人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

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目录

01 智能医疗

02 医学影像智能识别

03 医疗机器人

04 药物智能研发

05 智能健康管理

06 流行病控制


随着人工智能与医疗的进一步融合与深入,同时伴随着政策和资金层面的大规模投入,AI辅助技术在多个医疗细分领域提供了帮助。下面主要介绍下人工智能技术在医疗领域的应用。

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01 智能医疗

       智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中,计算机可以帮助医生进行病理,体检报告等的统计,通过大数据和深度挖掘等技术,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景。

02 医学影像智能识别

       传统医疗场景中,培养出优秀的医学影像专业医生,所用时间长,投入成本大。另外,人工读片时主观性太大,信息利用不足,在判断过程中容易出现误判。有研究统计,医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像,但是当影像诊断过于依赖人的主观意识时,容易发生误判。AI通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。

03 医疗机器人

       机器人在医疗领域的应用非常广泛,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前,关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。

       医疗机器人可以与病人沟通,缓解病人的紧张情绪,可以基于病人的身体数据,并结合大数据分析,可以提出个性化的治疗建议,提醒病人按时吃药,锻炼身体、改善饮食等。

04 药物智能研发

       依托数百万患者的大数据信息,人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟,人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测,找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

       对于类似新冠肺炎这样的病毒,需要快速研制出疫苗,才能保护人类的健康,AI在研制疫苗的过程中,可以分析药物对病毒的作用,从而加速对疫苗进行有效性判断,从而加速疫苗的研制。

05 智能健康管理

      根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征,如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估,提供个性的健康管理方案,及时识别疾病发生的风险,提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

06 流行病控制

       基于大数据分析与多维度疾病传播路径,AI技术可以预测流行病的传播模式,提出有效的控制方案,降低疾病感染的风险等等。

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