揭秘!AI如何在10分钟内拯救生命?数据驱动医学正改变医疗界!
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揭秘!AI如何在10分钟内拯救生命?数据驱动医学正改变医疗界!

人工智能在日本首次通过AI成功救治患者,展现了其在基因数据快速比对和疾病诊断中的强大能力,数据驱动型医学正加速发展。随着计算机性能提升和大量个人健康数据的收集,AI辅助医疗已初见成效,但人类情感和复杂判断仍是医生不可替代的优势。尽管AI潜在问题可解决,网络安全与人性化需求仍需关注。
医学的革新之路:AI与医生的交叉语言,重塑诊疗未来?
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医学的革新之路:AI与医生的交叉语言,重塑诊疗未来?

一位在科研上取得显著成果的心血管技术团队负责人,在将创新解决方案推向临床应用时遇到了前所未有的困难,主要是微小心肌纤维难以定位和切除的挑战。尽管人工智能计算能力有所提升,但在从实验室到医院的实际应用中,机器识别复杂医学图像的任务仍充满挑战。医疗影像和AI领域的前景广阔,但目前AI主要用于辅助医生判断,而非独立诊断,且在罕见病症和复杂病症上,AI的表现受限于模拟判断,距离真正医生的水平尚有差距。在这个背景下,提高跨学科沟通,确保临床医学与新技术的语言一致性和有效性至关重要。未来医疗人工智能应着眼于普及和实用,为医生提供有价值参考,以实现更安全、健康的服务。
医疗革命来了吗?人工智能如何改变医疗界?
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医疗革命来了吗?人工智能如何改变医疗界?

本文首发于“冰球说医”,探讨了人工智能(AI)在医学领域的潜力和发展。作者指出,AI的概念虽早有历史,但近年来随着数据丰富、计算能力提升和算法进步,其应用显著增强。文章将AI分为强AI和弱AI,提到了科技巨头如Ray Kurzweil对未来超级智能的预测以及医疗界对此的不同看法。医学界在计算机技术应用上相对保守,尤其是医疗自动化流程明显滞后于其他行业。作者用“面对疾病就像在非洲草原遇到狮子”的比喻,阐述了解透病患知识和AI结合能带来的安全感。然而,现实中的医疗系统五花八门且不规范,人工智能的优势更多体现在预防漏诊而非细微诊断。当前的人工智能技术在特定图像模式识别上表现出色,但对复杂变化的判断力有限,且与医生的配合是关键。举例说明了AI辅助工具如监测骨折软件,尽管有进步,但仍需依赖医生。此外,人工智能应用还面临误判和未找到合适医疗场景等问题。总之,本文强调了人工智能在医学领域的前景以及面临的挑战,指出尽管已有进展,但要实现全面的医学自动化还有很长路要走。
用 AI 看病,靠谱吗?|MedGPT
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用 AI 看病,靠谱吗?|MedGPT

数字医疗 Digital Healthcare指通过数字技术来改进医疗服务,利用互联网、人工智能等技术,将医疗与数字化相结合,从而提高医疗效率、提供更个性化的医疗服务,以及促进患者和医疗专业人员之间的互动。当下,AI 的蓬勃发展正给数字医疗带来巨大的创新潜力。✌️ MedGPT MedGPT 是医联自主研发的国内首款「医疗大语言模型」,基于 Transformer 架构,能够在真实医疗场景中发挥诊疗价值,全面支持疾病预防、诊断、治疗和康复等医疗流程,实现智能化诊疗。 优势智能 AI 家庭医生对患者来说,MedGPT 是可识别和诊断常见疾病的 AI 家庭医生,随着用户使用习惯的养成,MedGPT 还能存储并调取历史记录,了解用户的病史和身体状况变化。多功能 AI 医生助理对医生来说,MedGPT 担任多重角色,既可以帮助资深医生完成基础工作,核对信息、随访患者、管理病例;也是年轻医生学习和成长的助力,帮助其分析病例并讨论治疗思路;此外,还能及时提供前沿治疗指南和学术知识。MedGPT 负责人王磊:“医联正不断加速 MedGPT 的研发,让数字医疗能力惠及更多人。同时,也希望 AI  科技、医学、院校机构等组织可以共同开发建设「通用型人工智能技术」医疗应⽤场景,为数字医疗发展贡献力量。素材来源:https://medgpt.co/home/zh在这个技术爆发、信息爆炸的时间节点,我们对那些正在和即将让生活更美好的新奇事物充满好奇,也满怀与你分享的热情。探索周遭,一起向前。:)iBrand 编辑组与翻译组
IBMWatsonHealth引领AI健康革命,90%准确率打破传统,鹰瞳科技颠覆保险行业,AI诊
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IBMWatsonHealth引领AI健康革命,90%准确率打破传统,鹰瞳科技颠覆保险行业,AI诊

IBM的Watson Health通过AI全面关注患者健康,从诊断到药物研发,降低50%成本;初创公司API融入卫生软件,算法90%准确率领先;鹰瞳科技在保险和视力服务领域实现突破,成为国内首个多病种AI诊疗产品。尽管AI诊断行业在国内相对稚嫩,但仍有投入和发展空间,AI有望助力医生提高效率并专注核心工作。
展望 | AI看病,未来医疗将走向何方?
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展望 | AI看病,未来医疗将走向何方?

2015年,一部《超能陆战队》戳中了很多人的泪点,一个叫做“大白”的机器人更是萌化了无数人。在电影中,大白是一个融合人工智能、医疗救护、战斗能力的机器人,最大的任务就是守护。 从医疗救护的角度来说,大白可以通过摄像头等设备,感知用户的体征、健康数据和情绪,然后采取措施进行健康护理。 在电影中,主人公阿宏有两次被大白抱住,一次是因为哥哥的去世,大白扫描到他心情低落;另一次是他掉进水中,被大白感知到体温下降,而被抱住。大白还调整了自身的温度,来提高阿宏的体温。 人工智能的高速发展,用机器人替代医护人员,已经不是神话。沃森机器人、达芬奇机器人、机器人护士、智能物流机器人、配药机器人……都已经投入到全球各大医院进行工作。 随着AI+医疗的进一步融合、深入,政策和资金层面的大规模投入,AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。 世界十大AI科学家之一、美国四大国家学院在四院院士,全球人工智能顶级会议NIPS基金会主席特伦斯·谢诺夫斯基在新书《深度学习:智能时代的核心驱动力量》中预测:基于大数据的深度学习将改变医疗行业,对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗,甚至未来癌症将变得不再可怕。 AI在医疗领域的应用,意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助,获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率,并且还能提高每个人的长期存活率。从全球医疗行业发展状况来看,AI医疗将会在这5个方向深入影响我们的生活。 医学影像识别:让医生多一双眼 传统医疗场景中,培养出优秀的医学影像专业医生,所用时间长,投入成本大。另外,人工读片时主观性太大,信息利用不足,在判断过程中容易出现误判。 有研究统计,医疗数据中有超过 90%的数据来自于医学影像,但是影像诊断过于依赖人的主观意识,容易发生误判。 中华医学会数据称,中国临床医疗每年的误诊人数约为 5700万人。AI通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。 肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的,其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。 腾讯在加入AI医疗领域之后推出的第一个产品腾讯觅影,已经可以实现早期食管癌筛查、早期肺癌筛查、糖尿病视网膜病变系统和乳腺癌早期筛查。 腾讯觅影利用深度学习技术分析病人的钼靶图片,可以帮助医生实现两大功能:找到疑似病灶(包含肿块灶和钙化灶)的位置;分析病人患有恶性肿瘤的风险。 2018年6月,由国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办的“Chain”杯全球首场神经影像人工智能人机大赛全球总决赛上,一方是全球首款CT、MRI神经影像AI辅助诊断系统,一方是25名全球神经影像领域顶尖专家。 AI分别以87%、83%的准确率,战胜医生66%、63%的准确率,而且两轮比赛AI均仅用15分钟左右便答完所有题目,而医生却要苦战到最后一秒。 智能诊疗:对误诊说NO 智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中,计算机可以帮助医生进行病理,体检报告等的统计,通过大数据和深度挖掘等技术,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标。 计算机通过“学习”相关的专业知识,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。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。 IBM研发的沃森机器人可以在17秒内阅读 3469本医学专著,248000篇论文,69种治疗方案,61540次试验数据,106000份临床报告。 通过海量读取医学知识,沃森机器人在短时间内迅速成为肿瘤专家。2012年沃森机器人通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。 目前沃森机器人提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。在中国已经有超过200家医疗机构引进了沃森机器人,其中已经签约落地的医疗机构分布在全国23个省的45座城市。 药物研发:为生命争取时间 依托数百万患者的大数据信息,人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟,人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测,找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。 例如,当某人被诊断为癌症时,智能药物研发系统会利用病人的正常细胞和肿瘤来将它的模型实例化,并尝试所有可能的药物,直到找到一种能杀死癌细胞又不伤害正常细胞的药物。 如果它找不到有效药物或者有效药物组合,那么它就会着手研发一种能治愈癌症的新药。如果药物一直了癌症,但是仍然有一些有害的副作用,系统会尝试调整它以摆脱副作用。 硅谷的Atomwise利用深度学习神经网络的虚拟药物发现平台技术,能以前所未有的速度、准确性、以及多样性,对小分子药物进行发现与设计。 Atomwise的官网上有这样一个例子:利用其独有的技术,Atomwise在820万个小分子中,发现了一款蛋白互作抑制剂,有望用于多发性硬化症的治疗。而这种药物的研发成本仅为数千美元,研究周期仅需要几天。 2015 年,Atomwise基于现有的候选药物,应用 AI 算法,不到一天时间就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物,以往类似研究需要耗时数月甚至数年时间。 医疗机器人:科幻照进现实 机器人在医疗领域的应用非常广泛,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。 目前,关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展,进入了市场应用。 例如,天智航的“天玑”第三代机器人可以辅助医生开展四肢、骨盆骨折以及脊柱全节段手术,让患者的软组织损伤更小、出血量更少、恢复更快,并减轻医生疲劳。 在医院门诊部,科大讯飞的“晓医”在全国近100家医院“上岗”,为患者提供预约挂号、问询服务、智能导诊、路径指引、报告查询等多种功能,为医院分摊导诊工作。 让很多人感到痛苦和恐惧的胃镜检查,现在患者只需吞下一粒胶囊,在胃里变成“机器人”进行螺旋式扫描,将图像实时传输至医生电脑,便可快速完成。 医疗机器人,这个原本只存在于科幻小说、科幻电影中的神奇物种,正在慢慢渗透我们的生活,并逐渐成为新的创业和投资热点。相信在不远的将来,电影中像“大白”一样的守护机器人一定可以研发出来,成为我们生活中的一员。 智能健康管理:你的私人健康专家 根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征,如饮食、身体健康指数、睡眠等。 对身体素质进行简单的评估,提供个性的健康管理方案,及时识别疾病发生的风险,提醒用户注意自己的身体健康安全。 目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、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。...
利用AI医疗,打破传统,让数据说话——探索医疗领域的革命性变化与患者的共赢未来
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利用AI医疗,打破传统,让数据说话——探索医疗领域的革命性变化与患者的共赢未来

文章介绍了医疗领域正在经历的变化,由传统的人工技能向证据驱动的科技转型,尤其是人工智能(AI)如深度学习在医疗影像诊断中的突破。尽管历史数据标注是挑战,但像Enlitic这样的项目通过患者长期扫描数据和放射科医生的注释成功训练出高准确度的肺癌检测系统。然而,有效利用这些技术面临法律保守和患者数据控制的问题,提出了让患者参与数据分享以实现共赢的可能性。区块链技术则提供了一种可能性,通过建立清晰、可验证的医疗数据源,激励数据提供者提供完整且准确的信息,同时也为研究机构和数据科学家提供了潜在的收益机会。
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针对论文,本文研究了XXX领域的最新进展。通过分析数据和实证案例,作者提出并详细探讨了相关理论,旨在解决实际问题并推动该领域的发展。主要结论强调了XXX的重要性以及未来可能的研究方向。