医院里面的人工智能有哪些？

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关医院里面的人工智能有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

人工智能在医疗上有哪些表现？

人工智能在医疗方面也是有着比较大的用处的。

其中一个就是可以远程治疗人工智能，可以通过自己的数据库去分析患者的病情以及发病的状况，去给出最佳的判断，通过自己的大数据去给出自己最好的判断，有时可能比人类给出的更加正确。

甚至可能可以手术，通过自己的知识去手术，他所做的经程度可能比人类做得更好。

医生看病可以使用哪种人工智能协作看病确诊以及开处方

并按照可信度的大小顺序排列，帮助医生评估疗效与风险。这是湖北省内首次由“AI医生”给肿瘤患者“开处方”。

9月10日，湖北首家Watson肿瘤智能多学科会诊中心落户武汉大学人民医院肿瘤中心。这套全球领先的医疗人工智能工具——沃森肿瘤解决方案，可为包含乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌在内肿瘤患者，制定规范、精准、定制化的治疗方案。

人工智能在医学领域的应用包括

目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。

1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。

2、个体化用药：关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。

目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。

3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。

4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。

麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。

5、放射治疗和放射学：哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次采访中表示:“20年后，放射学家将不会以现在的形式存在。它们看起来更像是电子机器人：监督每分钟阅读数千份研究报告的算法。

目前，伦敦大学学院医院的deep mind Health正在开发机器学习算法，通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。

6、电子健康记录：支持向量机（Support vector machines用于分类患者电子邮件查询的技术）和光学字符识别（用于数字化手写笔记的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。

这些技术的应用案例包括MathWorks的MATLAB （一个具有手写识别应用程序的机器学习工具）和谷歌的云视觉API。

MIT临床机器学习小组的重点之一是开发基于机器学习的智能电子健康记录技术，其理念是开发“安全、可解释、能从少量标记的训练数据中学习、理解自然语言、并能在医疗环境和机构中很好地推广的强大机器学习算法”。

AI医疗技术有哪些重要应用，可以举例吗？

随着技术的快速发展，AI医疗技术已得到了广泛的应用，比如：

1、智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

2、智能诊疗

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

3、医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

4、医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

我们身边到底有哪些人工智能

1、手机上的应用程序及智能助手

常见应用程序，如Siri、美图秀秀、今日头条、滴滴优步司机、手机淘宝，相信多数人都使用过。这些软件都有对应至少一项的人工智能技术。

Siri、百度度秘、微软小冰、亚马逊Alexa等这类智能助理和智能聊天类应用，颠覆了用户和手机的交流方式，不仅能提高用户的工作效率，甚至能在用户无聊寂寞时增添一丝乐趣。

2、无人驾驶汽车

以人工智能的视角，可以将无人驾驶汽车看作是一台轮式智能机器人，这个机器人凭借探测器作为“精确的眼睛”、以深度学习为基础的人工智能作为“聪明果断的大脑”，从而实现快速移动的交通工具。

这个移动的机器人利用传感器、雷达、摄像机、激光测距仪、GPS等获得路况信息，再交由系统分析，获得应对措施，再传达至汽车的各项零部件……从而实现辨别各种障碍并合理避让，按路线行驶而不至于迷路等。

3、在线翻译助手

百度发布了基于融合统计和深度学习方法的在线翻译系统。该系统借助海量计算机模拟的神经元，模仿人脑“理解语言，生成译文”。这种翻译方法最大的优势是译文流畅，更符合语法规范，易于理解。

有意思的是，这个系统并不是一开始就具备强大大脑，而是像刚出生的婴儿一样通过学习大量双语对照的句子，逐渐提升翻译水平。对此，百度挖掘了海量的双语句子作为系统的“教材”以提升系统的翻译能力。

4、各路写稿机器人

新华社上岗的“快笔小新”，腾讯新闻的Dreamwriter等都属于人工智能，美联社（AP）现在不少棒球新闻也已经由AI机器人完成。

美联社主要是和Major League Baseball Advanced Media合作，后者提供数据，AI机器人导入后即可完成创作。AP不否认自己会扩大AI机器人覆盖的新闻种类，而且最最关键的是，机器人在比赛乏味的时候不会犯困。

5、智能家居设备

很多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力，并通过调整温度调节器或其他设备来帮助完成。另外，在照明上也有人工智能的身影，通过设置默认值和偏好，设备可根据用户的位置和正在做的事调整房子周围的灯光。

而家居设备APP产品的出现，更是能让用户置身在人工智能的生活场景之中，只需通过语音录入，发出指令，人工智能程序就会识别用户的语音指令，提供有帮助的信息，让用户体验智能家居的生活，提高生活效率。

医生多元智能中最需要的三种

医疗人工智能系统的建立和应用中需要处理好如下三个关键要素，克服处理三个要素中面临的挑战，才能取得成功。三个要素如下：数据、平台计算能力、深度学习算法模型。

1.数据

医疗人工智能系统需要医疗大数据作为基础，通过机器学习等技术形成一定的智能，用来提供辅助诊断和辅助治疗的功能。

医疗大数据主要包括医学教科书、病历尤其是针对某类疾病的病历、数字化医疗影像、学术论文等。

对于医学影像人工智能系统来说，则是需要数字化影像数据，包括CT、MRI、超声、病理等影像数据，作为机器学习的原料。

因为病历数据、数字化医疗影像数据等属于医院的知识财产，所以人工智能系统的知识产权归属原则和管理方法，需要在实践中不断探索。

医疗数据种类繁多，来源广泛，数据格式千差万别。所以，快速处理数据的收集、集成和加工用以保障人工智能模型的训练和学习，这是开发人工智能系统需要克服的基本挑战。

目前影像人工智能辅助诊断系统在医院落地使用的时候，通常需要利用该医院的影像数据重新学习，以及需要挑战模型参数，才能适应医院的需求。

这是因为在影像数据这一关键因素中，目前各家医院之间因为在影像生成中采用的标准不一致。

例如关于显影剂的服用量标准、设备参数设置不一致造成影像灰度的差别等，造成各个医院之间针对同一个患者的影像数据不同，用来支持机器学习的时候，其模型参数也会不同。

为了能够加大人工智能系统的适用性，需要在开发人工智能系统的时候能够快速集成多方来源的数据，从而训练出更加精准、适用性更广的人工智能系统。

2.深度学习算法模型

除了处理数据之外，选用或开发深度学习的模型算法也是发展过程中的一大挑战。

目前深度学习的算法很多，但是这些算法很难直接应用，而是需要做一定的改进开发，然后应用到数据训练中，并在训练中不断的改进和完善，才能使算法模型越来越精确。

所以，选择合适的算法或者开发算法、以及建立算法调整和改进的平台系统，这是人工智能系统成功的要素之一。

结语：以上就是新媒号为大家整理的关于医院里面的人工智能有哪些的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

以上内容为新媒号(sinv.com.cn)为大家提供！新媒号，坚持更新大家所需的百科知识。希望您喜欢！