人工智能在健康医疗的应用-人工智能在健康医疗的应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在健康医疗的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在健康医疗的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. ai在医疗中的应用？
2. 为什么人工智能要应用于医学领域？
3. 人工智能的发展如何影响医学？

ai在医疗中的应用？

当前，人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

一，虚拟助理：人类医师的得力助手还是替代者？

在医疗领域，虚拟助理可以根据和用户的交谈，智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类，一类是包括Siri等的通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早，资本支持度高，数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。

为什么人工智能要应用于医学领域？

目前所在公司是做医疗行业的，在公司的这段时间的感悟以及贴合自身去医院看病的经历，感觉人工智能在医学领域的重要性:

1、信息一体化，人工智能可以通过患者以往的患病史来判断得重病大病的几率；

2、对于一些慢***，可以起到复查和复诊，根据数据分析患者病情。

3、对于病人，对于一些常见病的治疗，可以通过人工智能进行治疗，降低了看病难的难度；

4、对于医生，可以通过数据起到参考和分析的作用，提高看病准确度；

5、对于社会，可以通过大数据分析，提前预防和解决一些难以解决的疾病的发生，和医学难题。

总之，合理利用人工智能可以大大降低治病难，难治病的难度系数，通过数据分析，可以提前预防和治疗一些隐藏病症。

人工智能有利于临床决策，或者可以为临床决策提供依据。不过人工智能无法替代医生，至少目前来看。

第一，门诊中，通过数据整合处理分析，人工智能可以通过病人的病史、简单的临床表现等，给出临床决策建议。人工智能处理信息的容量高、速度快，对一些简单疾病可以迅速排查。如果发展到一定程度，这可以大大缩短门诊中的问诊时间。（当然，这是理想状态）

第二，便于对检查结果的分析处理。可以横向、纵向对比病人的检查结果，有利于建立病人的健康病例，同时对解决疑难杂症提供了新可能。以往冷门的疑难杂症，往往只能依靠医生本人的经验。如果数据库中有录入，那么见到类似的检查结果，人工智能可以第一时间筛查出，并提示风险。

第三，人工智能可以缓解部分医患矛盾。人工智能可以充当医患之间“解释”的角色，医生在诊疗中来不及或者没有说清楚的事项，人工智能可以在诊疗前后向患者解释清楚。这也是目前希望人工智能可能应用的场景之一。

但是，临床研究是严肃严谨的，人工智能目前的应用，仅仅在于慢病管理、简单的健康建议和笼统风险提示上。未来还有很长的路要走，才能达到以上的几点希望。当然，科技发展日新月异，希望那一天会更快到来。

人工智能的发展如何影响医学？

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辅助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，紧急送到吉林大学第一医院，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[_a***_]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，以上就是小编对于人工智能在健康医疗的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在健康医疗的应用的3点解答对大家有用。

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