ai医学期刊

医疗包括多项内容：挂号，检查，影像读取，报告解读，诊断，开药，支付，住院，手术等等，各个环节都有对应的痛点，本篇文章仅说明下辅助诊断。 诊断是医疗中的一个核心环节，当前中医与西医给出诊断的方式不同。西医给出诊断依赖于：1）患者体征 2）患者描述 3）检查数据，其中1，3是主要判断依据。而中医则通过体征查看，脉象诊查，患者描述的方式确认诊断。在这个过程中，医生获取患者信息，解读信息的时间比较长，同时也存在误诊的可能的性。当前市场上的辅助诊断工具本质上就是为了解决上述问题。 AI实现辅助诊断分为两大类：一种是由专家基于个人经验搭建知识库。这种相对比较精确，但是覆盖面小，只适合特定领域的辅助诊断。第二种就是使用机器学习算法，从医院和网上抽取数据，构造一个更为全面的知识图谱。但是受限于没有数据规划，以及当前技术水平，在精确度上有所不足。在当今社会，基本上提供辅助诊断服务的公司大部分是第二种。 基于底层数据的类型，可以将辅助诊断模型分为：文本诊断类型，图像诊断类型。文本类型的实现逻辑，大体上是使用算法，从医学文献，病例，网上医疗信息中获取并生成结构化数据。而图像诊断类型则是从医院影像资料库，以及网上开发影像库中获取。 综合市场上做文本辅助诊断的公司玩家由：平安好医生，微医等在线问诊平台，watson，百度医疗大脑，康夫子等服务提供商。图像辅助诊断等玩家有：阿里ET医疗大脑，腾讯觅影，依图科技等公司。如上面所说，医生在诊断过程中极度依赖检查或者观察得到的信息数据，这些数据基本上都在医院，可使用性比较差。这就导致现阶段的文本辅助诊断模型效果精度无法达到医生要求。而图像辅助诊断，由于处理的业务比较单一，主要使用的是ct／mri数据，同时图像识别技术相对于NLP，更能支撑诊断，反映在市场上的结果就是这个赛道上有太多的玩家。 现阶段辅助诊断工具发展的并不好，总结原因有如下几点： 1）国家已经高屋建瓴的规划了医疗数据的开发时间表，并在政策上，对医疗数据的开放，逐步扫清了障碍 2）医院，尤其是三甲医院，为了自身发展，也会准别升级内部信息系统，统一数据规范 3）后续数据的开放和使用应该会是以联盟的形式进行，尽可能拿到门票 3）技术升级有赖于整个技术领域的发展，在此之前可以结合公司所具备的资源，选择特定的领域尝试进行辅助决策

人工智能和类似技术可以加速疾病的诊断和早期发现。通过移动设备进行实时决策和与患者接触的能力可能会带来更好的结果。

人工智能在医学领域的应用有智能药物研发、智能诊疗、医学影像智能识别等。

1、智能药物研发。

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

2、智能诊疗。

就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历。

3、医学影像智能识别。

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

这个你不用担心，它里面收录的六大医学知识库（基因、变异、疾病、药品、临床试验和医学文献）都来源于专业知识库，大部分都是癌症相关的医疗知识和诊疗规则，不是那种简单的科普文章。AI智医查另一个和一般搜索平台不一样的地方，就是它搭载了人工智能技术，可以更加精准地识别我们想要找的东西。

人工智能可以辅助医生诊疗，机器可以记忆大量的医学文献、病历资料、教科书、药物说明书、临床指南、影像图片及病理切片。帮助医生作出判断，在将来的临床工作中 , 如化验单诊断、病理诊断、或影像学诊断, 人工智能完全可以辅助医生诊断甚至可能替代医生进行独立诊断。人工智能可以帮助规范医疗行为，经验不足的医生或许能从人工智能系统得到学习及提高。