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IBM人工智能Watson如何使用
医生在Watson中输入患者的个人信息和癌症分期、局部复发、化疗方案、病理分期、癌症转移等多项具体情况后，Watson会快速给出治疗方案，包括推荐方案、考虑方案和不推荐方案。与此同时，Watson会在提出的每一种建议后面，注明出处和依据，并按照可信度的大小顺序排列，供治疗医生参考；当医生选定了某一种治疗方案之后，它还会给出采用此方案的生存率、不良反应发生率等相关信息，帮助医生总体评估该方案的疗效与风险。
给出如此精确、规范化诊疗方案的就是“WatsonforOncology”。也就是说Watson使用起来，是为医生使用的，所以，如果想使用上IBMWatson人工智能系统，就去找相应的医院就好啦！~
目前人工智能研究方向有哪些？
大规模机器学习：关系到学习算法的设计，将已有的算法扩展到更庞大的数据集上。
深度学习：可促进图像、视频标记和运动中的目标识别。在其他感知领域也有重大影响，如音频、语音和自然语言处理。
强化学习：鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习则将重点转移到决策中。近期，谷歌开发的计算机程序AlphaGo在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，这在很大程度上归功于强化学习。
机器人：目前主要涉及如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界进行交互。
计算机视觉：它是机器感知中最突出的形式，主要关注如何为图像和视频自动添加字幕。
自然语言处理：通常与自动语音识别系统相结合，目前的研究正转向开发能够通过对话(而不是固定格式的请求)与人类互动的系统。
协同系统：能够充分利用人类和机器的互补优势，不仅可以帮助人工智能系统克服其局限性，还能扩大人类的能力和活动。
众包和人类计算：基于人类和机器之间不同的能力和成本，探索它们之间理想的任务分割模式。
算法博弈论和计算社会选择：20世纪80年代分布式人工智能和多代理系统研究完成并在互联网时代加速发展，现在的研究更多关注于人工智能在经济和社会方面的计算，包括激励机制算法、计算机制设计、社会选择计算和博弈论算法等。
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。
AI人工智能医疗技术未来能取代中医医术吗，为什么？
AI人工智能医疗技术和中医医术都是医疗领域中的重要内容，它们各自有着自身的优势和不足。因此，目前看来，AI人工智能医疗技术并不能完全取代中医医术。原因如下：
医学模式不同：中医医术侧重于整体治疗，强调调理身体的基本功能，具有较强的预防和保健意义。而AI医疗技术主要依靠大数据、人工智能等技术手段，强调精准诊断、个性化治疗等，更适用于现代医学模式。诊疗方式不同：中医医术注重四诊合参，讲究望、闻、问、切等四种诊断方法，经验主义占据了很大比重。而AI医疗技术则注重客观数据、算法分析、自动识别等手段，相对中医而言更具科学性。技术发展不同：AI医疗技术在影像诊断、医学大数据分析、远程医疗等方面的应用越来越广泛，未来在医疗领域的应用也会越来越广泛。而中医则更依赖于传承和发展，尤其是个别独家秘方、经验，没有类似AI技术的快速发展。综上所述，中医医术和AI人工智能医疗技术各有千秋。虽然AI人工智能医疗技术在某些方面有着更大的优势，但取代中医医术是不可能的。两种医疗方式可以相互补充，结合使用，可以实现更加全面和有效的治疗效果。
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