同爱好者,通过建立联系来实现并增强自我身份认同,满足其归属感需求。当前信息环境下,新媒体应用成为各种粉丝经济的发展平台,粉丝们因共同的兴趣爱好聚集在同一平台进行产品或内容消费,本身即是一种社群聚集行为,加上平台自身往往都具有社交功能,因此,以新媒体应用为支撑的粉丝经济又对粉丝社群的建构与维护形成正向反馈,此时,粉丝经济作为粉丝身份认同建构者的角色更加凸显。


经济增长新动能。数据显示,2018年我国电影年度票房突破了600亿元,网络剧、网络综艺、网络大电影等高速发展,艺人经纪发展火热,预计到2020年,我国艺人经纪市场规模将达到千亿级别。据艾瑞咨询发布数据显示,在网红变现方面,预计在2020年泛娱乐直播市场规模将达到1120.9亿元,同比增长25.4%;截至2018年4月,网红电商的商品交易总额年度增长量高达62%。另外,近年来与广告主签约的网红人数也在逐年增长。由此来看,粉丝经济的规模正越来越大,作为数字经济增长的新动能,其对推动我国数字经济整体发展进步具有重要意义。同时,新媒体应用让每个个体的声音都可以被听到,有效放大了个体在网络空间中的声量,虽然影响力大小有所不同,但其实每个人都有了自己的粉丝,使得更大范围或领域内粉丝经济的崛起成为可能。


社会治理新触点。从目前发展形势来看,粉丝经济的产业规模不断扩大,所涉内容愈发多元,新对象、新领域、新场景不断涌现和崛起,各种商业变现模式被探索尝试,加之得到新媒体助力加持,粉丝经济在社会生产生活各领域的渗透更加深入。因此,在推进我国国家治理体系和治理能力现代化过程中,粉丝经济成为社会治理的新触点和新抓手。在政府、企业、平台、网民等的共同参与下,粉丝经济发展过程中出现的不良问题和现象日益减少,相关法规制度也不断得到完善,为粉丝经济发展营造了良好的外部环境。今后,伴随打造共建共治共享的社会治理格局,粉丝经济与社会治理将协同共进,共同助力新时代中国特色社会主义建设。


粉丝经济的发展趋势


当前,我国粉丝经济发展逐渐步入正轨,内容、产品、技术、机制等支撑日渐完善,粉丝素养不断提升,粉丝经济将继续保持高速增长活力和发展动力。随着数字中国等战略加快推进,万物互联的智能媒体时代即将到来,新媒体的智能化程度将显著提高,在此形势下,粉丝经济将呈现出新的发展趋势。


粉丝获得更大主导权。新媒体让粉丝实现了自我赋能,其在传统媒体环境下被动的身份地位有所改变,粉丝能够借助新媒体发出自己的声音,从以往单纯的消费者转变成为具有自主参与意识和生产能力的消费者,粉丝话语开始成为产品或内容生产时的重要参考因素,生产与消费出现重合,让粉丝参与到生产流程中来,成为产品的一部分,这种商业理念一度大获成功。在此过程中,粉丝所获的主导权虽然有限,但是所涉领域却相当广泛,如粉丝可以参与产品或内容设计、营销、项目投资等。当产品或内容中融入并体现了粉丝的努力和智慧,作为参与者,其对外分享的主动性将得到更大调动,且这种传播效果往往更好,推动粉丝经济创造更大效益。


资源整合形成合力。借力新媒体,将粉丝社群同相关商业、明星偶像等资源有机结合,最终形成具有一定组织性和规范性的商业社区,是粉丝经济的发展方向,且目前已经初现端倪。今后,大数据、人工智能、云计算、AR/VR等在新媒体中的应用愈发广泛和成熟,产品与内容的即时性、多元性、个性化等将得到更有力保证,跨越多个平台、汇聚多种资源、满足多类需求的联动型粉丝经济闭环将被打造完成,各类主体充分参与到产品与内容的生产和营销过程中,需求、资源与生产将实现无缝对接,加上运用更加灵活多元的商业模式,粉丝经济生产效率将得到有效提高。


行业发展更加规范。长期以来,粉丝经济发展过程中一直存在着一些不良问题和现象,如流量、收视率、票房等数据造假,文娱产业市场环境一度处于亚健康状态,亟须加以管理完善。受技术驱动影响,当前新媒体发展正日趋智能化、规范化,作为粉丝经济的重要依托平台,新媒体将为粉丝经济的规范化发展提供平台保障。如综合运用大数据、人工智能、云计算、区块链等技术,一方面能够准备把握粉丝的各自偏好,从而为精准个性化营销提供参考;另一方面,可以有效监测流量、票房等数据以及粉丝社群舆情,从而确保粉丝经济整体生态健康向上,及时掌握并有效应对行业内的不良现象,为粉丝经济营造良好的发展环境。


黄楚新(中国社会科学院新媒体研究中心副主任兼秘书长、研究员) 来源:中国青年报



放眼全球,人工智能(AI)方兴未艾,医疗健康成为AI开发炙手可热的重要领域。自2018年起,我国皮肤病学领域陆续发布了多款AI产品,在医疗AI研发的竞技场上大放异彩。


医疗AI研发,我们有哪些既有经验和路径可循?近日,记者专访了中日友好医院副院长崔勇教授,他是中国人群多维度皮肤影像资源库项目(CSID)项目发起人兼专家组组长,同时参与了皮肤AI应用的研发,从皮肤病学专业这个小切口进入,以其为样本,探讨医疗AI研发的个中奥妙。


应用场景聚焦提高基层诊断能力


为什么要研发一款AI产品?研发成功后能否落地推广?崔勇认为,AI很火,但在一片火热中更要对这些问题保持理性思考。


“我们来看看它可能是什么。”崔勇拿出智能手机,打开他参与研发的AI皮肤应用,用连接在手机上的便携式皮肤镜,对着记者手部的一颗深色丘疹拍了一张照片,图像上传至云端后,这款AI产品很快给出辅助诊断结果:良性,可信度98%;前3位最可能疾病包括,色素痣(可信度43%)、血管瘤(可信度43%)、皮肤纤维瘤(可信度14%)。点开每一项可能疾病,都有详细的疾病特征及诊断介绍。


2018年,我国皮肤疾病门诊量约2.4亿人次,但皮肤病专科医生仅有2.8万人,与巨大就诊需求相比,皮肤科医疗资源严重不足。同年,崔勇联手互联网公司完成的一项针对1000名各级医院皮肤科医生的在线调查显示,三甲医院医生对皮肤肿瘤良恶性诊断的正确率平均约为70%,而基层医院仅约为30%。崔勇说,常见病易误诊,皮肤肿瘤易漏诊,罕见病不认识,这就是我国基层皮肤病诊断面对的严峻现实。


“我国皮肤肿瘤的发病率以每年3%~5%的速度增长,其中黑色素瘤的5年生存率仅48%,而美国、日本分别达到93%和67%。除治疗药物疗效存在种族和遗传背景差异外,我国对于黑色素瘤的早期诊断不足是主要原因。同时,我国有银屑病患者700万人,白癜风患者1400万人,对这些疾病的病程评估手段不足,缺乏科学的防控指导,严重影响患者身心健康。”崔勇说,CSID专家组研发皮肤AI的初心,就是从高死亡率的疾病、高发病率的慢病入手,切实赋能基层医生,提高他们对于这些皮肤病的诊疗水平。


崔勇的构想远不止于此。“随着AI辅助诊断覆盖病种的增加、互联网技术的普及发展、覆盖全国的专科医联体建设,未来完全可以此为基础构建新型远程皮肤病学模式。”崔勇表示,他们研发的皮肤AI已在现实应用中取得了不错表现,投入基层医院使用半年来,辅助诊断了很多早期皮肤肿瘤,目前已开始筹备向国家监管部门正式申报医疗器械许可证。


多维度影像大数据是研发基础


算法和数据是AI研发的两大要素。可靠算法价值千金,优质数据更是千金难买。


皮肤病学是依赖形态学直观特征建立的学科,皮肤影像已经成为皮肤病辅助诊断和动态评估的重要手段。海量且高质量的皮肤影像数据是AI研发的基础,但长期以来,我国皮肤影像数据一直处于“孤岛林立”的状态。任何一家医院积累的数据,其广度、丰度、深度都远远不足以支撑AI开发。


2017年,崔勇、孟如松等牵头,联合我国皮肤病学界专家团队、互联网及数据技术团队,协同启动了CSID。截至目前,CSID已覆盖全国2000多家医院,基于相对标准的规范,收集了30多万组多维度皮肤影像资源。崔勇说:“多维度也是我们创造的一个概念,特指每一组数据资源都来自针对同一处皮损的多种皮肤影像技术,包括皮肤摄影、皮肤镜、皮肤CT、病理影像等,只有这样才能获得完整的皮肤病表型特征。”


“数据标注是AI研发的另一个关键环节。”崔勇说。针对皮肤影像数据的深度学习会受到非皮损区域信息的影响,干扰核心信息的读取,因此需要专业人员(主要是专业医生)对目标区域进行标注,更好地建立特定区域影像信息与疾病之间的对应关系。“将标注区域的诊断结果告诉AI,AI在大量重复学习图像共性特点的基础上,通过算法建立自己的诊断思路,这个过程就相当于将专家的诊断经验传授给AI。”


据悉,为了实现数据标注的规范化,项目组制定了皮肤病分类分级标准并申请专利,将皮肤病分为皮肤肿瘤和非皮肤肿瘤,将皮肤肿瘤分为良性、恶性、交界性3类,每一类又分为多个不同层级。“有了分类分级标准才能对影像数据进行规范标注,基于神经网络模式对标准化皮肤影像大数据进行深度学习,才能使AI具备对特定皮肤病作出分级分类判断的能力。”崔勇说。


研发和应用都离不开专家牵引


目前,崔勇参与研发的皮肤AI已进入2.0版本,能判断17种皮肤肿瘤的具体类型,皮肤肿瘤良恶性识别率达91.2%,疾病类型识别率达81.4%。“这两个数字已经远远高出三甲医院皮肤科医生的平均诊断水平,如果能在基层进行普及推广,将大大提高基层皮肤科医生的诊断水平。”崔勇介绍,除了用于皮肤肿瘤辅助诊断的AI产品外,基于CSID项目的皮肤AI,还包括针对白癜风、银屑病的两款慢病管理AI,“前者为面向医生的医用级AI,后两者可以提供给医生、患者分别使用”。


2018年,国家远程医疗与互联网医学中心皮肤科专委会、中国医学装备人工智能联盟皮肤科专委会联合牵头,建立了包括全国400家各级医院的皮肤影像中心网络。“这为AI的应用推广打下了组织基础。”崔勇说,通过多维度皮肤影像分析管理系统上传皮肤影像,基层医生可以在AI的协助下出具影像检查报告,实现基层检查、上级诊断。


“依托复旦大学附属华山医院医联体,皮肤AI应用跑了一圈数据,3个月时间里,基层医生共调用了3000多次AI,辅助做出了1万多份影像报告。”崔勇表示,对于构建新型远程皮肤病学模式而言,培养具备熟练使用皮肤影像设备能力的基层医务人员是必由之路。CSID依托全国皮肤影像中心网络已经构建了教育和能力认证平台,已培训并认证基层医院皮肤科医生3000多人。


回顾皮肤AI应用的研发历程,崔勇认为,专家主导、技术协同、资本融入,应该是医疗AI研发的可循模式。AI研发的方向和规划,产品的推广体系建设,都应由医学专家从临床需求的角度出发来把握,影像数据库和影像标注的质量控制,也必须依靠专家的指导来完成,“专家团队的缺乏是目前国内不少AI公司的共同短板”。


不久前,崔勇参与研发的皮肤AI应用成为国家卫生健康委统计信息中心评出的“医疗健康人工智能应用落地最佳案例”之一。崔勇说,CSID正在为其他医学AI的研发提供可参考的协同模式。


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