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1.背景分析
人工智能是研究開發用于模擬和延伸人的智能的理論,方法,技術和應用系統的一項新技術科學,它的結構類似金字塔結構:上層是算法,中間是芯片,第三層是各種軟硬件平臺,最下面是應用。人工智能領域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達特茅斯大學校園的會議上正式使用了“人工智能”這個術語。之前的幾十年中,人們對人工智能開展了廣泛的研究,它作為計算機科學的一個分支,企圖通過挖掘智能的實質,生產出一種新的類似人類大腦而做出反應的智能機器,該技術的應用領域包括機器人,圖像識別,語言識別,自然語言處理,數據挖掘,模式識別和專家系統等。
隨著AI+醫療的進一步融合、深入,政策和資金層面的大規模投入,AI輔助技術也在多個醫療細分領域提供了幫助。未來,基于大數據的深度學習將改變醫療行業,對疾病提供更快速、準確的診斷和治療,將變得不再可怕。
2.應用前景
人工智能的飛速發展大大提高了醫療數據處理深度和效率。借助大數據分析和深度學習,以及計算機24h不知疲倦等運轉優勢,人工智能可以將醫療失誤降低40%左右。
人工智能未來將從醫院、醫生、醫藥、患者四個經營和服務主體出發,充分利用數據儲存和處理優勢,觸及醫療設施設備、診斷、手術、醫藥電商、掛號問診、醫生社區及工具、慢病管理及可穿戴設備等商業版塊,促進醫療服務行業的快速有效更替,為健康服務。
3.應用原理
根據人工智能的特點,在醫學領域中,凡是“重復性,有規律可循,可通過大數據計算出來的”都可被人工智能取代,因此醫療中一些重復性的工作或勞動,會優先被人工智能所替代,但人工智能的日期不會改變醫學專業的本質,也無法替代醫生的診療工作,很多醫學的本質,專業的東西,因為有人的思維,情感和個性化的需求,給病人的體驗是不一樣的。仿照,雖然機器讀片的速度和準確率超過醫生,但提供的治療方案單一,難以結合患者的個體情況,提供符合患者個性化需求的最佳治療方案。因此,探索人工智能在醫學領域應用的目標是:用人工智能來更好地呈現醫學專業,促進醫學學科的發展,而不靠設備,機器來替代醫學專業。
4.發展迅速的原因 4.1.醫療健康產業供需嚴重不平衡
由于醫療資源缺乏和效率不高,目前我國衛生行業存在“看病難、看病貴”問題,沒有辦法滿足人民群眾不斷增長的醫療需求。隨著中國人口老齡化趨勢下,疾病高發的數量日益增多,看病需求加大。但是受制于周期長、成本高等特點,培養更多的醫務人員“這杯遠水”解不了近渴。《2016 年中國衛生和計劃生育事業發展統計公報》顯示,醫院衛生技術人員數同比增長5.57%,低于診療人次 6.17%的增幅,供給跟不上需求的增加。而人工智能在醫療領域上的運用可以大大降低成本和提高效率,彌補醫療健康產業供需嚴重不平衡。
4.2.醫療領域有海量的大數據
國務院辦公廳 2016 年 6月發布 《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》,把生物學資源和醫療大數據作為國家的基礎戰略資源,納入了國家大數據戰略布局。據預計,醫療數據量到 2020 年將超過 40 萬億 GB,并且還在以驚人的速度迅速增長。但我國的醫療數據分散在各個醫療機構,利用效率低。并且絕大部分是非結構化數據,大大超出了傳統的數據計算處理能力。另外我國醫療數據分散在不同醫院機構,深度利用率不高。人工智能領域計算機視覺、機器學習、深度學習等技術突破,可以激活這座沉睡的數據金礦。
4.3.醫療行業特征和人工智能技術優勢高度吻合
醫療是一個知識、數據密集型的行業。在對失誤零容忍的前提下,極其依靠強大的知識儲備和處理分析能力進行診斷治療。
5.具體應用
人工智能在醫療領域的應用,意味著全世界的人都能得到更為普惠的醫療救助,獲得更好的診斷、更安全的微創手術、更短的等待時間和更低的感染率,并且還能提高每個人的長期存活率。從醫療行業發展狀況和人工智能的特點優勢來看,可以預想,未來人工智能在醫療領域將在至少以下5個方面影響我們的生活。
5.1.智能診療
智能診療就是將人工智能技術應用于疾病診療中,計算機可以幫助醫生進行病理,體檢報告等的統計,通過大數據和深度挖掘等技術,對病人的醫療數據進行分析和挖掘,自動識別病人的臨床變量和指標。計算機通過“學習”相關的專業知識,模擬醫生的思維和診斷推理,從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。
5.2.醫學影像智能識別