大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai 医疗保健图片的问题，于是小编就整理了2个相关介绍ai 医疗保健图片的解答，让我们一起看看吧。
谷歌乳腺癌AI检测系统创纪录，误诊率比人类医生低5.7%，你怎么看？
记得在医学院听到病理课老师给我讲过一件事。有个老病友，三十年前北京某大型国企中层领导，手术后病理报告显示恶性肿瘤。他在同事的惋惜同情中办理了病退，出院后积极乐观的投入到公益事业和旅游中，每年回来复查身体越来越好。直到不久前，回顾标本时才发现，按照新的病理分类，这位老病友的肿瘤是良性的。老师坦陈了真相，老病友听后哈哈大笑后说：“如果当年我知道，这辈子……”表情僵硬良久，无语凝噎。
“健康所系，性命相托”，誓言时刻不敢忘。但是，现实情况如何呢？我们先看看国外的数据。
近日，美国梅奥诊所（Mayo Clinic，美国最好的医院之一）在《Mayo Clinic Proceedings》发表了一项最新研究成果，显示疲劳的医生更可能出现医疗差错。
梅奥研究人员对于6695名全美执业医生进行了调查，发现55%的医生（3574/6695）存在倦怠症状，10%的医生承认在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。
人工智能的发展如何影响医学？
人工智能在生命科学数据处理中的一些应用
***s://***.toutiao***/article/7203352814314078720/
***s://***.toutiao***/article/7202038940344418855/
医疗机器人，比如智能***肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人***医护人员的工作等 。目前，外科手术机器人已用于实践，机器人操作的准确性、灵活性甚至都优于人类。
人工智能可以用于诊疗，也就是将人工智能技术用于***诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。业内观点认为，智能诊疗场景有望成为人工智能在医疗领域最重要的应用场景。
人工智能还可以用于药物研发，智能药物研发就是将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。通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。
此外，人工智能还能用于健康管理。目前主要集中在风险识别、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。随着智能手环一类的可穿戴设备越来越普及，设备中的传感器可以准确记录下人们的血压、血糖、心率等多项生理指标，基于大量的数据积累，不仅能准确预测健康问题、及时发出提醒，在疾病真的发生时也能向医生给出有价值的参考信息。
人工智能在医学领域的应用前景巨大，比如你病了，未来人工智能会储存每个人的健康状况的详细数据，通过大数据匹配加算法可以开出更为准确的药。出错率远比人要低，还有一个关键应用就是外科手术 人工智能能应用在这个方面要比人有很大的优势，因为很多大手术往往需要数个小时，医生的话会疲惫如果是AI在做就可以避免这个现象。而且AI的精准度要高，比如在好的医生手都会有略微的抖动而人工智能操纵的机械臂就不会。
人工智能已经开始对医学产生影响，但是和很多影响人类的技术一样，都是从终端用户看不到的地方开始产生影响，然后经历一段时期的普及难题，最终无处不在。
我们都知道，医生非常依赖自己的经验，以及通过论文会议等渠道去和同行切磋，那么疾病的诊断就非常考验医生的判断力。除了诊断水平的不足导致的误诊以外，症状本身就可能会代表很多种疾病，而医生难以在时间做出准确判断。考虑到国内医生普遍工作强度过大，疲惫和时间压力也会影响医生的判断力。
实际上人工智能已经尝试做***诊断了，人工智能的加入会让医生拥有更强大的诊断能力。医生做出初步判断后，将病人症状以及检查结果输入临床决策支持系统，在很短的时间中就会得到可能的诊断结果。这时医生再做进一步诊断，可以大大降低误诊和不当治疗的发生几率。医生的经验配上一个不会疲惫的系统，会对疾病，特别是罕见病的诊断体现出强大的优势。
现代医学大量依赖影像学的***，人工智能还能体现出处理能力的优势。优秀的影像学医生难以培养，更要命的是医生每天的精力有限不可能认真的读每一个片子。有了人工智能，可以将检测图像上传到系统中，由机器替代医生做基础的读片工作。这样出报告的准确率提高、效率也提升，影像学的医生可以把宝贵的精力用在重要报告的解读当中。
上面仅仅是举出两个具体应用的小例子，实际上人工智能已经在医学的各个领域中尝试身手。遗憾的是，目前人工智能和医学的结合依然很初级，而且医生们也并非各个都乐意使用***决策的系统。好在人工智能会有成长的机会，会越来越被医学界所认可。
医生会被取代吗？这样的话题很多，技术的发展当然会让一部分人失业，但是乐于进取和吸纳新东西的人群总是能和新技术结成伙伴关系。同时也别忘了，人工智能对于打破地区间医疗水平的不平衡可能是一个重要的解决方案。在遇见的未来中，人工智能的身影一定会出现在医学的方方面面。
在医学领域，人工智能已经足以成为医生的诊断小助手。脑卒中的救治就是人工智能***诊断的有效应用之一：
45岁的王大成是一名社区工作人员。一天，他出现左手活动不灵的症状并逐渐加重，但是他没有在意，依然坚守岗位。在夜班执勤过程中突发瘫痪，被交接班的同事发现，紧急送到[_a***_]大学第一医院，进入脑卒中绿色通道救治。初步查体后，医生判断王大成发病时间较长，需要尽快救治。
在这个过程中，人工智能参与进来，***医生3分钟内完成影像数据分析，多学科一体化得出治疗方案对病人进行机械取栓手术，用最大努力把患者从终身瘫痪和死亡边缘拉了回来。依靠绿色通道、平台技术的支撑，他们打赢了这场“生命争夺战”。
3分钟！与时间赛跑，人工智能参与“生命借力”
脑卒中的救治，是一场与时间的赛跑，脑卒中患者救治每延误一分钟，就会有190万个脑细胞受损，因此，脑卒中的救治有非常严格的时间窗。要在窗口期之内必须做出一个治疗方案，这对相当一部分医生来说，并非易事。特别是患者发病6小时以后，其脑组织大部分区域遭到破坏，而基层医生诊断能力不足，加上临床缺乏可靠准确的自动化评估工具，无法精准识别患者的核心梗死区以及无法判断出还可以挽救的脑组织区域，很多脑卒中的病例诊断时间可能达到100分钟，导致治疗率迟迟无法提高。从2015年至今，我国急性脑梗死再灌注治疗率远低于欧美国家水平，发病4.5小时内且没有禁忌症的急性脑梗死患者静脉溶栓的实际执行率只有22.9%。
浪潮和元脑左手伙伴开发的人工智能医学影像***系统应用于脑卒中，可能会改变这一局面。通常脑卒中诊断给影像科的时间仅有15-20分钟，该系统可以精确完成梗死病灶的检出，并根据不同的医疗需求完成血供区域、分水岭区域和结构区域的自动化、智能化、快速分割，从而实现梗死病灶的快速定性和定量分析，多重区域同步分割模型的准确率达到***.5%，能够在3分钟内提供参考诊断报告。
先进医疗下沉 人工智能让更多人受益
我国是卒中大国，每年新发卒中病人超过300万[1]。在我国医院收治的神经系统疾病患者中，卒中患者占比高达66.5%[2]。病人面临着健康威胁，医生也面临着难题。
到此，以上就是小编对于ai 医疗保健图片的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai 医疗保健图片的2点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.newwomenhealth.com/post/68368.html
