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人工智能与医疗的发展论文

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人工智能与医疗的发展论文

人工智能的时代,在医学上智能纳米机器人将会使手术变得非常简单,不用开刀,只需要派纳米机器人进入人体内部进行手术即可,安全高效无风险。

人工智能助力辅助诊断事实上,国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据,比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息,来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的,难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同,它可以通过深度学习技术,可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术,凭借从各种渠道搜集的海量数据,迅速给出“意见”,指导医生做出诊断和治疗决策,并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊,同时患者能够更快速地获得医疗服务,而医疗机构也可节省成本。对于医生来说,通过人工智能可以辅助诊断,减少筛选对比病例的时间,为患者制定准确的治疗方案;对于患者来说,可以更快速的完成健康检查,获得更为精准的诊断建议,节省大量的时间、金钱成本;对于医疗来讲,深度学习可以提高准备效率,同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然,人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热,它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的,主要的是基因数据。对于很多疾病,尤其是罕见病来说,找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙,但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前,这几乎是不可想象的,但随着深度学习的出现,像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统,他们能够不断的通过已有数据进行训练,在“黑盒”中得出规则,并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现,让我们攻克现有的一些疑难杂症,比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛,但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术,其最大的作用在于整合海量的信息,从之筛选出有价值的数据,是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段,则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流,来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀,是有血有肉的交流方式,而不是机器冷冰冰的问答。

未来的人工智能研究主要有两个方向:第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go,只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外,目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。

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人工智能与医疗论文

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人工智能进入医疗领域后,未来大有可为,原因令人赞叹!

此刻,越来越多的人工智能技术在肿瘤领域得到操作。但作为医学与工程学科交叉联结的代表,相关常识遍布、技术操作、钻研敦促、平台树立及尺度制定,仍必要来自各方的深刻交换和密切协作。日前,由中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会主办、天津医科大学肿瘤医院承办的“第一届智能肿瘤学天津论坛”在天津举行,大会针对我国人工智能技术的展开计谋及其在肿瘤影像学、病理学、喷射治疗、手术机器人和大数据等方面的操作中止了讨论。   1、数据融合加速肿瘤精准诊断“人工智能在恶性肿瘤的准确诊断上具有较大操作前景。”据大会主席、天津医科大学肿瘤医院副院长徐波传授引见,人工智能可以经过深度学习等要领,实现对肿瘤影像学数据的图像支解、目的检测和分类等事情;对大量数字化信息的掘客,并与肿瘤的生物学行为相关联,将有助于临床大夫更精准地实现肿瘤的诊断和治疗。例如乳腺癌就是目前与人工智能相联结获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、成效评估等方面,取得了未必的钻研结果。人工智能对海量的基因组学信息中止技术阐明,也可认为大夫在临床诊治过程中提供更多的信息,更精确地对症状、疗效中止判别,是乳腺癌得以做到个别化精准治疗的前提和根本,未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。再以目前国内肿瘤发病率排名第一的肺癌为例。在肺癌治疗中,本性化治疗关于晋升患者保留率具有严重意义,基于EGFR基因渐变的靶向治疗是往常主流的治疗形式之一。为了保障治疗的有效性,运用EGFR靶向药物前,大夫必要先确认患者有EGFR基因渐变情况。当前常规的临床诊断必要经过穿刺活检取得肺癌组织,再中止基因测序来必定EGFR基因渐变状态。但穿刺活检是一项有创审查,对患者会发生未必伤害,且覆盖面有限,只能取得目的区域内的部门组织,难以做到完整的精准诊断,存在基因渐变组织后果假阴性的可能。“我们与上海肺科医院、天津医科大学肿瘤医院团队一起,以数百例实践病例中止阐明和考证,研发了人工智能新算法,完成了肺癌CT影像的分层特色提取,并抵达较好的预测精度。”中科院分子影像重点试验室钻研员田捷引见说,人工智能模型可符号出肿瘤中EGFR基因渐变可疑度较高的区域,带领临床穿刺时穿刺位点的选取,也为临床大夫术前无创的EGFR基因渐变预测提供参考。田捷示意,医学影像学是当前与人工智能技术联结最紧密的学科,但融合人工智能技术钻研的医学数据的不能仅限于影像学。只要融合影像学数据、病理学数据、临床诊疗数据来钻研、描画和量化,威力完成人工智能技术从钻研走向临床,从而进一步拓宽其在医学上的操作。   2、工智能技术可助力医师发展除了为患者带来实践获益,人工智能的操作,也为年轻医师的疾速发展搭建起“倏地通道”。徐波指出,人工智能技术的展开可以更好地让阅历缺乏的基层大夫,倏地精确地学习到更多的临床阅历,也为基层大夫制定治疗方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区医疗程度、人才资源尚不均衡的情况下,人工智能技术的操作,能为各级医疗机构提供倏地、精确、便捷的帮助诊断东西,助力基层医疗机构和基层大夫诊疗程度的改进和进步。例如肿瘤临床审查名目中最广泛的超声审查,是当前甲状腺结节筛查评价最罕用的手腕。超声审查受主观影响较多,操纵者个别间的差别以及超声图像的明晰度都可能直接影响后果判别,因而对影像医师的程度请求较高,个别审查的耗费光阴也较长。据了解,天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为熬炼集中止人工智能模型开发,用3个独立数据集作为考证,成长了基于深度学习算法阐明超声图像,完成甲状腺癌人工智能诊断的回想性、多核心诊断钻研,发明该模型在识别甲状腺癌的敏理性和特异性方面,可以媲美具有10年以上丰富阅历的影像专家,具有倏地及可重现的特性。尽管往常的模型零碎还有一些局限性,无奈思考过多的临床参数,尚不能完整代替甲状腺癌的人工诊断,但可以帮助增强大夫在甲状腺癌诊断中的本领,进步阅片效率,制止因疲劳发生的不对。出格是我国城乡医疗资源尚有不均衡情况仍然存在,此类人工智能零碎有助于改进基层医疗机构甲状腺超声诊疗程度,为各级医疗机构提供一种倏地、精确和便捷的甲状腺癌超声诊断东西。未来通过随机临床尝试的进一步评价,人工智能还将有助于缩小不消要的细针抽吸活组织审查。   3、行业准入机制和评估尺度亟须健全近年来,人工智能技术展开迅猛。2018年,人工智能的展开与操作被正式写入当局事情陈诉,成为“2030安康中国”计谋的重要内容。人工智能行业如沐东风,数十家人工智能公司和研发机构进入医疗行业,大量的翻新技术和操作软件进入医疗领域,出格是医学影像三维重建、肺部小结节人工智能诊断等技术初步操作于临床。首都医科大学肺癌诊疗核心主任支修益示意,目前看来,人工智能已经操作到了病理阐明之中,而且表示出未必的劣势。例如关于中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤肺癌而言,人工智能可操作于肺小结节的诊疗之中。《“安康中国2030”结构大纲》中大白指出,到2030年要完成总体癌症5年年保留率进步15%,因而,如何进步肺癌早诊早治,真实降低肺癌死亡率,成为国度科研攻关和临床科研事情的重点。支修益引见说,此刻,在肺癌高发地区,锁定肺癌高危人群,操作胸部低剂量螺旋CT中止肺癌筛查已造成宽泛共识。全国许多地区和企事业单元,也都在积极推进成长高危人群胸部CT肺癌筛查和中老年职工安康体检,而如何敦促胸部低剂量螺旋CT在高危人群中的肺癌筛查,如何使用人工智能和三维重建技术,科学精准诊断在肺癌筛查和安康体检事情中发明的肺部小结节,制止过度诊断和过度治疗等,均成为我国肺癌早诊早治和肺癌防治事情的重点。而人工智能技术能倏地高效地中止肺小结节自动检测识别,进步早期肺癌诊断效率和精确率,大幅缩小临床大夫事情量。经过肺小结节良恶性鉴别诊断,锁定疑似早期肺癌患者,资助判别肺小结节患者随访光阴、决议能否必要中止医疗干涉干与,这些都是人工智能技术的劣势地址。因此,关于肺癌来说,应联结先进的人工智能技术,组织多学科跨领域专家奇特讨论肺癌筛查与早期诊断、肺部小结节精准诊疗和外科术前导航定位等成长临床多核心钻研与临床理论,同时建设有中国特征的肺癌与人工智能的高程度数据库。“但与此同时,人工智能在医疗领域钻研与操作仍面临诸多问题。”支修益坦言,目前,人工智能在医疗领域的要害技术开发和临床操作钻研尚属低级阶段,亟须建设和健全行业准入机制和评估尺度,尽快造成人工智能医工交叉学科的专家共识,建设高程度、可复制且可延续展开的人工智能大数据,加强行业内部跨专业的交换与合作,推进医工联结和医工企融疏散等。别的,他提出,目前大大都的肺癌人工智能公司还处于摸索阶段,还没有绝对的数据标明其诊断成效高于大夫的临床阅历。另外,人工智能的展开,还必要依赖大的临床数据核心、大的肿瘤核心、肺癌钻研核心的专家的阅历和数据支持。但愿人工智能除了能在诊断、疏导、结构方面给以资助以外,还可以资助我们中止治疗。这也是目前人工智能在肺癌领域摸索所欠缺的部门。

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人工智能与智慧医疗论文

人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你这类课题的研究,你可以通过关键词去检索下相关文献参考参考哈

人工智能中,对医疗领域影响最直接的地方!专家言简意赅

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人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮助病人的医疗诊断程序,或者帮助人决定投资的程序,人工智能应用范围很广。比如:博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序,可以辅助人们解决一些问题。

人工智能与医学的发展论文

人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据:人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等1、市场规模:中国人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,近年来,中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算,2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币,同比增长1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。注:中国信通院的市场规模根据IDC数据测算,统计口径与IDC一致,即包括软件、硬件与服务市场。2、竞争格局:中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%——中国人工智能企业全产业链布局完善我国作为全球人工智能领域发展较好的地区,无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层,还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务,我国企业都有涉及。在国内,除去讯飞等垂直类企业,真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。——中国人工智能企业主要分布在应用层,占比超过80%据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据,截至2020年底,中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中,应用层人工智能企业数占比最高,达到05%;其次是技术层企业数,占比为65%;基础层企业数占比最低,为30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。3、技术分布:中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为64%、81%、64%;紧随其后,物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为55%、47%、76%、72%。4、细分领域:深度神经网络领域为中国AI研究热门根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》,2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

此刻,越来越多的人工智能技术在肿瘤领域得到操作。但作为医学与工程学科交叉联结的代表,相关常识遍布、技术操作、钻研敦促、平台树立及尺度制定,仍必要来自各方的深刻交换和密切协作。日前,由中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会主办、天津医科大学肿瘤医院承办的“第一届智能肿瘤学天津论坛”在天津举行,大会针对我国人工智能技术的展开计谋及其在肿瘤影像学、病理学、喷射治疗、手术机器人和大数据等方面的操作中止了讨论。   1、数据融合加速肿瘤精准诊断“人工智能在恶性肿瘤的准确诊断上具有较大操作前景。”据大会主席、天津医科大学肿瘤医院副院长徐波传授引见,人工智能可以经过深度学习等要领,实现对肿瘤影像学数据的图像支解、目的检测和分类等事情;对大量数字化信息的掘客,并与肿瘤的生物学行为相关联,将有助于临床大夫更精准地实现肿瘤的诊断和治疗。例如乳腺癌就是目前与人工智能相联结获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、成效评估等方面,取得了未必的钻研结果。人工智能对海量的基因组学信息中止技术阐明,也可认为大夫在临床诊治过程中提供更多的信息,更精确地对症状、疗效中止判别,是乳腺癌得以做到个别化精准治疗的前提和根本,未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。再以目前国内肿瘤发病率排名第一的肺癌为例。在肺癌治疗中,本性化治疗关于晋升患者保留率具有严重意义,基于EGFR基因渐变的靶向治疗是往常主流的治疗形式之一。为了保障治疗的有效性,运用EGFR靶向药物前,大夫必要先确认患者有EGFR基因渐变情况。当前常规的临床诊断必要经过穿刺活检取得肺癌组织,再中止基因测序来必定EGFR基因渐变状态。但穿刺活检是一项有创审查,对患者会发生未必伤害,且覆盖面有限,只能取得目的区域内的部门组织,难以做到完整的精准诊断,存在基因渐变组织后果假阴性的可能。“我们与上海肺科医院、天津医科大学肿瘤医院团队一起,以数百例实践病例中止阐明和考证,研发了人工智能新算法,完成了肺癌CT影像的分层特色提取,并抵达较好的预测精度。”中科院分子影像重点试验室钻研员田捷引见说,人工智能模型可符号出肿瘤中EGFR基因渐变可疑度较高的区域,带领临床穿刺时穿刺位点的选取,也为临床大夫术前无创的EGFR基因渐变预测提供参考。田捷示意,医学影像学是当前与人工智能技术联结最紧密的学科,但融合人工智能技术钻研的医学数据的不能仅限于影像学。只要融合影像学数据、病理学数据、临床诊疗数据来钻研、描画和量化,威力完成人工智能技术从钻研走向临床,从而进一步拓宽其在医学上的操作。   2、工智能技术可助力医师发展除了为患者带来实践获益,人工智能的操作,也为年轻医师的疾速发展搭建起“倏地通道”。徐波指出,人工智能技术的展开可以更好地让阅历缺乏的基层大夫,倏地精确地学习到更多的临床阅历,也为基层大夫制定治疗方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区医疗程度、人才资源尚不均衡的情况下,人工智能技术的操作,能为各级医疗机构提供倏地、精确、便捷的帮助诊断东西,助力基层医疗机构和基层大夫诊疗程度的改进和进步。例如肿瘤临床审查名目中最广泛的超声审查,是当前甲状腺结节筛查评价最罕用的手腕。超声审查受主观影响较多,操纵者个别间的差别以及超声图像的明晰度都可能直接影响后果判别,因而对影像医师的程度请求较高,个别审查的耗费光阴也较长。据了解,天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为熬炼集中止人工智能模型开发,用3个独立数据集作为考证,成长了基于深度学习算法阐明超声图像,完成甲状腺癌人工智能诊断的回想性、多核心诊断钻研,发明该模型在识别甲状腺癌的敏理性和特异性方面,可以媲美具有10年以上丰富阅历的影像专家,具有倏地及可重现的特性。尽管往常的模型零碎还有一些局限性,无奈思考过多的临床参数,尚不能完整代替甲状腺癌的人工诊断,但可以帮助增强大夫在甲状腺癌诊断中的本领,进步阅片效率,制止因疲劳发生的不对。出格是我国城乡医疗资源尚有不均衡情况仍然存在,此类人工智能零碎有助于改进基层医疗机构甲状腺超声诊疗程度,为各级医疗机构提供一种倏地、精确和便捷的甲状腺癌超声诊断东西。未来通过随机临床尝试的进一步评价,人工智能还将有助于缩小不消要的细针抽吸活组织审查。   3、行业准入机制和评估尺度亟须健全近年来,人工智能技术展开迅猛。2018年,人工智能的展开与操作被正式写入当局事情陈诉,成为“2030安康中国”计谋的重要内容。人工智能行业如沐东风,数十家人工智能公司和研发机构进入医疗行业,大量的翻新技术和操作软件进入医疗领域,出格是医学影像三维重建、肺部小结节人工智能诊断等技术初步操作于临床。首都医科大学肺癌诊疗核心主任支修益示意,目前看来,人工智能已经操作到了病理阐明之中,而且表示出未必的劣势。例如关于中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤肺癌而言,人工智能可操作于肺小结节的诊疗之中。《“安康中国2030”结构大纲》中大白指出,到2030年要完成总体癌症5年年保留率进步15%,因而,如何进步肺癌早诊早治,真实降低肺癌死亡率,成为国度科研攻关和临床科研事情的重点。支修益引见说,此刻,在肺癌高发地区,锁定肺癌高危人群,操作胸部低剂量螺旋CT中止肺癌筛查已造成宽泛共识。全国许多地区和企事业单元,也都在积极推进成长高危人群胸部CT肺癌筛查和中老年职工安康体检,而如何敦促胸部低剂量螺旋CT在高危人群中的肺癌筛查,如何使用人工智能和三维重建技术,科学精准诊断在肺癌筛查和安康体检事情中发明的肺部小结节,制止过度诊断和过度治疗等,均成为我国肺癌早诊早治和肺癌防治事情的重点。而人工智能技术能倏地高效地中止肺小结节自动检测识别,进步早期肺癌诊断效率和精确率,大幅缩小临床大夫事情量。经过肺小结节良恶性鉴别诊断,锁定疑似早期肺癌患者,资助判别肺小结节患者随访光阴、决议能否必要中止医疗干涉干与,这些都是人工智能技术的劣势地址。因此,关于肺癌来说,应联结先进的人工智能技术,组织多学科跨领域专家奇特讨论肺癌筛查与早期诊断、肺部小结节精准诊疗和外科术前导航定位等成长临床多核心钻研与临床理论,同时建设有中国特征的肺癌与人工智能的高程度数据库。“但与此同时,人工智能在医疗领域钻研与操作仍面临诸多问题。”支修益坦言,目前,人工智能在医疗领域的要害技术开发和临床操作钻研尚属低级阶段,亟须建设和健全行业准入机制和评估尺度,尽快造成人工智能医工交叉学科的专家共识,建设高程度、可复制且可延续展开的人工智能大数据,加强行业内部跨专业的交换与合作,推进医工联结和医工企融疏散等。别的,他提出,目前大大都的肺癌人工智能公司还处于摸索阶段,还没有绝对的数据标明其诊断成效高于大夫的临床阅历。另外,人工智能的展开,还必要依赖大的临床数据核心、大的肿瘤核心、肺癌钻研核心的专家的阅历和数据支持。但愿人工智能除了能在诊断、疏导、结构方面给以资助以外,还可以资助我们中止治疗。这也是目前人工智能在肺癌领域摸索所欠缺的部门。

目前,AI可以应用在医疗领域的各个方面,商业化前景很好,具体如下:病人视角当患者走进医院时,通常会问最外面的导诊,该去挂哪个科,未来可以由导诊机器人来做或者下载相应的导诊软件,帮助你挂号。当因某些原因不能去医院时,可以远程与医生沟通或者询问智能化医学助理,解决小病困惑。医生视角 医疗图像辅助诊断系统所有涉及到医学图像的均有应用潜能。首先是放射科(医学影像),比如你去医院拍的X片,CT,这个可以进行辅助诊断。另外就是病理科和检验科,医学上根据病理图像对疾病进行最准确的诊断,被誉为“金标准”。通过标注病灶区域,提取图像特征,构建分类模型。此类产品可以初期应用的话定位在辅助医生诊断,提高筛查效率。国内外都有很多公司在做这个,如google AI,IBM沃森,deepcare等。2 语音电子病历可以将语音自动转化为电子病历,节省医生手动录入电子病历的时间或者医生在进行手术时,不方便随时用手记录进展,可以用语音电子病例随时记录相关情况。医院视角构建大数据监测平台,提供一体化信息管理综合管理患者的数据,并对患者出院后进行有效的跟踪随访。患者出院后的管理其实一直都是难题和痛点,随访质量差对疾病的跟踪和流行病学调查有很大的影响。如果可以构建一个大数据监测平台,不仅能维护患者健康,还能促进相关学科的研究和发展,这样医院也就更愿意和你合作了。

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