大家好，人工智能 药物挖掘相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能药物挖掘也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能 药物挖掘和人工智能药物挖掘的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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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。
人工智能的发展如何影响医学？
在医学领域，人工智能已经足以成为医生的诊断小助手。脑卒中的救治就是人工智能辅助诊断的有效应用之一：
45岁的王大成是一名社区工作人员。一天，他出现左手活动不灵的症状并逐渐加重，但是他没有在意，依然坚守岗位。在夜班执勤过程中突发瘫痪，被交接班的同事发现，紧急送到吉林大学第一医院，进入脑卒中绿色通道救治。初步查体后，医生判断王大成发病时间较长，需要尽快救治。
在这个过程中，人工智能参与进来，辅助医生3分钟内完成影像数据分析，多学科一体化得出治疗方案对病人进行机械取栓手术，用最大努力把患者从终身瘫痪和死亡边缘拉了回来。依靠绿色通道、平台技术的支撑，他们打赢了这场“生命争夺战”。
3分钟！与时间赛跑，人工智能参与“生命借力”
脑卒中的救治，是一场与时间的赛跑，脑卒中患者救治每延误一分钟，就会有190万个脑细胞受损，因此，脑卒中的救治有非常严格的时间窗。要在窗口期之内必须做出一个治疗方案，这对相当一部分医生来说，并非易事。特别是患者发病6小时以后，其脑组织大部分区域遭到破坏，而基层医生诊断能力不足，加上临床缺乏可靠准确的自动化评估工具，无法精准识别患者的核心梗死区以及无法判断出还可以挽救的脑组织区域，很多脑卒中的病例诊断时间可能达到100分钟，导致治疗率迟迟无法提高。从2015年至今，我国急性脑梗死再灌注治疗率远低于欧美国家水平，发病4.5小时内且没有禁忌症的急性脑梗死患者静脉溶栓的实际执行率只有22.9%。
浪潮和元脑左手伙伴开发的人工智能医学影像辅助系统应用于脑卒中，可能会改变这一局面。通常脑卒中诊断给影像科的时间仅有15-20分钟，该系统可以精确完成梗死病灶的检出，并根据不同的医疗需求完成血供区域、分水岭区域和结构区域的自动化、智能化、快速分割，从而实现梗死病灶的快速定性和定量分析，多重区域同步分割模型的准确率达到97.5%，能够在3分钟内提供参考诊断报告。
先进医疗下沉人工智能让更多人受益
我国是卒中大国，每年新发卒中病人超过300万[1]。在我国医院收治的神经系统疾病患者中，卒中患者占比高达66.5%[2]。病人面临着健康威胁，医生也面临着难题。
脑卒中诊断治疗是技术，更是经验。培养一个高资质的脑卒中医生往往需要10年时间。我国幅员辽阔，医疗发展水平地域差距较大，这样的医生往往集中于发达地区的三甲医院，广大的边缘地区医生水平、经验都亟待提高，这也是我国脑卒中治疗情况不理想的直接原因。
人工智能医学影像辅助系统的出现，正在改善这一现状。脑卒中的详细诊断主要依靠影像，人工智能医学影像辅助系统完全可以把最好的医生诊断经验固化为算法和解决方案，用“设备下乡”的方式来解决基层医疗机构的脑卒中诊断问题，相比于医生下乡，无论可行性、效率，都高得多。
现代科技为医疗均等化的实现开辟了新途径。
AI医疗，算力、算法、数据缺一不可
在王大成案例中所使用的人工智能辅助分析医疗产品，基于神经病学研究和治疗全球领先医院的上万例临床影像数据训练而成。医院不仅拥有海量的临床影像数据，而且治疗水平也极高，我国脑卒中再灌注治疗复发率为25%，国际水平为7%，该医院的治疗复发率远低于国际水平。
人工智能模型深度学习医院资深临床专家的诊疗技术，支持多模态影像自动分析，包括CTA(CT血管成像)/CTP(CT灌注成像)分析、核磁分析等，满足不同等级医院的设备条件需求，能辅助临床医生做出更好的治疗决策。
数据、算法两大维度已发力，但如果没有强劲的“动力”带动二者运转也无法做到高效。浪潮智慧算力为AI真正实现医疗辅助提供了根本保障。
算力瓶颈，AI参与诊断真正进入临床
一般人可能不清楚的是，人工智能算法不仅是程序员写出来的，也是消耗海量算力“算”出来的。人工智能模型开发完成以后，需要进行大量的数据训练。相当于开发的模型是一个婴儿，训练过程就是这个婴儿长大成为专家的过程。
医疗影像系统每次训练都需要几百GB的数据量，浪潮信息为伙伴提供的训练平台每秒可完成近千亿亿次训练。需要注意的是，人需要不断的学习和成长，AI系统也一样，需要学习最新的病例，不断学习，这也意味着，AI系统可能要“终生学习”，持续需要庞大的算力来“喂养”。
当然，在实际应用部署时，这套系统也需要强大的算力平台来减少计算耗时，虽然部署情况不同，但是每套系统的峰值算力水平也在几百亿亿次的超高水平。
浪潮信息解决的不仅是算力问题，还有方案的开发和部署难题。AI系统的开发和训练需要多人协作。所以，浪潮不仅提供了AI算力平台，还提供了AI资源管理平台AIStation，对计算力资源进行统一、高效的管理，支持了伙伴数十位工程师同时使用计算平台，显著提升了资源使用率与训练效率，GPU使用率由原来的30%上升为75%，大大节约了算力成本，同时又提升了效率：主要模型训练速度提升10倍以上，训练时间由2周多降为2天。
凭借优质的数据来源、领先的算法模型和强劲的算力平台，通过不断新病例的分析训练，这套人工智能医学影像辅助系统在算力的支撑下，正在不断自我迭代、不断升级，提高准确率。
AI对现代医疗的影响远不止于此，浪潮信息也联手美国西北大学开发人工智能NLP系统来识别需要随访的放射影像检查报告，此项成果发表在了《新英格兰医学催化剂杂志》子刊（NEJMCatalyst）上。
医疗的目的，不仅是救活病人，更高的目标是让病人恢复健康，回归社会，回归生活。
时间的缩短是技术发挥作用的重要体现，也依然是这点让王大成的故事有了圆满的结局。同时，我国医疗资源缺乏且分布不均衡，基层医疗力量薄弱，临床+人工智能的交叉应用，将高质量的临床数据转化为普适的经验，辅助基层医生快速精准完成影像数据分析、降低漏诊误诊、提升医生工作效率造福更多患者……在推进我国医疗均质化的过程中，更大范围造福百姓生命健康。
人工智能加医疗有哪些方向
人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向：
1.医学影像分析：AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析，帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如，AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型，并辅助医生制定治疗方案。
2.个性化医疗：基于大数据和人工智能技术，AI可以建立患者的健康档案，并根据患者的病史、基因信息等特征，为患者提供个性化的诊疗建议。此外，AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险，提前进行干预和预防。
3.药物研发：人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如，AI可以通过计算机模拟和预测试验，帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物，从而缩短研发周期并降低研发成本。
4.医疗机器人：医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人，可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如，一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术，提高手术的准确性和安全性；另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练，加速康复过程。
5.医疗管理与决策支持：AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘，为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外，AI还可以协助医生进行临床决策，提高诊疗效率和准确性。
重视中医药，有没有人考虑采用AI智能学习，类似阿尔法狗一样？
有。
据我了解，第一个投入临床使用的“中医机器人”，是江苏省第二中医院与南京某信息技术公司联合开发的，全名叫“大经名老中医经验智能化传承和临床决策支持系统”，该项目获得了“2019全国医疗人工智能创新奖”。
但是这个“中医机器人”，目前还没有人形化，只是中医诊断开方的辅助系统，但已是可喜的突破。
在中医界，希望这块最原生态的国学，一直保持原生态的，大有人在。希望改革创新，在标准化的基础上，进一步发掘发展的，也大有人在。还有希望中医西医化的，希望中医结合的，希望中医玄学化的。争议纷纭，莫衷一是。
但是，工业化以来，所有行业的发展进步，都遵循“资本+技术”路线。没有大的资本进来，并推动技术进步工具革新，还没见哪个行业仅凭哲学思想或者嘴炮发展起来的。
新资本见到传统中医项目，基本上都晕菜了，水太深、太混、太玄幻，不敢进来。
新技术，围着中医打转多年了，但总是难以摆脱控制欲，遇见中医就想把中医变成资本的工具，也做不到，转悠到现在，进展不了。
只有新技术开始尊重中医本身的规律，按中医的要求开发工具。新资本通过第一批中医药工具看到投资前景，可持续性，才会蜂拥而入。
中医药一旦真正的激活，全生态发育，未来展现出来的生命力，和新的突破，是无法预料的，值得期待！
这就这个机器人，"可喜的突破”。
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