人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
这是一个好问题,我结合我们智慧医疗课题组的科研开展情况来回答一下。
首先,人工智能技术在医疗场景的应用正在不断拓展,多年来我一直在智慧医疗组持续投入了较大的精力和资源,陆续开展了辅助诊疗、智慧诊疗分析、智慧随访、互联网医院等课题和项目,其中多个课题项目都是跟医院联合开展的,也得到了具体应用。
前些年人工智能技术在医院领域的应用大部分是基于医学图像、问诊记录、随访记录、用药记录等数据展开的,围绕辅助医生诊疗这个目的来开展创新研发,在这些领域也确实取得了一定的效果,但是很多医生对于这些基于机器学习算法得出的结果并不信任,导致在实际问诊场景下,并不会去使用这些系统。
还有一个问题要考虑到,那就是国内大型医院门诊的接诊数量是非常大的,医生需要在很短的时间内做出判断,使用人工智能产品反而会影响接诊的效率,也会让患者产生一些顾虑,所以我们早期研发的一些用于门诊的辅助诊疗产品并没有在门诊使用,实际情况是用在了年轻医生的培训和考核当中。
近两年我们的重点放在了三个方面,其一是用人工智能技术来做新药物的研发,其二是研发深度参与治疗过程的人工智能产品,其三是研发偏向患者端的智慧型产品。
药物研发的成本是非常高的,借助于人工智能技术可以在一定程度上提升研发的效率,同时可以降低研发成本,而且我们也计划把中药研发列入到我们的优先位置上,虽然难度非常大,但是我相信这个方向是有前景的。
目前人工智能技术参与具体治疗过程的研究是一个热点,相信未来会有大量的手术机器人会投入运用,我们目前虽然研发的产品还主要集中在病灶目标锁定上,但是也正在考虑进一步参与到手术实施过程中,当然这还需要与其他团队开展合作。
早期的很多智能化产品会把目标锁定到医院场景下,实际上患者日常的健康管理是一个更大的空间,很多患者从医院走出去之后,依然需要在非医院场景下开展自助式的治疗,这就给人工智能产品带来了应用空间。
比如针对于口腔健康管理问题,我们可以开发一款随身携带的小机器人来实施精准用药,未来也计划把软体机器人应用在这个领域。
最后,如果有人工智能相关的问题,欢迎与我交流。
人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向:
1.医学影像分析:AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析,帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如,AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型,并辅助医生制定治疗方案。
2.个性化医疗:基于大数据和人工智能技术,AI可以建立患者的健康档案,并根据患者的病史、基因信息等特征,为患者提供个性化的诊疗建议。此外,AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险,提前进行干预和预防。
3.药物研发:人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如,AI可以通过计算机模拟和预测试验,帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物,从而缩短研发周期并降低研发成本。
4.医疗机器人:医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人,可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如,一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术,提高手术的准确性和安全性;另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练,加速康复过程。
5.医疗管理与决策支持:AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘,为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外,AI还可以协助医生进行临床决策,提高诊疗效率和准确性。
人工智能的发展对于医疗行业的改进起着巨大的推进作用,能够有效改善服务质量,提高医疗诊断的精准度。
借助于大数据分析技术以及人工智能的深度学习,医疗行业将会出现一大批先进的医疗应用,从而有效控制医疗成本,同时为用户提供更加满意的服务。医疗行业是未来人工智能应用的重要领域,拥有巨大的发展空间。
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。
近年来,智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出,“尽管安防和智能投顾最为火热,但AI在医疗领域可能会率先落地。”一方面,图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。
另一方面,随着社会进步和人们健康意识的觉醒,人口老龄化问题的不断加剧,人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均,药物研制周期长、费用高,以及医务人员培养成本过高等问题。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。