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在医学中如何应用人工智能？
对于该问题，经济观察报记者温淑萍认为：互联网医疗是通过互联网改变医疗运作模式，以模式创新为主要形式，仅对供需匹配的过程进行优化。除BAT外还有数十家AI医疗细分企业投入到研发与实践中，企业们的切入点主要是诊疗服务、咨询服务、信息服务，但是都没有真正触及医疗诊断的核心问题，比如怎么提高诊断效率，提高诊断的准确性。
最早投身AI医疗的是IBM，并且已取得了临床实践的经验。“沃森肿瘤”是根据沃森系统的询问、确认步骤、各种输入的参数给予多种治疗方案，第一位是绿色，即推荐首选的；橘黄色是供参考方案，相对于绿色治疗方案，资料效果和副作用都会提高；粉色为不推荐，即对患者健康不利，并发症和副作用大幅提升。沃森肿瘤提供治疗方案的时间短、信息广、案例多，在优先推荐的同步放化疗方案中还列示了疗程、最高的生存率、不良药物反及发生概率，包括药物禁忌症和具体用药剂量等。沃森肿瘤通过发挥在逻辑、推理、认知方法的优势，帮助医生提高诊疗水平，成为医生伙伴。
除了IBM沃森这个案例外，BAT也加速医疗AI布局。2016年，腾讯投资碳云智能并成立人工智能实验室；2017年，腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断；2017年7月，阿里发布“DoctorYou”AI系统，主攻方向是医学影像诊断领域。
除此之外，一些细分领域的AI医疗企业在BAT加码AI医疗之前就已经深耕多年，如云知声、科大讯飞、惠医惠影等，例如云知声侧重语音、音像领域，同时擅长门诊、手术、影像多场景电子病例采集；科大讯飞语音平台逐渐切入医门诊语音电子病例采集方面。
医学影像学会不会被人工智能取代呢？
我在人工智能公司做AI深度学习与训练也有几个年头了，接触过几家国内排名靠前的AI医疗公司，谈谈个人的看法。
现在很多AI医疗公司都在和全国很牛的三甲医院合作，不可否认做出了很多辅助诊断的产品，效果也很好。前几年在北京还举办了神经系统疾病与全国杰出医生的PK的比赛，直播我也全程观看了，当时看完不寒而栗，结果可想而知，虽然结果AI很牛，中间所有的细节我们并不了解，他能解决神经方面所有的疾病吗，怎么可能！现在人工智能辅助诊断系统在很多医院已经应用了，比如肺结节的筛查，找出肺结节AI优势明显，省了医生很多力气，但是找出来的都是结节吗，结节描述的准吗，AI给出的预测和指导对吗？
就目前效果来看，在医生眼里AI还是个孩子。我训练过这个孩子，训练之不易深有体会，想要取代医生哪有那么容易。人体解剖复杂，不确定因素很多，临床病史、扫描质量、患者配合都是AI的考验，不是你砸几亿美元就能解决的，很多不确定因素AI解决不了，必须人为参与。
个人观点：AI不会也不应该取代放射科医生，但是可以大大的减轻影像医生的工作量，减轻医生的工作负担，未来放射科需要的人也必将是更高精尖的人才。
影像组学与人工智能的区别
影像组学和人工智能的区别在于影像组学是人工智能在医学影像诊断中的成功应用。
基于人工智能在医学影像诊断中的成功应用，使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等，从而形成影像组学。
医学影像ai是什么意思
医学影像AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是指利用人工智能技术对医学影像数据进行分析、诊断和辅助治疗的一种应用。通过深度学习、机器学习等技术，AI可以帮助医生更准确地识别和定位病变，提高诊断的准确性和效率。医学影像AI可以应用于多种医学影像领域，如X光、CT、MRI、超声等。
医学影像AI的主要应用包括：
1.辅助诊断：AI算法可以分析医学影像数据，自动识别和定位病变，为医生提供诊断参考。这有助于减少医生的漏诊率和误诊率，提高诊断的准确性。
2.量化评估：AI算法可以量化评估病变的大小、形状、密度等特征，为医生提供更客观、量化的评估结果，有助于制定更合理的治疗方案。
3.影像分割：AI算法可以对医学影像数据进行分割和重建，有助于医生更清晰地观察病变特征，提高诊断的准确性。
4.智能辅助：AI算法可以根据医生的诊断需求，自动调整图像的窗宽、窗位等参数，为医生提供更合适的影像显示。
5.个性化治疗：AI算法可以分析患者的影像数据和临床资料，为医生提供个性化治疗建议，有助于提高治疗效果。
医学影像AI在医学领域的应用前景广阔，但仍面临一些挑战，如数据质量、算法准确性、法规伦理等问题。随着技术的不断发展，医学影像AI有望为医疗服务带来更多创新和改进。在进行任何操作之前，请务必遵循相关法规和安全措施。如有需要，请联系专业医务人员进行咨询和指导。在进行任何操作之前，请务必遵循安全操作规程。
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