人工智能在存储方面的应用-人工智能在存储方面的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在存储方面的应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能在存储方面的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 分布式存储与人工智能专业哪个好？
2. 人工智能的发展如何影响医学？

分布式存储与人工智能专业哪个好？

分布式存储与人工智能专业都好，分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储***构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。

分布式网络存储系统***用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

人工智能的发展如何影响医学？

人工智能在医学领域的应用前景巨大，比如你病了，未来人工智能会储存每个人的健康状况的详细数据，通过大数据匹配加算法可以开出更为准确的药。出错率远比人要低，还有一个关键应用就是外科手术 人工智能能应用在这个方面要比人有很大的优势，因为很多大手术往往需要数个小时，医生的话会疲惫如果是AI在做就可以避免这个现象。而且AI的精准度要高，比如在好的医生手都会有略微的抖动而人工智能操纵的机械臂就不会。

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 的癌症专家系统沃森肿瘤专家（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。

人工智能的进步虽然看起来一片热火朝天，实际上，具体应用并不是那么接地气，依然处于[_a***_]发展的爬坡期，山脚下。

而医疗的应用场景和行业现状也不像大家想的那么简单，这个行当是大家迫切有需求，但是医工结合做的还是比较差的。

因此，工作流程上的进化会给我们带来很多便利，但是真的像IBM那样把诊断治疗等渗透到各个细分科室，依然在路上。

到此，以上就是小编对于人工智能在存储方面的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在存储方面的应用的2点解答对大家有用。

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