人工智能医学应用论文

人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。

人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先

人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。

进行自动无害的手术

目前，AI可以应用在医疗领域的各个方面，商业化前景很好，具体如下：病人视角当患者走进医院时，通常会问最外面的导诊，该去挂哪个科，未来可以由导诊机器人来做或者下载相应的导诊软件，帮助你挂号。当因某些原因不能去医院时，可以远程与医生沟通或者询问智能化医学助理，解决小病困惑。医生视角 医疗图像辅助诊断系统所有涉及到医学图像的均有应用潜能。首先是放射科（医学影像），比如你去医院拍的X片，CT，这个可以进行辅助诊断。另外就是病理科和检验科，医学上根据病理图像对疾病进行最准确的诊断，被誉为“金标准”。通过标注病灶区域，提取图像特征，构建分类模型。此类产品可以初期应用的话定位在辅助医生诊断，提高筛查效率。国内外都有很多公司在做这个，如google AI，IBM沃森，deepcare等。2 语音电子病历可以将语音自动转化为电子病历，节省医生手动录入电子病历的时间或者医生在进行手术时，不方便随时用手记录进展，可以用语音电子病例随时记录相关情况。医院视角构建大数据监测平台，提供一体化信息管理综合管理患者的数据，并对患者出院后进行有效的跟踪随访。患者出院后的管理其实一直都是难题和痛点，随访质量差对疾病的跟踪和流行病学调查有很大的影响。如果可以构建一个大数据监测平台，不仅能维护患者健康，还能促进相关学科的研究和发展，这样医院也就更愿意和你合作了。