肿瘤诊断人工智能技术包括-肿瘤诊断人工智能技术包括哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于肿瘤诊断人工智能技术包括的问题，于是小编就整理了2个相关介绍肿瘤诊断人工智能技术包括的解答，让我们一起看看吧。

1. 除了自动驾驶，人工智能还有哪些运用？
2. 人工智能对于癌症治疗有没有办法？

除了自动驾驶，人工智能还有哪些运用？

人工智能的运用还有：

1、计算机科学

人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学***用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。

2、金融

银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。

金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行***和恢复密码等。

3、医院和医药

医学临床可用人工智能系统组织病床***；并提供医学信息。

人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：

计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块，心脏声音分析。

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而***整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。

肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。

初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司***发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。

该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。

“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”

Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”

是什么使肺癌如此危险？

肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。

美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。

这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。

除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？

看病！

是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像[_a***_]诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。

鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良***变

来自德国、法国和美国的一支团队研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。

前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生

治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了***％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良***灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查***0倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行***活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“***阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

到此，以上就是小编对于肿瘤诊断人工智能技术包括的问题就介绍到这了，希望介绍关于肿瘤诊断人工智能技术包括的2点解答对大家有用。

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