说到做到 vs 付诸行动：抛开炒作，深入挖掘人工智能新世界

导读：一些公司对人工智能大肆宣传，但没有实质内容试图抓住趋势技术。但除了炒作之外，人工智能还有一些真正令人兴奋和切实的方式正在迅速改变世界。

我建立人工智能驱动的软件公司的经验证实了我的信念：如果深思熟虑地应用人工智能，它可以让世界变得更加公平。就我的公司而言，开发人工智能以产生积极的社会影响，帮助通常无法获得正畸治疗的社区和地区获得完美的微笑，是我热衷的事情。

事实上，令我感到自豪的是，SoftSmile 在人工智能成为主流之前就开始使用人工智能，而且我们花了数年时间引领正畸治疗计划软件的发展。我们的前瞻性思维精神帮助 SoftSmile 在采用新技术方面声誉不佳的利基行业中脱颖而出。

突破喧嚣，脱颖而出

虽然正畸领域的竞争对手已经达到了技术平台，但 SoftSmile 正在突破人工智能应用的界限，以推进患者治疗。例如，大多数其他竞争对手不提供自动化，而那些在某些阶段提供自动化访问权限的竞争对手并不提供完全自动化。SoftSmile 的自动化分期技术已经比其他解决方案更加复杂。SoftSmile 正在开发一种技术，利用算法中内置的对生物力学的深刻理解来自动化整个治疗计划过程。通过将机器学习和神经网络应用到我们的软件中，SoftSmile 能够以竞争对手无法或不愿接近的方式继续开发新工具。

为 VISION 背后的人工智能提供动力的数据、模型和算法

VISION 中的机器学习算法依赖于从用户手动执行任务的数千个匿名案例中收集的数据。这些数据作为算法的训练数据集，可以部分或完全自动化任务，减轻用户的负担。
当原始扫描数据输入 VISION 时，会发生几个需要人工干预的过程。一个基本步骤是网格清理，即使用启发式和人工智能算法对原始数据进行清理，分析几何形状并删除不需要的元素。
下一步是分割，确定原始数据的哪些部分代表不同的元素，例如牙齿、牙龈或骨骼。传统上，软件要求用户煞费苦心地画线来区分这些组织。相反，现代解决方案结合了自动化算法和人工智能来自动执行这些任务。
此外，VISION 自动化 CBCT 分析中的 AI 基于神经网络，专门用于处理 CBCT 扫描分割。神经网络是模仿人脑的算法系统，旨在识别模式。构建此人工智能功能需要在大型 CBCT 扫描数据集上训练神经网络。经过训练后，该算法可以在几分钟内完成需要人类花费数小时才能完成的任务。

保护创新

由于持续的自学习，VISION使用的专有算法优于竞争对手的算法。而这仅仅是开始。短短三年内，SoftSmile 已获得 70 多项专利，还有更多专利正在申请中。这一成就凸显了 SoftSmile 对卓越的不懈追求。
该公司在碰撞检测、分割、点云方法和牙齿修复方面开发了先进技术并获得了专利。SoftSmile 开创了一种自动分期、分割、骨骼分析和牙龈重建的新方法。在 SoftSmile，我们相信专利是创新的证明。

人工智能的未来

展望未来，人工智能在正畸、牙科和医疗保健领域的应用只会继续增长。随着更多数据用于训练算法，未来人工智能的进步浪潮将进一步减少治疗计划时间、提高精度并实现个性化患者护理。这种增长轨迹的影响包括增加获得护理的机会、降低成本以及减少治疗障碍。随着越来越多的牙科专业人士采用人工智能工具，矫正器治疗将成为一种标准程序和一种商品，让所有人都能拥有完美的笑容。

生物公司

Khamzat Asabaev 是 SoftSmile 的创始人兼首席执行官，SoftSmile 是一家专注于提供一流正畸治疗的技术公司。Khamzat 的使命是让正畸护理变得更容易获得和负担得起，他致力于将患者置于利润之上。作为领导者和远见卓识者，他专注于推进 SoftSmile 旗舰软件 VISION 的人工智能驱动功能，目标是使医生能够以较低的成本提供更高质量的透明矫正器。

在创立 SoftSmile 之前，Khamzat 曾在 Linklaters 担任并购律师十多年，在此过程中，他联合创办了多家初创公司，其中最著名的是瑞士的一家牙套生产商 (3D Med) 和瑞士的一家汽车共享公司迪拜（汽车）。

原文链接：http://aijourn.com/talking-the-talk-vs-walking-the-walk-moving-past-the-hype-and-digging-deeper-into-the-new-world-of-ai/