人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
大家好,如果您还对人工智能参与手术不太了解,没有关系,今天就由本站为大家分享人工智能参与手术的知识,包括人工智能 手术的问题都会给大家分析到,还望可以解决大家的问题,下面我们就开始吧!
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目前来看,在医学领域,AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。
比如在疾病诊断方面,2017年,阿里推出了“ET医疗大脑”,在某些疾病诊断方面,比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上,阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下,人类准确判断率是60-70%,但有了人工智能的帮助,准确率已经提升到85%
同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师,病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨,进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息,都可能对病人的住院费用结算,司法与伤残鉴定,疾病预防等产生重要影响。此前,手写病历因其难以辨认的字迹,经常被患者誉为“天书”。
阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时,实时提醒其不合规内容,从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范,给诊疗上一道AI保险。
目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型,整体质检点超过180个。
在提高患者的就诊体验上,AI也有一些新的进展,Facebook的人工智能(AI)实验室正与纽约大学医学院合作,尝试将核磁共振成像(MRI)的检查速度提高10倍,假如成功的话,未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。
未来随着医疗AI能力的不断进化,AI将能够帮助医生做更多的事,使医生能够把精力集中在更重要的事情上。
谷歌2月20日在《自然生物医学工程》杂志上发表论文,论证深度学习模型如何利用视网膜图像来检测患者的年龄、性别、吸烟状况和收缩压;计算心血管危险因素;并预测未来五年发生重大心脏不良事件的风险。此举标志医疗行业成为AI落地的核心场景之一。未来人工智能将从发现错误、帮助解决罕见疾病、协助手术、预测疾病等四方面塑造新医学。
第一、创新&谷歌将人工智能和医疗完美结合
视网膜眼底图像是通过瞳孔拍摄的眼睛后部的照片。100多年来,这些图像一直用于检测眼病。现在Google为视网膜图像引入了一种令人惊讶的新用途:结合人工智能,他们还可以预测患者心脏病发作或中风的风险。
当今主流心血管风险计算器(如集合队列方程、Framingham和系统冠状动脉风险评估)的一个问题是,它们需要输入多个特征,如血压、体重指数、葡萄糖和胆固醇水平等。以产生疾病风险结果。美国心脏病学会的实践创新和临床卓越计划的一项研究得出结论,不到30%的患者可以获得计算10年风险所需的数据。
GoogleBrain发现,仅视网膜眼底图像就足以预测许多心血管危险因素。解剖特征模式是使用卷积神经网络提取的,卷积神经网络是一种擅长分析图像的计算模型。
研究人员对284335名患者的视网膜图像进行了模型训练,并在12026和999名患者的两个独立数据集上进行了验证。训练后的模型识别患者年龄为3.26岁,97%的时间分辨性别,71%的时间分辨吸烟者,计算血压时误差为11.23mmHg。
谷歌的大脑向前迈了一步。研究人员发现,经过训练的模型可以预测患者未来五年70%的时间患心血管疾病的风险,接近已建立的风险计算器的准确率,而无需所有额外的数据输入。
深入学习经常因缺乏透明度和可解释性而受到批评,这阻碍了技术进入医疗卫生和法律制度等领域。但是GoogleBrain认为他们的方法是合理的。它采用注意力技术来确定哪些像素对预测特定心血管危险因素最重要:例如,血管是确定血压的关键特征。
第二、人工智能未来在医学领域还有哪些可能?
现代技术往往并非革新个例,而是颠覆整个领域,以谷歌为代表的一批创新企业正在医学领域做着一些不可思议的事情。当人工智能遇到医疗还有哪些可能?
1、人工智能会发现错误
机器比人有优势的地方就是精准,不出差错。IBM的沃森可以梳理百万页的数据,查阅浩如烟海的医学文章,其知识储备是任何人类都不能企及的。受各种因素影响,医生可能忘记病人某些治疗注意事项,而这在人工智能身上发生概率基本为零。
2、人工智能可以帮助解决罕见疾病
生老病死,自古被视为无奈之举,尤其是发生一些罕见疾病时,因无参考案例治疗,往往只能静静地等待最后那个时刻的到来。而人工智能利用强大的网络将有望改变这种情况。单个AIs是功能强大的智能程序。然而,当他们联网在一起,他们是不可阻挡的。在这种配置中,他们可以借鉴彼此的见解,了解一个人的错误所在,并设计创新的修复方案。
3、人工智能将协助手术
当与增强现实程序配对时,AI可以为外科医生提供实时信息,增强现实程序将数字提示和图像叠加在真实提示和图像之上(比如口袋妖怪Go)。
4、AI会预测疾病
人工智能的一个关键优势在于它在收集和分析大量数据以及从分析中得出结论方面的优势。谁更容易得癌症?什么样的危险因素使病人更容易患心脏病而不是中风?
谷歌(Google)已经紧跟潮流。几年前,Google创建了它的基线研究(Baselinestudy),这是一项全面、雄心勃勃的工作,涉及数千名志愿者和100名不同医学领域的专家。顾名思义,这项研究的目的是为人类健康建立一种基线,算法和研究人员可以从中分离出可能使人易患特定疾病的生物学线索。
先被淘汰的应该是医技部门的工作岗位,比如病理科,放射科以及化验。医生的诊断,也可以被人工智能代替一部分。一些外科手术可以用机器人来做。
但是护士的工作倒基本上不会被取代,因为她们要付出感情,要观察病人的反应,要理解病人的个性化需求。这些工作不容易标准化,机器人也没有理解人类的能力。
不太可能。虽然人工智能在医疗领域有着广泛的应用,但它仍然是一个辅助工具,而不是取代医生的东西。
人工智能可以帮助医生更快地诊断疾病,更准确地预测治疗结果,但它不能代替医生的临床判断和人际交往技能。
医生需要使用自己的专业知识和经验来诊断和治疗疾病,并与病人进行沟通和互动。
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