如何在医疗行业实施人工智能（AI）？

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在科幻小说中，人工智能通常被描述为伤害人类。斯坦利库布里克的科幻杰作《2001:泰·空漫游》发现，hal9000杀死了他的泰·空机组人员，而“终结者”系列由人工智能驱动的机器奋起与人类战斗。然而，人工智能在现实世界中的主要应用是医学。

今天，我们将学习如何在医学领域实现人工智能！

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一种实践，它训练系统学习并迭代地改进系统，而无需其他编程。本质上，计算机程序获取数据，随着时间的推移，它们可以通过经验从信息中学习。使用训练数据的样本集，以便机器学习算法可以在没有其他编程的情况下构建预测。

用于检测和识别的机器学习

剑桥大学和伦敦帝国理工学院的研究人员发明了一种人工智能算法，可以通过机器学习来检测和识别脑部病变。

基于神经网络的人工智能平台使用机器学习或预测分析。在引入600多个ct扫描样本数据集后，这些数据具有不同种类和大小的脑部病变，然后该工具可以成功地识别脑部病变。

这是一个非常简洁的应用程序，理论上，它可以允许一个更简单的过程来识别医疗条件。

然而，医学人工智能远远不止于此。

斯坦福大学的研究发现，深度学习算法已被证明在识别患者的皮肤癌方面与人类皮肤科医生一样准确。该项目是使用谷歌创建的算法构建的，该算法已经被训练成识别1000多个不同类别的100万幅图像。下一步是创建一个皮肤癌数据集，可以用来进一步训练人工智能应用程序。

最后，皮肤癌数据集由超过120，000张皮肤损伤图片组成，这些图片显示了超过2，000种不同的疾病。然后，在近400张照片中测试了皮肤科医生对癌性和非癌性异常的识别能力。令人印象深刻的是，人工智能算法能够以与人类同类相同的精确度识别皮肤癌。

人工智能在医疗保健中的优势

人工智能可以应用于医学目的，如识别皮肤癌或脑部病变，开辟了几种不同的可能性。

首先是速度。与能够在较短时间内处理数据的机器学习算法相比，分析医学数据可能需要大量的专业训练时间。还有扩展的能力，因为人工智能在分析方面比人类更快。这意味着与医学专业人员相比，人工智能的医学应用可以在更短的时间内检查更多的患者数据。

此外，人工智能分析平台可以带来更好的家庭护理。随着智能手机和移动设备的能力不断增强，智能手机应用程序可能能够诊断各种医疗状况。

随着远程医疗和远程医疗的日益普及，以及通过使用可穿戴设备使患者监护变得更加容易，预测分析可以识别人类无法识别的各种细微变化。ai的电子健康档案(ehr)预测模型甚至可以预测病人的疾病和治疗过程。

当应用于药物时，人工尝试增加，而不是取代人类成分。例如，人工智能程序可以作为疾病识别的一种手段。然后，医生可能会专注于治疗，而不是花费大量时间进行诊断。预测分析可以带来洞察力，并可用于预防性保健。

人工智能医生-医学人工智能

有许多方法可以将人工智能应用于医疗目的。人工智能算法可以用来识别不同的疾病。来自可穿戴设备的数据可以被分析，人工智能平台可以监控实时数据或模式中是否存在异常，这些数据或模式可用于识别预防性医疗风险因素。

如果使用得当，人工智能可以作为医疗专业人员的一种工具，简化他们工作的各个组成部分，从而使他们腾出时间来照顾病人。

那么，你如何看待人工智能在医学上的应用，以及人工智能在现实世界中的主要领域是什么？