深度學習技術在許多醫學問題上取得成功：

醫學圖像分類和分割：CNN

文本中信息抽取、疾病預測：CNN、RNN、transformer

病患語音識別和機器翻譯：RNN、Seq2Seq

體征檢測和疾病風險評估：RNN、MLP、transformer

新藥研發：GCN

手術

智能輔助診療（電子病歷/文獻分析）

人工智能利用機器學習和自然語言處理技術自動抓取病歷中的臨床變量，智能化融匯多元異構的醫療數據，結構化病歷、文獻生成標準化的數據庫，將積壓的病歷自動批量轉化為結構化數據庫。基于醫院電子病歷等系統，對患者信息推理，自動生成針對患者的精細化診治建議，供醫生決策參考。

應用場景：病歷結構化處理、多源異構數據挖掘、臨床決策支持。

醫學專家系統

治療青光眼的CASNET

診治內科疾病的INTERNIST

診治肺功能失調的PuFF

中國：中醫專家系統

智能影像識別 影像AI

利用人工智能技術可以幫助醫生對醫學影像完成各種定量分析、歷史圖像的比較或者可疑病灶的發現等，從而高效、準確地完成診斷。

應用場景：CT、視網膜眼底圖、X射線、病理、超聲、內窺鏡、皮膚影像等，

基于鉬靶影像的乳腺病變檢測

基于皮膚照片的皮膚癌分類診斷

基于數字病理切片的乳腺癌淋巴結轉移檢測

基于眼底照片的糖尿病視網膜病變檢測

基于胸部X線片的肺部炎性疾病

智能藥物研發AI

新藥的開發流程可以分為藥物發現、臨床前開發和臨床開發三個部分。現代藥物發現在技術上可以分為三個階段：靶點的發現和確證、先導物的發現、先導物的優化。人工智能主要應用于新藥發現和臨床試驗階段。

心血管藥

抗腫瘤藥

常見傳染病治療藥

智能化醫療器械

指現代通信與信息技術、計算機網絡技術、行業技術、智能控制技術、人工智能技術在醫療器械上的應用。但智能化醫療器械不只是擁有智能功能的普通醫療器械，可以擺脫對醫生操作的依賴，通過機器學習等底層技術實現自我更新迭代。一方面幫助醫生節省工作量，另一方面提高器械使用的精準度。

醫療機器人 ：達芬奇

IBMWaston

智能健康管理

隨著各種檢測技術（如可穿戴設備、基因檢測等）的發展，個人健康數據越來越多、越來越復雜，包括生物數據（如基因等）、生理數據（血糖血壓等）、環境數據（每天呼吸的空氣）、心理狀態數據、社交數據以及就診數據（個人就醫、用藥數據）等。這些數據匯聚在一起，利用人工智能技術進行分析，可以對潛在健康風險做出提示，并給出相應的改善策略，最終可以實現對健康的前瞻性管理。

智能可穿戴設備

家庭智能健康檢測監測設備

疾病篩查和風險預測

利用人工智能技術，依據歷史就醫數據以及行為、醫學影像、生化檢測等多種結果進行綜合分析和判斷，或者依據某個長期形成的單一數據進行疾病預測。

谷歌08年流感預測服務

預測阿爾茲海默病、心血管疾病、癌癥、精神疾病

卡內基梅隆大學 ：軟骨MRI數據通過人工智能學習圖像數據，發現正常人軟骨中的異常，預測未來3年患有骨關節炎的概率

虛擬助理

利用人工智能技術，通過對醫療健康大數據的學習或挖掘，在”理解“用戶需求的前提下，按照要求輸出相關的醫學知識和信息，輔助人們進行健康管理或就醫問藥。通過語音識別自然語言處理等技術 將患者的病癥描述與標準的醫學指南做對比，為用戶提供醫療咨詢、自診、導診等服務的信息系統。

應用場景：個人問診、用藥咨詢、導診機器人、分診和慢病管理、電子病歷語音錄入等。

醫院管理

幫助優化醫療資源配置、彌補醫院管理漏洞和提升患者就醫體驗。

病人管理

智能導醫

物流機器人：醫院面臨物資運送量大、業務場景復雜、護士工作強度大，醫院空間小、狹窄通道多、人流量大。基于醫院環境感知與自主學習、智能變速的RAMP繞行技術、高容錯率的多機調度、自動乘梯、自動裝卸等，提高醫院運營效率。

基因分析和解讀

隨著數據的積累，分析能力和大數據庫是遺傳解讀和咨詢的關鍵，信息的解讀與整合成為基因相關企業的核心競爭力。

機器人：CNN、強化學習

? ? ? ? 目前醫療人工智能應用在醫學影像場景上的應用主要包括：根據臨床數據采集內容的不同，可細分為CT、視網膜眼底圖、X射線、病理、超聲、內窺鏡、皮膚影像等應用。在輔助診療上的應用主要包括：基于醫院電子病歷等系統，通過對患者信息的推理，自動生成針對患者的精細化診治建議，供醫生決策參考。

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NLP賦能醫療業務

醫療數據包括：電子病歷數據、藥品說明書、檢查報告單、體檢報告、在線問診/論壇問答、醫學教科書、科研文獻等等。

智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的医疗AI实践与思考汇总的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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