• 回答数

    8

  • 浏览数

    288

我是基里连科
首页 > 论文问答 > 人工智能与医疗的发展论文

8个回答 默认排序
  • 默认排序
  • 按时间排序

罗夕夕1976

已采纳
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。
204 评论

张小电1301

238 评论

香蕉2015

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。

287 评论

吃蛋糕的鱼

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。

209 评论

魔戒之love

给我们带来了更加方便的医疗。也可以更加方便快速的挂号。

339 评论

一杯清茶NJ

人工智能医疗可以让人类的寿命延长。

283 评论

彩衣girl

未来的医疗水平会越来越好的,而且未来也会用到更加先进的技术。

117 评论

摄氏三十八度

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念,但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能,然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为,机器不一定需要像人一样思考才能获得智能,重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临,而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来,人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑,人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃,成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后,全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此,世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场,因而纷纷开始部署人工智能发展战略,以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言,人工智能的发展是一个历史性的战略机遇,对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%,遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力,在全球论文产出百强机构中,87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此,中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势,并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中,中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看,计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显,高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本,国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量略微领先于美国和日本,而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中,科研院所与大学和企业的表现相当,其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大,尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速,在国内布局专利技术量远高于其他专利权人,而且在全球企业排名中位列第四。

145 评论

相关问答