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人工智能在医疗中有哪些应用？

人工智能,医疗,机器人人工智能在医疗中有哪些应用？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

人工智能在医疗中有哪些应用？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

专家系统

癌症筛查

远程手术

VR诊断

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能在HIV诊断方面的突破，医生对病人病状的迅速精确判断可以极大地降低发病率和死亡率，而一直以来，这个病状诊断的过程都是因“医”而异的，通常都需要靠医生的经验，在2015年，美国三角洲州立大学数学与计算机科学系的Akazue Maureen等人将神经网络与模糊推论系统相结合，组成了一个神经模糊系统（neuro-fuzzy system），生成了一个通过症状来判断病人HIV感染风险的模型，并且这个系统可以通过自我学习和自我适应来处理更多的病状，解决了单个医生分析的局限性。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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、医学影像智能识别

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。

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