人工智慧醫療前景
1樓：小丁多多
1、新藥研發。
新藥研發的痛點是週期長，平均為10年；費用高，每款新藥研發費約15億美元；成功率低，約5000種候選化合物中才有1種能進入ii臨床試驗。結合ai技術的藥物研發將會顯著提高研發效率並降低成本。目前，在藥物跡明返研發中，ai應用於，包括藥物挖掘、新藥安全有效性**、生物標誌物篩選等。
2、輔助疾病診斷。
實際上，診斷就是資料分析過程，從基因序列到影像**分析，病人會產生大量資料，機器學習應需而生。通過ai分析技術與機器學習相互結合，極大地提高了醫療服務質量和預後。3、輔助**。
ai技術還可以用於輔助臨床決策。例如選擇合適的用藥劑量，制訂安全有效的個體化**方案，其中最成功的輔助**案例是ibm watson在腫瘤輔助**方面的應用。
4、健康管理。
情感識別是ai乙個熱點領域。該領域已經衍生出了很多優秀技術，從語言、表情、語音中識別人的情感和情緒。 和 mobile therapy 公司通過挖掘使用者智慧型手機資料來發現使用者精神健康的微弱波動。
人工智慧也可用於識別疾病風險和降低風險的措施。為槐漏個姿飢體設計個性化的健康管理計劃，通過個人健康檔案資料分析建立個性化健康管理方案。
未來人工智慧會取代醫學影像技術工作人員嗎
2樓：
醫學影像學是被認為最有可能被人工智慧取代的乙個專業領域之一。由於人工智慧是燃告茄通過大量的資料樣本訓練以達到精準判讀目的的。在醫學領域，影像和病理被認為是友衡最容易人工只能取代的專業，主要是因為其具有很強的規律性，人工智慧可通過對大量的臨床案例進行分析，總結規律並進行分析，整理出相應的倫理，用於臨床工作。
但這裡提到的，人工智慧的學習需要大量臨床案例和樣本，而對於很多罕見病，其本身案例數目就比較少，因此，人皮察工智慧型就無法通過案例進行總結，在這方面，人工診斷就顯示出極大的優越性，因此，不管是影像還是病理，人工都是不能被完全取代的。
醫學影像學會被人工智慧取代嗎？
3樓：吳茗瑞
短時期內不會的，就像無人駕駛汽車，已經提了很多年了，也沒發展起來，代替司機了嗎，
4樓：來自吉州窯豔色絕世的莎葉蘭
現代科技高速發展，人工智慧已經越來越加快進入我們生活，很多傳統已經被人工智慧取代，將來醫學影像應該也會被人工智慧取代。
5樓：網友
不會，機器永遠是機器。
6樓：榮榮在途
我認為隨著科技的發展，醫學影像學遲早會被人工智慧取代。
7樓：網友
在不遠的將來醫學影像學有可能被人工智慧取代的。
8樓：網友
科學越來越發達，也許以後會人工智慧取代的。
人工智慧在醫學影像領域的應用
9樓：小橘子橘子
人工智慧在醫學影像領域的應用有骨折的**、識別神經系統疾病、胸部併發症的診斷。
1、骨折的**。
有時骨折和軟組織損傷可能是肉眼看不見的。使用人工智慧工具可以幫助醫生對自己的診斷更加準確和自信。人類診斷學家通常通過首先關注其直接的臨床問題來觀察創傷相關成像。
在這個過程中，有時可以忽略骨折。
2、識別神經系統疾病。
肌萎縮側索硬化和原發性側索硬化的鑑別高度依賴於醫學影像系統。放射科醫生經常會出現假陽性，這可以很容易地避免使用人工智慧。手動分割和定量敏感性對映評估運動皮層通常是困難的。
使用人工智慧將對研究有很大幫助。它還將有助於開發一種有前途的成像生物標誌物。
3、胸部併發症的診斷。
肺炎和氣胸通常由放射科醫生通過影像學檢查確定。手工操作時，如果患者已有肺部疾病，如惡性腫瘤或囊性纖維化，識別可能面臨困難。除此之外，在胸片上突出在橫膈膜穹窿下的肺炎病例也常常被忽視。
然而，人工智慧的應用可以準確地識別出這些疾病，從而縮短診斷時間。
人工智慧的定義及發展：
1、人工智慧的定義。
人工智慧亦稱智械、機器智慧型，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧型。通常人工智慧是指通過普通電腦程式來呈現人類智慧型的技術。通過醫學、神經科學、機肢物器肢埋人學及統計學等的進步，有些**則認為人類的無數職業也逐漸被人工智慧取代。
2、人工智慧的發展。
1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識歷飢液的年輕科學家在一起聚會，共同研究和**用機器模擬智慧型的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標誌著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。
ibm公司「深藍」電腦擊敗了人類的世界西洋棋冠軍更是人工智慧技術的乙個完美表現。從1956年正式提出人工智慧學科算起，50多年來，取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智慧的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。
10樓：柯馳鴻
近年來，人工智慧(ai)以各種方式進入了日常生活，從智慧型手機的語言識別工具到金融交易的分析，到自動駕駛汽車的演算法，以及各種棋盤遊戲，醫學影像非常有可能是不久後的乙個根本性的轉變。ai智慧型影像產品可以幫助放射科醫生提公升診斷的準確率、節省工作量不斷加大的放射科醫生的時間，以及可以進行良惡性檢測和自動生成檢測報告等。本文將從國外**報道和國內ai醫療影像企業盤點兩方面來解讀。
用人工智慧給醫學影像增加價值在未來的5到10年內，人工智慧很可能從根本上改變診激卜斷成像。雖然這絕不能取代放射科醫生，但它可以幫助滿足日益增長的成像檢查需求，防止診斷錯誤，並使生產力持續提高。人工智慧時代的影像「很容易**到，人工智慧將越來越多地應用到醫學成像系統中，」義大利醫生francesco sardanelli在一篇關於放射學主導趨勢的社論中評論謹巧道。
同樣的，根據最近的一項民意調查，超過50%的醫學領導者期望人工智慧在監測和診斷方面的發揮重要的作用。儘管在成像領域的某些方面，人工智慧已經是一種常見的應用，但市場分析**到在未來5到10年，人工智慧將進一步發光發熱。一些新的人工智慧方法，如「深度學習」，可以為定量、標準化和個性化成像鋪平道路，同時有助於防止診斷錯誤，同時還能持續提高生產力。
哈佛醫學院的放射學家基思·德雷爾(keith dreyer)在美國的一次專家會議上強調，「有意義的人工智慧將會提高質量、效率和結果」，根據最近的一項民意調查，超過50%的全球衛生保健領導人期望人工智慧在明晌穗監測和診斷方面的作用能夠擴大。
講講怎麼理解AI人工智慧
強人工智bai能是一個完全du 自主的智慧，具備zhi感知 認知dao 推理 學習和內執行能力 不需要事容 先幾十萬甚至上百萬人工標註好的訓練資料，只需要少量資料就可以想清楚 也不需要功耗巨大的gpu，因為人腦功耗僅僅才是10 25瓦。人工智慧不僅給人們帶來了便利的生活，同時也讓人們感到恐慌，因為人...
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bi目前實現的是收集資料，提供反饋，輔助決策的能力，以資料為基礎的，面向資料管理和分析，屬被動角色。而ai則輔以大資料，演算法等得到更有價值的資訊，實現收集 的能力，更多的是主動角色。雖然ai的應用範圍非常廣，但結合bi現仍是處理結構化的資料。而此處二者的交集在於機器學習和資料探勘，但又略有不同。a...