人工智能可以辅助医生，提高工作效率，让很多环节智能化。
人工智能可以辅助医生诊疗，机器可以记忆大量的医学文献、病历资料、教科书、药物说明书、临床指南、影像图片及病理切片。帮助医生作出判断，在将来的临床工作中 , 如化验单诊断、病理诊断、或影像学诊断, 人工智能完全可以辅助医生诊断甚至可能替代医生进行独立诊断。人工智能可以帮助规范医疗行为，经验不足的医生或许能从人工智能系统得到学习及提高。
随着时代的发展，人工智能在一些常见病方面的某些方面可以取代原来必须由医生来完成的工作，这样也可以把医生从繁重的事务中抽离出来精力做只有人类才能完成的工作，把工作完成得更好。
人工智能和类似技术可以加速疾病的诊断和早期发现。通过移动设备进行实时决策和与患者接触的能力可能会带来更好的结果。
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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。
进行自动无害的手术
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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▲AI是新概念？其实，AI助力医疗早已有之，被称作“计算机辅助诊断（CAD）”，它能够通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。你要问有多早？那可能要追溯到1959年美国学者Ledley等首次将数学模型引入临床医学提出了计算机辅助诊断的数学模型，并诊断了一组肺癌病例开始了。其实我们影像科医生很能理解目前阶段AI的运行方式：即病例大数据与深度学习下的模拟诊断。现代西方医学讲究的是循证医学，与以往不同的是，我们不仅仅只是通过个人或者集体的经验而得到某个结论，这标志着临床医学实践从经验走向了理性，当然了，AI自要遵循这一理念。其实很容易理解，假如一个东西十分有规律，就像等差数列一样——2 4 6 8 10 … 2n我只需要知道项数和公差带进公式就可以了，十分简单。那么如果是菲波那切数列呢？1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, …看起来好像挺复杂，但其仍然是有规律的，经过一系列运算之后，我们仍然可以得到：▲现阶段就能代替人类了么？对于肺本身来说，其疾病分类就多达200多种，数据量非常庞大，仅病因筛查就是个非常复杂的工作，不是简单的大数据堆砌就能够完成的事情。暂不讨论目前新闻所说的：肺癌读片准确率接近主治医生水平是否真实，我们假设AI查出肺癌的准确率能够达到90%，那么是否意味着这一款AI查出肺癌的失误率有10%呢？假如你做了一个加减的编程软件，机器便能以极快的速度给出被给予的算式的答案，或许你口算也可以，但是当值变得很大的时候：423,231,321+54,656,987时，你是不是要算一会了呢？但是机器并不需要，他仍然能快速给你一个准确的答案，但这并不能说明人不如机器，因为当提出1*2=？这个问题的时候，机器便不知所措了。同样的，当人工智能装置被有意无意的选择性供给学习数据之后，在提供的数据框架内AI可以表现得相当完美，100%准确可能都不是问题，而一旦应用于实际操作，运行中的场景发生了这样或那样的变化，其准确率就会出现大幅度的下滑。这样的AI直接应用于临床，是否对于生命太不尊重了呢？一旦出现诊断失误，是AI的问题，还是编程人员的问题，还是提供的大数据的问题呢？是的，仅针对现在而言，AI还太幼小了，幼小的的像是襁褓中的婴儿，需要我们影像科医生的呵护才能长大。我们需要不断喂养新鲜的“病例数据”，才能让其茁壮成长。但现在，我们仍应该不断提高自身诊断水平，善于利用或者在AI引导下完成更多更精准的病例诊断。AI也许会替代不学无术、安逸无劳的怠惰之徒，但绝替代不了孜孜不倦、学习不止的医学名家。
人工智能在医学影响方面起着积极的助力作用。例如现在的远程诊断。例如现在的机械人手术。他完全可以帮助医生，解决一些复杂的手术问题。
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近年来，超声技术发展迅速。1，二维超声-彩色多普勒超声-脉冲超声，三功能复合，已经在我国各级医院广泛使用，是最常用，最方便，最便捷，最经济实用的检查手段。2 ，超声影像从单纯的大体形态诊断，向功能诊断方向迅速发展。例如：测量心脏射血分数等评价心脏功能，乳腺、甲状腺的弹性成像用于评价肿瘤硬度，肝弹性成像用于评估肝纤维化程度，用超声评价动脉内皮细胞功能，等等。3 ，影像学从单纯用于影像诊断功能转向治疗，例如：高频聚焦超声用于肿瘤消融。4，超声介入治疗应用，例如，超声引导下肝癌射频消融、微波射频消融治疗等，超声科医生敢于挑战千百年来外科医生开膛破肚手术方式，以最小的痛苦、最少的流血、最小的损伤来治疗癌症等疾病，这是了不起的成就。5，超声仪器质量的改进，三维超声、超声造影等新技术不断出现使精细分辨肿瘤形态成为可能，成为肿瘤早发现、早诊断重要手段，甚至使活体观察肿瘤细胞成为可能，将来的超声显微镜，最终会取代病理切片。6，超声仪器会越变越小，便捷到医生的白衣口袋里，医生人手一个，就像现在使用听诊器一样，识别超声图像是医生的基本技能。7 ，超声图像传输，使用网络远程会诊，是将来的必然发展趋势。
人工智能是否超越人类大脑的论文详情可以具体和我说说
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严格意义上讲，人是人生的，人工智能是人造的，差别只有两个：出生方式与智能水平。拿出生说事儿的人都有公主病，而拿智能说事儿的人通常都有歧视残疾之嫌，都不是啥好事儿。总的来说，人类与智能未来的关系主要取决于智能水平，对于弱智能会和使用家电一样，对于类人智能应该类似邻里关系。毕竟最早实现的类人智能，很可能就是移植了某个人的思维意识的人工智能。人工智能和人类的区别在于，人工智能是人造人，人类是地球生态造人。所以，假设这个世界是唯物可知论的，那么人工智能将来是一定会取代人类作为人类文明的延续的。地球生态对于进化的影响因素是有限的，人类是地球生态造的，其复杂程度一定也是有限的，当我们通过望远镜和显微镜看到了更加复杂的世界时，更进一步的进化就不是地球生态能完成的了，这需要我们自己努力。我想这是可以预见的，当人工智能拥有了自我学习和自我进化能力后，超过人类是一定的事情。我认为，人工智能不是人类的工具，更不是人类的敌人，他就是人类本身，是人类文明进化的表现，从碳基到硅基，从自然进化到自我进化，从顺从环境到改造环境。这才是人类文明的未来，不然受限于大脑的容量，寿命的长短，人类文明就走到末路了。把细胞捏把捏把造出个生命，并不比把零件组装组装造出个生命伟大，之所以觉得机器不像生命，是因为他还太简陋，太不完善。当他完善的比人体组织还复杂，造个机器人和生个孩子是一样的，还更聪明懂事。所以原始的人类一定会逐渐灭绝，被新人类取代。不要觉得人类灭绝好像是件悲惨的事情，这和人去世是一样的，我们和父母长得不一样，性格不一样，能力也不一样，但当我们的父母去世，我们不会说父母灭绝了，因为他们创造了我们，影响了我们，我们是他们的延续，也是文明的延续。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。