人工智能药物设计应用实例-人工智能药物设计应用实例有哪些
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能药物设计应用实例的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能药物设计应用实例的解答,让我们一起看看吧。
抗击疫情中,人工智能(AI)帮了不少忙,有哪些典型应用呢?
非常高兴能回答您的问题。本次疫情中,人工智能在新药研发、舆情防控、辅助诊疗、物资调配、以及远程办公等方面都发挥了尤为重要的作用。下面我将从这五方面举例说明人工智能的典型应用,以及它们用到的具体人工智能技术。
第一:新药研发。这一典型应用是人工智能在本次疫情中发挥的最为关键作用的地方。人工智能范畴下的机器学习技术可以进行病毒基因序列检测,帮助科学家更好的了解***的分类、族谱、变异,以及对抗***的疫苗研发。其中,上海公卫中心是最早一批解析出新***全基因序列,并向全球公布的传染病救治专业机构,为后续的治疗以及研发即时疫苗赢得了先机。
第二:舆情防控。首先,这段时间公共场所部署了很多智能测温系统,如机场、铁路、以及各种大型室内场所入口。它用到了人脸识别技术,并结合温度传感器来检测人的体温,这个应用在能够起到初步筛查的目的。其次,人工智能语音机器人也被应用到部分居民区,来进行防疫知识科普,它用到的主要是语音合成技术。再次,无人机也在国内很多地方甚至国外大量部署,用来进行居民健康情况调查和督促,它其实用到了传感器和机器人技术。
第三:***诊疗。首先,虚拟电话客服可以让您直接通过电话,在家中远程得到医疗咨询,既安全又便捷,这背后用到的是语音识别技术和自然语言处理技术。其次,医疗机器人用于快速筛查、检测以及就医向导,这使用到了包括人脸识别、语音识别以及传感器等技术。这些应用缓解了医院的就诊压力,对疑似人员的排查起到了非常大的作用。
第四:物资调配。疫情期间,智能机器人被应用到生活中,进行药品物资的配送、环境卫生的清洁。主要使用到的是物体识别、图像分割、以及机器人传感器技术。这在特殊时期,减少人员接触、保障物资发挥了独特的作用,也是未来一个非常重要的发展方向。
第五:远程办公。首先,疫情期间,大人在家远程办公,孩子在家上网课,经常用到视频会议系统。这些常见的***会议系统,一般使用到了人脸识别、以及图像分割技术。另外,在一些新闻发布会,以及中外专家远程交流时,智能会议系统起到了至关重要的作用,它涉及到了语音识别技术和自然语言处理,用来会议文字记录、机器同声翻译等。
综上所述,本次疫情中人工智能在很多领域都具有相当典型的应用,为我们国家在战胜疫情的过程中起到了不可替代的作用,而人工智能也必将成为我国立于世界强国的又一个大国重器。最后,如果您想了解更多人工智能有关话题,可以关注我 class="QIHEIHQ8ae2a2083ee9e109 link-at" data-uid="1380607268496685" href="***s://***.wukong***/user/?uid=1380607268496685" target="_blank" ,我们通过有趣的人工智能实验,来介绍生活中的人工智能小知识。如果您喜欢我的回答,记得为我点赞哦,谢谢!
目前人工智能AI,对于这一次抗击疫情帮助很大。我知道的海康威视的摄像头,加上后台的人工智能处理终端,作为检测门,所有人流通过都能精确体温检测。有异常体温将即刻报警。所以目前民政部门给我们带来的便利是非常好的。
“AI人工智能+医疗”,医疗***严重短缺吐槽点为何多?
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、[_a***_]、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?
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***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;
在医学中如何应用人工智能?
一项最新研究表明,在自闭症当中,基因之间发生的自发突变拥有与固有基因相等的重要作用。
这项研究被发表在5月27日的《自然——遗传学》当中,这也是全球第一项研究这些“非编码”突变对自闭症患者全基因组影响的研究。
过去三年当中,众多团队都在对自闭症患者DNA的基因内部以及不同基因之间关系进行测序。然而,对基因之间数十万种突变进行分类则几乎是一项不可能完成的任务,特别是考虑到研究人员对这些基因片段本身就知之甚少。
此次新研究通过利用机器学习方法克服了这一挑战。研究人员创建了一种算法,能够预测特定的非编码突变是否会产生某种基因表达。其根据每次突变的可能性为每个突变分配一个评分,用以表示其有害性程度。
论文联合作者、新泽西州普林斯顿大学综合基因组学教授Olga Troyanskaya表示,“其中***取的独特方法在于,我们不仅仅是在计算突变,同时也利用基于深度学习的框架研究突变的影响。事实证明,基因突变也有重要与不重要之分,而且引发的效果也不尽相同。”
专家们表示,这项研究的优势在于其能够观察整个基因组中的自发性突变。
并未参与此项研究的芝加哥大学遗传学助理教授Xin He表示,此前对非编码突变的分析工作主要集中在特定区域,且通常是那些与基因最好为接近的区域。
他指出,“在本次研究中,面向的则是全基因组,我们可以看到一个明确的区别性信号。这也代表着一种令人印象深刻的结果。”
约束性条件:
到此,以上就是小编对于人工智能药物设计应用实例的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能药物设计应用实例的3点解答对大家有用。
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