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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能医疗新场景的问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能医疗新场景的解答,让我们一起看看吧。
当前,人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。
随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟,进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。
人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。
随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟,进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。
当前,人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看,主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升,基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟,进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。
一,虚拟助理:人类医师的得力助手还是替代者?
在医疗领域,虚拟助理可以根据和用户的交谈,智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类,一类是包括Siri等的通用型虚拟助理,另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早,资本支持度高,数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。
虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域,目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是Babylon Health,而国内在虚拟助手上,也有大数医达和康夫子崭露头角。
AI+医疗是一个将人工智能技术应用于医疗行业的板块。它涵盖了人工智能独立软件和人工智能软件组件等在辅助治疗、医学影像处理等领域的应用,以及智能大数据平台和人工智能医疗器械等更广泛的应用。
Ai进入医疗领域是很多大小公司都在做的事,因为这个落地场景的切入,与ai本身的落地简直浑然天成。
一开始听到这个论点,可能会让人觉得吃惊。事实却与直觉相反。
目前的ai主要是基于数据驱动的深度学习和强化学习技术。通俗来说,就是目前的人工智能主要还是从大量的数据中提炼出数据规律。与小学生做数学规律题类似。只是这个数据集非常大,提炼出的数据规律更复杂些。
但是基于数据驱动的方式,其本身的推理能力,长记忆联想能力,以及对知识结构本身的理解都不太行。
我们联系下医生的工作。医生主要的诊断过程无外乎,望闻声切,其实都是病人身上的各种各样的数据。现代医学会通过各种体检设备,把这些指标都量化,数据化。诊断的过程就是根据这些数据来确定病情的过程。
诊断过程并没有复杂的逻辑推理,长期记忆,只是根据数据表现来确诊。这个过程和目前主流的Ai学习是相当一致的。所以,对于Ai去从事医生诊断的工作,我认为还是非常可行的。只是这个过程医生愿不愿意配合,就不好说了。
当然,关于医疗中的拿药,导航,结算,体检,都不太需要人力。只有需要人文关怀,又情况复杂的岗位,还是人更合适。比如,护士,保洁。
对于ai进入医疗领域,我认为是好事情。可以缓解相当一部分医患紧张造成的矛盾。当然医疗ai落地的过程与其他对置信度要求极高的行业落地是类似的,需要分多步走。
到此,以上就是小编对于人工智能医疗新场景的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能医疗新场景的5点解答对大家有用。