人工智能应用医疗问题-人工智能应用医疗问题有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用医疗问题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用医疗问题的解答，让我们一起看看吧。

1. “AI人工智能+医疗”，医疗资源严重短缺吐槽点为何多？
2. 人工智能的发展如何影响医学？

“AI人工智能+医疗”，医疗***严重短缺吐槽点为何多？

其实目前来说，人工智能主要还是一个信息数据的一个海量数据库，简单来说，比如你感冒了去看病，有机器人在无尘无菌病房***集血液，尿液等样本，然后通过分析仪器进行分析，数据出来之后进入数据库大脑，大脑根据数据来源在数据库中检索出相对应的病症以及有可能的病症，最后交给医生来做出判断，那么这样的话就能够快速演算出结果，诊断就会更加精准，只要数据库内容够庞大，每一个大脑可能都能够赶上从业五年十年的医师的经验积累，那么误诊、漏诊的情况就会逐渐减少。

你可能说的是辅助医疗，但是我可以很负责的和您说， 国家命令禁止；这样的智能+医疗产品全球都不成熟的，所以目前根本没有产品可言，估计非要找应用的话，就是一元直播手术的，但是这个对行医资质要求很高的医生才能有权限观看，而且不是所有的医院都能看的，希望对您有帮助；

在最近的这几年，人工智能、AI、大数据等是逐渐的被我们用在各个领域里面的。尤其是人工智能的运用，是给我们的生活、交通、科技等领域带来了巨大的方便的。我们也是明显的感觉到科技带给我们的便利。

伴随着数字经济快速发展，人工智能开始向传统的医疗领域进军，人工智能技术相继在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等领域被试验与应用。而且在慢病管理、病历分析、智能化器械、虚拟助手、药物研发等领域也有相应的应用。

可以说这样的局面对于我们用户来说是非常不错的，目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在***诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。有了这些企业的集中发展，并加上AI人工智能，相信是会给我们在医疗上带来明显的帮助的。

解决看病难的问题也是会得到很大的缓解，而人工智能的优势则是在于结合医疗场景的需求，利用深度学习、算法将海量的数据模块化，迅速演算出量化结果，使疾病诊断更加精准，能够减轻临床医生的负担，减少误诊、漏诊。

这样的一个非常好的可以解决我们医疗上遇到的各种问题，为什么是没有被大家所期待，或者说它的体验效果是明显的不好呢？我想原因应该是有这几方面的，首先是我们的医疗***分配不均，尤其是基层的医疗***。

缺乏医务人员和必备的医疗器械，我们老百姓心里则是总认为去大医院看病是比小医院要好的，因此也是经常看到大医院人满为患，床位是非常的紧张。对于医生和医护人员的压力也是非常大的。

造成这样的一个局面是有原因的，我们的普通百姓基本是不会去定期的做体检的，或者说是没有这个意识的，最明显的例子是一个人干了半辈子的工作，结果哪天病发了，全家人都在为他所担心，并且医疗费用也是个大数字。

很多家庭也是因病致贫，如果有做了提前检测预防的工作，那结果会比现在要好的多。另一方面我们在医疗的宣传上也是没有做到位的，要是有建立一个定期体检的机制，那很多疾病是可以及早预防的。

第二个就是医院相互之间的共识没有达成，比如在这家医院做的检查或者拍的CT，再拿到其他的医院，基本是不会认同的，很大情况是让你再去做一次检查。这个当然也是我们最烦的事情，在这个医院做了，去了那个医院又得做。

这样一来会耽误很多的时间，更是不利于我们的康复的。很多事情明明是可以很快的解决的，但是非得要花那么多的时间，这个问题值得我们所有医院去反思的。甚至它们更应该考虑医院的根本目的是什么，是挣钱还是救死扶伤？

人工智能的发展如何影响医学？

人工智能在医学领域可能有的一些应用包括：

（1）以 IBM Watson 等为代表的专家系统。这些系统能根据医学论文、书籍以及患者的病历以及各种检查数据等资料，进行大规模的数据分析，进而能够对患者的情况进行为准确的评估，并且在药物选择及用药方案的设计等方面提供建议。目前，IBM 的癌症专家系统[_a***_]肿瘤专家（Watson for Oncology）已经在国内和国外许多医院开始得到了初步的一些应用。根据相关新闻报道，这一专家系统能够提供的治疗方案的准确率、科学性目前已经超过了MSK（斯隆•凯瑟琳癌症中心）的医生们的平均水平。

（2）医学图像识别。所谓的医学图像通常指的是例如胸透、CT、核磁共振等检测得到的图像。这一领域也是目前发展最为迅速的领域，现在的图像识别程序常常能很好地提取图片的特征，生成图片的摘要，切换图片的风格等等。这些在计算机视觉方面的一些新进展都会马上被用到医学图像识别的领域，而在生物图像领域，本身也还有有许多基础性的问题，例如图像的切割，器官的识别和对齐，异常的发现等等，这些领域的发展也很迅速。用人工智能的方法进行医学图像识别可以更好地排除人为主观因素，提高诊断准确性和效率。

（3）药物开发。在这一领域，目前人工智能的一些方法已经可以用于研究新药的设计，这些方法将已有药物的一些特征进行提取，再加上一些变化，进而可以设计出与原药物功能接近但结构不同的新药。除此以外，由于人工智能的方法已经可以进行一些化学物质毒性的预测，因此，人工智能方法还可能可以启发降低天然物质毒性。除了新药的开发，人工智能方法还可以帮助旧的药物（这些药物已经上市）找到新的可能的一些应用。

（4）其他基础研究。例如基因组、代谢组相关的生物信息学分析（识别基因序列上的一些特定的位置），蛋白质分子结构（包括与药物结合之后的一些特定结构）的预测等。

到此，以上就是小编对于人工智能应用医疗问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用医疗问题的2点解答对大家有用。

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