大家好，今天来为大家分享医疗人工智能 视频的一些知识点，和医疗人工智能视频的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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“AI人工智能+医疗”，医疗资源严重短缺吐槽点为何多？
你可能说的是辅助医疗，但是我可以很负责的和您说，国家命令禁止；这样的智能+医疗产品全球都不成熟的，所以目前根本没有产品可言，估计非要找应用的话，就是一元直播手术的，但是这个对行医资质要求很高的医生才能有权限观看，而且不是所有的医院都能看的，希望对您有帮助；
医疗行业未来会被人工智能替代到什么程度？
可以先看个帖子：https://blog.csdn.net/Emptyset110/article/details/46811505
看完你就知道，从概率论来看，现代医学诊断有多不靠谱。同样能看出来的是，想要做到靠谱，到底有多难。这还只是理论要求，还不包括实际困难。
值得欣慰的是现代医学还是极大改善了人类的生存率。
人类在诊断这个领域表现不良，不代表机器就能适应良好，还是要看诊断失误的根本原因是什么。
现代西医治病喜欢用化验指标，很好地摒弃了诊断过程中数据的不确定，让更多的症状量化。但是这种程度还是很低的，所以有经验的老专家还是很有价值。
未来，在更多的症状量化，更多的指标被可穿戴设备的日常监测所代替，人类身体表征诊断，可能会成为一个随身随时发动的功能，诊断变成一种趋势监控，去医院看病可能完全不需要了。
就算去了，几万个指标连续一个月的变化趋势，也不是人类可以胜任的工作。人工诊断可能会彻底退出历史舞台。
诊室医生，药房医生，放射科医生，甚至外科医生，很多工种都会几乎全部被取代。如果技术设备成本足够低，可能小规模的医院都会消失。
人工智能的发展如何影响医学？
人工智能已经开始对医学产生影响，但是和很多影响人类的技术一样，都是从终端用户看不到的地方开始产生影响，然后经历一段时期的普及难题，最终无处不在。
我们都知道，医生非常依赖自己的经验，以及通过论文会议等渠道去和同行切磋，那么疾病的诊断就非常考验医生的判断力。除了诊断水平的不足导致的误诊以外，症状本身就可能会代表很多种疾病，而医生难以在时间做出准确判断。考虑到国内医生普遍工作强度过大，疲惫和时间压力也会影响医生的判断力。
实际上人工智能已经尝试做辅助诊断了，人工智能的加入会让医生拥有更强大的诊断能力。医生做出初步判断后，将病人症状以及检查结果输入临床决策支持系统，在很短的时间中就会得到可能的诊断结果。这时医生再做进一步诊断，可以大大降低误诊和不当治疗的发生几率。医生的经验配上一个不会疲惫的系统，会对疾病，特别是罕见病的诊断体现出强大的优势。
现代医学大量依赖影像学的辅助，人工智能还能体现出处理能力的优势。优秀的影像学医生难以培养，更要命的是医生每天的精力有限不可能认真的读每一个片子。有了人工智能，可以将检测图像上传到系统中，由机器替代医生做基础的读片工作。这样出报告的准确率提高、效率也提升，影像学的医生可以把宝贵的精力用在重要报告的解读当中。
上面仅仅是举出两个具体应用的小例子，实际上人工智能已经在医学的各个领域中尝试身手。遗憾的是，目前人工智能和医学的结合依然很初级，而且医生们也并非各个都乐意使用辅助决策的系统。好在人工智能会有成长的机会，会越来越被医学界所认可。
医生会被取代吗？这样的话题很多，技术的发展当然会让一部分人失业，但是乐于进取和吸纳新东西的人群总是能和新技术结成伙伴关系。同时也别忘了，人工智能对于打破地区间医疗水平的不平衡可能是一个重要的解决方案。在遇见的未来中，人工智能的身影一定会出现在医学的方方面面。
国内外巨头纷纷布局，人工智能将如何在医疗行业中谋求发展？
在医学领域中，凡是“重复性，有规律可循，可通过大数据计算出来的”都可被人工智能取代，因此医疗中一些重复性的工作或劳动，会优先被人工智能所替代，但人工智能的引入不会改变医学专业的本质，也无法替代医生的诊疗工作，很多医学的本质、专业的东西，因为有人的思维、情感和个性化的需求，给病人的体验是不一样的。
人工智能在医疗领域的发展，以我个人的了解，主要在一下几个方面：
1.智能老龄护理智能老龄护理人工智能技术的突破，能够逐步实现以居家为基础、社区为依托、医疗机构为补充的养老服务体系。人工智能可以协助老年人完成日常事务，监测老人行为与健康状况等。
2.智能病房构建传统的病房只是医护人员为病人提供医疗服务的场所，由于医疗资源的紧缺，医护人员的工作负荷较大，病人的住院体验也较差。为了解决这一问题，美英等过已开始建设智能病房，这些智能病房的构建旨在通过更深层次、灵活、个性化的反应性护理来提升病人的住院体验，降低医护人员的工作负荷。
3.危险预警识别机器对数据的分析、整合和开发，对于各类疾病及其治疗中的危险信号识别有着快速精准的判断，能够避免一些严重的后果或并发症。例如，英国Moorfields眼科医院与谷歌DeepMind长期合作开发出了一套能识别视觉疾病的机器学习系统Streams，该程序能够早期筛查导致视力丧失的两大疾病：糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。
4.协助疾病诊断20世纪80年代中期，JudeaPearl的形式论使得贝叶斯网络在计算机上流行，从那时起，人工智能开始在临床诊断问题上进行探索和实施。随着神经网络技术在医学专家系统中的新崛起，人工智能在医学诊断中的应用进入黄金时代。在医学图像和声音识别方面，日本三菱机电研究所研制的“人工网膜基片”能快速准确地识别数量极大的医学图像信息。在医学诊断方面，Topalovic等开发了一套机器学习框架，它模拟人脑的认知来分析复杂的医学数据，自动解读肺功能测试和计算机断层扫描结果，从而诊断多数常见的阻塞性肺疾病，例如慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、肺间质病等，一般准确率为68%。这一技术的成功应用得益于机器学习，因其具有更高速、广阔的空间，能辅助医生提供更快、更准确的诊断。
5.协助疾病治疗人工智能虽不能替代医生诊疗，但对于疾病治疗的辅助作用也是不容小觑的，它在治疗过程中担当起监测效果、依从性、副作用的角色，保证了治疗的最优效果和最低风险。
6.癌症管理--肿瘤有机芯片与人工智能的结合癌症是全球第二大死亡原因，每年癌症导致死亡的人数约在1300万人，预计到2030年全球新增癌症病人2200万人。癌症的治疗在医学上一直是个棘手的问题。随着人工智能的发展，研究者开发了一种由生物细胞构成的微型有机芯片，该芯片在一个时间、空间可控的微环境下模拟不同类型的肿瘤细胞，试图用来研究肿瘤的病理学、发生发展过程及不同肿瘤细胞对各种化学药物制剂的反应和敏感性。
随着机器学习、人工神经网络、自然语言处理、计算机视觉的发展，人工智能在医疗领域的发展还将不断扩大。
文章到此结束，如果本次分享的医疗人工智能 视频和医疗人工智能视频的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！