导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关医疗人工智能做什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
医疗AI有什么作用？
医疗AI简单理解就是人工智能在医疗场景下的应用，比如AI机器人可以执行精密操作，参与到手术当中；或者像AI诊疗可以通过患者描述的病症的关键信息，结合当地环境、病史等其他数据快速辅助医生分析病症，为患者提供诊疗咨询和初步治疗方案等。
目前大多的医疗AI在研究过程中还以理论为基础，难以获得标准化的数据。现在也有很多公司做数据处理方面的工作，帮忙把系统中收集的数据进行标准化、脱敏化的处理。
这方面英国的数据采集值得借鉴。NHS中的大部分全科医生机构都使用同一个系统，系统本身也互联互通，可以机构间共享患者病历。这个系统SystmOne本身收集的数据也是标准化的，有编码的，可以直接导出脱敏版本给研究机构使用，进行医疗AI的研究。
人工智能在医疗中有哪些重要的应用？
作为一种新技术，不是任何领域都能现在、就直接套用人工智能的。
一. 人工智能在医疗健康领域应用的两个前提
（1）获得医生、护士、患者的信任
（2）消除政策、监管、商业方面的障碍
二. 人工智能在医疗健康主要的应用领域
（1）临床决策支持，或者临床辅助诊疗系统；
（2）患者管理和教育;
（3）辅助手术或者患者照护的自动设备，即各种机器人；
（4）医疗机构的管理；
（5）新药研发
人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。我想说的是，确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
AI医疗技术有哪些重要应用，可以举例吗？
随着技术的快速发展，AI医疗技术已得到了广泛的应用，比如：
1、智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
2、智能诊疗
智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。
再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。
3、医学影像智能识别
AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。
4、医疗机器人
医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。
5、智能健康管理
根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
人工智能在医学领域的应用包括
目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。
1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。
2、个体化用药：关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。
目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。
3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。
4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。
麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。
5、放射治疗和放射学：哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次采访中表示:“20年后，放射学家将不会以现在的形式存在。它们看起来更像是电子机器人：监督每分钟阅读数千份研究报告的算法。
目前，伦敦大学学院医院的deep mind Health正在开发机器学习算法，通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。
6、电子健康记录：支持向量机（Support vector machines用于分类患者电子邮件查询的技术）和光学字符识别（用于数字化手写笔记的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。
这些技术的应用案例包括MathWorks的MATLAB （一个具有手写识别应用程序的机器学习工具）和谷歌的云视觉API。
MIT临床机器学习小组的重点之一是开发基于机器学习的智能电子健康记录技术，其理念是开发“安全、可解释、能从少量标记的训练数据中学习、理解自然语言、并能在医疗环境和机构中很好地推广的强大机器学习算法”。
人工智能对于医疗行业究竟起到怎样的作用
人工智能助力辅助诊断
事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。
人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。
人工智能在医疗领域能干啥
人工智能用来提高健康医疗服务的效率和自动化程度。人工智能技术的发展在过去备受质疑，然后如今我们发现大数据技术正在推进人工智能的进程，在医疗健康领域也是如此。
分析患者行为，制定个性化肿瘤治疗方案
例如，两位乳腺癌患者可能会得到相同的治疗方案，但其实两者的身体情况可能完全不同。
其中一个可能是马拉松长跑者，另外一个是喜欢安静的读书的人；一个可能是吸烟者，另一个也许是个注重养生的人；一个可能都60多岁了，另一个也就刚刚40。这样的情况在我们身边是常见的。
所以考虑到方方面面的不同，这两位患者需要两种不同的治疗方案。
而对于科学家和医生来说，难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。
于是许多研究者想方设法利用人工智能的方式来跨越这个难度。
比如，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学的科学家，正在用人工智能从电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录，甚至是可穿戴设备的数据中挑选出有用信息，为特殊疾病和特殊人群设立医疗保健方案。
研究者们利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染病，并寻找致命性疾病的治疗方法。
“现在遇到的最大问题就是，系统并不智能。” 卡耐基梅隆大学机器学习系的教授Eric Xing说道。“存储在系统中的数据基本上是死数据，而机器学习和人工智能可以把有用的信息从海量数据中分离出来。你可以这样理解，就像是有一个人工的大脑在代替一个‘死’的存储系统在工作。”
他表示，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学正在与匹兹堡大学医学中心合作一个“匹兹堡健康数据联盟”的项目。医疗中心在接下来的6年中，会每年资助研究者1000~2000万美元用于这项研究。
科学家正在用从医疗中心获得的健康数据（剔除了患者身份信息），来研究如何能够更快速有效的分析大数据，去创造一个与健康医疗相关的技术和服务，能针对不同患者更好的做诊断、治疗和沟通。
“每个患者都是不同的个体。”Xing补充道，“一个非常简单的观点，比如说乳腺癌应该用药物A或者B来治疗。但是由于生活方式、生活环境和其他相关健康因素的独特性，使得每个人都是一个不同的独立个体。而人工智能不单单是从一位医生那里提取信息，而是来自大量有经验的医生，这样，它就能从不同患者那里梳理出有共性的信息。”
此外，人工智能软件工作效率远远高于人脑，能够更快速的找到数据的模式和相似性，帮助医生和科学家发现最关键的信息。
举例来说，一名50岁的糖尿病患者，生活方式很积极，某一种治疗方法可能对他很有效果。那么医生就可以用同一种治疗方法，来医治其他患有相同特性的糖尿病患者。
Xing表示，他们的团队就正在研究一款App，可以为用户提供一些健康生活建议，规避一些疾病。此款App可能会在一年内上线。
Philip Lehman，卡耐基梅隆大学计算机科学副院长告诉笔者，这款App应用了人工智能，可以告诉人们什么时候该去看医生，咨询什么样的医生以及怎样保持身体健康。
“比如，现在大家一般会通过手机来搜索，‘我怎么到某个地方’。” Lehman在采访中表示。“其实，你把它搬到医疗上是一样的。‘我怎么做才能感觉好点或者活的久一点’？”
Lehman和Xing希望，从App到机器学习工具和服务，他们都能延展出不同产品的原型，在未来的5-6年内，开发出十几个新产品。
这方面比较出名的公司，是获得IBM投资的Welltok，它借助IBM的“沃森”超级电脑，来构建通过个性化活动与用户沟通的愿景。其App Cafewell Concierge 利用沃森系统的自然语言处理能力，来更好的了解用户的需求，平衡对用户的激励和警告，以此达到预期目标来回馈用户。
虚拟医疗助手，改善药物依从性
比如，Aicure，利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过App来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。患者数据会通过与HIPAA（健康保险流通与责任法案）兼容网络实时的反馈给临床医生，这样医生就可以确认他的患者是否在按照他们的嘱咐按时服药。当然，这项技术也可以被用来标识不良事件。
还有一个是，Next IT开发的一款app Alme Health Coach，去深掘人们为什么不按时服药。对于健康服务业来说，Next IT虽然还是个新手。但是它曾经开发了一款app“虚拟助手”来帮助消费者解决在银行、零售、财产管理等方面遇到的问题。
一般，一些人工智能的组件会重复用户话语来明确用户想法。而Alme Health Coach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接（前提是患者愿意共享他们的数据）。
跟踪状态，自动汇报支持智能看护
人工智能技术公司Automated Insights把它的自然语言生成平台Wordsmith与Great Call（移动App开发者）合作。家人和朋友可以通过与App连接的GreatCall设备，来获取设备携带者的信息。它主要用于老年人看护，当携带者需要帮助的时候，App可以收到消息提醒。此外，该App还有GPS定位专利技术，可以获取用户的位置信息。
目前，该公司已经被Vista Equity Partners 和STATS（体育信息技术公司）收购。利用Wordsmith的自动书写功能，将对看护者的情况，包括所在地点、活动路线、电池状态、设备使用情况等信息自动生成文字报告给看护人。
智能化药物研发
生物科技公司也正在把人工智能和大数据结合到一起，来识别新的药物化合物，比如Cloud 制药和 Berg。
Berg通过开发的Interrogative Biology人工智能平台，来研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织，以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。
这种方法有很多优点，不但使得靶向治疗成为今天医学治疗的趋势，而且利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。
当然，Berg不是这个领域的唯一公司。Cloud制药就在专注于这个领域的研发，并已融资2000万美元。
还有，强生和赛诺菲，也正在用“沃森”超级系统（一个可迅速在海量数据中识别相关模式的计算机系统）来支持药物研发。
强生用“沃森”来快速分析详细的临床试验结果的科技论文，加快对不同治疗方法的对比效果研究，以求获得药物在更广泛领域的应用，而这些用普通的方法，需要3个人花费10个月的时间来完成这些工作。
“沃森”现在能识别化学、生物学、法律和知识产权语言，让科学家拥有别人无法拥有的与数据“交流”的能力，这将加快实现科学和医疗研究领域的突破。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于医疗人工智能做什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～