人工智能医疗健康应用领域 人工智能医疗健康应用领域包括

ai在医学领域的现状

AI在医学领域的应用越来越广泛,以下是其现状的一些方面:

1.医学影像诊断:AI在医学影像诊断方面已经取得了很大的进展。例如,基于深度学习的算法可以帮助医生更准确地识别图像中的异常,从而提高诊断的准确性。

2.药物研发:AI可以帮助药物研发人员更快、更有效地筛选药物靶点,设计新的药物分子,并预测药物的疗效和安全性。

3.病理诊断:AI可以通过学习大量的病理样本数据,帮助病理医生更准确地诊断疾病。

4.健康管理:AI可以帮助健康管理人员更好地监测和管理患者的健康状况,例如通过分析患者的电子病历数据,预测患者的病情发展趋势,并给出相应的健康建议。

5.医疗机器人:AI可以帮助开发医疗机器人,例如手术机器人、康复机器人等,提高医疗过程的精度和效率。

尽管AI在医学领域的应用前景广阔,但也存在一些挑战和限制,例如数据质量和标准化、隐私和安全等问题。同时,AI技术在医学领域的应用仍需要更多的研究和验证,以确保其准确性和安全性。

人工智能在医疗中有哪些应用

这是一个好问题,我结合我们智慧医疗课题组的科研开展情况来回答一下。

首先,人工智能技术在医疗场景的应用正在不断拓展,多年来我一直在智慧医疗组持续投入了较大的精力和资源,陆续开展了辅助诊疗、智慧诊疗分析、智慧随访、互联网医院等课题和项目,其中多个课题项目都是跟医院联合开展的,也得到了具体应用。

前些年人工智能技术在医院领域的应用大部分是基于医学图像、问诊记录、随访记录、用药记录等数据展开的,围绕辅助医生诊疗这个目的来开展创新研发,在这些领域也确实取得了一定的效果,但是很多医生对于这些基于机器学习算法得出的结果并不信任,导致在实际问诊场景下,并不会去使用这些系统。

还有一个问题要考虑到,那就是国内大型医院门诊的接诊数量是非常大的,医生需要在很短的时间内做出判断,使用人工智能产品反而会影响接诊的效率,也会让患者产生一些顾虑,所以我们早期研发的一些用于门诊的辅助诊疗产品并没有在门诊使用,实际情况是用在了年轻医生的培训和考核当中。

近两年我们的重点放在了三个方面,其一是用人工智能技术来做新药物的研发,其二是研发深度参与治疗过程的人工智能产品,其三是研发偏向患者端的智慧型产品。

药物研发的成本是非常高的,借助于人工智能技术可以在一定程度上提升研发的效率,同时可以降低研发成本,而且我们也计划把中药研发列入到我们的优先位置上,虽然难度非常大,但是我相信这个方向是有前景的。

目前人工智能技术参与具体治疗过程的研究是一个热点,相信未来会有大量的手术机器人会投入运用,我们目前虽然研发的产品还主要集中在病灶目标锁定上,但是也正在考虑进一步参与到手术实施过程中,当然这还需要与其他团队开展合作。

早期的很多智能化产品会把目标锁定到医院场景下,实际上患者日常的健康管理是一个更大的空间,很多患者从医院走出去之后,依然需要在非医院场景下开展自助式的治疗,这就给人工智能产品带来了应用空间。

比如针对于口腔健康管理问题,我们可以开发一款随身携带的小机器人来实施精准用药,未来也计划把软体机器人应用在这个领域。

最后,如果有人工智能相关的问题,欢迎与我交流。

人工智能,在医疗领域有哪些应用

当前,人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟,进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

一,虚拟助理:人类医师的得力助手还是替代者?

在医疗领域,虚拟助理可以根据和用户的交谈,智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类,一类是包括Siri等的通用型虚拟助理,另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早,资本支持度高,数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。

虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域,目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是BabylonHealth,而国内在虚拟助手上,也有大数医达和康夫子崭露头角。

人工智能在医疗领域的运用

人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。

随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟,进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

智慧医疗10大应用场景

如下

1、远程会诊

智慧医疗依托网络高速率的特性,可实现远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享,并让专家能随时随地开展会诊,促进优质医疗资源下沉。

2、远程超声

超声的检查方式很大程度上依赖医生的扫描手法,基层医院往往缺乏优秀的超声医生,通过智慧医疗系统,能建立高清无延迟的远程超声系统,充分发挥优质医院专家优质诊断能力,实现跨区域、跨医院之间的的业务指导、质量管控。

3、远程手术

利用医工机器人和高清音视频交互系统,远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治。智慧医疗还能建立上下级医院间的专属通讯通道,有效保障远程手术的稳定性、实时性和安全性,让专家随时随地掌控手术进程和病人情况。

4、应急救援

在现场没有专科医生或全科医生的情况下,通过无线网络能够将患者生命体征和危急报警信息传输至远端专家侧,并获得专家远程指导,实现应急救援;远程监护也能够使医院尽快掌握患者病情,提前制定急救方案并进行资源准备,实现院前急救与院内救治的无缝对接。

5、远程示教

通过智慧医疗系统,能面向医疗卫生技术人员进行教育培训,其形式主要有会议讲座、病例讨论、技术操作示教、培训研讨、论文与成果发表等。

6、远程监护

利用无线通信技术辅助医疗监护,实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测,并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员。

7、智慧导诊

医院通过部署采用云-网-机结合的智慧导诊机器人,提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务,能提高医院的服务效率,改善服务环境,减轻大厅导诊台护士的工作量,提高导诊效率。

8、移动医护

在日常查房护理的基础上,医护人员通过智慧医疗系统,可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输、移动高清会诊,提高查房和护理服务的质量和效率。在放射科病房、传染病房等特殊病房,移动医护对于保护医务人员安全很有帮助。

9、智慧院区管理

患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求,智慧医疗系统通过物联网技术,构建院内医疗物联网,有机链接医疗设备,提升医院管理效率和患者就医体验。

10、AI辅助诊疗

智慧医疗方案以PACS影像数据为依托,通过大数据+人工智能技术方案,构建AI辅助诊疗应用,对影像医学数据进行建模分析,对病情、病灶进行分析,为医生提供决策支撑,提升医疗效率和质量。

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文章来源: 星蕴
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