AI引爆医疗领域,5分钟带你读懂人工智能在医疗领域的现状和未来!
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AI引爆医疗领域,5分钟带你读懂人工智能在医疗领域的现状和未来!

点击蓝字关注我们 人工智能(AI)或许是近些年来最热的词之一了,从接连打败李世石和柯洁的Alphago,到Amazon、京东、小米竞相推出的智能音箱,再到Uber、Google和百度都在研制的无人驾驶汽车,我们能感受到人工智能切实的来到了我们周边。 在医疗领域,人工智能的发展也是如火如荼。据统计,医疗行业占人工智能应用市场规模的 1/5,并且市场额将于2025年达到276亿美元。 AI 和医疗领域的关系 AI,全称为Artificial Intelligence,也就是我们口中的人工智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。 “在AI出现之前,我们很多的医疗建设进程都非常缓慢,大家一直在为医疗场景寻求合适的技术,AI的出现是关键的拐点。大量的医学知识需要人工智能来数字化、智能化。这是一项浩大的工程。” 众所周知,医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足,尤其是当国家进入老龄化社会之后,对医生的需求量日益增加。但医疗人才的培养体系和速度又迟迟跟不上,单单一个医学院学生系统的课程培养也需要五年时间,种种因素导致了现在医疗资源不平衡、看病难等问题。 于是,人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病,供给量将会无限增加。所以出现了“人工智能+医疗”的组合。 除了能缓解漏诊误诊问题、弥补资源供需缺口、提供健康顾问服务,医疗人工智能还有提升制药效率、提升外科手术精准度的价值。 AI在医疗行业的应用 目前,人工智能在医疗行业应用得最广泛成熟有如下五个领域: 1、人工智能+医学影像 因为医生的个人习惯、教育背景和执业医院等因素导致了不同地区不同医院的影像诊断报告标准不一样。智能影像识别是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断,效率更高、准确率更高。 2、人工智能+药物挖掘 智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究,通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。目前仿制药占我国国产药的 95%左右,主要原因在于国内药企研发能力偏弱,人工智能在药物挖掘的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。 3、人工智能+个人健康管理 人工智能健康管理利用人体日常的身体数据,帮助个人实现精准有效的健康管理,从源头减少发病诱因,从而减少家庭医疗支出。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。4、人工智能+辅助诊断智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机“学习”专家医生的医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。为医生提示临床医疗方案,为患者提供诊疗方法参考并答疑解惑。5、人工智能+机器人机器人技术在医疗领域的应用并不少见,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。。通过比人灵活的机械手携带摄像机进入人体,并还原高清晰的三维图像。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人,完成了300万例手术。AI在医疗行业的现状和未来 当然,一个事物的新生演化往往都伴随着质疑和挑战,AI也不外如此。 比如,数据是智能医疗的基础,但目前医疗健康数据的标准化、统一化和智能化尚有待提升。 比如,AI全面应用后,关于伦理和情感的需求如何满足等等,都是未来人工智能需要解决的问题。 但不可否认的是,人工智能技术在未来必将会逐渐替代部分医疗行业中的工作,大大提高医疗诊疗手段。 7月17号,中国药闻发布了人工智能医疗器械创新推进会在京召开的新闻,人工智能已成为引领未来的战略性技术。 随着新产品研究费用增加,医疗领域人工智能创业公司数量的增长,对人工智能医疗器械产业发展和监管提出了更高的要求。 人工智能赋能医疗,为我们呈现了一个美好前景。只有企业各方响应政府,形成合力,智能医疗才能行得更稳,走得更远,真正造福于人类。 END 关注我们:CHC医疗传媒 报道国内外医疗企业发展动态 企业投融资和并购事件 商务合作:021-68581087 或registration@chconsult.com
当创业者开始用 ChatGPT 裁员周迅半裸人体模特画曝光,一幅卖184万!
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当创业者开始用 ChatGPT 裁员周迅半裸人体模特画曝光,一幅卖184万!

他说,从没想到科幻片的场景有一天会发生在自己身上。 作者 | 黎诗韵编辑 | 卫诗婕 几个月来,对话机器人 ChatGPT 展现出的能力令世界惊叹。 它能够轻而易举地完成人类的工作:无论是写出华尔街日报风格的文章、还是接到需求后敲出流畅的代码,甚至仅靠手写稿纸就自动生成网站等等。当它高分通过人类的律法、外语、高考等考试时,人们不得不承认,ChatGPT 在一定程度上接近、甚至超越了部分人类的能力。 ChatGPT 会替代人吗?人会因此失业吗?这是人们谈到 ChatGPT 时挥之不去的「恐惧」。然而,这一天似乎比想象中更早地到来了。 云飞是盈腾科技创始人兼 CEO,这家互联网公司位于郑州,主营业务是在小红书等社交平台上营销「带货」,团队规模在 15 人左右——然而,自去年底创始人云飞接触到 ChatGPT 后,一切都发生了变化。云飞「痴迷」ChatGPT,曾在一周内深度使用了 200 多个基于 ChatGPT 的衍生产品,慢慢摸索出了驾驭 ChatGPT 之道。 转折点在今年 1 月到来。当云飞试着把公司的文案模版输给 ChatGPT 后,他发现后者给出的文案接近、甚至超过了员工写的文案。纠结数周后,他裁掉了文案团队的全部 7 名员工。而这一决定也是 ChatGPT 帮他做出的。 当意识到 ChatGPT 能给公司「降本增效」后,云飞迅速意识到这是一门好生意。今年 2 月,他成立了新团队,专门研究怎么帮企业完成人的「替代」。在 ChatGPT 的建议下,他选中了客服行业。3 月,他研发出了基于 ChatGPT 的客服系统——据他表示,一家使用了上述系统的电商公司,已经因此裁掉了整个客服团队的...
《人工智能的风口:数据标注行业的春天与挑战》
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《人工智能的风口:数据标注行业的春天与挑战》

本文介绍了2023年我国互联网企业纷纷推出类似ChatGPT的产品,如复旦大学邱锡鹏团队的MOSS、百度的“文心一言”和秘塔科技的“对话写作猫”。同时,文章也关注了数据标注行业的发展。尽管这个行业近年来实现了增长,但其可持续性尚待观察。作为人工智能下游的数据标注从业者,杨科琪的经历表明,这个行业的特点是门槛低、枯燥,但有一定的市场需求。目前,国内已经形成了从数据准备、模型训练到模型管理的成熟的产业链,但数据标注行业仍面临一定的挑战,比如人员流动率高、工作枯燥等。
《2023年大语言模型:机遇与挑战并存的新宠》
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《2023年大语言模型:机遇与挑战并存的新宠》

文章讲述了2023年大语言模型预测成为热门名词,并在各社交平台上广泛应用的现象。同时,我国也出现了批量的大语言模型创业公司,如美团联合创始人王慧文、原京东技术委员会主席周伯文等。尽管这些创业者和普通人似乎难以从技术变革中受益,但随着ChatGPT和文心一言等大模型的推出,他们看到了新的机会。 Report:The article discusses the prediction that large language models will be the hottest topic in 2023 and their widespread use on social media platforms. At the same time, a wave of Chinese startups has emerged around large language models, such as Meituan Dianping, former Jingdong...
ChatGPT热潮过后,AI新风口还是低代码?
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ChatGPT热潮过后,AI新风口还是低代码?

ChatGPT的崛起引发了广泛讨论,国内对其反应趋于冷静,但它展示了强大的技术能力,对文字工作者构成挑战。尽管AI热潮涌动,但要注意其背后的数据问题,低代码开发或成新风口。微软的言论表明了技术影响力,而开源链接为未来发展提供了可能。
《ChatGPT:人工智能助手的崛起与影响》
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《ChatGPT:人工智能助手的崛起与影响》

本文介绍了人工智能助手ChatGPT在各个领域展示出的强大能力,引发了人们对是否会失业的担忧。盈腾科技的创始人云飞尝试利用ChatGPT,成功实现了公司的文案和运营团队的自动化。他认为,尽管机器能够替代一部分人类工作,但人类可以通过更好地理解和运用AI技术,发挥自己的优势,避免被机器完全替代。
AI助力医疗,精准诊断引revolution
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AI助力医疗,精准诊断引revolution

文章主要讲述了人工智能助手ChatGPT在医疗领域的作用。 previously,一位小男孩因怪病求诊3年未果,直到尝试了AI平台ChatGPT,才得到准确诊断和治疗。国外如谷歌、英伟达、亚马逊,国内如腾讯、百度、京东等公司已布局医疗大模型,这将使大量医疗临床数据有序化,提高医生诊断的准确性。然而,AI医疗仍有其局限性,不能完全替代医生,且面临着数据安全、隐私保护等问题。尽管如此,AI医疗仍被视为未来发展的大趋势。
AI医疗领域的挑战与机遇:云知声的跨界探索
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AI医疗领域的挑战与机遇:云知声的跨界探索

云知声是一家AI与医疗领域深耕多年的企业,虽然亏损持续扩大、研发投入居高不下、自身造血能力不足等问题备受外界质疑,但其将AI技术应用于医疗领域的尝试仍处于初级阶段,面临着诸多挑战,如ChatGPT成熟度不够、训练成本过大等问题。此外,云知声曾计划在上海证券交易所科创板上市,但因涉嫌数据造假而未能成功。尽管如此,云知声仍积极研发“医疗版ChatGPT”,并将其应用于医疗领域。