中国人工智能学会通讯——人工智能在各医学亚专科的发展现状及趋势 1.1 人工智能的医疗优势

简介:

image

2017年两会政府工作报告首次将人工智能(artificial intelligence, AI)写入报告。中国科学技术部部长万钢日前在网易财经透露国家正在编制AI的专项实施计划,并广泛讨论实施AI在各行业的立项工作。AI的发展始于20世纪50~60年代,是在计算机科学、数学、神经科学、信息科学、物理学等跨领域、多学科工作的基础上逐步演进而来的,是一个新型、前沿、交叉、一体化的综合学科。近70年来,AI在包括医疗卫生、军事、交通、金融等在内的诸多领域均取得了飞速的进展;连同大数据、互联网等催生了第四次科学技术革命——“智能革命”。

在医疗卫生领域,专家系统、人工神经网络和数据深度挖掘是医疗AI的三大方向。人工智能技术在医学方面的潜力:①为医学测试、策划、研讨及医学知识的编目提供实验室;②为医疗决策、培训等增加一项新的工具;③使医学、计算机、认知和其他科学领域中的活动一体化;④为未来的医学专业提供内容丰富的学科[1]。以IBM Watson和Google DeepMind为代表的医疗AI公司和研究机构的诞生和发展,标志着整个医疗健康界开启了一种新的运行模式和理念。

1.1 人工智能的医疗优势

在大多数发展中国家,医疗专家的不足增加了患者患各种疾病的死亡率。医学专家缺乏的问题在近期内无法克服。虽然一些医学高等学校可以培养出一大批医学人才,然而,在等待学生成为医生及医生专家时,许多病人或许已经死亡。另外,许多医生可能没有足够的专业知识或处理某些高风险疾病的经验;由于大多数高风险的疾病只能是在早期治愈,晚期发现的许多病人只能在医院忍受病痛的折磨。

医疗AI的应用可以降低死亡率和减少患者排队时间。计算机开发的程序或软件可以模拟人的智慧,进而帮助患者做出决定,而不需直接咨询医疗专家。软件并不意味着取代专家或医生,而是协助全科医生根据病人实时情况进行诊断。将人工智能应用在医疗中,可以降低成本缩短时间,并且能为医生提供更专业的知识,减少医疗差错。医疗AI也可提高医院工作效率。住院病人的身份登记和病人病历记录的更新可能会变得很简单,只要一个信号就可以通知到医生。医生在诊疗的过程中,可参考病人既往史、治疗记录、用药情况等做出最佳决策。此外,药物的处方可以自动发送到药房,减少病人来回奔波。

计算机技术和通信技术的进步促进了医疗技术的提高。通过远程医疗和实时视频会议,以及更专业医疗诊断设备可以提高医疗质量和减少医疗事故的发生。来自农村地区的患者也可以获得相同质量的医疗保健,例如心脏病患者不必当面咨询心脏病专家,当地医生可以通过互联网沟通渠道,如网络专家、电话连线等方式进行诊断,从而降低了患者和医生的成本和时间[2]。医生可以通过互联网访问、案例推理(CBR),以及利用以前丰富的知识和问题或案例建立科学的医学诊断系统。该系统可以提供医生各个病例上的数据,而数据挖掘恰恰是AI技术的一种体现。

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
27天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
AI在医疗诊断中的应用与挑战
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在医疗领域的应用也日益广泛。从辅助医生进行疾病诊断到提供个性化治疗方案,AI技术正在改变着传统医疗模式。然而,AI在医疗诊断中的应用并非一帆风顺,面临着数据质量、模型可解释性、法规政策等一系列挑战。本文将从AI在医疗诊断中的具体应用场景出发,探讨其面临的主要挑战及未来发展趋势。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI技术在医疗领域的应用与挑战
本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其带来的挑战。我们将介绍AI技术如何改变医疗行业的面貌,包括提高诊断准确性、个性化治疗方案和预测疾病风险等方面。同时,我们也将讨论AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私和安全问题、缺乏标准化和监管框架以及医生和患者对AI技术的接受程度等。最后,我们将通过一个代码示例来展示如何使用AI技术进行疾病预测。
38 2
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用##
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗计划制定、患者监护和健康管理等方面的潜力。通过分析AI如何帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果,以及降低医疗成本,我们可以预见到一个更加智能、高效和人性化的医疗未来。 ##
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与前景
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等方面。通过对现有研究成果的梳理,分析了AI技术在提高医疗服务效率、降低医疗成本、改善患者体验等方面的潜力。同时,也指出了AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私保护、伦理道德问题等,并展望了未来的发展趋势。
99 2
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
AI技术在医疗领域的应用及挑战
本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的定义和分类开始,然后详细介绍其在医疗领域的具体应用,如疾病诊断、药物研发等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的挑战,包括数据隐私、伦理问题等。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用##
在现代医疗领域,人工智能(AI)技术正在逐步改变传统的诊疗方式。本文将探讨AI在医疗中的几个关键应用,包括医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等。通过这些应用,AI不仅提高了诊断的准确性和效率,还为患者提供了更加精准的治疗方案。 ##
57 2
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用现状、面临的挑战以及未来发展趋势。随着科技的飞速发展,AI技术正逐渐渗透到医疗行业的各个环节,从疾病诊断、治疗方案制定到患者管理等,都展现出巨大的潜力和价值。然而,AI技术的广泛应用也带来了数据安全、伦理道德、法规监管等一系列挑战。本文旨在通过分析AI技术在医疗领域的实际应用案例,揭示其优势与不足,为推动AI技术在医疗领域的健康发展提供参考。
64 1
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与前景####
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗健康领域中的多维度应用,从疾病诊断、个性化治疗到健康管理,展现了AI如何革新传统医疗模式。通过分析当前实践案例与最新研究成果,文章揭示了AI技术提升医疗服务效率、精准度及患者体验的巨大潜力,并展望了其在未来医疗体系中不可或缺的地位。 ####