人工智能医疗重点领域(人工智能医疗重点领域有哪些)

人工智能，在医疗领域有哪些应用

当前，人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

一，虚拟助理：人类医师的得力助手还是替代者？

在医疗领域，虚拟助理可以根据和用户的交谈，智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类，一类是包括Siri等的通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早，资本支持度高，数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。

虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域，目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是BabylonHealth，而国内在虚拟助手上，也有大数医达和康夫子崭露头角。

如何看待人工智能在医疗领域的发展前景

1、基于大数据的医疗。

会有比较更广泛的应用。

可以根据饮食情况，运动情况，身体温度，心跳，血压以及所有病历，所有家族病史。来绘制你的身体健康状况曲线，甚至可以预测你的病情，并给出合理的治疗方案以及饮食，运动建议。

2、基于人工智能的医疗。

一些精密度比较高的手术，医术再高明医生手臂也会有微小的抖动，会影响手术效果。但如果是人工智能机械臂操作，精度更有保证。

人工智能还能代替许多医院的问诊服务。患者输入病情，系统给出需要做的检查，然后根据检查情况作为输入，自动输出诊断结果。患者通过移动终端就能查看诊断结果。

人工智能还能代替很多医院的导诊服务。患者来到医院，通过智能客服机器人帮助患者解决挂号，咨询情况，求助等各种问题。

人工智能AI如何影响医学领域，行业将走向怎样的未来

目前来看，在医学领域，AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。

比如在疾病诊断方面，2017年，阿里推出了“ET医疗大脑”，在某些疾病诊断方面，比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上，阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下，人类准确判断率是60-70%，但有了人工智能的帮助，准确率已经提升到85%

同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师，病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的住院费用结算，司法与伤残鉴定，疾病预防等产生重要影响。此前，手写病历因其难以辨认的字迹，经常被患者誉为“天书”。

阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时，实时提醒其不合规内容，从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范，给诊疗上一道AI保险。

目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型，整体质检点超过180个。

在提高患者的就诊体验上，AI也有一些新的进展，Facebook的人工智能（AI）实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。

未来随着医疗AI能力的不断进化，AI将能够帮助医生做更多的事，使医生能够把精力集中在更重要的事情上。

人工智能将给医疗领域带来哪些改变

20世纪80年代和90年代带来了微型计算机的激增和新的网络连接水平。在此期间，研究人员和开发人员认识到，医疗保健系统在医疗保健方面的设计必须能够适应缺乏完美数据和建立在医生的专业知识基础上。涉及模糊集理论，贝叶斯网络和人工神经网络的方法已经应用于医疗保健领域的智能计算系统。

这半个世纪以来，人工智能技术在医疗上的成长有这些方面：计算能力的提高导致更快的数据收集和数据处理，个人和医疗保健相关设备的健康相关数据的数量和可用性增加，基因组测序数据库的增长，电子健康记录系统的广泛实施，自然语言处理和计算机视觉的改进，使机器能够复制人类感知过程，机器人辅助手术的精确度提高。

而在放射学上，解读成像结果的能力可以帮助临床医生检测详细细节的图像变化，或临床医生可能意外漏掉的某些变化。这种在放射学中纳入AI的研究是斯坦福大学的一项研究，该研究的结果表明，他们创建的算法可以比放射科医师更好地检测肺炎。放射学会议北美放射学会在其成像中实施了大部分时间表来使用人工智能。

同时远程医疗的增加显示了人工智能应用的兴起。如果疾病发生，使用AI监测患者的能力可以允许向医生传达信息。使用设备以使得人可以佩戴，可以允许对患者进行持续监测，并且还能够注意到人类可能较难区分的变化。

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人工智能大模型技术在医学领域的应用需求和解决思路是什么

人工智能大模型技术在医学领域的应用需求和解决思路包括以下几个方面：

1.数据需求：医学领域需要大量的高质量数据，例如医学影像、病历数据、基因组数据等。因此，建立庞大的数据集是使用人工智能大模型的先决条件。

2.算力需求：人工智能大模型需要强大的计算资源来进行训练和推理。在医学领域，繁重的计算任务可能需要高性能的计算机集群或云计算平台的支持。

3.个性化医疗需求：人工智能大模型可以针对患者的个体差异性进行更加精准的医疗决策和治疗方案设计。因此，医学领域对于个性化医疗的需求促进了人工智能大模型的应用。

4.模型解释性：在医学领域，对于人工智能模型的解释性和可靠性要求较高。因此，在应用人工智能大模型时，需要不仅关注其性能，还要关注其可解释性，使医生能够理解模型的决策过程。

解决思路包括：

1.数据整合和质量保证：建立数据共享平台，整合和标准化医学数据，确保数据的质量和隐私安全。

2.计算资源支持：投资建设高性能计算平台，或利用云计算服务，为医学研究和临床应用提供强大的计算资源。

3.模型优化与解释：针对医学领域的特点，优化模型的结构和参数，提高模型的性能和解释性。探索可解释人工智能算法，使医生和患者能够理解和信任模型的决策过程。

4.法律和伦理规范：制定相关法律法规和伦理规范，确保人工智能大模型在医学领域的应用符合伦理和法律的要求，保护患者隐私和权益。

总之，人工智能大模型在医学领域的应用需求和解决思路需要综合考虑数据、计算资源、个性化医疗和模型解释性等方面的要求，并与法律伦理规范相结合。