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“将来，只需要患者的眼睛照片。十秒钟后，人工智能诊断系统将自动识别病变。”郑博（Zheng Bo）向老鼠滑倒，展示了他刚刚建立的大数据库，这是西安第四医院眼科部门的首席医师，他很高兴地说，建立了一个大型数据库为未来的项目奠定了坚实的基础。实施该项目后，糖网络疾病的患者可以避免因疾病而失明。
郑博科（Zheng Bokou）中的“项目”是腾讯AI图像筛选项目，自XI'AN促进PPP模型以来，这是在医学诊断领域的成功实践。
人工智能技术
有效提高了医生诊断的准确性
2017年10月31日，在“ Internet+”数字经济中国旅行·Shaanxi峰会上，由Shaanxi Province的互联网信息办公室指导，由Tencent（Tencent）赞助，XI'AN的第四家医院和Tencent建立了人工智能医疗医疗成像联合实验室，共同开始眼睛筛查的临床预告。在测试进行以来的两个月中，市政医院的第四次医院依靠腾讯的图像识别，深度学习和其他人工智能技术来进行- 深度研究和底底筛查工作的实践，协助医生进行眼睛筛查大多数的准确性，使大多数患者能够享受“互联网+”的好处。通过这种成功的尝试，大多数医务人员意识到互联网人工智能技术在促进辅助医学诊断中起着重要作用RCE和医疗资源分配不均。
糖网络疾病的患者很容易错过
最好的治疗时间
糖病是“糖尿病性视网膜病”的缩写。它是一种常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的主要视线疾病。中国是II型糖尿病患者最多的国家。随着糖尿病患者的增加，糖尿病性视网膜病的患病率和失明率也逐年增加。目前，它是人群中的第一种盲人疾病。基于证据的医学研究证明，肥厚，高血压和高脂血症是发生糖尿病性视网膜病的重要危险因素。
“由于糖网络疾病在早期阶段通常没有任何临床症状，一旦症状，病情就会更严重。如果患者的视力降低并且眼睛的底部流血，那么很容易错过最佳治疗时间。根据相关部门的统计数据，有87％的目前糖尿病患者被诊断出患有县级及以下的医疗机构。
人工智能识别
您可以很快诊断出糖网络疾病
西安第四医院眼科科科学系副首席医师张Yanchun告诉记者，西安目前有20万名糖尿病患者，临床诊断的需求越来越大，并且在各种视频诊断医生中越来越大医院很短。
“但是，糖网络疾病是可以预防的。只要发现并可以通过有效的治疗和管理来治愈95％。现在，腾讯fimit使用眼睛底部的筛查和辅助诊断技术进行医学诊断。准确性，人工智能可以被诊断出患有糖网络疾病超过十秒钟，极大地优化了糖网的筛查，并优化了患者的治疗过程，节省了医生的时间。未来，人工智能将帮助草根医院到草 -更好的糖网患者，因此需要治疗的患者将尽快治疗，这将很棒降低社会医疗服务的成本。
据报道，腾讯电影是Tencent使用人工智能技术和医学大数据来结合领先技术（例如图像识别和深度学习）与医学交叉 - 订单集成相结合的AI医学成像产品的组合。糖网络疾病的人工智能鉴定。这是一个与腾讯在西安第四医院第四医院的Tencent Shadow进行的项目，以继续扩大疾病抑制诊断的范围。
可以稍后实现
远程医疗援助诊断
“项目启动后，我们已经启动了糖网络疾病数据库的建立。全面发挥了医院的医疗联合会和眼科联盟的优势，收集患者图像数据，然后提供人工智能使用人工智能该技术可以实现疾病诊断，分类诊断，病变徽标，自动病例，病例，治疗计划和疾病发展预测的整个联系的辅助工作，以实现第二层的准确阅读。张Yanchun说，人工智能系统和医生的协同诊断不仅是医生的诊断，而且不仅可以解决目前缺乏资源的问题，减轻医学的压力，并大大减少医疗费用。
将来，当使用人工智能进行糖网筛选时，患者只需要使用手机，手持式眼镜摄像头和专业的眼睛设备即可拍摄地下照片，上传到系统或云，然后输入自己的病史（CAS也可以由医生输入），可以输入。系统将自动给出辅助参考意见。然后，医生需要随后进行 - 深度检查治疗的患者。- 对治疗的深入检查得到了健康指导建议。
张Yanchun说，医院还将尝试在医疗联盟内促进和使用图像和疾病筛查技术，以实现远程医疗援助诊断和对图像结果的相互认可。医疗，您可以探索腾讯以访问区域医疗信息平台，并特别与成像诊断技术的应用合作，以进一步改善我们城市中的“ Internet+”智能医疗应用水平，以及下一个建筑的国家健康医疗大数据中心奠定了一个好的基础。
内容来自phoenix.com
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人工智能的主要应用领域是：
深度学习
深度学习是人工智能领域的重要应用领域。当它进行深度学习时，您想到的第一件事就是Alphago。通过一次又一次的学习和更新算法，他最终击败了人类机动战争中的GO大师。
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计算机视觉
计算机视觉是指计算机从Image.com vision识别对象，场景和活动的能力，其中包括成像分析，面部识别，公共关系安全性，安全性监控等。
计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术使用一系列图像处理和其他技术将图像分析任务分解为小型块任务，以方便管理。
语音识别
语音识别是将语音转换为文本并识别，认知和处理。语音识别的主要应用包括呼叫外部呼叫，听力和写作，语音写作，计算机系统语音控制，电话客户服务等。
语音识别技术的原则：1。对声音的处理，使用运动功能来划分声音；2.将声音分为框架后，它变成了许多波形，并且需要将波形作为声符号提取；3.声音提取后，声音ISIT变成了矩阵。然后通过语音组合形成单词；
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Apple手机的Siri和小米手机上的Little Love都是虚拟个人助理的应用。
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自然语言处理的原则技术：1。汉字编码短语的分析；2.分析句子；3.语义分析；4.文字生成；5.语音识别；
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