人工智慧和健康產業

Ⅰ 人工智慧對於醫療行業究竟起到怎樣的作用

人工智慧助力輔助診斷
事實上，國外早已有科學家和醫生正在利用人工智慧來從海量數據，比如電子健康記錄、影像診斷、處方、基因組分析、保險記錄甚至是可穿戴設備所產生的數據中來提取有用信息，來為特定的一類人群而不是特定疾病來制定合理的衛生保健計劃。最為知名的當屬IBM的「Waston」醫生。
人的大腦的記憶容量和時間是有限的，難以記住並理解日新月異的醫學研究論文和上萬種疾病。但人工智慧不同，它可以通過深度學習技術，可以不間斷從大量醫學書籍、電子病歷等完善自己。然後通過認知分析技術，憑借從各種渠道搜集的海量數據，迅速給出「意見」，指導醫生做出診斷和治療決策，並且不會因為人的各情緒導致缺診或誤診，同時患者能夠更快速地獲得醫療服務，而醫療機構也可節省成本。

對於醫生來說，通過人工智慧可以輔助診斷，減少篩選對比病例的時間，為患者制定準確的治療方案；對於患者來說，可以更快速的完成健康檢查，獲得更為精準的診斷建議，節省大量的時間、金錢成本；對於醫療來講，深度學習可以提高准備效率，同進系統性降低醫療成本。
基因分析和精準醫療
當然，人工智慧不僅僅只在輔助診療方面發光發熱，它在基因分析和精準醫療方面更能展現自己的優勢。
精準醫療要想實現精準一定是建立在數據之上的，主要的是基因數據。對於很多疾病，尤其是罕見病來說，找到基因上微小的變化就很可能找到了解決問題的鑰匙，但這同樣也意味著巨大的計算量。在沒有深度學習之前，這幾乎是不可想像的，但隨著深度學習的出現，像IBM Waston、Google大腦、網路大腦這些應用深度學習的計算處理系統，他們能夠不斷的通過已有數據進行訓練，在「黑盒」中得出規則，並完成一些罕見病的早發現、早診斷。

人工智慧的計算能力還有效地推動更多精準治療新葯的出現，讓我們攻克現有的一些疑難雜症，比如癌症、艾滋病等一些當前醫療水平較難處理的疾病。在美國像AtomWise、Flatiron Health等公司已經在嘗試這方面的創新。
人工智慧仍然代替不了醫生
雖然人工智慧在醫學領域的應用越來越廣泛，但人工智慧終究不能代替醫生。
人工智慧這項技術，其最大的作用在於整合海量的信息，從之篩選出有價值的數據，是作為醫生診斷的輔助。而到真正的治療階段，則更多需要醫生對患者面對面的溝通、交流，來確定合適的治療方案。而患者也更需要醫生親切的關懷，是有血有肉的交流方式，而不是機器冷冰冰的問答。

Ⅱ 醫學人工智慧對醫療健康行業究竟起到什麼作用

通過DT技術，破譯人類疾病。

Ⅲ 人工智慧對醫療行業的作用大嗎對安翰可以有什麼影響嗎

目前看來影響並不是很大，但是隨著科技進步，應該會有更大的影響

Ⅳ 人工智慧AI 在數字醫療健康領域中,已經應用於哪三方面的領域

現在的人工智慧al大的數字醫療健康領域中已經贏了三個方面，這三個方面我們大家還是挺喜歡的，並且我們使用的時候也會更加方便了。

Ⅳ 人工智慧在醫療健康領域帶來了什麼不一樣

工作壓力就會大大降低。醫生工作的難度在於掌握特定患者的個人信息。重要的關鍵專信屬息常常淹沒於大量的數據當中，醫生根本沒有時間（可能要一年）在茫茫信息中篩選出他們想要的。利用大數據來創建特定的醫療方案、控制傳染.
健康領域與人工智慧結合，最簡單的聯想自然是數據管理。收集、存儲、同構並跟蹤它的來源，這些著實會對現有的健康系統帶來顛覆。
為醫生提供基於數據支持的診療計劃。通過對病歷中結構化或非結構化的數據及報告進行整理，得以結合病人的資料及臨床專業知識，制定出病人所適合的治療計劃。
系統能夠基於用戶以往的病史以及常識性的醫學資料，根據用戶與在線人工智慧系統對話時所列舉的症狀，給出初步的診斷結果和具體的應對措施。此外，系統還能提醒用戶定時服葯，並實時監測用戶的身體狀況。這樣的解決方式能夠將病人就診的時間縮短數倍，還能節約用戶去醫院等待就診的時間，實現醫患資源的合理配置。