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二手车估价计算器,汽车价格计算

来源:整理 时间:2022-04-18 02:50:23 编辑:汽车经验 手机版

1,汽车价格计算

5000

二手车估价计算器,汽车价格计算

2,二手车车辆保险计算器

不含。
二手车评估计算器提供的免费计算公式,结合车辆的具体年份、里程数以及车辆的配置等情况进行估价计算,得出车辆除去折旧值后的剩余价值。不过通过二手车估价计算器计算出来的价格不是很精准,还需要根据车辆的具体车况进行调整和增减才可以得出车辆的最终价格。
说到底,二手车估价计算器也是根据常用的那些二手车价格计算公式来计算二手车的价格的,只要车主根据计算器计算的基准价格,参考车辆的具体车况就可以得出车辆的最终价格了。这些二手车估价计算器虽然可以帮助车主快速计算二手车的价格,但是由于不能判断车辆的具体车况,因此,也是有不准确的地方。
如果车主通过二手车估价计算器计算二手车价格的时候,忽视了对车辆的具体性能的判断,那么一旦车辆的车况有问题,将会对车主以后的生活产生直接的影响。因此消费者不能盲信二手车估价计算器给出的价格,应该综合车辆的具体车况考虑。

扩展阅读:【保险】怎么买,哪个好,手把手教你避开保险的这些"坑"

二手车估价计算器,汽车价格计算

3,汽车价钱计算

194800-18800=17600

车船税 一个月 40 40*12=480

各市的牌子钱不一样

176500+约10%的购置附加费+480+车牌钱=最后价格!

二手车估价计算器,汽车价格计算

4,二手车保险费用计算器

不含。
二手车评估计算器提供的免费计算公式,结合车辆的具体年份、里程数以及车辆的配置等情况进行估价计算,得出车辆除去折旧值后的剩余价值。不过通过二手车估价计算器计算出来的价格不是很精准,还需要根据车辆的具体车况进行调整和增减才可以得出车辆的最终价格。
说到底,二手车估价计算器也是根据常用的那些二手车价格计算公式来计算二手车的价格的,只要车主根据计算器计算的基准价格,参考车辆的具体车况就可以得出车辆的最终价格了。这些二手车估价计算器虽然可以帮助车主快速计算二手车的价格,但是由于不能判断车辆的具体车况,因此,也是有不准确的地方。
如果车主通过二手车估价计算器计算二手车价格的时候,忽视了对车辆的具体性能的判断,那么一旦车辆的车况有问题,将会对车主以后的生活产生直接的影响。因此消费者不能盲信二手车估价计算器给出的价格,应该综合车辆的具体车况考虑。

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5,二手车估价计算器真的靠谱吗

二手车估价计算器,是一种在网络上提供二手车价格计算公式的计算工具,可根据车辆的具体年份、里程数以及车辆的配置等情况对二手车进行估价计算,得出车辆除去折旧值后的剩余价值。它是应和网络技术不断发展的潮流,人为开发而成的。 估价计算器会比市场行情价格偏高,热门主流车型偏高两万元左右,冷门车型偏高一倍,参考价值不大。

6,二手车估价计算器公式是什么?

被评估车辆的现在市场价格=重置成本×成新率

一、重置成本:购买一辆新的与被评估车辆相同相近的车辆所支付的金额(不含装饰)。

二、成新率:计算方法以使用年限法比较简单。成新率=1-已使用年限/规定使用年限×100%。计算时时间单位统一为月。汽车的规定使用年限为15年。

三、年份计算法

1、可将新车使用10年报废视为100分,把15%作为不折旧的固定部分为残值,其余85%为浮动折旧值。可分三个阶段:3年—4年—3年来折旧,折旧率分别为11%、10%和9%。前三年每年折11%,总折27%。然后加残值,构成了折旧值,计算为:

2、评估价=市场现行新车售价×[15%(不动残值)+85%(浮动值)×(分阶段折旧率)]+评估值在实际评估中要掌握两个数据:

① 当地市场新车售价;

② 使用年限,如一辆目前市场售价为20万元2000年上牌的车,在2005年销售时的二手车价格计算方法为:

3、该车已使用5年还剩5年,其浮动值的总折旧率为11%×3+10%×2=53%;加上现场评估出类别,如为Ⅰ类车,则需加新车价的5%(等于1万元)。最终该二手车的价格应为:20×[15%+85%(1-53%)]+1.0=11.99万元,约12万元。

四、“54321法”

具体为:一部车有效寿命30万公里,将其分为5段,每段6万公里,每段价值依序为新车价的5/15、4/15、3/15、2/15、1/15。假设新车价20万元,已行驶12万公里,那么该车还值20万元×(3+2+1)÷15=8万元。


扩展资料:

评估方法

我国对二手车评估还没有统一的标准,二手车估价方法主要参照资产评估的方法,主要按照以下五种方法进行:

重置成本法、收益现值法、现行市价法、清算价格法、快速折旧法。

重置成本法

重置成本法是指在现时条件下重新购置一辆全新状态的被评估车辆所需的全部成本(即完全重置成本。简称重置全价),减去该被评估车辆的各种陈旧贬值后的差额作为被评估车辆现时价格的 一种评估方法。

(一)基本计算公式:

1、被评估车辆的评估值=重置成本-实体性贬值-功能性贬值-经济性贬值。

2、被评估车辆的评估值=重置成本×成新率。

影响车辆价值量变化的因素:

1、机动车辆的实体性贬值

实体性贬值也叫有形损耗,是指机动车在存放和使用过程中,由于物理和化学原因而导致的车辆实体发生的价值损耗,即由于自然力的作用而发生的损耗。

2、机动车辆的经济性贬值

(1)经济性贬值是指由于外部经济环境变化所造成的车辆贬值。

(2)外部经济环境,包括宏观经济政策、市场需求、通货膨胀、环境保护等。

(3)外界因素对车辆价值的影响不仅是客观存在的,而且对车辆价值影响还相当大,所以在旧机动车的评估中不可忽视。

参考资料:百度百科-二手车

7,二手车怎么估价计算公式

新车落地第一年打8折,这个是以裸车价来算的,往后每过一年递减10%,以裸车车10万的车来举例,落地后第一年估值8万,第二年7.2万,第三年6.48万,第四年5.83万,从第五年开始,每年递减5%,也就是第五年5.5万,也就是二手车行情价里的新车落地打8折。4年折一半,如果是热门车型,往上提升5%,算法一样,冷门车型往下降5%,另外新车有无优惠,改款,改款又分大改款,小改款,改款几次,这都是会影响价格

这个没有一定的计算工时的,要看具体车型配置,颜色,车况,行驶里程等

其实网上有很多这样的公式,但是最准确的还是要自己去琢磨。一般来说,一辆二手车要根据他的车况公里数和是否重大事故来判断。

网上有很多免费估算方法可以去搜一下二手车估价计算器,车的价格具体还是要进行检测后更准确定价的。

8,如何利用二手车估价计算器估价

一般情况下,消费者可以根据二手车评估计算器提供的免费计算公式,结合车辆的具体年份、里程数以及车辆的配置等情况进行估价计算,得出车辆除去折旧值后的剩余价值。不过通过二手车估价计算器计算出来的价格不是很精准,还需要根据车辆的具体车况进行调整和增减才可以得出车辆的最终价格。 说到底,二手车估价计算器也是根据常用的那些二手车价格计算公式来计算二手车的价格的,只要车主根据计算器计算的基准价格,参考车辆的具体车况就可以得出车辆的最终价格了。这些二手车估价计算器虽然可以帮助车主快速计算二手车的价格,但是由于不能判断车辆的具体车况,因此,也是有不准确的地方。 如果车主通过二手车估价计算器计算二手车价格的时候,忽视了对车辆的具体性能的判断,那么一旦车辆的车况有问题,将会对车主以后的生活产生直接的影响。因此消费者不能盲信二手车估价计算器给出的价格,应该综合车辆的具体车况考虑。

9,二手车折旧计算器

一般来说,汽车使用寿命大致为10年,如果我们将新车使用10年报废视为100分的话,把15%作为不折旧的固定部分为残值,其余85%为浮动折旧值。可分为3个阶段:3年—4年—3年来折旧,折旧率分别为11%、10%和9%。前三年每年折11%,总折33%。然后加残值,构成了折旧值。 比如一款车10万,使用4年,那么他的价值就是10×(85-33-10+15)÷100=5.7万

二手车估价方法: 二手车价值的估价通常有如下几种方法,这也是目前业内从业者经常使用的一些方法,不过结合他们各自多年的工作经验,肯定都会有一些适合自己的估价方式和常规方法不尽相同。我们介绍的是所有估价判断方法最基础最核心的部分,适用于正常使用流通的常规二手车。常用方法之—重置成本法 重置成本是指最大限度的参考所要评估对象的新车价格,如果同款式新车停产,则要参考同品牌相近车型的新车价格,然后再结合使用年限、使用情况、手续情况等因素利用折算公式折算器现实价格。一般来讲,一辆车一年之内二手车价格较其新车价格相比损失20%左右,一年之后按每年折价10%来进行计算。 常用方法之—现行估价法 现行估价法是指以同款式、同年份、同使用期限的车辆在二手车市场上的平均价格为基础,再考虑所评估车辆的现时技术状况评定系数,以平均价格乘以系数从而判定车辆价格。这种方法是最贴近于市场真实价格的方法,不过有一个前提条件是具备大量的市场真实交易数据作为样本,这样的平均价格更具代表性。目前市面上提供专业全国二手车价格数据样本的机构不多,其中《二手车价值蓝本》是最具参考价值的。

10,二手车评估价格怎么算?_

一般的二手车评估计算器公式多采用:评估价=市场现行新车售价×[15%(不动残值)+85%(浮动值)×(分阶段折旧率)]+评估值。二手车价格评估方法计算出的结果,仅仅属于最终成交价的范围,而不能作为最终成交价。因为以上方法计算都是在车况基本良好、手续无缺失的情况后计算出来的,而具体成交价需遵循市场行情,比如车辆状况、手续是否缺失、配置如何、里程数、新车市场价格动态、品牌和车型的知名度、配件和维修情况等。

被评估车辆的现在市场价格=重置成本*成新率。重置成本:购买一辆新的与被评估车辆相同相近的车辆所支付的金额(不含装饰)。成新率:计算方法以使用年限法比较简单。成新率=1-已使用年限/规定使用年限*100%。

可将新车使用10年报废视为100分,把15%作为不折旧的固定部分为残值,其余85%为浮动折旧值。可分三个阶段:3年—4年—3年来折旧,折旧率分别为11%、10%和9%。前三年每年折11%,总折27%。然后加残值,构成了折旧值,计算为:评估价=市场现行新车售价×[15%(不动残值)+85%(浮动值)×(分阶段折旧率)]+评估值。

折旧率估值法。对于一辆使用年限不超过10年的车辆来说,可以采用折旧率估值法,新车前5年的折旧率分别为15%、12%、10%、8%、7%,5年以后每年折旧率大概为5%。

“54321法”。其实也就是公里数估算法,按一辆车有效使用寿命30万公里计算,平均分成5段,每段6万公里,那么每段应新车价为5/15、4/15、3/15、2/15、1/15。举例:一辆车的价格为20万,行驶12万公里,此时该车估价为20万x(3+2+1)/15=8万。

重置成本法。是指现有条件下重新购置一辆与被评估车辆相同的新车所需最低成本×年限成新率×调整系数,所得到数值为被评估车辆的现价。其中年限成新率=(1-已使用时间/规定使用时间)×100%,而调整系数的来源非常复杂,较为常见且常用的系数为75%。由于目前国内对车辆价值并没有统一标准,旧车经营的主体多是旧车经纪公司(个体户),所以在交易的过程中成交价几乎都是商量出来的,因此评估计算方法仅供参考。

11,二手车估价计算器公式是什么?

被评估车辆的现在市场价格=重置成本×成新率 一、重置成本:购买一辆新的与被评估车辆相同相近的车辆所支付的金额(不含装饰)。 二、成新率:计算方法以使用年限法比较简单。成新率=1-已使用年限/规定使用年限×100%。计算时时间单位统一为月。汽车的规定使用年限为15年。 三、年份计算法 1、可将新车使用10年报废视为100分,把15%作为不折旧的固定部分为残值,其余85%为浮动折旧值。可分三个阶段:3年—4年—3年来折旧,折旧率分别为11%、10%和9%。前三年每年折11%,总折27%。然后加残值,构成了折旧值,计算为: 2、评估价=市场现行新车售价×[15%(不动残值)+85%(浮动值)×(分阶段折旧率)]+评估值在实际评估中要掌握两个数据: ① 当地市场新车售价; ② 使用年限,如一辆目前市场售价为20万元2000年上牌的车,在2005年销售时的二手车价格计算方法为: 3、该车已使用5年还剩5年,其浮动值的总折旧率为11%×3+10%×2=53%;加上现场评估出类别,如为Ⅰ类车,则需加新车价的5%(等于1万元)。最终该二手车的价格应为:20×[15%+85%(1-53%)]+1.0=11.99万元,约12万元。 四、“54321法” 具体为:一部车有效寿命30万公里,将其分为5段,每段6万公里,每段价值依序为新车价的5/15、4/15、3/15、2/15、1/15。假设新车价20万元,已行驶12万公里,那么该车还值20万元×(3+2+1)÷15=8万元。 扩展资料: 评估方法 我国对二手车评估还没有统一的标准,二手车估价方法主要参照资产评估的方法,主要按照以下五种方法进行: 重置成本法、收益现值法、现行市价法、清算价格法、快速折旧法。 重置成本法 重置成本法是指在现时条件下重新购置一辆全新状态的被评估车辆所需的全部成本(即完全重置成本。简称重置全价),减去该被评估车辆的各种陈旧贬值后的差额作为被评估车辆现时价格的 一种评估方法。 (一)基本计算公式: 1、被评估车辆的评估值=重置成本-实体性贬值-功能性贬值-经济性贬值。 2、被评估车辆的评估值=重置成本×成新率。 影响车辆价值量变化的因素: 1、机动车辆的实体性贬值 实体性贬值也叫有形损耗,是指机动车在存放和使用过程中,由于物理和化学原因而导致的车辆实体发生的价值损耗,即由于自然力的作用而发生的损耗。 2、机动车辆的经济性贬值 (1)经济性贬值是指由于外部经济环境变化所造成的车辆贬值。 (2)外部经济环境,包括宏观经济政策、市场需求、通货膨胀、环境保护等。 (3)外界因素对车辆价值的影响不仅是客观存在的,而且对车辆价值影响还相当大,所以在旧机动车的评估中不可忽视。 参考资料:搜狗百科-二手车

不过通过二手车估价计算器计算出来的价格不是很精准,还需要根据车辆的具体车况进行调整和增减才可以得出车辆的最终价格。 说到底,二手车估价计算器也是根据常用的那些二手车价格计算公式来计算二手车的价格的,只要车主根据计算器计算的基准价格,参考车辆的具体车况就可以得出车辆的最终价格了。这些二手车估价计算器虽然可以帮助车主快速计算二手车的价格,但是由于不能判断车辆的具体车况,因此,也是有不准确的地方。 如果车主通过二手车估价计算器计算二手车价格的时候,忽视了对车辆的具体性能的判断,那么一旦车辆的车况有问题,将会对车主以后的生活产生直接的影响。因此消费者不能盲信二手车估价计算器给出的价格,应该综合车辆的具体车况考虑。

知道车辆具体的价格是需要进行看车评估的,具体额评估是根据车辆的市场价格,使用年限,公里数,使用磨损程度等,没有大小事故,车面的漆面情况都是评估的一个重要的因素。具体的计算法方式是按照折价率来计算的 第一年折旧率约为15%左右,第二至五年,每年递减5%至8%之间。 通过“54321法”估计二手车的价格。一般认为,一部车最多行驶30万公里就报废,超过30万公里后,维修保养费可能比车本身价值还高。 使用年限来推断,一般认为一辆二手车的使用寿命为10年,同样将其分为5段,也就是说头两年将消耗5/15的价值。 济南华瑞源二手车市场提供

这样评估二手车

1、首先按照年限和公里数,一般都是每年10%- -18%的折旧率,公里数2万一个单位。车况好的,未出事故车,保有量大的,贬值率低,按最低折旧算。 2、其次然后看车保养的情况,保养记录可以提高车价,在实践中往往一辆拥有全程保养记录的二手车可以较高无保养记录的二手车数千元,豪华车型甚至上万元不等0随着二手车市场逐步完善,品牌二手车企业强势进入二手车行业。 3、然后看与这辆二手车的新车价格,比较新一点二手车可以直接咨询当时购新车价大致与当前新车价格差距不会特别的大,不过也要关注最新的新车降价信息实时了解新车价格对于掌握二手车评估价格至关重要。

12,超越人类医生,从视网膜图像识别心脏病_

谷歌大脑研究人员刚刚在官博上宣布了他们的最新研究成果,使用深度学习分析视网膜图像,以此预测心血管疾病突发的风险。使用深度学习来获得人体解剖学和疾病变化之间的联系,这是人类医生此前完全不知道的诊断和预测方法,不仅能帮助科学家生成更有针对性的假设,还可能代表了科学发现的新方向。

谷歌AI发现了人类医生尚未发现的诊断方法:用深度学习找到视网膜图像与心血管疾病联系

心脏病发作、中风和其他心血管疾病仍是最重要的公共卫生问题。评估这种风险是未来减少患者遭受心血管疾病的第一步。为了做这个评估,医生将各种风险因素纳入考虑,例如:遗传因素(如年龄和性别),生活方式因素(如吸烟和血压)。虽然可以通过简单询问患者来获得大多数上述信息,但其他因素(如胆固醇)则需要抽血。医生还要考虑患者是否患有其他疾病,如糖尿病,这与心血管疾病风险显着增加有关。

最近,我们看到了很多用深度学习技术帮助提高医学成像诊断准确性的案例,尤其是糖尿病眼病。在《自然》子刊Nature Biomedical Engineering中发表的《使用深度学习从视网膜基底照片中预测心血管危险因子》中,我们展示了除了检测眼病外,眼睛的医学图像还可以非常准确地预测心血管健康的其他指标。这一发现令人异常兴奋,因为它表明通过视网膜图像,我们可能会发现更多诊断疾病的方法。

通过在来自284335名患者数据上训练的深度学习算法,我们能够从12026名和999名患者的两个独立数据集中患者的视网膜图像,以惊人的高准确度预测病人的心血管疾病风险因子。例如,我们的算法通过视网膜图像区分吸烟者与不吸烟者的准确率有71%。此外,虽然医生通常可以区分严重高血压患者和正常患者的视网膜图像,但我们的算法可以进一步预测在11 mmHg以内的患者平均收缩压,包括患有或不患有高血压的患者血压。

左图:眼球背部图像显示斑疹(中间的黑点),视盘(右侧亮点)和血管(右侧亮点旁的深红线)。右图:视网膜图像呈灰色,使用了深度学习算法的像素可以预测血压(绿色阴影高亮显示)。我们发现每个心血管风险因子预测使用不同模式,例如血管用于血压,视盘用于其他预测。

除了从视网膜图像预测各种风险因素(年龄,性别,吸烟史,血压等),我们的算法在直接预测心血管疾病风险方面准确率很高。算法使用整个图像来量化图像与心脏病发作/中风之间的关联。基于两张视网膜图像,一张是(最多5年后)经历过重大心血管疾病(例如心脏病发作)患者的视网膜图像,另一张是没有突发心血管疾病的患者的视网膜图像,我们的算法能够以70%的准确率识别出罹患心血管疾病的患者。这一数字接近需要抽血测量胆固醇的其他心血管疾病风险计算器的准确性。

更重要的是,我们通过使用Attention技术打开了“黑匣子”,以查看算法如何进行预测。这些技术使我们生成一个热图,显示哪些像素对于预测特定的心血管风险因子最为重要。例如,如上图所示,该算法更注重血管情况来预测血压。解释算法如何进行预测,可以让医生对算法本身更有信心。此外,这项技术有助于为将来对心血管风险和视网膜进行科学研究生成假设。

在最广泛的层面上,我们对这项工作感到兴奋,因为它可能代表了科学发现的新方法。传统上,医学发现通常是通过一种复杂的猜测和测试形式:通过观察得出假设,然后设计和运行实验来测试假设。然而,对于医学图像,由于实际图像中存在的各种特征、图案、颜色、值和形状,观察和量化关联是困难的。我们使用深度来获得人体解剖学和疾病变化之间的联系,类似于医生学会将体征和症状与诊断新疾病联系起来。这可以帮助科学家生成更有针对性的假设,并推动未来的广泛研究。

有了这些结果,还有很多科学工作需要去做。我们的数据集有许多标注有吸烟状况、收缩压、年龄、性别和其他变量的图像,但只有几百个心血管疾病的例子。我们期待在更大和更全面的数据集上开发和测试算法。为了确保这对患者有用,我们将试图了解干预措施的效果,如生活方式改变或在风险预测基础上的药物治疗,我们将生成新的假设和理论来测试。

谷歌使用深度学习分析视网膜图像的里程碑事件

以上的最新突破,与谷歌在使用深度学习分析视网膜图像方面的长期积累进展分不开。

16年11月,谷歌在《美国医学会杂志》发表题为 “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic RetinoPathy in Retinal Fundus Photographs”的论文,谷歌研究人员提出的一种基于深度学习的算法,该算法能够在视网膜造影中对糖尿病视网膜病变的迹象做出解释,帮助医生克服资源短缺资困难,为更多的病人做出更专业的诊断。

任务:糖尿病性视网膜病变是致盲的主要成因之一,主要由眼睛后部细小血管损伤引起。这是通过观察眼睛的背面,可以看到血管。所以这是一个感知任务。他们训练了一个深度学习系统,执行与糖尿病视网膜病变评估相关的几项工作。文章标题中所提到的结果是评估“可参考”的糖尿病性视网膜病变,其正在检测中度或更差的眼睛疾病(该组患者的治疗方式与“不可参考”眼病患者的治疗方式不同)。他们还评估了识别严重视网膜病变并检测黄斑水肿的能力。

数据:他们对13万个视网膜照片进行了训练,每个级别由3到7名眼科医生进行评估,最终的标签以多数票决定。图像来自使用各种相机的4个位置(美国EyePACS和3家印度医院)的康复临床数据集。

网络模型:他们使用了Google Inception-v3深层神经网络的预训练版本,这是目前使用最好的图像分析系统之一。预训练通常意味着他们已经接受过训练的网络来检测非医疗物体(如猫和汽车的照片),然后进一步对特定医学图像进行了训练。这就是为什么网络只能接受229 x 299像素的图像。

结果:这篇论文我认为是医学深度学习的第一个大突破。他们的AI系统获得了与单个眼科医生相同水平的表现,在于眼科医生的平均水平相比时,也不落下风。

图:彩色的点是人类眼科医生,黑线是谷歌的深度学习系统。

与人类以上相比,他们的系统在检测黄斑水肿上做到了相同的水平,但是在更严重视网膜病变绝对值(AUC值)上要差一些。

关于这一研究的10点总结:

Google(和合作者)训练了一个系统,以检测糖尿病视网膜病变(其导致全世界5%的失明),系统的表现与一组眼科医生的表现相当。

这是一个有用的临床任务,这可能不会节省大量资金,也不会在自动化的时候取代医生,但具有很强的人道主义动机。

他们使用130,000个视网膜图像进行训练,比公开的数据集大1到2个数量级。

他们用更多阳性的案例丰富了他们的训练集,大概是为了抵消训练对不平衡数据的影响(一个没有共识性的解决解决方案的问题)。

由于大多数深度学习模型都针对小型照片进行了优化,所以图像被大量采样,丢弃了90%以上的像素。目前看来,我们还不知道这是不是件好事。

他们使用一组眼科医生来标注数据,很可能花费了数百万美元。这是为了获得比任何单个医生的解释更准确的“真正的真相”。

第5点和第6点是所有当前医学深度学习系统的错误来源,而且人们对这些话题知之甚少。

深度学习系统比医生有优势,因为它们可以用于各种“操作点”。相同的系统可以执行高灵敏度筛选和高特异性诊断,而无需再训练。所涉及的trade-off是透明的(不像医生)。

这是一个很好的研究。它在可读性上是令人难以置信的,并在文本和补充中包含了大量有用的信息。

该研究似乎符合目前FDA对510(k)法案的要求。虽然这项技术不太可能要通过这一手续,但是该系统或衍生物完全可能在未来一两年内成为临床实践的一部分。

另一主力DeepMind,用机器学习诊断三大眼疾,或几年后进入临床试验

而早在2016年6月,谷歌医疗的另一大主力DeepMind,就开始在视网膜医疗图像方面,使用机器学习发力。

视网膜3D扫描图

那也是DeepMind开展的第一个纯粹以研究为基础的(research-based)健康项目。此前,NHS旗下眼科医院已经让DeepMind全权访问超过160万患者的病例和数据。研究计划通过筛选100万眼部扫描图像,帮助医生发现视觉衰退的早期迹象。最初聚焦如何让AI自动诊断糖尿病视网膜病变和年龄相关黄斑变性。原因是这两种疾病都是影响大,而且一旦成功就收效很高的案例——相比其他患者,糖尿病患者更可能遭受视力丧失,而年龄相关性黄斑变性是英国失明最常见的原因;这两种视力问题,如果能在早期诊断出来,都能提供更有效的治疗。

现在,与英国NHS和伦敦的摩尔菲尔兹眼科医院(世界上最著名的眼科医院之一)合作了两年后,该研究已经展现出希望,成果也预计在医学期刊发表。具体说,DeepMind的算法使用摩尔菲尔兹提供的匿名3D视网膜扫描进行训练,训练使用的图像都经过了医生的严格标记。由于图像提供了数百万像素的丰富数据信息,该算法使用机器学习分析三种最严重的眼病:青光眼、糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的征兆。

就在2月5日,DeepMind Health的临床主管Dominic King告诉英国《金融时报》,如果通过同行评审,这项技术可以在几年内进入临床试验阶段。King表示:“在像医学影像这样的特定领域,你可以看到未来几年内我们用人工智能取得巨大的进步……机器学习处理更敏感、更具体的问题。”

DeepMind表示,下一阶段将通过与伦敦大学医院和伦敦帝国理工学院合作,分别培训分析放射线扫描和乳房X光的算法。

医疗是最容易受到AI影响的行业,独立的AI诊断中心前景可期

普华永道去年10月发布的名为“探索 AI 革命”的全球AI报告,特别推出了“AI 影响指数”,对最容易受到 AI 影响的行业进行了排名。其中,医疗和汽车并列第一位。

AI影响评分从1-5(1是最低的影响,5最高),医疗和汽车都是3.7分,并列第一:

而实际上,从 2011 年开始,医疗领域一直高居 AI 行业应用前列。CB Insights 曾发布过 AI 应用的“行业热图”,可以直观地看出智能医疗的火热程度。

从全球范围来看,IDC 在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将医疗人工智能统列为2016年吸引最多投资的领域之一,并表示在未来五年内,包括医疗人工智能+诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。在五年期间,它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3%。

说回到普华永道的最新报告。该报告以“基于数据的诊断支持”作为智能医疗的高潜力用例,认为“人工智能最初可能被作为人类医生的辅助来采纳,而不是替代人类医生。这将改善医生的诊断,但此过程也为 AI 学习提供了有价值的见解,让其可以不断学习和改进。人类医生和 AI 驱动的诊断之间的这种持续的相互作用将提高系统的准确性,并且随着时间的推移,人类将有足够的信心完全授权 AI 系统进行自主操作。”

实际上,这一美好前景已展现出了些许萌芽。如依靠计算机视觉的智能医疗影像识别,已经随着深度学习等技术的使用,来到了“超越人类水平”的临界点。同时,2017 年 8 月,国家卫计委在新闻发布会上也传达出一个重要信息:将在已有的 5 类可独立设置的医疗机构上,再增加 5 类独立设置的医疗机构类别(包括病理诊断中心、康复医疗中心等等)。随着支持社会办医的政策落实,医疗的“牌照”价值正在下降,未来很有可能出现独立的 AI 诊断中心,直接为患者提供诊断服务。

【2018新智元AI技术峰会重磅开启,599元早鸟票抢票中!】

2017年,作为人工智能领域最具影响力的产业服务平台——新智元成功举办了「新智元开源·生态技术峰会」和「2017AIWORLD 世界人工智能大会」。凭借超高活动人气及行业影响力,获得2017年度活动行“年度最具影响力主办方”奖项。

其中「2017 AI WORLD 世界人工智能大会」创人工智能领域活动先河,参会人次超5000;开场视频在腾讯视频点播量超100万;新华网图文直播超1200万。

2018年的3月29日,新智元再汇AI之力,共筑产业跃迁之路。在北京举办2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI技术峰会,本次峰会以“产业·跃迁”为主题,特邀诺贝尔奖评委、德国人工智能研究中心创始人兼CEO Wolfgang Wahlster 亲临现场,与谷歌、微软、亚马逊、BAT、科大讯飞、京东和华为等企业重量级嘉宾,共同研讨技术变革,助力领域融合发展。

新智元诚挚邀请关心人工智能行业发展的各界人士 3 月 29 日亲临峰会现场,共同参与这一跨领域的思维碰撞。

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