人工智能来了，未来医疗会怎么样

1. 人工智能来了，未来医疗会怎么样

从全球创业公司实践的情况来看，目前基于健康医疗大数据深度学习的人工智能技术，在医疗领域的应用主要集中于医疗机器人、智能药物研发、智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理等领域，不少已经重塑了医疗。
达·芬奇手术系统是医疗机器人的典型代表。达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术。该机器人拥有“微创、精确、过滤人的抖动、高灵活度、伤口更小、流血更少、术后恢复所需时间更短”等诸多优势。截至目前，我国已有60多台达·芬奇手术机器人系统进入了医疗第一线。
由于风险大、周期长、成本高，新药研发一直是药企的最大痛点之一。而在智能研发药物方面，医疗人工智能却让药物研发驶入了快车道。
在智能影像识别方面，美国企业Enlitic通过给计算机展示足够多的疾病图像，如脑肿瘤，使计算机能够自动给医生标出脑肿瘤所在。实验证明，该公司研发的相关系统的癌症检出率超越了4位顶级放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
希望colorreco人脸识别的回答能帮助到你，望采纳。

2. 人工智能医疗发展前景

亲，你好[鲜花]！人工智能医疗发展前景很好的。从技术发展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开始像人类一样会计算，传递信息。第二阶段机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考，主动采取行动。从数据有效性和商业模式的发展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生，将进一步推动人工智能应用的发展。由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的发展。以上就是我对您的回答，如果觉得我的回复不错请动动手指给我一个五行赞哦[开心]！【摘要】
人工智能医疗发展前景【提问】
亲，你好[鲜花]！人工智能医疗发展前景很好的。从技术发展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开始像人类一样会计算，传递信息。第二阶段机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考，主动采取行动。从数据有效性和商业模式的发展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生，将进一步推动人工智能应用的发展。由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的发展。以上就是我对您的回答，如果觉得我的回复不错请动动手指给我一个五行赞哦[开心]！【回答】

3. 世界物联网大会，智慧医疗现在的情况怎么样？

医疗行业是最早将物联网应用的行业之一，虽然现在的智慧医疗知识只普及到了网上诊疗、线下挂号、排队叫号、检验检查报告查询等医疗服务，但有些城市已经开始试点智慧医疗设备。



人工智能在智慧医疗领域的一次突破性尝试就是英特尔，现在已经成为两大先进技术深度融合的代表案例。英特尔和AI智能影像的合作，共同开发了一款管理研究平台。该平台通过将用于深度学习模型，应用在英特尔可扩展处理器平台上，从而可以实现不同深度学习算法的移植、优化和重新部署，以及海量数据处理、精准数据识别、高效数据分析、方便方案部署等功能。



现在大多数智慧医疗目前主要还是在用在AI、大数据、云计算等技术。使得数据库拥有患者以前的病历和生活习惯，能够针对他的一些习性包括对什么药物过敏来对他治疗开药。手术方面也发展得比较快，以后智能手术台的出现解决的人力和时间的麻烦。



智慧医疗作为当前最具有发展的行业之一，国家和企业也投入了大量的财力物力来开发新技术，培养新人才，同时也和国外积极合作，共同解决开发途中遇到的问题。现在时代发展得很快很多行业都出现了新兴技术，如何更好的服务人类，造福人类已经成为了当前最要紧的问题。在不远的未来，我们曾经梦想达到的医疗水平一定能够达到。

4. 世界人工智能大会开幕，本届大会都有哪些精彩看点？

首先是商汤智能显示舱，通过人工智能赋能生活娱乐、智能办公、智能驾驶等应用场景。拥有超过18个功能显示点，融合形成主动交互和沉浸式体验，打造以乘客为中心的舒适第三空间。京东物流智能快递车是一款户外智能快递车，可满足24小时全天运营、城市开放道路和封闭园区全场景交通要求，适应复杂天气条件（极端天气除外），提供为社会提供“最后一公里”基础能力服务。

其次是三模态模型“紫东太初”，百度文心大模型。“紫动太初”是在华为升腾AI的基础上，依托武汉人工智能计算中心的算力而诞生的。全国首个多模态人工智能产业联盟也落地，包括新华社新媒体内容检索平台、长安汽车智能座舱、千博手语教考一体机等。“紫动太初”让AI像人一样思考，会说、会看、会听。它的创新在于三模态的协同，指的是图像、文本和语音三种模态数据。

再者是与国际象棋、围棋等国际象棋游戏相比，麻将在游戏过程中隐藏的信息很多，具有高度的不确定性。因此，麻将的复杂性远高于其他棋类游戏，这对人工智能技术提出了特殊的挑战。Suphx基于微软亚洲研究院发明的自适应决策、预测教练、整体预测等人工智能新技术，有效应对麻将的高度不确定性，展现出类人的直觉、预测、推理和模糊决策游戏中的制作能力和大局意识。

要知道的是从人脸识别到健康码识别，我们在0.15秒内提升了速度，这也是国内领先水平。商汤“数字哨兵”便捷接入系统产品经理田世民告诉记者，这取决于强大的AI算法和计算能力。商汤“数字哨兵”便捷接入系统集成佩戴口罩识别人体测温健康码验证疫苗接种查询核酸结果查询电子证照功能，近期系统新增抗原结果查询功能。

5. 世界人工智能大会开幕，智慧医疗前景怎么样?

世界人工智能大会开幕，这次大会上很多项目引起大家的注意，特别是关于智慧医疗，相信很多人都会很感兴趣，那么智慧医疗的前景怎么样？下面几点给大家解释：

一、智慧医疗符合未来社会发展：
世界人工智能大会在最近几天开幕，关于智慧医疗的事情引起了很多人的关心，大家对于智慧医疗发展的前景并不是很了解。其实智慧医疗符合社会的发展，毕竟中国社会人民的生活已经越来越好，都希望获得快速便捷的医疗服务。智慧医疗恰恰符合社会的这个要求，也能够满足人民群众的切身需要，随着社会的经济不断发展，智慧医疗将有一个非常广泛的社会认知，老龄化的中国，需要智慧医疗的s服务！

二、智慧医疗符合家庭的需要：
随着中国家庭的经济水平越来越高，人们对于智慧医疗有了很深的认识。大部分家庭都能够接受智慧医疗，所以智慧医疗符合家庭的需求。现在很多的居民社区，缺少一些医疗的服务，作为智慧医疗来，正好能够满足这个要求，所以随着智慧医疗的技术不断完善，中国每一个居民社区，都会希望有智慧医疗的加入！

三、智慧医疗节约医疗成本：
智慧医疗能够节约很多的医疗成本，降低各大医院的工作量，让更多的危重病人得到医院的服务。智慧医疗则能够帮助一般的病人，同时能够及时的检测出人体隐藏的病症，这样就能够节约很多的资源！

6. 人工智能在医疗领域会有什么发展

这个问题太好啦……
从各个方面角度都可以探讨。
人工智能诊断将会结合健康数据，工作环境，饮食习惯和家族遗传信息为医生做决策支持；
人工智能可以介入治疗过程，做海量数据分析并预测治疗效果，提出优化方案；
人工智能可以患者康复期内收集数据，加快患者康复速度；
最关键的是人工智能根据信息技术，提前预测风险，做到治未病，防风险的工作；
在医院场景中还有很多可发展的应用方向，比如智能疏导，优化服务，缓解医患关系紧张等等……

7. 人工智能在医疗领域会有什么发展?

    自问自答。先说结论：影像学读片如今最有大概被人工智能代更换替。

    雷特兄弟制造飞机的时间并不相识鸟是怎么飞行的。同样，如今的人工智能生长到如许的程度，着实并不是基于医学上对大脑的事变原理掌握，如今医学上对大脑的事变原理知之甚少的。以是如今的人工智能是通过一条与人大脑事变原理不一样的途径生长起来的，而结果可以到达人脑事变的结果。
    从理论上讲，如今的图像辨认更多的是基于模式辨认和概率论的知识。谋略机可以把图像细分为很多个特性地区，对每一个特性地区与辨认标的物举行立室，末了给出一个立室概率。着实你和我临床影像读片，也可以分析为图像辨认的几个步调。你和我大夫读片的时间，本身大脑里是预存了很多多少疾病模式的。比如膈卑鄙离气体对应消化道穿孔;小肠管扩张积气积液对应肠壅闭;结肠扩张伴局部肠壁增厚对应结肠肿瘤所致肠壅闭;阑尾增粗伴四周脂肪构造含糊对应急性阑尾炎，等等。全部这些疾病影像表现模式，都可以通过如今的深度学习举行辨认。

    以是我信托人工智能在医疗范畴，最早的应用将会是影像电影的阅读。

8. 人工智能何时能颠覆医疗界？

人工智能和机器学习被预言为下一代工业革命的一部分，在接下来的十年中，它们能为商业和工业节省亿万美元。
科技巨头谷歌（Google）、脸书网（Facebook）、苹果（Apple）、IBM以及其他公司正在把人工智能应用到各种各样的数据中。
机器学习技术被应用于语言实时翻译等领域，甚至被用来在线识别猫的图像。
那么，为什么工智能还没有被如此广泛地应用于医疗领域呢？
放射科医生仍然依靠观察核磁共振（MRI）影像或X光片来诊断疾病，尽管IBM和其他公司致力于解决这个问题，但医生仍然不能通过AI（人工智能）来引导或帮助他们诊断疾病。
机器学习技术面临的挑战
机器学习技术已经存在了几十年，最近出现的“深度学习”技术也在不断推动人工智能前进。深度学习网络是由类神经元单元组成的层状结构，它可以识别出数据中的模型。
这个过程通过以下方式完成：反复将数据和正确答案输入网络，直到其内部参数——连接到人工神经元的权重——被优化。如果训练数据来自于现实生活，网络可以很好地归纳总结，当输入新数据的时候，它也能给出正确答案。
因此，学习阶段需要大量多种情况下的数据库以及相应的答案。要升级网络的参数需要数百万的记录和数十亿的计算，这些通常要在超级计算机上完成，耗时几天或几周。
这就是其尚不能在医疗上应用的原因：数据库样本还不够庞大以及用于学习的正确答案是不明确的甚至是未知的。
我们需要更好、更大的数据库
人类身体的功能——解剖学特性和变异性是非常复杂的。同时，由基因调节或引起的疾病会提高其复杂性，这对每个人来说都是独一无二的且难以通过训练而改善。
另外，医疗数据方面也存在着问题，因为要精准地测量生物过程而不引入多余的变化是非常困难的。
其他困难还有在一个病人身上存在着多种疾病（即共病）会混淆预测。生活方式和环境因素也起了重要作用，但这些数据却很难获得。结果就是我们需要非常庞大的医疗数据库。
随着全世界的研究越来越多，这一问题逐步得以解决。例如英国的“生物银行”准备扫描100,000名参与者。
其它的还有美国的“阿兹海默病神经影像学计划”（ADNI）和 “澳大利亚老年人影像学、生物标记和生活方式研究组织”（AIBL），十几年来他们已跟踪一千多名受试者。
政府也开始成立一些项目，例如“美国癌症登月计划”（American Cancer Moonshot）。其目标是建立国家癌症数据生态系统，因此研究人员、医生和病人可以在“促进有效的数据分析”原则的指导下提供数据。同样，“澳大利亚基因组健康联盟”（Australian Genomics Health Alliance）致力于汇集并分享基因组信息。
最终，部署在全世界的电子病例系统可以提供广泛的高质量数据库。除了实现预期的效率提高，使用机器学习技术挖掘大量人口的临床数据的潜力是也巨大的。一些公司（如谷歌）迫切希望获取这些数据。
机器需要学习什么还不明确
复杂的医疗决策通常是由专家团队达成一致意见后给出的，而不是一件确定的事。
当扫描结果含有模糊区域或只能观察到非常细微的特征的时候，在解释疾病方面放射科医生之间可能会有不同意见。从含有误差的检验结果中得出诊断，或者疾病由未知的基因调控时，往往依赖于隐性知识和经验而不是明确的事实。
甚至有时，正确的答案根本无法获得。例如，无法通过脑部核磁共振测量某个结构的尺寸，甚至通过解剖尸体也不行，因为尸体组织的结构和尺寸在死后会发生改变。
因此机器可以知道照片中包含一只猫是因为用户通过社交平台已经确定地标记过成千上万张图片，或者告诉了谷歌如何识别涂鸦。
通过核磁共振的方式测量大脑结构的尺寸是一项更加困难的任务，因为没有人知道答案，只有几位专家的共同意见组合在一起才是最佳结果，而且花费巨大。
为了解决这个难题出现了一些新技术。包含概率论（如贝叶斯定理）的数学模型可以根据不确定性学习。
无监督方法可以在不需要知道真实答案的条件下识别数据中的模型，但解释结果却不一定正确。
另一种方法是迁移学习，也就是说，机器可以学习大量的、不同的但是具有相关性的数据库，但训练的答案是已知的。
深度学习在医学上的应用已经非常成功。在一些科学会议上，利用各项技术对公布的数据库进行处理，并在会议期间发布对提交结果的评估报告，深度学习技术总是能获得第一名。
在澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）我们已经研发了CapAIBL（来自AIBL的PET结果计算分析技术）来分析脑部正电子发射型计算机断层显像（PET）获得的3D图像。
利用包含许多正常人和阿兹海默病人的扫描结果的数据库，这种方法可以学习该病的特征。之后，它就可以在新的病人扫描结果中识别出该特征。生成的临床报告可以帮助医生更加快速、可靠地诊断疾病。
使用机器学习技术的自动图像分析功能可以把一个通过正电子发射型计算机断层显像（PET）得到的3D图像

自动量化成定量的报告显示。当医生诊断病人时可以当作参考。（图片来源：CSIRO，作者提供）
在上例中，CapAIBL技术被应用于识别阿兹海默病人扫描图像中的淀粉样蛋白斑。红色表示大脑中淀粉样蛋白沉积增多——这是阿兹海默病的征兆。
因果关系的问题
也许最困难的地方是理解因果关系。分析以前的数据容易导致学习到伪相关性而漏掉了疾病或治疗效果的根本原因。传统上，随机临床试验提供的证据在不同个体的选择上具有优势，但它们还没有受益于人工智能的潜力。
在未来，新的设计（如临床试验平台）可能会解决这个问题，并且可以为机器学习技术学习证据而不只是联系做好准备。人们正在构建庞大的医学数据库，发展能够克服缺乏确定性结果的技术，寻找建立因果联系的新方法。
该领域发展很快，而且在提升效率和医疗卫生水平方面存在巨大的潜力。事实上很多企业正在试图将这一领域商业化。创业公司（如Enlitic）、大型公司（如IBM）甚至小型企业（如Resonance Health）都许诺要变革医疗卫生领域。我们已经取得了显著的成果，但前方依然充满挑战。
翻译：么宇辉；审校：杨玉洁
注：所有文章均由中国数字科技馆合作单位或个人授权发布，转载请注明出处。