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人工智能醫(yī)療方案范文第1篇

這種解讀所指的是，人工智能將在未來全面介入人類生活，開啟人類文明發(fā)展的又一個(gè)新時(shí)代。

人工智能的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)

人工智能早就進(jìn)入了醫(yī)學(xué)研究（藥物研發(fā)、基礎(chǔ)研究）和臨床診療領(lǐng)域，人與人工智能的競(jìng)爭(zhēng)也不可避免，那么，人工智能會(huì)像戰(zhàn)勝柯潔一樣，優(yōu)于或勝過人類醫(yī)生嗎？

僅從現(xiàn)有的情況看，人工智能有優(yōu)于人類醫(yī)生的地方。以癌癥治療為例，當(dāng)確診癌癥后，針對(duì)不同病人的個(gè)性化治療才會(huì)比較有效。機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）是人工智能的一基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運(yùn)算可以讓人工智能對(duì)某一問題進(jìn)行計(jì)算分析，從而得出有針對(duì)性的解決手段。加拿大西方大學(xué)的羅根（Peter Rogan）等人通過對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，讓該治療方案變得更加個(gè)性化。

研究人員使用了一套含有40個(gè)基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗(yàn)的近350名癌癥病人當(dāng)中，至少都會(huì)接受紫杉醇或吉西他濱其中一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對(duì)數(shù)據(jù)展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時(shí)接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的有效率為82%，只接受吉西他濱的有效率則在62%到71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，在上述方案中，醫(yī)生選擇對(duì)病人同時(shí)使用紫杉醇和吉西他濱，可以達(dá)到最高的84%的治療有效率。

也許這種人工智能軟件對(duì)不同病人提供的治療方案比其他醫(yī)生的治療有效，但是，人工智能的這種算法和分析是醫(yī)生首先教會(huì)它的。更重要的問題是，當(dāng)超出了這40個(gè)基因的范疇，這套人工智能的算法和提供治療的方案就有可能受到限制。

面臨這樣的問題，人工智能只會(huì)一籌莫展。但是，人是有巨大動(dòng)力的，這種動(dòng)力的來源之一是，人有強(qiáng)烈的情感。柯潔輸給Alpha Go或感到贏不了Alpha Go會(huì)沮喪得流淚，但Alpha Go不會(huì)。正是這種差別，讓具有強(qiáng)烈愛心的人會(huì)想出更好的方法去診療和戰(zhàn)勝疾病，至少取得更好的結(jié)果?；谶@種情況，Alpha Go不可能戰(zhàn)勝醫(yī)生，因?yàn)榍罢邲]有愛心，后者，尤其是病人的親屬有強(qiáng)烈的情感和愛心。

戰(zhàn)勝檢查數(shù)據(jù)的真情暖男

一位叫馬麗砂的女性患有卵巢癌。15年間，她經(jīng)歷了4次手術(shù)和30多次化療，她的丈夫張欣華相伴相依，一路保駕護(hù)航，讓她的生命一直延續(xù)。這名“暖男”起到的作用不過是輔助醫(yī)生，但是他卻使用了特有的“理工男方式”，通過數(shù)據(jù)分析、（深度）學(xué)習(xí)和邏輯推理，獲得了理想的治療結(jié)果。這些方法正是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)，別說使用Alpha Go，就算是一種很簡單的統(tǒng)計(jì)和分析軟件都可能超過張欣華，但是決策和疾病治療的結(jié)果難于勝過后者。

早在2005年，定期隨訪復(fù)查的馬麗砂發(fā)現(xiàn)自己的驗(yàn)血指標(biāo)似乎有些異常，但核磁共振檢查未發(fā)現(xiàn)問題。張欣華分析，核磁共振的原理是逐行掃描，也許因?yàn)槟[瘤的位置關(guān)系，或者掃描的行與行之間的斷層關(guān)系，沒能發(fā)現(xiàn)腫瘤。但普通的B超檢查原理是檢測(cè)回聲，是反射過來的信息，這也許能發(fā)現(xiàn)一些更有意義的線索。他便自作自作主張讓妻子做B超檢查，果然發(fā)現(xiàn)腫瘤復(fù)發(fā)，及時(shí)作了手術(shù)切除。

而后，張欣華對(duì)妻子的檢查數(shù)據(jù)做了如下的數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)：對(duì)其妻的一種腫瘤標(biāo)記物CA125進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，時(shí)間為橫坐標(biāo)，CA125為縱坐標(biāo)，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125變化描繪成曲線圖。

95%的健康成年婦女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的數(shù)值是該數(shù)值的兩倍以上，就意味著與癌癥有一定關(guān)系，而馬麗砂是癌癥康復(fù)者，這個(gè)數(shù)值在更高的范圍（幾百）才可能被醫(yī)生視為與癌癥復(fù)發(fā)有關(guān)。馬麗砂的CA125在2016年12月達(dá)到曲線的頂點(diǎn)，也只是73.5，沒有達(dá)到醫(yī)生認(rèn)為的與癌癥復(fù)發(fā)相關(guān)的數(shù)值。但張欣華比較了其妻2014年和2016年的兩個(gè)高點(diǎn)，正好對(duì)應(yīng)其在這兩個(gè)時(shí)期的大手術(shù)，當(dāng)時(shí)的數(shù)值與73.5相差無幾。因此，張欣華認(rèn)為情況不好，便帶妻再到醫(yī)院檢查，發(fā)現(xiàn)腫瘤又復(fù)發(fā)了，又及時(shí)進(jìn)行了手術(shù)，馬麗砂CA125的曲線很快回歸低位。

此次Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔，研究人員稱是Alpha Go采用了能自行學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但也有專業(yè)人員認(rèn)為如果僅僅是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不可能讓Alpha Go達(dá)到如此強(qiáng)大的能力，實(shí)際情況是Alpha Go的核心――記憶增強(qiáng)技術(shù)得到更大增強(qiáng)，通過其海量的存儲(chǔ)能力，不斷將外部的數(shù)據(jù)輸入存儲(chǔ)器，更新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)據(jù)，然后重新輸出數(shù)據(jù)，給出相應(yīng)的博弈策略。

但就算使用Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為馬麗砂診斷，由于CA125數(shù)據(jù)正常，以及核磁共振成像檢查正常，恐怕就連有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生也會(huì)忽略患者的變化而不會(huì)讓其再進(jìn)一步檢查，更不用說Alpha Go，僅靠數(shù)據(jù)分析判斷，一定會(huì)把馬麗砂歸為正常情況。而患者的丈夫張欣華懷著對(duì)妻子無限的真情，用自己特有的計(jì)算方法判斷妻子的病情，挽救了妻子的生命。這不能不說是人工智能輸給人類大腦的佐證。

美國父子超越常規(guī)的精準(zhǔn)醫(yī)療

說到底，這又是一種人工智能難以掌握的技能――精準(zhǔn)醫(yī)療。因?yàn)槿斯ぶ悄艿拇髷?shù)據(jù)和分析，以及深度學(xué)習(xí)只能對(duì)一般性的情況進(jìn)行分析判斷，不會(huì)對(duì)每種情況進(jìn)行具體的個(gè)性化的分析和診治。在進(jìn)行精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)，醫(yī)生也未必會(huì)對(duì)每個(gè)病人做到個(gè)性化的診治，而是千人一藥、萬人一刀地進(jìn)行治療。但只有對(duì)親人傾注了深厚愛心的人才會(huì)對(duì)病人的具體情況進(jìn)行辨別，以尋求有針對(duì)性的個(gè)性化精準(zhǔn)醫(yī)療。

美國麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)家迪米特里斯?伯特西馬斯教授的父親在2007年診斷患有非轉(zhuǎn)移性胃癌，已經(jīng)無法手術(shù)，唯一的治療方案是化療。為了讓父親盡可能延長生命和提高生活質(zhì)量，伯特西馬斯研究了全美五大醫(yī)院的常規(guī)化療方案并驚訝地發(fā)現(xiàn)，每家醫(yī)院使用的化療方法都不同。

數(shù)學(xué)家的天性讓其產(chǎn)生了一個(gè)想法，對(duì)醫(yī)院的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，以確定哪一種方法能產(chǎn)生更好的效果。他畫了一張簡單的圖，橫坐標(biāo)代表藥物毒性，縱坐標(biāo)代表患者的生存率。根據(jù)這一曲線，伯特西馬斯選取了一個(gè)他認(rèn)為的最優(yōu)策略對(duì)其父親治療。結(jié)果他的父親在確診胃癌后存活了2年，比醫(yī)生的預(yù)期翻了一番。

人工智能難以逾越的“先天不足”

伯特西馬斯和張欣華這樣的精準(zhǔn)醫(yī)療既不是人工智能能夠做到的，也不是一般醫(yī)生能做到的，因?yàn)椴煌尼t(yī)生就有不同的對(duì)疾病的診治和看法，以及選用自認(rèn)為正確的和效果好的療法，即便是人工智能采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自主學(xué)習(xí)，也不可能像伯特西馬斯和張欣華那樣對(duì)親人進(jìn)行個(gè)性化的診治。這意味著，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就達(dá)不到人的自我學(xué)習(xí)和分析能力。更重要的是，人工智能沒有情感，不會(huì)因?yàn)閷?duì)親人的愛而多一分責(zé)任、多一分細(xì)心、多一分分析、多一分比較，從而選擇最有利于親人的診治方案。

顯然，預(yù)測(cè)人工智能未來會(huì)在其他方面戰(zhàn)勝人和統(tǒng)治人類社會(huì)，需要讓它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它會(huì)有七情六欲嗎？退一步說，能把愛心輸進(jìn)去嗎？

以此來看，人工智能“先天不足”，或許只有理性，那它靠什么與人做全方位的博弈？所以，不必過多擔(dān)心人工智能會(huì)戰(zhàn)勝人類，而是全身心享受我們作為人類所擁有的美好情感吧！

人工智能醫(yī)療方案范文第2篇

人工智能診治癌癥的機(jī)理

利用人工智能診治疾病是人類一個(gè)雄心勃勃的計(jì)劃，而且，這一計(jì)劃早就有一些初步結(jié)果，例如2007年，美國國際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）就推出了人工智能軟件――沃森醫(yī)生（Watson）?，F(xiàn)在，人們特別希望利用人工智能去征服某些嚴(yán)重危害人們生命和健康的疾病，如癌癥，而且也已經(jīng)進(jìn)入實(shí)踐，并且有不小的收獲。

要讓人工智能診治癌癥，第一步需要人工智能有像人一樣的感知，即知道周圍的環(huán)境，尤其是生物體和人的機(jī)體環(huán)境，什么是正常的機(jī)體，什么是異常的機(jī)體，甚至是癌變的機(jī)體，尤其是只具有微小變化的機(jī)體，例如，只有幾個(gè)發(fā)生癌變細(xì)胞的乳腺或肺。

第二步是，人工智能不僅要感知正常和異常機(jī)體的不同，還要理解為何有這樣的不同，是癌變引起的不同，還是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判斷和決策，即得出結(jié)論，在感知和正確理解的基礎(chǔ)上，向醫(yī)生提供對(duì)某個(gè)個(gè)體檢測(cè)的結(jié)果，是患癌還是沒有患癌，抑或是患了其他疾病。

要讓人工智能感知和理解人體環(huán)境和器官，就要讓其學(xué)習(xí)，包括利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，這兩者有時(shí)是相互結(jié)合的，同時(shí)也是相互滲透的。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和處理是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)，可以達(dá)到比人類能力強(qiáng)幾百倍幾千倍的快速數(shù)據(jù)運(yùn)算、分析和理解。而在癌癥診治的深度學(xué)習(xí)上，更需要人工智能像人一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)，例如對(duì)通過物理和化學(xué)方式拍攝的人體各種部位，以及深淺度不同組織的圖像要有正確的感知和理解，如對(duì)X線圖像、磁共振成像和CT掃描圖像的感知、解讀，并得出結(jié)論，即診斷。

但是，人工智能的癌癥診治深度學(xué)習(xí)并不僅限于對(duì)癌癥和正常組織圖像的解讀，而是包括更多的深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，例如，對(duì)癌癥標(biāo)記物和特異分子的識(shí)別。

癌癥診治的人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容

2016年1月，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布了“癌癥登月計(jì)劃”，由副總統(tǒng)拜登全面負(fù)責(zé)?！鞍┌Y登月計(jì)劃”的其中一個(gè)項(xiàng)目就是讓人工智能進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，以識(shí)別癌癥。為此，美國能源部與美國國家衛(wèi)生研究院下屬的國家癌癥研究所合作，提出了“高級(jí)癌癥計(jì)算解決方案的聯(lián)合設(shè)計(jì)任務(wù)”，這個(gè)項(xiàng)目就是致力于解決三個(gè)基于計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的人工智能抗癌難題。

首先是從認(rèn)識(shí)癌癥的分子層面學(xué)習(xí)，要讓人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白質(zhì)相互作用。RAS基因在20世紀(jì)60年代被發(fā)現(xiàn)是致癌基因，存在于30%的癌癥患者中。1982年，美國科學(xué)家溫伯格等人從膀胱癌細(xì)胞中克隆得到第一個(gè)人類癌基因，由于它和之前發(fā)現(xiàn)的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名為RAS基因。RAS基因編碼產(chǎn)生的蛋白定位于細(xì)胞膜內(nèi)側(cè)，為GTP/GDP結(jié)合蛋白（GDP為鳥嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鳥嘌呤三核苷酸磷酸），通過GTP與GDP的相互轉(zhuǎn)化來調(diào)節(jié)信號(hào)通路的傳遞。由于RAS蛋白的相對(duì)分子量是21千道爾頓（kDa），故又被稱為p21蛋白。

之后，人們又發(fā)現(xiàn)了RAS蛋白的直接效應(yīng)因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶對(duì)細(xì)胞增殖、細(xì)胞分化、細(xì)胞凋亡和細(xì)胞周期停滯有重要作用，利用這些作用可以知道癌癥的發(fā)生、發(fā)展，以及找到治療癌癥的藥物和方法。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第二個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，進(jìn)行臨床前的藥物篩查。這是一種研發(fā)癌癥藥物的預(yù)測(cè)模型，在臨床試驗(yàn)前進(jìn)行最大化的藥物篩選，為癌癥病人提供精準(zhǔn)醫(yī)療方案。具體而言是對(duì)臨床前和臨床試驗(yàn)時(shí)的癌癥數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，結(jié)合小鼠模型中的新數(shù)據(jù)，通過反饋循環(huán)讓實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)計(jì)算模型的設(shè)計(jì)，建立腫瘤藥物反應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。其實(shí)，這也是基于特殊數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第三個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，學(xué)習(xí)和建立人口模型。這就要求人工智能根據(jù)不同人群的生活方式、生活環(huán)境、所患癌癥的種類、不同的醫(yī)療體系等，從數(shù)百萬癌癥病人的病歷數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析，從而獲取最佳治療策略。當(dāng)然，海量病人的數(shù)據(jù)來自美國國家衛(wèi)生研究院、美國食品和藥物管理局、制公司和第三方付款機(jī)構(gòu)。

可以看到，美國的“癌癥登月計(jì)劃”中的人工智能學(xué)習(xí)并不包含腫瘤圖像的識(shí)別，所以人工智能診治癌癥的學(xué)習(xí)在不同的國家有不同的內(nèi)容。

人工智能幫助診治癌癥

人工智能對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷首先體現(xiàn)于對(duì)癌癥數(shù)據(jù)的解讀上，其中最重要的是對(duì)癌癥基因和基因組的識(shí)別和解讀。

機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）是人工智能的一個(gè)基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運(yùn)算可以讓人工智能對(duì)某一問題進(jìn)行計(jì)算分析，從而得出初步結(jié)果。對(duì)癌癥的診斷和治療也可以利用這一點(diǎn)。加拿大西方大學(xué)的羅根等人研發(fā)了一套算法，通過對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，并且讓該治療方案變得更加個(gè)性化。

研究人員使用了一套含有40個(gè)基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗(yàn)的近350名癌癥病人當(dāng)中，至少都會(huì)接受紫杉醇或吉西他濱一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對(duì)數(shù)據(jù)展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時(shí)接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的治療有效率為82%，只接受吉西他濱的治療有效率則在62%～71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，例如，在上述方案中，醫(yī)生選擇對(duì)病人同時(shí)使用紫杉醇和吉西他濱，可以達(dá)到最高的84%的治療有效率。

2016年，日本研究人員稱，他們開發(fā)的人工智能軟件能夠準(zhǔn)確診斷出女性患者所患的罕見類型的白血病，而且，這種軟件對(duì)腫瘤大數(shù)據(jù)的提取和分析是其優(yōu)勢(shì)之一，它僅需要花費(fèi)10分鐘時(shí)間就能夠?qū)εR床腫瘤研究所提供的來自2000萬名女性的遺傳信息進(jìn)行對(duì)比分析，從而做出診斷。

但是，最早開發(fā)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能的美國國際商業(yè)機(jī)器公司更是走在了前面。

沃森癌癥醫(yī)生

美國國際商業(yè)機(jī)器公司之前推出的人工智能軟件――沃森醫(yī)生診治疾病是建立在對(duì)大數(shù)據(jù)的檢索、使用和算法之上。沃森醫(yī)生儲(chǔ)存了數(shù)百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學(xué)以及其他可以建立知識(shí)庫的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于1秒閱讀100萬本書。

沃森在面臨一位就診者的時(shí)候，會(huì)進(jìn)行一系列的算法，包括語法語義分析、對(duì)各個(gè)知識(shí)庫進(jìn)行搜索、提取備選答案、對(duì)備選答案證據(jù)搜尋、對(duì)證據(jù)強(qiáng)度的計(jì)算和綜合等。此外，沃森醫(yī)生還可以通過詢問病人的癥狀、病史，迅速給出診斷提示和治療意見。通過這些程序進(jìn)行診斷，沃森的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到73%。

現(xiàn)在經(jīng)過多年的改進(jìn)，研究人員把沃森醫(yī)生的突破之一選擇為對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷。最近，美國國際商業(yè)機(jī)器公司和美國著名的基因公司Illumina進(jìn)行合作，在沃森醫(yī)生的基礎(chǔ)上，專門進(jìn)行癌癥基因組的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)序和解讀，以診斷癌癥。根據(jù)這個(gè)目標(biāo)，美國國際商業(yè)機(jī)器公司研發(fā)了一個(gè)新的專門對(duì)基因組進(jìn)行測(cè)序和分析的軟件，即沃森基因組（相當(dāng)于專門診治腫瘤的?？漆t(yī)生），并將這個(gè)軟件整合到Illumina公司的Base Space和腫瘤測(cè)序計(jì)劃中，這就可以讓沃森基因組使用Illumina公司的實(shí)體腫瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170匯集了一套整合DNA與RNA的靶向癌癥相關(guān)的基因突變，包括突變與微缺失、基因擴(kuò)增、基因融合以及剪接變異，使得腫瘤譜分析從一系列單基因檢測(cè)向多基因檢測(cè)轉(zhuǎn)變，為腫瘤基因組提供了更加全面的視圖。教會(huì)機(jī)器識(shí)別這些腫瘤基因數(shù)據(jù)，可以快速辨識(shí)和診斷腫瘤。

新的智能軟件融合后，沃森基因組可以在短短的幾分鐘之內(nèi)讀取TruSight Tumor 170生成的遺傳信息文件，梳理專業(yè)指南、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)匯編和其他知識(shí)來源。然后，系統(tǒng)將生成包含每個(gè)基因組改變的注釋報(bào)告。使用沃森基因組可以大幅減少解釋結(jié)果所花費(fèi)的時(shí)間。比較起來，研究人員也可以使用TruSight Tumor 170進(jìn)行癌癥基因的檢測(cè)，但是，速度很慢。沃森基因組在幾分鐘內(nèi)做的事情，研究人員一般需要一個(gè)多星期才能做完。

不僅在速度上沃森基因組可以比人類快得多，而且在檢測(cè)的準(zhǔn)確性以及提供治療癌癥的方式上，沃森基因組與臨床大夫和腫瘤專家提供的方案基本一致。美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌癥患者的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在99%的病例中，沃森基因組提出的治療建議與分子腫瘤專家團(tuán)隊(duì)提出的治療建議相同。此外，美國國際商業(yè)機(jī)器公司旗下的沃森健康的副總裁哈韋還指出，在30%的腫瘤病例中，沃森基因組還發(fā)現(xiàn)癌癥專家遺漏的一些細(xì)節(jié)。

基于這些結(jié)果，研究人員認(rèn)為，教會(huì)人工智能診治腫瘤大有可為?，F(xiàn)在，美國20個(gè)專注于基因組學(xué)和腫瘤學(xué)領(lǐng)域的癌癥研究所，包括紀(jì)念斯隆?凱特林癌癥中心和北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的腫瘤研究機(jī)構(gòu)正在進(jìn)一步培訓(xùn)沃森基因組，以便讓沃森基因組能更快和更好地診治癌癥。

對(duì)癌癥圖像的智能解讀

診斷癌癥不僅要靠解讀癌癥特有的基因、分子標(biāo)記物等，還要認(rèn)識(shí)和判斷采用各種物理和化學(xué)方式拍攝的人體腫瘤的圖像，這既是人工智能深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，又是人工智能幫助人類診治癌癥的一個(gè)重要途徑，在這個(gè)方面，人工智能也取得了一些進(jìn)展。

2016年8月，美國休斯頓衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員在《癌癥》雜志上發(fā)表文章稱，他們研發(fā)的一款人工智能軟件在解析乳腺X線圖片時(shí)比普通醫(yī)生快30倍，診斷乳腺癌的準(zhǔn)確率更是高達(dá)99%。這個(gè)癌癥診斷軟件可以直觀地將X光圖片的信息轉(zhuǎn)譯成診斷信息，方便醫(yī)生快速對(duì)病人病情做出判斷，避免耽誤病情。

即便是腫瘤科的?？漆t(yī)生，對(duì)諸如X線片、CT和核磁共振成像圖片的解讀都不會(huì)是百分之百的準(zhǔn)確，而且有很多誤讀。美國疾病預(yù)防控制中心（CDC）和癌癥協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X線圖片檢測(cè)，其中差不多有一半人在X圖片上會(huì)出現(xiàn)陽性結(jié)果，但實(shí)際上是假陽性。為此，又迫使大量女性為了求得安心而進(jìn)一步接受乳腺活組織檢查，進(jìn)行這一檢查的人每年有160萬人左右，其中20%的女性根本就沒病。這給許多女性和其家庭造成極大經(jīng)濟(jì)和精神負(fù)擔(dān)。

為了改變這種狀況，研究人員打算從人工智能著手來解決X線圖片識(shí)別癌癥的假陽性問題。衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員設(shè)計(jì)的這個(gè)人工智能軟件能夠掃描病人的X線影像結(jié)果，能采集診斷特征，并將乳腺X線影像結(jié)果與乳腺癌亞型進(jìn)行關(guān)聯(lián)。此后，醫(yī)生可使用軟件的分析結(jié)果來精確預(yù)測(cè)每個(gè)病人是否有患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能醫(yī)療方案范文第3篇

目前，人工智能的發(fā)展階段呈現(xiàn)以下三個(gè)特點(diǎn)：

第一，人工智能在特定約束條件下已具備超越人腦某個(gè)方面的能力，但綜合來看僅僅相當(dāng)于蠕蟲的智能水平。近期，谷歌研發(fā)的人工智能AlphaGo圍棋程序在與世界圍棋九段李世石的對(duì)局中以4：1取勝。AlphaGo采用更為優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在規(guī)則已知和邏輯可控的棋類競(jìng)技中實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類的超越。IBM的沃森機(jī)器人能夠在幾秒之內(nèi)篩選數(shù)十年癌癥治療史中的100多萬份患者病例記錄，為醫(yī)生提供可供選擇的循證治療方案。但無論是AlphaGo還是沃森都需要由人類預(yù)先進(jìn)行知識(shí)分類和設(shè)計(jì)上的干預(yù)，并且“智能”的高低很大程度上取決于所學(xué)習(xí)先驗(yàn)樣本的數(shù)量和準(zhǔn)確性。因此，通用意義上的人工智能依然是一個(gè)漫長而復(fù)雜的過程，目前能夠做到的更多是特定場(chǎng)景下人類某項(xiàng)大腦能力的延伸和對(duì)人類思維決策進(jìn)行輔助。

第二，人工智能發(fā)展可分為不同層次，目前部分技術(shù)分支在行業(yè)中的應(yīng)用已取得突破。人工智能發(fā)展層次可分為感知智能（語音、圖像識(shí)別，自然語義理解，機(jī)器翻譯，機(jī)器搜索等），認(rèn)知智能（神經(jīng)元芯片、深度學(xué)習(xí)算法、行為規(guī)劃等）和自主智能（機(jī)器推理、決策和聯(lián)想等）。感知智能方面，國外的谷歌、IBM、臉書、微軟和國內(nèi)的百度、科大訊飛等在語音和圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯、大數(shù)據(jù)搜索等細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域推出了一批有顯著創(chuàng)新性的技術(shù)產(chǎn)品。認(rèn)知智能方面，對(duì)神經(jīng)元芯片、深度學(xué)習(xí)算法的開發(fā)主要集中在IBM、高通、谷歌為首的國際巨頭以及美國“類人腦芯片”（SyNAPSE）、歐洲“歐腦項(xiàng)目”納入的高校和科研機(jī)構(gòu)中。由IBM主導(dǎo)的SyNAPSE項(xiàng)目預(yù)計(jì)在2016年內(nèi)能夠完成100億神經(jīng)元規(guī)模的計(jì)算機(jī)原型，但距離通用型、成熟型產(chǎn)品問世尚需較長時(shí)日。

第三，我國應(yīng)積極應(yīng)對(duì)人工智能發(fā)展新浪潮，以產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新打造國際競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。近年來，美歐等國家在人工智能領(lǐng)域不斷加大投入，開展專利布局，以技術(shù)和應(yīng)用為紐帶構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)生態(tài)。我國在人工視覺、語音語義識(shí)別等細(xì)分產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域并不落后，但從全局來看，在人工智能基礎(chǔ)理論、核心算法和產(chǎn)品成熟度、產(chǎn)業(yè)投資和人才隊(duì)伍儲(chǔ)備等方面與國外對(duì)比還存在明顯差距。國外大企業(yè)重點(diǎn)攻關(guān)認(rèn)知智能和自主智能，我國企業(yè)目前多集中在感知智能的低級(jí)階段。

當(dāng)前階段，人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展應(yīng)當(dāng)從以下四個(gè)方面著手改進(jìn)：

一是加強(qiáng)人工智能核心技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。制定人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展路線圖，在客觀分析、科學(xué)研判的基礎(chǔ)上，找準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的薄弱點(diǎn)和趕超點(diǎn)。加大資金投入力度，重點(diǎn)突破自然語音語義識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索等關(guān)鍵技術(shù)，完善核心芯片、顯示器件、智能傳感器、開發(fā)工具與集成環(huán)境等產(chǎn)業(yè)鏈配套。

二是有效推進(jìn)人工智能行業(yè)應(yīng)用示范。加快人工智能技術(shù)在家居、汽車、無人系統(tǒng)、安防等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，提升生產(chǎn)生活的智能化服務(wù)水平。支持在制造、教育、環(huán)境、交通、商業(yè)、健康醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)安全、社會(huì)治理等重要領(lǐng)域開展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范。

人工智能醫(yī)療方案范文第4篇

其一是信息不流通的問題，患者在不同的醫(yī)院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫(yī)院的醫(yī)生看不到患者多次就診的完整臨床診療過程，無法準(zhǔn)確掌握患者完整診療過程和健康狀況。騰訊先后通過微信公眾號(hào)等產(chǎn)品，建立信息共享的醫(yī)療電子檔案，以解決“信息孤島”的問題。

其二是“看病難”的問題，名醫(yī)的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認(rèn)為根源在于“醫(yī)生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，實(shí)行科學(xué)化的分層、分級(jí)，將一些簡單的診斷交由助理、護(hù)士來處理，最后由名醫(yī)診斷。這樣可以成倍擴(kuò)大醫(yī)療產(chǎn)能。

騰訊的“醫(yī)療能力超市”

這幾年，在投資的同時(shí)，騰訊嘗試做微信智慧醫(yī)院、糖大夫、騰愛醫(yī)生、覓影等，涉及了支付模式創(chuàng)新、慢病管理、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。

1. 智慧醫(yī)院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫(yī)院的概念，做的事情也很簡單，依托于微信公眾號(hào)的線上能力，幫助醫(yī)院做掛號(hào)、信息流轉(zhuǎn)等基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)；2015年——2016年，微信智慧醫(yī)院的2.0版本提出以醫(yī)院作為核心體系，挖掘醫(yī)院流程里線上信息化、數(shù)字化以及互聯(lián)網(wǎng)化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號(hào)作為整體服務(wù)入口，醫(yī)保、商保、區(qū)塊鏈技術(shù)、AI、人工智能在醫(yī)院落地，這是智慧醫(yī)院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測(cè)血糖的智能硬件產(chǎn)品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理”貴州模式會(huì)上，騰訊正式公布騰愛醫(yī)療戰(zhàn)略布局，計(jì)劃用智能終端、醫(yī)生平臺(tái)、“健康基金＋醫(yī)保”的互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)這“四駕馬車”連接醫(yī)療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫(yī)生的相關(guān)動(dòng)態(tài)逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產(chǎn)品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單”，在AI+醫(yī)療方向上，將依靠騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)。

“我們沒辦法改變供需矛盾、沒辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯(lián)網(wǎng)的能力來緩解供求之間的矛盾，提升醫(yī)院的效率。怎樣幫醫(yī)院做到這樣的事情？這一定是醫(yī)院主導(dǎo)，騰訊助力。”騰訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應(yīng)該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當(dāng)做一個(gè)超市，可以選擇需要的能力，我們不能強(qiáng)迫你們選擇不喜歡的東西?！?/p>

目前，騰訊醫(yī)療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個(gè)團(tuán)隊(duì)，一個(gè)是騰訊醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)包括糖大夫、騰愛醫(yī)生、企鵝醫(yī)典、醫(yī)療云等，主要聚焦于醫(yī)療業(yè)務(wù)本身。另一個(gè)團(tuán)隊(duì)是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)又分為兩大板塊：一個(gè)是微信智慧醫(yī)院，包括掛號(hào)、處方流轉(zhuǎn)、醫(yī)療咨詢，利用互聯(lián)網(wǎng)工具提升醫(yī)院、醫(yī)生效率；另一個(gè)方向是騰訊覓影，包括AI醫(yī)療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進(jìn)入到醫(yī)療比較核心的領(lǐng)域。

AI醫(yī)療的決心——騰訊覓影

精英團(tuán)隊(duì)打造精品應(yīng)用

目前，國內(nèi)醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司也多以影像識(shí)別為主，據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)業(yè)公司多達(dá)幾十家，醫(yī)學(xué)影像識(shí)別成為醫(yī)療AI領(lǐng)域里較為成熟的垂直細(xì)分領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)影像成為“一枝獨(dú)秀”的原因在于，影像數(shù)據(jù)獲取相對(duì)容易，三甲醫(yī)院設(shè)備都是GPS設(shè)備、全球頂尖設(shè)備。原始數(shù)據(jù)是電子化的，對(duì)于初創(chuàng)公司來說，一個(gè)是圖像的質(zhì)量，一個(gè)是電子化獲取程度，都相對(duì)容易。”

2017年8月，騰訊了AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進(jìn)軍醫(yī)療人工智能，加上早前的“百度醫(yī)療大腦”、阿里“ET醫(yī)療大腦”，BAT已經(jīng)全部入局醫(yī)療人工智能。

騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域有三個(gè)方面的積累：用戶服務(wù)、數(shù)據(jù)能力、資源整合。而醫(yī)療AI以及影像識(shí)別是在學(xué)術(shù)科研上的應(yīng)用；此外，在用戶服務(wù)上，騰訊也涉及了預(yù)約掛號(hào)、在線問診等業(yè)務(wù)。

騰訊覓影整合了騰訊內(nèi)部幾個(gè)頂尖的AI的團(tuán)隊(duì)，包括我們的互聯(lián)網(wǎng)+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室和架構(gòu)平臺(tái)部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

從覓影產(chǎn)品的后端來看，是有一個(gè)AI醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室，除了頂級(jí)的人工智能算法專家之外，醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室也聘請(qǐng)了全國頂級(jí)的一些醫(yī)療影像科的醫(yī)生和很多的全科醫(yī)生，同時(shí)也會(huì)跟很多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)學(xué)院校以及各個(gè)地方政府共同去合作。

產(chǎn)品技術(shù)的應(yīng)用

當(dāng)前，覓影可以去輔助于這幾項(xiàng)癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網(wǎng)膜病變。

騰訊覓影可以把醫(yī)生或PET系統(tǒng)（正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像技術(shù)）里面的影像傳到騰訊搭建的系統(tǒng)當(dāng)中，再利用人工智能技術(shù)和算法判斷這個(gè)片子是不是高風(fēng)險(xiǎn)的早期病癥，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集方面，騰訊團(tuán)隊(duì)集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫(yī)療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網(wǎng)上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練中國人的模型，準(zhǔn)確率還是比較低的。

因?yàn)槊糠N病灶只有一小塊，大多數(shù)的區(qū)域是一個(gè)正常的，騰訊團(tuán)隊(duì)會(huì)把這個(gè)醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計(jì)每一個(gè)小塊患病的概率，最后得出一個(gè)診斷結(jié)論。

從覓影的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來看，一方面，騰訊在與三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果；另一方面，團(tuán)隊(duì)希望更多地與基層醫(yī)院進(jìn)行合作，提高基層醫(yī)院整個(gè)的診療水平。同時(shí)，覓影產(chǎn)品也會(huì)跟騰訊基金會(huì)合作，通過一些公益基金的項(xiàng)目，利用技術(shù)給國家和人民造福。

騰訊智慧醫(yī)院3.0的創(chuàng)新解決方案

微信智慧醫(yī)院3.0亮點(diǎn)頗多：不僅實(shí)現(xiàn)了連接、支付、安全保障和生態(tài)合作的四大升級(jí)，同時(shí)還加入了AI、區(qū)塊鏈等全新技術(shù)，全面開放騰訊核心能力。

1. 連接升級(jí)

通過整合人社、醫(yī)院、藥企、保險(xiǎn)等資源共同聯(lián)動(dòng)，提供在線咨詢、處方流轉(zhuǎn)、商保直賠等服務(wù)。以處方流轉(zhuǎn)為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識(shí)別、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)能力，連接醫(yī)院、流通藥企及用戶，實(shí)現(xiàn)電子處方安全流轉(zhuǎn)、全流程可追溯，助力醫(yī)藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。

2. 支付升級(jí)

支付場(chǎng)景升級(jí)，包括醫(yī)院、藥店、社康、保險(xiǎn)更多場(chǎng)景均支持微信支付。比如，在醫(yī)院可以使用微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)在線支付、處方單掃碼付、終端機(jī)快捷支付等;在保險(xiǎn)場(chǎng)景，可在線使用社保個(gè)賬購買健康保險(xiǎn);在藥店、社康場(chǎng)景下，可實(shí)現(xiàn)在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時(shí)，支付方式將醫(yī)保、商保、自費(fèi)等全部納入，讓消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)無縫支付。

3. 安全升級(jí)

微信智慧醫(yī)院3.0能夠全面保障實(shí)名安全、支付安全、數(shù)據(jù)安全和風(fēng)控安全。比如，一直以來，醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和患者隱私保障是醫(yī)療行業(yè)的核心問題。而區(qū)塊鏈所擁有的多方共識(shí)、不可篡改、多方存證、隨時(shí)可查等優(yōu)勢(shì)，使其成為醫(yī)療數(shù)據(jù)保管的最佳方案。智慧醫(yī)院3.0就將運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，為監(jiān)管方、醫(yī)院、流通藥企搭建了一條聯(lián)盟鏈，保障數(shù)據(jù)、隱私安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)鏈上數(shù)據(jù)防篡改。

4. 生態(tài)合作升級(jí)

除了在自身能力方面，微信智慧醫(yī)院3.0更加注重整個(gè)生態(tài)的合作共贏。從資金、資源、技術(shù)、產(chǎn)品四大維度，與合作伙伴聯(lián)手，實(shí)現(xiàn)合作升級(jí)，推動(dòng)業(yè)務(wù)有效落地，合力打造互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)院的建設(shè)。

尾聲與展望

騰訊的高管們?cè)啻喂_強(qiáng)調(diào)：“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”是為醫(yī)者賦能，需要發(fā)揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫(yī)療服務(wù)效率，建立“醫(yī)患”信任感，真正解決醫(yī)療行業(yè)的“痛點(diǎn)”，共建融合的醫(yī)療生態(tài)體系。

人工智能醫(yī)療方案范文第5篇

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué);計(jì)算機(jī)技術(shù)

1.計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用

1.1 計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）

計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）可以幫助醫(yī)生縮短診斷時(shí)間。提供其他專家診治意見，以便盡快作出診斷，提出治療方案。診治的過程是醫(yī)生收集病人的信息，在此基礎(chǔ)上結(jié)合自己的醫(yī)學(xué)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行綜合、分析、判斷，作出結(jié)論。計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)則是通過醫(yī)生和計(jì)算機(jī)工作者相結(jié)合，對(duì)病人的信息進(jìn)行處理，提出診斷意見和治療方案。這樣的信息處理過程，速度較快，考慮到的因素較全面，減少誤診率。此外，人工智能模擬醫(yī)生診治時(shí)的推理過程，為疾病等的診治提供幫助。比如：具有代表性的醫(yī)療專家系統(tǒng)的核心由知識(shí)庫和推理機(jī)構(gòu)成。知識(shí)庫包括書本知識(shí)和醫(yī)生個(gè)人的具體經(jīng)驗(yàn)，以規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)、框架等形式表示知識(shí)，存貯于計(jì)算機(jī)中。推理機(jī)是一個(gè)控制機(jī)構(gòu)，根據(jù)病人的信息，決定采用知識(shí)庫中的什么知識(shí)，采用何種推理策略進(jìn)行推理，得出結(jié)論。這種人工智能不僅模擬專家思維，為臨床診治提供寶貴思路，還能不斷吸取新的經(jīng)驗(yàn)，更好地為臨床服務(wù)。

1.2 醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）

醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）用于醫(yī)院管理，具有明顯優(yōu)勢(shì)。一個(gè)完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)可以完成如下任務(wù)：病人登記、預(yù)約、病歷管理、病房管理、臨床監(jiān)護(hù)、膳食管理、醫(yī)院行政管理、藥房和藥庫管理、病人結(jié)帳和出院、醫(yī)療輔助診斷決策、醫(yī)學(xué)圖書資料檢索、教育和訓(xùn)練、會(huì)診和轉(zhuǎn)院、統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化和接口。衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)（MIS）利用計(jì)算機(jī)開發(fā)的“衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)”，又稱“衛(wèi)生管理信息/決策系統(tǒng)”，能根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)資料給衛(wèi)生行政決策部門提供信息和決策咨詢。一個(gè)完整的衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)包括三部分：數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)（ADP），信息庫，決策咨詢模型。這樣的電子化管理系統(tǒng)極大的縮短了辦事時(shí)間，提高了工作效率，實(shí)現(xiàn)了龐大醫(yī)療機(jī)構(gòu)各個(gè)部門的協(xié)調(diào)合作。

1.3 在學(xué)習(xí)上的應(yīng)用

利用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)圖書、期刊、各種醫(yī)學(xué)資料進(jìn)行管理。通過關(guān)鍵詞等即可迅速查找出所需文獻(xiàn)資料。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）可以幫助學(xué)生學(xué)習(xí)、掌握醫(yī)學(xué)科學(xué)知識(shí)和提高解決問題的能力以及更好地利用醫(yī)學(xué)知識(shí)庫和檢索醫(yī)學(xué)文獻(xiàn);并可通過電子郵件與師生保持聯(lián)系，討論問題，提高學(xué)術(shù)水平。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行醫(yī)學(xué)教育的另一種重要途徑是采用計(jì)算機(jī)模擬的方法，即用計(jì)算機(jī)模擬人體或?qū)嶒?yàn)動(dòng)物，為實(shí)驗(yàn)研究提供極大便利。

1.4 疾病預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)

疾病在人群中流行的規(guī)律，與環(huán)境、社會(huì)、人群免疫等多方面因素有關(guān)，計(jì)算機(jī)可根據(jù)存貯的有關(guān)因素的信息并根據(jù)它建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，作出人群中疾病流行情況的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，供決策部門參考。也就是說，對(duì)數(shù)據(jù)庫中的海量信息進(jìn)行分析，可以得到疾病的發(fā)生發(fā)展特點(diǎn)及流行病學(xué)規(guī)律，為疾病的防治提供新的思路。

1.5 計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)圖像處理與圖像識(shí)別

醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現(xiàn)，醫(yī)學(xué)對(duì)圖像信息的依賴是十分緊密的。利用計(jì)算機(jī)處理、識(shí)別醫(yī)學(xué)圖像，在有的情況下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，當(dāng)用手工測(cè)量容積，導(dǎo)出血壓容積曲線時(shí)，只能分析出心臟收縮和舒張的特點(diǎn)。若利用計(jì)算機(jī)計(jì)算，每張片子只需一秒鐘，并可以得到瞬時(shí)速度、加速度、面積和容積等有用的參數(shù)。顯微圖像在醫(yī)學(xué)診斷和醫(yī)學(xué)研究中一直起著重要作用。人們已能用圖像處理技術(shù)和體視學(xué)方法半定量與定量地研究細(xì)胞學(xué)圖像以至組織學(xué)圖像。計(jì)算機(jī)三維動(dòng)態(tài)圖像技術(shù)已使心臟動(dòng)態(tài)功能的定量分析成為可能。

1.6 其它

計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用十分廣泛，包括護(hù)理中對(duì)各項(xiàng)生命指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，藥代動(dòng)力學(xué)分析等等。數(shù)據(jù)庫中的大量信息可以幫助人們更好地對(duì)基因進(jìn)行研究，推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步。

2.醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)分析

醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面：減少差錯(cuò)，保證患者的安全用藥;增加了醫(yī)院收費(fèi)的透明度，大大緩解了日趨增加的醫(yī)患關(guān)系;減輕了醫(yī)、藥、護(hù)人員的工作負(fù)荷;這主要體現(xiàn)在：運(yùn)用計(jì)算機(jī)管理后，醫(yī)護(hù)取消了重復(fù)轉(zhuǎn)抄，相對(duì)減輕了工作負(fù)荷，并使結(jié)果更為精準(zhǔn)，減少人工誤差，改善醫(yī)患關(guān)系。信息的實(shí)時(shí)采集和廣覆蓋性及信息的反饋?zhàn)饔茫ＷC了數(shù)據(jù)的及時(shí)、真實(shí)及準(zhǔn)確性。應(yīng)用計(jì)算機(jī)收集、貯存、處理有關(guān)病人的臨床信息，讓人感到應(yīng)用便捷，一目了然。方便快捷的信息查詢。大大提高了對(duì)病人疾病的認(rèn)識(shí)，即可在短時(shí)間內(nèi)制定病人的最佳治療方案。

3.結(jié)語

科技的發(fā)展日新月異，從醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)研究到臨床診斷都將廣泛地采用醫(yī)用計(jì)算機(jī)技術(shù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，不僅大大改善了醫(yī)學(xué)研究的手段，促進(jìn)了醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，而且提高了對(duì)疾病的診斷和治療水平。相信隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)l(fā)生更大的巨變。

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