人工智能在医疗中有哪些应用

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人工智能在医疗中有哪些应用

人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。例如MAXHUB智能会议平板同时支持windows系统和安卓系统双系统，为运行各类医疗程序软件提供了平台，让远程医疗会议，远程医疗问诊，远程手术成为了可能，并且对智慧医院和智慧病房也做了相应探索。2020年MAXHUB会亮相广州国际建筑电气技术及智能家居展览会，有兴趣的话可以去现场一探究竟！现在去官方公众号“广州国际建筑电气技术展览会”还能免费报名参加哦，展会举办时间是2020年9月30日-10月3日，地点是中国进出口商品交易会展馆，可以趁着国庆假期去广州游玩，顺便看展哦。

随着AI+医疗的进一步融合、深入，政策和资金层面的大规模投入，AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。未来，基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗，将变得不再可怕。

人工智能在医疗中有哪些应用人工智能

人工智能在医疗领域的应用，意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助，获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率，并且还能提高每个人的长期存活率。从医疗行业发展状况和人工智能的特点优势来看，可以预想，未来人工智能在医疗领域将在至少以下5个方面影响我们的生活。

1、智能诊疗

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、也最核心的应用场景。

2、医学影像智能>辨认/p>

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，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，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。

3、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。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。

4、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。

5、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。

人工智能技术逐渐被广泛运用于医学领域，通过对海量数据进行深度学习，人工智能已经能够在很多领域辅助医生进行疾病的诊断和作出医疗决策，并起着越来越强大的作用。

人工智能对耳鼻咽喉科头领肿瘤的诊疗意义巨大。通过对甲状腺癌图像进行独立的分类判断，与富有经验超声医生相比，其人工智能模型在鉴别甲状腺癌方面显示出与人相似的敏感性和更高的特异性。鼻咽癌是头颈部发病相对较高的恶性肿瘤，治疗主要为放疗，精确的靶区划定是治愈疾病、减少复发和放疗并发症的关键，利用人工智能技术辅助进行靶区的划定，其结果均认为人工智能能够实现对靶区的精准划定。对鼻咽癌周围重要解剖结构的分割是有效规划鼻咽癌放射治疗的关键一步，基于CT图像，训练自动检测和分割的人工智能系统，其创建的人工智能系统可以精确地对 CT图像中的重要解剖结构进行自动检测和分割,从而达到鼻咽癌的精准治疗。

这是一个好问题，我结合我们智慧医疗课题组的科研开展情况来回答一下。

首先，人工智能技术在医疗场景的应用正在不断拓展，多年来我一直在智慧医疗组持续投入了较大的精力和资源，陆续开展了辅助诊疗、智慧诊疗分析、智慧随访、互联网医院等课题和项目，其中多个课题项目都是跟医院联合开展的，也得到了具体应用。

前些年人工智能技术在医院领域的应用大部分是基于医学图像、问诊记录、随访记录、用药记录等数据展开的，围绕辅助医生诊疗这个目的来开展创新研发，在这些领域也确实取得了一定的效果，但是很多医生对于这些基于机器学习算法得出的结果并不信任，导致在实际问诊场景下，并不会去使用这些系统。

还有一个问题要考虑到，那就是国内大型医院门诊的接诊数量是非常大的，医生需要在很短的时间内做出判断，使用人工智能产品反而会影响接诊的效率，也会让患者产生一些顾虑，所以我们早期研发的一些用于门诊的辅助诊疗产品并没有在门诊使用，实际情况是用在了年轻医生的培训和考核当中。

近两年我们的重点放在了三个方面，其一是用人工智能技术来做新药物的研发，其二是研发深度参与治疗过程的人工智能产品，其三是研发偏向患者端的智慧型产品。

药物研发的成本是非常高的，借助于人工智能技术可以在一定程度上提升研发的效率，同时可以降低研发成本，而且我们也计划把中药研发列入到我们的优先位置上，虽然难度非常大，但是我相信这个方向是有前景的。

目前人工智能技术参与具体治疗过程的研究是一个热点，相信未来会有大量的手术机器人会投入运用，我们目前虽然研发的产品还主要集中在病灶目标锁定上，但是也正在考虑进一步参与到手术实施过程中，当然这还需要与其他团队开展合作。

早期的很多智能化产品会把目标锁定到医院场景下，实际上患者日常的健康管理是一个更大的空间，很多患者从医院走出去之后，依然需要在非医院场景下开展自助式的治疗，这就给人工智能产品带来了应用空间。

比如针对于口腔健康管理问题，我们可以开发一款随身携带的小机器人来实施精准用药，未来也计划把软体机器人应用在这个领域。

最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。

“AI人工智能+医疗”，医疗资源严重短缺吐槽点为何多

你可能说的是辅助医疗，但是我可以很负责的和您说，国家命令禁止；这样的智能+医疗产品全球都不成熟的，所以目前根本没有产品可言，估计非要找应用的话，就是一元直播手术的，但是这个对行医资质要求很高的医生才能有权限观看，而且不是所有的医院都能看的，希望对您有帮助；

在最近的这几年，人工智能、AI、大数据等是逐渐的被我们用在各个领域里面的。尤其是人工智能的运用，是给我们的生活、交通、科技等领域带来了巨大的方便的。我们也是明显的感觉到科技带给我们的便利。

伴随着数字经济快速发展，人工智能开始向传统的医疗领域进军，人工智能技术相继在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等领域被试验与应用。而且在慢病管理、病历分析、智能化器械、虚拟助手、药物研发等领域也有相应的应用。

可以说这样的局面对于我们用户来说是非常不错的，目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在辅助诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。有了这些企业的集中发展，并加上AI人工智能，相信是会给我们在医疗上带来明显的帮助的。

解决看病难的问题也是会得到很大的缓解，而人工智能的优势则是在于结合医疗场景的需求，利用深度学习、算法将海量的数据模块化，迅速演算出量化结果，使疾病诊断更加精准，能够减轻临床医生的负担，减少误诊、漏诊。

这样的一个非常好的可以解决我们医疗上遇到的各种问题，为什么是没有被大家所期待，或者说它的体验效果是明显的不好呢？我想原因应该是有这几方面的，首先是我们的医疗资源分配不均，尤其是基层的医疗资源。

缺乏医务人员和必备的医疗器械，我们老百姓心里则是总认为去大医院看病是比小医院要好的，因此也是经常看到大医院人满为患，床位是非常的紧张。对于医生和医护人员的压力也是非常大的。

造成这样的一个局面是有原因的，我们的普通百姓基本是不会去定期的做体检的，或者说是没有这个意识的，最明显的例子是一个人干了半辈子的工作，结果哪天病发了，全家人都在为他所担心，并且医疗费用也是个大数字。

很多家庭也是因病致贫，如果有做了提前检测预防的工作，那结果会比现在要好的多。另一方面我们在医疗的宣传上也是没有做到位的，要是有建立一个定期体检的机制，那很多疾病是可以及早预防的。

第二个就是医院相互之间的共识没有达成，比如在这家医院做的检查或者拍的CT，再拿到其他的医院，基本是不会认同的，很大情况是让你再去做一次检查。这个当然也是我们最烦的事情，在这个医院做了，去了那个医院又得做。

这样一来会耽误很多的时间，更是不利于我们的康复的。很多事情明明是可以很快的解决的，但是非得要花那么多的时间，这个问题值得我们所有医院去反思的。甚至它们更应该考虑医院的根本目的是什么，是挣钱还是救死扶伤？

所以虽然有着这么多的企业进入到这个领域中，可如果没有解决上面的两个问题，那对于我们是没有多大帮助的。而且上面的两个问题也不是那么容易解决的，要想让我们意识到定期体检和检测的重要性，不光是要我们个人的认知得到改变。

更需要医院、相关部门、社会等共同宣传，AI人工智能+医疗才会为我们提供更多的便利，我们也期待这样的结果早点到来。

其实目前来说，人工智能主要还是一个信息数据的一个海量数据库，简单来说，比如你感冒了去看病，有机器人在无尘无菌病房采集血液，尿液等样本，然后通过分析仪器进行分析，数据出来之后进入数据库大脑，大脑根据数据来源在数据库中检索出相对应的病症以及有可能的病症，最后交给医生来做出判断，那么这样的话就能够快速演算出结果，诊断就会更加精准，只要数据库内容够庞大，每一个大脑可能都能够赶上从业五年十年的医师的经验积累，那么误诊、漏诊的情况就会逐渐减少。