如何在醫療行業實施人工智能(AI)?

在科幻小説中,人工智能(AI)通常被描述為危害人類。斯坦利·庫布里克(Stanley Kubrick)執導的科幻鉅作《 2001:太空漫遊》發現HAL 9000殺死了其太空船員,而“終結者”系列則以人工智能為動力的機器崛起並與人類交戰。但是,人工智能在現實世界中的主要應用是醫學。

今天,我們來了解如何在醫學界實施AI!

什麼是機器學習?

機器學習是人工智能的一種實踐,它訓練系統來學習並迭代地改進系統,而無需其他編程。本質上,計算機程序會獲取數據,並且隨着時間的流逝,可能會通過經驗從信息中學習。使用訓練數據的樣本集,以便機器學習算法可以在沒有其他編程的情況下建立預測。

用於檢測和識別的機器學習

英國劍橋和倫敦帝國理工學院的研究創建了一種人工智能算法,該算法可以通過機器學習來檢測和識別腦部病變。

基於神經網絡的AI平台利用機器學習或預測分析。在引入了600多次CT掃描的樣本數據集後,這些數據具有不同種類和大小的腦部病變,然後該工具就能夠成功地識別出腦部病變。

這是一個非常整潔的應用程序,從理論上講,它可以允許更簡化的過程來識別醫療狀況。

但是,醫學上的人工智能遠不止於此。

斯坦福大學的研究發現,深度學習算法被證明可以像人類皮膚科醫生一樣準確地識別患者的皮膚癌。該項目是使用Google創建的算法構建的,該算法經過訓練可以識別1000多種不同類別中的100萬張圖像。接下來是創建皮膚癌數據集,該數據集可用於進一步訓練AI應用程序。

最終,皮膚癌數據集由超過120000個皮膚病變圖片組成,這些圖片顯示了2000多種不同的疾病。然後,在近400張圖片中測試了皮膚科醫生對癌變和非癌變異常的識別能力。令人印象深刻的是,AI算法能夠以與人類同行相同的準確性來識別皮膚癌。

人工智能在醫療保健方面的好處

人工智能可以應用於醫療目的,例如識別皮膚癌或腦部病變,開闢了幾種不同的可能性。

首先,有速度。與能夠在更短的時間內處理數據的機器學習算法相比,可能需要花費大量訓練的專業時間來分析醫學數據。還有擴展能力,因為AI在分析方面比人類快。這意味着,與醫學專業人員相比,人工智能的醫學應用可以在更短的時間內檢查更多的患者數據。

而且,由於AI分析平台可以帶來更好的家庭護理。隨着智能手機和移動設備的功能越來越強大,智能手機應用程序可能能夠診斷各種醫療狀況。

隨着遠程醫療和遠程醫療變得越來越普及,並且通過使用可穿戴設備使患者監控變得更加容易,預測分析可以識別出人類無法識別的各種細微變化。 AI的電子健康記錄(EHR)預測模型甚至能夠預測患者的疾病和治療過程。

當應用於藥物時,人工試圖增加而不是替代人類成分。例如,AI程序可以用作疾病識別的手段。然後,醫生可能會專注於治療,而不是花費大量時間進行診斷。預測分析可以帶來見識,並可用於預防保健。

AI醫生-醫學人工智能

可以出於醫療目的將人工智能投入實踐的方法有很多。可以訓練AI算法來識別不同的疾病。可以分析來自可穿戴設備的數據,人工智能平台可以監視實時數據中是否存在異常,或者出現可用於識別預防醫學風險因素的模式。

如果使用得當,AI可以用作醫療專業人員用來簡化其工作的各個組成部分的工具,從而將它們騰出來用於患者護理。

那麼,你如何看過AI在醫學上的應用,你看到人工智能在現實世界中使用的最主要領域是什麼?

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