人工智能正在改变这一切，让我们的生活变得更轻松。它改变了我们互动、消费信息以及获取商品和服务的方式。它像人一样工作，但效率更高、速度更快且成本更低。如何？让我们找出大局。人工智能（缩写为AI）不是一种技术，而是计算机科学一个分支的总称。该分支致力于能够执行类似人类任务的复杂算法和软件：语音和文本识别、数据分析、学习、问题解决。通过分析复杂数据及其重复出现的模式识别，人工智能技术可以在无需人工干预的情况下得出近似结论。人工智能是一个广阔的领域。随着该领域的发展，出现了几种类型的人工智能。人工智能的主要应用是机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理和语音识别。人工智能可以应用于各行各业，颠覆人工智能的时机已经成熟。医疗保健生态系统也不例外。人工智能通过提供来自各种数据库的结构化患者数据以及分析这些数据的技术的快速进步，为医疗保健提供动力。借助AI创新，医生可以通过更好的预测做出更精确的诊断并改进治疗计划。此外，人工智能越来越多地用于药物开发、患者监测和护理。由于AI能够处理不断增长的详细患者数据数据库，整个医疗保健行业正在朝着预防而非被动的方向发展。在这里，我们研究了最近的进展来回答这个问题：人工智能在医疗保健领域有哪些例子？AI医学分析来自MRI机器、CT扫描仪和X射线的图像可能包含大量人类难以执行的复杂数据。评估可能既困难又耗时。毫不奇怪-这是可以在很大程度上依赖于诊断的专家训练有素的眼睛。鉴于许多不同类型和亚型的疾病以及以各种生物标志物和基因组数据形式出现的大量新数据，这对医生来说变得越来越困难。在这里，利用人工智能和机器学习的新兴功能可能会有所帮助。基于人工智能的医疗保健方法使研究人员能够看到人眼可能会错过的东西。人工智能设备可以将图像扫描到单个像素，提供精确的分析。另一方面，今天的许多诊断程序仍然依赖于通过活检获得的物理组织样本。这个过程有风险，包括潜在的感染。MRI机器、CT扫描仪和X射线捕获的放射图像可以提供对人体内部运作的非侵入性可见性。专家预测，人工智能将使下一代放射设备更加可靠和精细，在某些情况下取代对组织样本的需求。为了获得非常接近的配准，应该知道任何给定像素的地面实况。这项研究的成功可能使临床医生能够更准确地了解肿瘤的整体表现，而不是根据一小部分恶性肿瘤的特性做出治疗决定。研究人员还可以更好地确定癌症的侵袭性和更适当的靶向治疗。也就是说，人工智能正在帮助实现“虚拟活检”并推进放射学的创新领域，该领域专注于使用基于图像的算法来表征肿瘤的表型和遗传特性。AI诊断如今，当诊断错误导致约10%的患者死亡时，医疗保健AI在医疗诊断的发展中发挥着不可或缺的作用。对此类服务的需求超过了专家的供应。管理这一点是医疗保健行业的一项关键任务。此外，诊断医生和医生需要一套新的工具来处理越来越多的医疗数据。为了提供这个新的工具集，我们需要利用人工智能的力量来开发新的解决方案。目前，人工智能在医疗诊断中的应用处于早期采用阶段。尽管如此，它们仍有可能影响医疗系统如何处理诊断以及人们如何能够实时跟踪他们的健康变化。用于医疗保健的机器学习以及计算机处理的改进正在提高各个专业领域诊断的准确性和效率。例如，AI可以收集和分析从健身追踪器和家庭监视器等多个来源收集的患者数据，并使医生能够在AI不允许的时间和资源下监控患者的健康状况。消费者可穿戴设备与人工智能的结合也被用于监测心脏病，使医生能够在更可治疗的阶段及早发现可能危及生命的事件。肿瘤学研究人员正在使用深度学习来教授算法，以与合格的医生一样识别恶性组织。斯坦福大学的研究人员使用130,000张代表疾病的图像训练了一种AI算法来检测皮肤癌或黑色素瘤。人工智能的使用使乳房X线照片的检查和翻译速度提高了30倍，准确率达到99%，从而减少了不必要的活检。许多企业正在考虑将大数据纳入医疗保健行业的可能性。微软、IBM、谷歌和英特尔等大公司为医疗保健领域的人工智能应用做出了贡献，整合了从电子病历、成像、患者生成的传感器和其他形式的数据中收集的大数据。最近，IBM的Watson（一种能够结合机器学习和NLP功能来回答问题的系统）展示了对精准医疗的关注，尤其是癌症的诊断和治疗。谷歌还与医疗服务网络合作，根据大数据构建预测模型，以警告临床医生注意败血症和心力衰竭等高风险情况。一些公司正在使用具有NLP功能的AI聊天机器人来识别报告症状中的模式并形成潜在的诊断、预防疾病或提出建议。例如，一个应用程序可以响应描述流感样症状的人，建议去药房买药。如果用户描述了更严重的症状，该应用程序可能会建议拨打紧急电话或前往医院。科技公司和初创公司也在为同一个问题不懈努力——诊断似乎是初创公司关注的一个领域。这是最聪明的例子。“KheironMedical”开发了深度学习软件来检测乳房X线照片中的乳腺癌。“Medvice”是一种实时医疗咨询服务，能够访问和存储其EHR。“预测性医疗技术|使用ICU数据发现可能患有心脏病的患者。人工智能中的远程医疗患者不必离开温暖的家去看医生。远程医疗软件开发模仿面对面的互动医生和病人之间此外，人工智能应用程序可以通过使用移动设备和云技术进行分析——在智能手机上按一下指尖就会返回一个人的血压。远程医疗可以存储和分析所有病人数据，预测进一步的变化。他们可以提供建议身体缺少哪些营养素，一个人是否需要更多的体育锻炼或睡眠。例如，像“LemonaidHealth”这样的初创公司使用AI在医疗保健方面的发现来筛查和评估患者，以便医生做出诊断并开出任何药物处方远程位置。远程医疗也有助于医生的便利。通常，医生将大约一半的工作时间花在o在他们的办公桌上放置电子病历。医学人工智能的最新进展将减轻这种负担，并使电子病历检索更加容易。聊天界面可以收集患者数据并以可以立即检索的形式存储。人工智能技术改善了世界各地医学专家之间的协作。医生们将利用彼此的见解和发现来提高工作效率。新药开发药物开发是一个漫长、复杂和昂贵的过程，具有高度的不确定性。一个药物治疗从研究实验室到患者使用大约需要12年的时间，给公司带来的成本大约是3600万。药物研究和发现是医学领域较新的AI应用之一，旨在缩短新药的上市时间和成本。基于数据和高级分析，人工智能技术支持对实验室实验结果的分析。预言。结合临床开发，人工智能将减少临床试验的数量和研究时间。它的吸引力很简单——使用不同类型的人工智能，计算机系统可以通过不同的分子提出建议和工作。然后，人工智能系统可以将结果与各种参数进行比较，比人类更快地找到最有希望的化合物，从而降低成本。人工智能还可以挖掘科学研究和患者数据，并帮助重新利用旧药。对抗病毒就像新药物化合物的产生一样，人工智能系统可以预测新病毒的出现。基于对现有病毒的分析，医疗保健中的人工智能可以分析蛋白质链并模拟所有可能的分裂和修改。可以训练神经网络实时预测传染病的传播。除此之外，人工智能算法还可以确定预防措施如何产生重大影响。研究人员正在尽最大努力预测下一次喷发。世界各地收集的大量病毒数据也被用于训练人工智能算法，以预测动物身上的哪些感染可能会传播给人类，这样我们就可以在它们跳起来之前阻止它们。AI手术影像、导航、手术机器人改变了操作习惯。人工智能应用程序在外科手术过程中带来了精确性、稳健性、安全性和自动化。人工智能机器人能够高精度地控制自己的运动轨迹、力度和步调，不仅可以帮助外科医生，还可以提高人眼的准确性，更好地控制每个位置和动作。机器人手术减轻了医生的疲劳，使微创手术成为可能。话虽如此，人工智能可以为患者延长生命，扩大生存范围。人工智能神经假体神经假体是通过电刺激增强神经系统的人工装置，以弥补运动技能、认知、视觉、听觉、交流或感觉技能的缺乏。一些例子是脑机接口(BCI)、脊髓刺激器(SCS)、起搏器等。到2025年，上肢假肢的全球价值预计将超过23亿美元，但它们的灵活性还不够。为了提高控制水平并赋予用户真正的自主权，研究人员正在将神经工程与机器人技术和人工智能相结合，以半自动化一些电机功率以实现“共享控制”。新的人机界面(BMI)和仿生手可以完全控制用户的动作。借助深度学习方法，机械手可以在400毫秒内做出响应。训练有素的医疗保健提供者的短缺严重限制了全球发展中国家的救生医疗服务。医学中的人工智能可以通过承担一些通常分配给人类的诊断职责来帮助缓解这个问题。例如，用于筛查肺结核胸部X光片的AI成像工具已显示出足够的准确性。可以通过资源贫乏地区的提供者可以使用的应用程序部署此功能，从而减少对现场训练有素的诊断放射科医生的需求。人工智能重症监护病房的医生需要分析大量复杂数据以做出关键决策。医疗保健中的人工智能使调解员能够利用他们在提供治疗方面的经验。定期接收大数据，医疗保健中的机器学习可确保更好的严重程度评分、临床决策制定以及整体更好的医疗保健个性化。例如，败血症通常要到后期才被发现——人工智能系统可以快速分析许多变量来预测败血症和死亡率。对ICU患者的连续ECG数据进行深度学习分析可以立即检测到变化。自拍诊断您是否曾想过可以将您的手机变成医疗保健AI工具？我们的手机生成可以由人工智能算法分析的图像。这些照片被广泛用于皮肤科、眼科，甚至作为识别儿童发育障碍的工具。随着我们每天生成超过250万兆字节的数据，几乎每个行业的主要参与者都开始在他们的设备中构建人工智能软件。手机可以将数据与不同类型的人工智能结合使用，以提供更个性化、更快捷、更智能的服务。同样，在医学中使用人工智能可能对发展中地区有用，有助于解决医疗专家短缺或偏远地区的问题。医疗人工智能公司正如本文前面提到的，许多企业巨头已经建立了专门用于医疗人工智能的项目。IBM的WatsonHealthInitiative是提供认知计算能力的系统的先驱，它已经在MemorialSloanKettering癌症中心与Anthem合作进行肺癌治疗。AI系统利用云计算收集和分析大量数据。它被用作诊断医生的专业顾问。使用有关症状、家族史、接受的治疗、疾病持续时间、既往治疗和其他详细信息的数据，以及来自测试、同行评审研究和临床研究的其他发现，Watson'sHealth提供了不同的治疗方案，并进行了置信度评估对于每个潜在患者。IBMWatson的认知计算服务还提供与任何应用程序的集成，并通过WatsonAPI和开放的多云平台帮助其现有服务。WatsonsHealth还与CVSHealthCorporation合作治疗慢性病，并与Johnson&Johnson合作开发基于科学工作的新药。医学中的人工智能也得到了微软癌症研究的大力支持，该研究旨在对患者的免疫细胞进行编程以识别和杀死白血病细胞。微软研究人员认为，这种对生物学进行重新编程的能力具有巨大的潜力，可以改变我们生产一切的方式。反过来，医疗保健领域的谷歌人工智能正在重建有助于检测、诊断和治疗的数据基础设施。这家将AI应用于医疗保健的公司正在许多尚未整合的不同分支机构开展工作。除此之外，谷歌还为传播有关COVID-19的信息做出了重大贡献，并提供了价值8亿美元的冠状病毒应对措施。总结医学中的AI激发了我的创新精神。它为新的AI创业公司的发展提供了肥沃的土壤。从诊断到治疗再到持续的健康维护，我们已经看到AI应用程序成为整个患者旅程中应对医疗保健挑战的解决方案的支柱。现在，您可以在考虑采用AI技术时做出明智的决定。与人工智能专家一起构建您的项目。
