大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能病理行业分析的问题，以及和人工智能 疾病的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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人工智能在医疗产业如何实现创意发展？
医学图像的计算机辅助诊断已经成为人工智能应用领域的研究热点。主要包括①C丅检查的图像，如人脑CT图像，肺部CT图象，心脏冠状动脉CT图像等。主要采用多层螺旋CT的人工智能自动触发扫描技术。计算机对图像数据进行分析计算和处理，以诊断病变状况。②B超(彩超)，采集内脏肝，心脏动脉的数据。进入计算计进行处理分析，以便诊断病情。③A超和B超对眼睛图像成形，进入计算机处理从而确定病情。④内镜检查。如胃，肠，食道检查，医生都是靠肉眼观察图像来确定病情。
如果要创意主要有两个方面。①内镜检查时医生戴上AR眼镜，能够帮助医观察更深入，能够看到肉眼看不到状态，更精确提高诊断效果。②不管CT或A/B超检查都是靠传感器和扫描技术，开发高精度传感器是人工智能的瓶颈。③现国外采用CT心理咨询。把各种情绪，状态，历史，行为等等信息进入计算机和神经网络技术进行计算和处理，以辅助诊断心理疾病。③对病理切片检查采用人工智能技术，以更短时间提出检查报告。本人所考虑的只能提供参考。
有人说，随着人工智能的发展，医生这个职业也会消失，你怎么看？
如果用一句话总结，我认为：人工智能不会取代医生，但是会很大程度的改变他们的工作方式。
假设一个人得到了重症，那么他希望的是一个能握住他的温暖的手，而不是一个冷冰冰的电脑。
因此AI取代医生的说法不仅有悖于医生实际工作的复杂性，而且这种立场未能意识到人性化的必要性。在这种改变生活的时刻，心理的关心至关重要。你与医生之间的人际关系水平将直接影响您的感觉。
很多人都会有这种感觉，当你排了大半天的队，终于坐到医生的面去倾诉自己的病情时候，会觉得病已经好了一半。
但是，另一方面，我们相信人类医生会永远陪在那里，并不能表示医生的工作没有改变的必要。
医生基本上要做三件事：诊断（我出了什么问题？），治疗（有什么计划？）和预后（好转需要多长时间？）。
这三个核心任务正在由采用机器学习，深度学习，自然语言处理和时间序列预测的AI系统逐步执行。
同其他许多场景一样，比如零售服务，不会有AI系统一次性解决所有问题。
但是，基于AI的自动系统正在为病人诊断赢得黄金时间：比如识别异常胸部X光检查，诊断儿科常见病，病理分析淋巴结滑动，对早期检测的眼病和评估精神健康。
这样的AI辅助过程已经进行了数年，尽管在特定研究方面有很多争论，但从最新的文献综述中可以明显看出几点：
?人工智能技术每天变得越来越准确。人类专家没有。
?AI将能够清楚地解释其结果。
?人工智能可能是向全球超过60亿每天收入低于32美元的人们提供一流医疗保健的唯一途径。
（关注我心情好）
人工智能取代人类感想
我们知道，人工智能是人类创造的，其目的是为人类服务，用来提高工作效率。人工智能依托大数据以及本身很强的逻辑与计算能力，可以胜任很多繁琐的工作，使人类从枯燥乏味的工作中解脱出来。
如果比知识存储量、计算速度，那么人类肯定比不了人工智能，但如果比创造力、灵感，人工智能根本无法与人类相比。
人工智能在医疗中有哪些应用？
这是一个好问题，我结合我们智慧医疗课题组的科研开展情况来回答一下。
首先，人工智能技术在医疗场景的应用正在不断拓展，多年来我一直在智慧医疗组持续投入了较大的精力和资源，陆续开展了辅助诊疗、智慧诊疗分析、智慧随访、互联网医院等课题和项目，其中多个课题项目都是跟医院联合开展的，也得到了具体应用。
前些年人工智能技术在医院领域的应用大部分是基于医学图像、问诊记录、随访记录、用药记录等数据展开的，围绕辅助医生诊疗这个目的来开展创新研发，在这些领域也确实取得了一定的效果，但是很多医生对于这些基于机器学习算法得出的结果并不信任，导致在实际问诊场景下，并不会去使用这些系统。
还有一个问题要考虑到，那就是国内大型医院门诊的接诊数量是非常大的，医生需要在很短的时间内做出判断，使用人工智能产品反而会影响接诊的效率，也会让患者产生一些顾虑，所以我们早期研发的一些用于门诊的辅助诊疗产品并没有在门诊使用，实际情况是用在了年轻医生的培训和考核当中。
近两年我们的重点放在了三个方面，其一是用人工智能技术来做新药物的研发，其二是研发深度参与治疗过程的人工智能产品，其三是研发偏向患者端的智慧型产品。
药物研发的成本是非常高的，借助于人工智能技术可以在一定程度上提升研发的效率，同时可以降低研发成本，而且我们也计划把中药研发列入到我们的优先位置上，虽然难度非常大，但是我相信这个方向是有前景的。
目前人工智能技术参与具体治疗过程的研究是一个热点，相信未来会有大量的手术机器人会投入运用，我们目前虽然研发的产品还主要集中在病灶目标锁定上，但是也正在考虑进一步参与到手术实施过程中，当然这还需要与其他团队开展合作。
早期的很多智能化产品会把目标锁定到医院场景下，实际上患者日常的健康管理是一个更大的空间，很多患者从医院走出去之后，依然需要在非医院场景下开展自助式的治疗，这就给人工智能产品带来了应用空间。
比如针对于口腔健康管理问题，我们可以开发一款随身携带的小机器人来实施精准用药，未来也计划把软体机器人应用在这个领域。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
关于人工智能病理行业分析和人工智能 疾病的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。