人工智能技术正在医学领域大显身手

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 人工智能技术的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理等方面。总体来看,目前人工智能技术在医学领域的应用主要集中于以下五个方面,快来看看吧。

将人工智能(AI)引入医学领域,是当今医疗健康中倾向性较强的前瞻性探索之一。目前人工智能技术正在医学领域大显身手,其应用前景十分广阔;正如国际知名学者周海中教授曾经指出的那样:“随着社会的发展和科技的进步,人工智能技术将在医疗健康领域大显身手;其成果会不断涌现,应用前景令人期待。”与大数据和物联网一样,人工智能技术将成为未来医学发展的核心要素之一。

31b967950dfa73af2ed855317108e372740fcd.jpg

人工智能技术在医学领域的应用,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。人工智能技术的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理等方面。总体来看,目前人工智能技术在医学领域的应用主要集中于以下五个方面:

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,让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识,模拟诊疗时的思维逻辑,并在实际应用时给出方案。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总体来看,在医学领域最重要、也最核心的应用场景。随着它在实际场景中落地,人工智能技术将成为医生的辅助,让医生更加轻松高效地治病救人。另外,医生可以利用人工智能技术模拟医患沟通,智能采集患者病情生成病历报告。在某些特定的诊断领域,人工智能的未来有着巨大的发展潜力。例如科学家最新设计的一种新型人工智能通过筛选大脑成像数据来发现与自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默症相关的模式,该模式可以检测到精神疾病的征兆信号。

2.影像识别
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,信息和数字利用不足,在判断过程中容易出现差错。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。人工智能在医学影像应用主要分为两部分:一是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像进行分析,获取一些有意义的信息;二是深度学习,应用于学习和分析环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握诊断能力。人工智能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,提升诊断的准确率和效率。大数据与人工智能将被用于精准识别医学影像中的早期病灶,定位致病基因并开展相应的靶向治疗,以及提前预警重大健康风险等。

3.医疗器械
医疗器械方面主要有医用智能机器人;这种器械的应用非常广泛,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。目前实践中的医用智能机器人主要有两种:一是能够读取人体神经信号的医用智能机器人,也成为“智能外骨骼”;二是能够承担手术或医疗保健功能的医用智能机器人,以IBM开发的达芬奇手术机器人为典型代表。近年来,医用智能机器人发展十分迅速,进入了市场应用。医用智能机器人未来发展趋势主要有四点:一是精确医学理念进一步发展,二是医工研用全要素协同创新成为必然,三是金融资本在医用智能机器人产业中起着越来越大的作用,四是专用型的医疗机器人将成为产品发展趋势;这种趋势将与日俱增。

4.药物研发
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,人工智能技术可以对药物活性、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,更好造福患者。人工智能技术不仅能够挖掘出不易被发现的隐性关系,构建药物、疾病和基因之间的深层次关系;也可以对候选化合物进行虚拟筛选,更快地筛选出具有较高活性的化合物,为后期临床试验做准备。借助深度学习,人工智能技术已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。尤其是在抗击新冠肺炎(COVID-19)中,人工智能技术在疫苗研发方面发挥了十分重要的作用。

5.健康管理
根据人工智能技术而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征,如饮食、睡眠、身体健康指数等。对身体素质进行简单的评估,提供个性的健康管理方案,及时识别疾病发生的风险,提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能技术在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。尤其在血糖管理、血压管理、用药提醒、健康要素监测等方面,人工智能技术可以提供常态化、精细化的指导,为特定群体提供全方位、全周期的健康服务。这些,不仅有利于加强疾病预防、提高慢病管理效率,也能提升公众的健康观念,从根本上节省全社会的医疗成本。

由以上五个方面的论述可以看出,人工智能技术正在医学领域大显身手;这将使人们的医疗健康更加高效、便捷和个性化,而它的推动者主要是在医疗健康行业深耕细作多年的科技人员。可以肯定的是,人工智能技术的蓬勃发展,推动了医学的进步和发展,为精准医学和公共健康开拓了广阔空间,增强了人类战胜各种疾病的信心和勇气。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
72 10
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
8天前
|
人工智能 安全 算法
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
2024年12月11日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办的“打造大模型时代的可信AI”论坛在上海举行。论坛汇聚了来自多家知名学术机构和企业的顶尖专家,围绕AI的技术风险与治理挑战,探讨如何在大模型时代确保AI的安全性和可信度,推动技术创新与安全治理并行。论坛重点关注计算机视觉领域的最新进展,提出了多项技术手段和治理框架,为AI的健康发展提供了有力支持。
44 8
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
19天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】离线图优化技术
本文回顾了计算图优化的各个方面,包括基础优化、扩展优化和布局与内存优化,旨在提高计算效率。基础优化涵盖常量折叠、冗余节点消除、算子融合、算子替换和算子前移等技术。这些技术通过减少不必要的计算和内存访问,提高模型的执行效率。文章还探讨了AI框架和推理引擎在图优化中的应用差异,为深度学习模型的优化提供了全面的指导。
39 5
【AI系统】离线图优化技术
|
8天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI视频监控系统在养老院中的技术实现
AI视频监控系统在养老院的应用,结合了计算机视觉、深度学习和传感器融合技术,实现了对老人体征、摔倒和异常行为的实时监控与分析。系统通过高清摄像头和算法模型,能够准确识别老人的动作和健康状况,并及时向护理人员发出警报,提高护理质量和安全性。
55 14
|
9天前
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
AI视频监控卫士技术介绍:智能化河道管理解决方案
AI视频监控卫士系统,通过高清摄像头、智能传感器和深度学习技术,实现河道、水库、城市水务及生态保护区的全天候、全覆盖智能监控。系统能够自动识别非法行为、水质变化和异常情况,并实时生成警报,提升管理效率和精准度。
53 13
|
7天前
|
存储 人工智能 运维
AI-Native的路要怎么走?一群技术“老炮儿”指明了方向
上世纪70年代,沃兹尼亚克、乔布斯等人成立Homebrew Computer Club,推动个人电脑普及。如今,创原会承袭这一精神,由CNCF执行董事Priyanka Sharma等构建,聚焦云原生和AI技术,汇聚各行业技术骨干,探索前沿科技。2024年创原会年度峰会达成“全面拥抱AI-Native”共识,解决算力与存储瓶颈,推动AI原生应用开发,助力千行万业智能化转型,成为行业创新风向标。
|
8天前
|
人工智能 计算机视觉
幻觉不一定有害,新框架用AI的幻觉优化图像分割技术
在图像分割领域,传统方法依赖大量手动标注数据,效率低下且难以适应复杂场景。为解决这一问题,研究人员提出了“任务通用可提示分割”方法,利用多模态大型语言模型(MLLM)生成实例特定提示。然而,MLLM常出现幻觉,影响分割精度。为此,研究团队开发了“Prompt-Mask Cycle”(ProMaC)框架,通过迭代生成和验证提示及掩码,有效利用幻觉信息,提高了分割精度和效率。实验结果表明,ProMaC在多个基准数据集上表现出色,为图像分割技术的发展提供了新思路。
24 6
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI视频监控技术的核心优势与实践
AI视频监控技术结合了计算机视觉、深度学习和大数据分析,能够实时分析监控画面,识别异常行为和场景变化。其核心在于从“被动记录”转型为“主动识别”,提升监控效率并减少安全隐患。主要应用场景包括泳池管理、健身器械区域、人员密度预警和异常事件检测。系统架构支持多种摄像头设备,采用边缘计算和Docker部署,具备实时性、高准确率和扩展性等优势。未来将优化复杂场景适应性和实时计算负载,进一步提高系统性能。