能看懂的 人工智能在医疗领域重要应用

“人工智能”这个词可以说是2017年的代表词。随着IBMWaston、AlphaGo等事件的不断发酵，越来越多的人开始关注人工智能。人工智能是研究和发展人类智能的理论、方法、技术和应用系统以进行模拟、扩展和拓展的一门新的技术科学。人们已经开始在各个领域研究和开发这项技术。虽然人工智能在各个领域的研究越来越成熟，但业内专家也指出，人工智能在医学领域的应用可能会领先。那么AI目前在医学领域的应用情况如何呢？下面给你详细解释一下。

AI进行操作时，计算机会通过语音识别、图像识别、知识库阅读、人机交互、物理感知等方式获得语音和视频的感性输入。，然后从大数据中学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。其应用技术主要包括:自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和训练。

人工智能和图像辅助诊断。

人工智能在医疗卫生领域的应用领域包括虚拟助手、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急诊室/医院管理、健康管理、心理健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。其中，人工智能+医疗卫生子领域中，医学影像项目数量最多。

从上图可以看出，医学影像领域的投融资交易数量是最高的。有需求就有市场。结合中国国情，造成这个结果的最大原因是病人多医生少，医疗压力巨大。此外，图像识别技术的成熟、电子胶片的普及和放射科医生的缺乏是推动市场发展的主要因素；图像辅助诊断的使用和推广有很大的好处。对于患者来说，借助影像辅助诊断，与传统的医学方法相比，健康检查会很快完成，同时获得更准确的诊断建议和个性化的治疗方案；对于医生来说，可以节省阅读时间，减少误诊率，获得提示(副作用等)。)，对诊断有辅助作用；在云平台的支持下，医院可以建立多个数据库，进一步降低成本。

图像辅助诊断的主要技术原理主要分为两部分:图像识别和深度学习。首先，计算机对采集的图像进行一系列操作，如预处理、分割、匹配判断和特征提取。然后进行深度学习，从患者病历等医学数据库中搜索数据，最后提供诊断建议。目前，图像辅助诊断的准确率更高。与放射科医师相比，临床结节或肺癌的诊断准确率高50%，可检出整个X线片区0.01%的细小骨折。

AI与药物开发。

最近，中国频繁的药品监管导致了创新药物研发中的许多“政策红利”。目前我国新药研发面临研发时间、成本、资金三座大山。人工智能帮助药物研发，可以大大缩短药物研发时间，提高研发效率，控制研发成本。

人工智能主要在临床前和临床研究中帮助药物研究。通过临床前的深度学习，提高药物筛选效率，优化其构效关系，并在临床研究中结合医院数据，快速找到符合条件的患者。下表列出了人工智能在药物研发中的主要领域。

毫无疑问，人工智能在医学应用中最大的价值将是药物研发。近日，赛诺菲宣布已签署潜在价值2.5亿欧元的合作与许可交易，研发用于代谢性疾病的双特异性小分子药物。前几天无锡PharmaTech整理了9家人工智能药物研发的创业公司，分析了各个企业的研发情况。所以我们预测人工智能在药物研发方面的潜力是巨大的，未来如何发展我们拭目以待。

AI和医疗机器人。

说到医疗机器人，人们最熟悉的是达芬奇机器人，它由手术台和遥控终端组成。手术台机器人有三个机械臂。手术过程中，每只手臂各司其职，灵敏度远超人类。它可以很容易地进行复杂和困难的手术，如微创手术。终端控制终端可以将手术的整个二维影响过程还原成高清的三维图像，医生可以全程监控。

随着人工智能的发展，一些其他类型的机器人开始出现在市场上。日本厚生劳动省已正式将“机器人服”和“医用混合辅助肢体”列为在日本销售的医疗器械，主要用于改善肌萎缩侧索硬化、肌营养不良等疾病患者的行走功能。此外，还有智能外骨骼机器人、眼科机器人、植发机器人等。

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