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[導(dǎo)讀] 目前人工智能技術(shù)日趨成熟,尤其是深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步,讓人工智能滲透到了各行各業(yè),其中,醫(yī)療模式的創(chuàng)新,為醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來了新的變化。不僅僅將傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)化,還能有效挖掘信息與疾病的潛在

目前人工智能技術(shù)日趨成熟,尤其是深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步,讓人工智能滲透到了各行各業(yè),其中,醫(yī)療模式的創(chuàng)新,為醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來了新的變化。不僅僅將傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)化,還能有效挖掘信息與疾病的潛在聯(lián)系,從而作出對疾病的預(yù)測,更好地進(jìn)行決策和治療。人工智能對醫(yī)療的賦能,提升了醫(yī)療效率,也降低了醫(yī)療成本。

        目前人工智能賦能醫(yī)療領(lǐng)域的場景主要表現(xiàn)在:虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險預(yù)測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究報告等模塊。其中的醫(yī)學(xué)影像和疾病風(fēng)險管理是當(dāng)前最熱門的兩大應(yīng)用場景。
 

醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用場景


        人工智能在圖像識別領(lǐng)域的快速發(fā)展為醫(yī)學(xué)影像診斷帶來了曙光。利用圖像識別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)對患者的影像進(jìn)行識別,有助于影像醫(yī)生診斷效率的提升。當(dāng)前,人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用主要為:病灶篩選、靶區(qū)勾畫和影像三維重建這三類,其具體表現(xiàn)在:

病灶篩選:對 X 線、CT、核磁共振等醫(yī)學(xué)影像的病灶自動識別,大幅度提升影像醫(yī)生診斷的效率,同時幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)難以用肉眼發(fā)現(xiàn)和判斷的早期病灶。

靶區(qū)勾畫:腫瘤治療過程中的靶區(qū)勾畫與治療方案設(shè)計會占用醫(yī)生大量的時間和精力,而每個腫瘤病人的CT圖像約在200到450張,勾畫時需要對每個圖片上的器官和腫瘤位置進(jìn)行標(biāo)注,傳統(tǒng)方法會耗費(fèi)醫(yī)生好幾個小時,而人工智能可以在制定放療方案時,對上百張CT片進(jìn)行靶區(qū)自動勾畫,然后由放療科醫(yī)生糾錯檢查,大大縮短了勾畫時間。

影像三維重建:自動重構(gòu)器官真實(shí)的3D模型,實(shí)現(xiàn)醫(yī)生通過設(shè)備,在虛擬空間里全方位直接觀測到患者真實(shí)人體結(jié)構(gòu)的解刨細(xì)節(jié),并通過操作實(shí)時進(jìn)行器官和病變的立體分析,精確測量結(jié)構(gòu)的區(qū)位,體積等參數(shù),使手術(shù)更快,更精準(zhǔn)、更安全。
 

疾病風(fēng)險預(yù)測應(yīng)用場景


        疾病風(fēng)險預(yù)測是除醫(yī)學(xué)影像外人工智能在醫(yī)療場景應(yīng)用中最熱門的。通過基因測序與檢測,提前預(yù)測疾病發(fā)生的風(fēng)險。疾病風(fēng)險預(yù)測的核心是基因組學(xué)的發(fā)展,人類基因組計劃通過測定組成人類染色體中所包含的30億個堿基對組成的核苷酸序列,繪制基因組圖譜,辨識其載有的基因及其序列,從而達(dá)到破譯人類遺傳信息的最終目的。

        而基因測序關(guān)鍵技術(shù)取得重要進(jìn)展要得益于人工智能技術(shù)的成熟,即通過人工智能自動分析個體基因序列信息,大大縮減了時間,降低了成本,也推動了基因測序商業(yè)化的進(jìn)程。

 
        虛擬助理應(yīng)用場景


        醫(yī)療領(lǐng)域的虛擬助理,基于特定領(lǐng)域的知識系統(tǒng),通過人工智能語音技術(shù)和自然語言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,可以解決語音電子病歷等多種需求。在傳統(tǒng)方式下,醫(yī)生填寫病歷會浪費(fèi)很多時間,虛擬助理則有效避免了時間的浪費(fèi),醫(yī)生的主訴內(nèi)容可以實(shí)時轉(zhuǎn)成文本,錄入到HIS、PACS、CIS等醫(yī)院信息管理軟件中,提高了填寫病例的效率,使醫(yī)生能夠?qū)⒏嗟臅r間運(yùn)載于患者溝通和疾病診斷中。
 

藥物挖掘應(yīng)用場景


        人工智能在藥物挖掘方面的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在藥物的化學(xué)結(jié)構(gòu)和藥效關(guān)系方面,無論是新藥研發(fā)、藥物篩選、藥物副作用預(yù)測還是藥物跟蹤研究等方面的內(nèi)容都會被人工智能改變。人工智能的使用,縮短了新藥研發(fā)的時間,也極大的降低了研發(fā)成本。

        人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的影響非常大,目前從輔助診療到藥物研發(fā),從基因測序到電子信息化都已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步。同時,人工智能也在推動著醫(yī)學(xué)檢測、影像診斷等業(yè)務(wù)的發(fā)展,以便更好地服務(wù)于人類。人工智能賦能醫(yī)療后,對醫(yī)療事業(yè)的貢獻(xiàn)可圈可點(diǎn),也已經(jīng)成為了未來醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的趨勢

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