简介：本文的首席执行官注释将介绍医学人工智能的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
对医学AI的一个简单理解是人工智能在医学场景中的应用。例如，AI机器人可以执行精确操作并参加手术；或像AI诊断和治疗一样，可以通过患者描述的疾病的关键信息，将当地环境，病史和其他数据迅速结合起来。AuxiliaryDoctors分析该疾病并为患者提供诊断和治疗咨询和初步治疗计划。
目前，大多数医学AI基于理论上的基于基于理论的数据，并且很难获得标准化的数据。还有许多从事数据处理工作的公司来帮助标准化和脱敏系统中收集的数据。
在这方面，英国的数据收集值得从NHS中的大多数医生机构进行学习。该系统Systmon本身也是标准化的。有一些代码，可以直接导出到用于医学AI研究的研究机构使用脱敏版本。
作为一项新技术，现在没有任何领域可以应用人工智能。
1.医疗和健康领域的人工智能的两个先决条件
（1）获得医生，护士和患者的信任
（2）消除政策，监督和业务障碍
2.医疗和健康主要应用领域的人工智能领域
（1）临床决策 - 制造支持或临床辅助诊断和治疗系统；
（2）患者管理和教育；
（3）用于患者护理的辅助手术或自动设备，即各种机器人；
（4）医疗机构的管理；
（5）新药研发
人工智能即将到来，许多人惊呼许多职业将来将被人工智能和机器人所取代。我想说的是，确实，机器和人工智能将取代一些简单的劳动，重复性的劳动和定期活动人们，但他们还将创造更多更新和前所未有的新专业。人工智能的火热概念促进了许多行业的兴起，例如域名和许多相关的.top域名。
随着技术的快速发展，AI医学技术已被广泛使用，例如：
1.智能药物研发
智能药物研发是指深度学习技术在人工智能中的应用。通过大数据分析和其他技术手段等技术手段，它可以快速，准确地挖掘和筛选适当的化合物或生物，以减少新药的开发周期并降低新药研究和开发的成本。新药研发的成功率。
2.智能诊断和治疗
智能诊断和治疗贯穿医生面对面诊断的整个过程。当前的主流开发方向包括：语音病历，辅助决策 - 制作，风险预警和其他领域。Dexin数据显示，中国有50％以上的居民每天平均有4个小时的编写病历。实际时间转换为文本，效率大大提高。
另一个例子是辅助治疗决策。辅助治疗决策是许多技术公司的当前方向。基于先进的算法，基于临床指南知识库，结合医生的经验，大规模临床诊断和治疗数据的培训以及出发数据遵循-up数据。在不同的治疗计划中。为了帮助医生为患者提供更准确和高质量的诊断和治疗计划。
3.智能识别医学成像
AI医学成像是指在感测和深度学习中使用AI的技术优势，将其应用于医学成像领域，并实现机器对医学成像的分析和判断。它是一种辅助工具，可帮助医生完成诊断和治疗工作。培训者更快地获得图像信息，进行定量分析，提高医生的观察和阅读效率，并协助发现隐藏的病变，从而实现改善的目的诊断效率和准确性。
4.医疗机器人
医疗机器人是智能服务机器人。它具有广泛的感官系统，智能和精确执行机构，可以从事医疗或辅助医疗工作。手术，并降低医生的工作强度。
5.智能健康管理
基于人工智能构建的智能设备可以监视人们的一些基本身体特征，例如饮食，身体健康指数，睡眠等，评估身体健康，提供个性健康管理解决方案，及时确定疾病的风险，提醒用户的用户，在目前，人工智能在健康管理中的应用主要在风险识别，虚拟护士，心理健康，在线咨询，健康干预和基于精度医学的健康管理中。
目前，人工智能在医学领域的应用将集中在这些方面。疾病诊断，个性化药物，药物开发，临床试验，放射学和放射学以及电子健康记录。
1.疾病的诊断：医学面临的最大挑战是对疾病的正确诊断和鉴定，这也是机器学习开发的首要任务。一份2015年报告显示，对800多名癌症的治疗正在临床试验中。机器学习可以使癌症识别更加准确。
2.个性化药物：关于使用机器学习和预测分析来定制个人特定治疗的潜力，目前正在研究中。如果成功，该策略可以优化诊断和治疗计划。
目前，研究的重点是进行监督的学习。医生可以使用遗传信息和症状来减少诊断范围，或者基本上对患者风险进行投机性的推测。这可以促进更好的预防措施。
3.药物开发：机器学习在早期药物发现（例如新药开发）和研发技术（例如以下一代测序）中起着许多作用。该领域的第一项是精确的药物MIT临床机器学习组是使用机器学习来促进精确医学，重点关注算法开发的主要参与者之一。
4.临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各个方面帮助缩短此过程。策略是对广泛数据进行高预测性分析，以确定目标人群的临床试验候选者。
麦肯锡的分析师描述了其他机器学习应用，可以通过简化理想样本量，方便的患者募集以及最小数据误差的计算来提高临床试验的效率。
5.放射疗法和放射学：哈佛医学院的助理教授齐亚德·奥伯迈耶（Ziad Obermeyer）博士在2016年的一次采访中说：“ 20年后，放射科医生将不存在当前形式。它们看起来更像是电子机器人。监督每分钟数千份研究报告的算法。
目前，伦敦大学学院的深思熟虑正在开发机器学习算法，以通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。
6.电子健康记录：支持向量机（用于对患者电子邮件查询技术进行分类的支持向量机）和光学特征识别（用于数字手写笔记的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。
这些技术的应用程序包括Mathworks的MATLAB（具有手写标识应用程序的机器学习工具）和Google的Cloud Vision API。
麻省理工学院临床机器学习小组的重点之一是基于机器学习开发智能电子健康记录技术。它的概念是开发“安全性，解释性，可以从少数培训数据中学习，了解自然语言，并且可以在医学环境中的医疗环境中，在机构中得到很好的促进的强大机器学习算法”。
人工智能协助诊断
实际上，科学家和医生已经使用人工智能来使用大量数据，例如电子健康记录，成像诊断，处方，基因组分析，保险记录，甚至可穿戴设备，从而从国外特定类型的人那里提取有用的信息，而不是特定的疾病，而不是配方的特定疾病合理的医疗保健计划。最著名的“ Waston”医生。
人脑的记忆能力和时间受到限制，很难记住并理解新月医学研究论文和成千上万的疾病。但是，人工智能是不同的。它可以通过深度学习技术从大量的医学书籍和电子医疗记录改善自己。然后，通过认知分析技术，通过从各种渠道收集的大量数据，很快就会提供“意见”，以指导医生进行诊断和治疗决定，不会导致人们的情绪引起的缺席或误诊。同时，患者可以更快地使用医疗服务，医疗机构也可以节省成本。
人工智能用于提高健康医疗服务的自动化效率和程度。过去质疑人工智能技术的发展，现在我们发现大数据技术正在促进人工智能的过程，医疗也在和健康领域。
分析患者行为并制定个性化肿瘤治疗计划
例如，两名患有乳腺癌的患者可能会获得相同的治疗计划，但实际上，两者的身体状况可能完全不同。
其中一个可能是马拉松运动员，另一个是一个喜欢安静的人。一个可能是吸烟者，另一个可能是一个关注健康的人。另一个可能是60多岁，另一个只有40岁。这种情况在我们周围很普遍。
因此，考虑到各个方面的差异，两名患者需要两种不同的治疗方法。
对于科学家和医生来说，困难是掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息通常被大量数据淹没。医生没有时间（也许一年）来筛选他们在大量信息中想要什么。
因此，许多研究人员试图使用人工智能来跨越这一困难。
例如，卡尼吉·梅隆大学（Kanegi Mellon）和匹兹堡大学的科学家正在使用电子病历，诊断图像，处方，基因组数据，保险记录甚至可穿戴设备的数据中的人工智能，这是特殊信息和特殊小组特殊疾病和特殊组。建立医疗保健计划。
研究人员使用大数据来创建特定的医疗解决方案，控制传染病，并找到致命疾病的治疗方法。
“我现在遇到的最大问题是该系统不智能。”卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）机器学习系教授埃里克·辛（Eric Xing如果有人造大脑而不是“死亡”而不是“死亡”存储系统正在起作用。”
他说，卡尼吉·梅隆大学和匹兹堡大学正在与匹兹堡医学中心的“匹兹堡健康数据联盟”项目合作。在未来6年中，医学中心将以1,000至2.2亿美元的价格为研究人员提供资金每年这项研究。
科学家正在使用从医疗中心获得的健康数据（不包括患者的身份信息）来研究如何更迅速有效地分析大数据，创建与健康医学相关的技术和服务，并为不同的患者诊断，治疗和沟通更好。
“每个患者都是不同的人。”Xing补充说：“一个非常简单的观点，例如乳腺癌。情报不仅从医生那里提取信息，而且从大量经验丰富的医生那里提取信息。这样，它可以从不同患者的不同患者那里清理常见信息。”
此外，人工智能软件的效率远高于人脑。它可以更快地找到数据的模型和相似性，帮助医生和科学家发现最关键的信息。
例如，一名50岁的糖尿病患者非常活跃，并且某种治疗方法对他有效。
Xing说，他们的团队正在研究一个应用程序，为用户提供一些健康的生活建议并避免一些疾病。该应用程序可能在一年内启动。
卡内基大学计算机科学副院长菲利普·雷曼（Philip Lehman）告诉作者，该应用程序应用人工智能，可以告诉人们何时去看医生，询问什么样的医生以及如何保持身体健康。
“例如，每个人通常都会通过手机搜索‘我该如何去某个地方'。”雷曼在一次采访中说：“实际上，将其移至医疗方面是一样的。’”
雷曼（Lehman）和Xing希望从应用到机器学习工具和服务，他们可以扩展不同产品的原型，并在未来5 - 6年内开发十二种新产品。
在这方面，著名的公司是Welltok，由IBM投资。它使用IBM的“ Watson”超级计算机来建立通过个性化活动与用户沟通的愿景。ITSApp Cafewell Concierege使用Watson的自然语言处理能力，以更好地了解用户的需求并平衡用户的激励措施和警告，以实现预期的目标，以实现预期的目标，以实现预期的目标回馈用户。
虚拟医疗助理，提高药物合规性
例如，AICURE使用移动技术和面部识别技术来确定患者是否按时获取，然后通过应用程序获取患者数据，并使用自动算法来识别药物和药物。患者数据将与HIPAA兼容（健康保险（健康保险）流通和责任法案）与对临床医生的真实时间反馈兼容，以便医生可以确认他的患者是否按时服用药物作为指示。当然，该技术也可以用于识别不良事件。
另一个是，接下来开发的应用程序ALME健康教练是为了更深入地挖掘为什么人们不按时服药。对于卫生服务行业，接下来是新手。消费者解决了银行，零售和物业管理中遇到的问题。
通常，某些人工智能组件会重复用户话语以澄清用户的想法。AlmeHealth Coach专门为特定疾病，药物和治疗而配置。它可以与用户的警报同步，以触发“如何睡眠”的问题，您可以可以还促使用户可以按时服药。这种想法是收集可行的动态数据，以便医生更好地与患者进行停靠（前提是患者愿意分享他们的数据）。
跟踪状态，自动报告以支持智能护理
人工智能技术公司Automated Insights与其自然语言生成平台Wordsmith与出色的呼叫（移动应用开发人员）合作。家庭和朋友可以通过将GreatCall设备与应用程序连接到设备载体的信息。它主要用于护理老人。当运营商需要帮助时，该应用程序可以收到消息提醒。此外，该应用程序还具有GPS定位专利技术以获取用户位置信息。
该公司已被Vista Equity Partners and Stats（体育信息技术公司）收购。使用Wordsmith的自动写作功能将自动向看护人生成文本报告，包括位置，活动路线，电池状态和设备使用情况。
智能药物开发
生物技术公司还将人工智能和大数据结合起来，以识别新药化合物，例如Cloud Pharmaceutical和Berg。
Berg通过开发疑问生物学人工智能平台，探索人分子和细胞自卫组织，以及人体的原理机制，并使用人工智能和大数据来计算人类潜在的药物化合物，来计算人体的原理机制，来研究人类健康组织。分子。
这种方法有许多优点，这不仅使靶向疗法成为当今医疗的趋势，而且还使用人体自己的分子来治愈糖尿病和癌症的难度，这比新药的时间成本和资金少了一半。
当然，伯格并不是该领域的唯一公司。CloudPharmaceutical专注于该领域的研发，并筹集了2000万美元。
此外，Johnson＆Johnson和Sanofi还使用“ Watson”超级系统（可以快速识别大量数据中相关模式的计算机系统）来支持药物研发。
Johnson＆Johnson使用“ Watson”来快速分析详细的临床试验结果的技术论文，并加快对不同治疗方法的比较效应的研究，以便在更广泛的领域中获得药物的应用。10个月以完成这些方法任务。
“沃森”现在可以识别化学，生物学，法律和知识产权语言，从而使科学家具有“交流”其他人无法与数据相关的能力，这将加速科学和医学研究领域的突破性。
结论：以上是首席CTO注释汇编的医学人工智能相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?