AI医学真的在抢医生“饭碗”吗?
不会的,目前医学领域应用的AI只是对于一些男操作的手术有AI来主刀.像感冒发烧之类的小病没必要使用AI,虽然ai能通过各种指标来检查是什么病,不过还是需要从人身上提取样本才行,像血液,尿液等还是诸多不方便,所以ai只会抢主刀医生的饭碗,其他的问题不大.
医疗健康创业公司Babylon Health已经表示,其人工智能(AI)能够像医生一样准确地诊断医疗状况,但医生表示这些要求“可疑”。
Babylon创造了一个聊天机器人,可以让你和一个能解释症状的人工智能交谈,并告诉一个人问题是什么。然而,这不是官方的医疗诊断。这家英国公司在英国皇家全科医师学院(RCGP)设置的官方考试中提供了聊天问题,RRCGP是英国和海外家庭医生的会员组织,任何在英国执业的医生都必须通过此考试。这个测试不公开,因此Babylon使用以前考试中的问题来测试它的聊天机器人的诊断技能。根据Bablyon的说法,过去五年里,现实生活中医生的平均和格分数为72%,然而,AI的得分是82%。Bablyon的首席执行官阿里帕萨在一份声明中表示测试结果表明AI增强型卫生服务可以减轻全球卫生保健系统的负担,而Babylon的使命是将便捷和负担得起的健康服务交给地球上每个人的手中。
但是RCGP对巴比伦的一些说法提出了质疑,表示技术支持医生提供尽可能最好的病人护理的潜力是非常棒的,但在一天结束时,计算机是计算机,全科医生是训练有素的医疗专业人员:两者不能相提并论,前者可能支持,但决不会取代后者,没有任何应用程序或算法可以做GP的功能。这个组织认为Babylon使用的测试仅用于修订目的,并不代表实际考试中使用的全部问题和标准。
Babylon目前与英国国家卫生服务局(NHS)合作开发名为GP手头的产品。它允许人们通过智能手机上的视频电话与医生预约咨询。
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人工智能在医疗中有哪些应用?
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。
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。未来,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,将变得不再可怕。
人工智能在医疗领域的应用,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。从医疗行业发展状况和人工智能的特点优势来看,可以预想,未来人工智能在医疗领域将在至少以下5个方面影响我们的生活。
1、智能诊疗
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。
2、医学影像智能识别
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。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。
3、医疗机器人
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。
4、药物智能研发
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。
5、智能健康管理
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。
人工智能技术逐渐被广泛运用于医学领域,通过对海量数据进行深度学习,人工智能已经能够在很多领域辅助医生进行疾病的诊断和作出医疗决策,并起着越来越强大的作用。
人工智能对耳鼻咽喉科头领肿瘤的诊疗意义巨大。通过对甲状腺癌图像进行独立的分类判断,与富有经验超声医生相比,其人工智能模型在鉴别甲状腺癌方面显示出与人相似的敏感性和更高的特异性。鼻咽癌是头颈部发病相对较高的恶性肿瘤,治疗主要为放疗,精确的靶区划定是治愈疾病、减少复发和放疗并发症的关键,利用人工智能技术辅助进行靶区的划定,其结果均认为人工智能能够实现对靶区的精准划定。对鼻咽癌周围重要解剖结构的分割是有效规划鼻咽癌放射治疗的关键一步,基于CT图像,训练自动检测和分割的人工智能系统,其创建的人工智能系统可以精确地对 CT图像中的重要解剖结构进行自动检测和分割,从而达到鼻咽癌的精准治疗。
人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。例如MAXHUB智能会议平板同时支持windows系统和安卓系统双系统,为运行各类医疗程序软件提供了平台,让远程医疗会议,远程医疗问诊,远程手术成为了可能,并且对智慧医院和智慧病房也做了相应探索。2020年MAXHUB会亮相广州国际建筑电气技术及智能家居展览会,有兴趣的话可以去现场一探究竟!现在去官方公众号“广州国际建筑电气技术展览会”还能免费报名参加哦,展会举办时间是2020年9月30日-10月3日,地点是中国进出口商品交易会展馆,可以趁着国庆假期去广州游玩,顺便看展哦。
AI医疗是否是下一个风口?为什么?
现在来讲,其实AI医疗已经处在风口上了,而对于下一个可能的新的风口,亿欧智库研究院院长由天宇在作客《AI时刻》时给出了这样的回答:
通过数据分析,目前来讲,有五大领域、十二个子行业的非公医疗的发展态势呈现出较为明显的增长趋势,从当前表现来看,其中,独立的体检中心和口腔诊所这两个领域已经比较成熟,全科诊所类、第三方的检验中心和独立影像中心,处于正在快速地发展的过程中。
人工智能在医疗领域的发展前景?
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。
ai在医疗行业的发展前景?
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。
人工智能在医疗行业的发展前景非常广阔。可以帮助医生进行快速而准确的诊断,提高疾病的早期检测率和治疗效果。
AI还可以通过分析大量的医疗数据,提供个性化的治疗方案和预测疾病风险。此外,AI还可以在手术中提供辅助,提高手术的精确性和安全性。随着技术的不断进步,人工智能在医疗行业的应用将会越来越广泛,为患者提供更好的医疗服务。
ai在医学领域的现状?
AI 在医学领域的应用越来越广泛,以下是其现状的一些方面:
1. 医学影像诊断:AI 在医学影像诊断方面已经取得了很大的进展。例如,基于深度学习的算法可以帮助医生更准确地识别图像中的异常,从而提高诊断的准确性。
2. 药物研发:AI 可以帮助药物研发人员更快、更有效地筛选药物靶点,设计新的药物分子,并预测药物的疗效和安全性。
3. 病理诊断:AI 可以通过学习大量的病理样本数据,帮助病理医生更准确地诊断疾病。
4. 健康管理:AI 可以帮助健康管理人员更好地监测和管理患者的健康状况,例如通过分析患者的电子病历数据,预测患者的病情发展趋势,并给出相应的健康建议。
5. 医疗机器人:AI 可以帮助开发医疗机器人,例如手术机器人、康复机器人等,提高医疗过程的精度和效率。
尽管 AI 在医学领域的应用前景广阔,但也存在一些挑战和限制,例如数据质量和标准化、隐私和安全等问题。同时,AI 技术在医学领域的应用仍需要更多的研究和验证,以确保其准确性和安全性。