人工智能（AI）正在逐渐改变医疗保健行业的面貌，为患者和医生带来了许多创新和改进。本文将探讨AI在医疗保健领域的应用，以及它如何改善诊断、治疗和患者护理。
要在临床决策中发挥人工智能的潜力，就需要在设计良好的随机临床试验中测试干预措施，并以标准化和透明的方式报告这些结果。
AI科技评论按：本文由图普科技工程师翻译自《Artificial intelligence virtual consultant helps deliver better patient care》。AI科技评论 独家首发文章。 据《介入放射学协会：2017年年度科学会议》的报道， UCLA的介入放射学的研究者们从“无人驾驶”中发现了一项前沿技术，研究专家们运用该人工智能技术，发明了一个介入放射学科的智能医疗助手。该助手能够与临床医师进行自由交流，迅速对一些常见的医疗问题给出有医学依据的回复。有了这一发明，
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 一名乳腺癌晚期的妇女来到市医院，她的肺部已经充满了液体。她看了两个医生并且做了放射扫描，医院的电脑读取了她的生命体征并且预测她在住院期间死亡的几率为 9.3%。 然后 Google 也做了相同的事情。Google 开发了一种新型算法——读取了这名女性的175,639个数据点——并对死亡风险进行了评估，结果为 19.9%。几天后这位女士去世了。 ▌Google 研发一种模型预测系统作为医疗工具 今年5月，Google 发布了这位未透
有标注大数据的使用以及显著提升的计算能力和云存储实现了人工智能在各行各业的应用，尤其是其中的深度学习子类别。在医学领域，人工智能开始在三个层面产生影响：临床（主要是通过快速、准确的图像解读）、健康系统（通过改善工作流程和降低医疗错误的潜力）、病人（让他们能处理自己的数据，从而提升健康状况）。本文也将会讨论当前的局限性（包括偏差/偏见、隐私和安全、缺乏透明）以及这些应用的未来方向。随着时间的推移，准确度、生产力和工作流程方面很可能能够实现显著的提升，但这会被用于改善医患关系还是导致其恶化，这一点还有待观察。
边缘计算将有助于重塑医疗服务的提供方式、地点和速度。在医疗保健领域，边缘计算可以对传感器和其他医疗设备收集的数据进行分析。许多健康IT专家预测，正是这种计算和存储能力，将通过提供近乎即时的处理来帮助改变医疗保健行业。
根据世界卫生组织的数据，到2050年，预计全球将有近20亿人60岁以上。在许多国家，为这些人提供足够的护理是一个严重的问题。智能技术和人工智能可以帮助提供这种护理吗？使用技术进行老年人护理的道德准则是什么？
目前为止，由于医学中人工智能的临床试验数量有限，因此有关方案和报告的首份指南适时出现。更好的方案设计以及一致且完整的数据表示，将极大地促进这些试验的解释和验证，并有助于该领域的发展。
健康饮食、睡眠充足、规律运动，还有询问医师关于人工智能的事。 很快人工智能会让你变的更长寿。医师们藉由 GPU 跟深度学习，只需分析病患的电子病历，就能将预测疾病的时间大幅提前不少。 “未来医学将从治
Jordan Perchik 在阿拉巴马大学伯明翰分校开始他的放射学住院医师生涯时，正值他所说的该领域的“人工智能恐慌”达到顶峰。那是在 2018 年，距计算机科学家 Geoffrey Hinton 宣称人们应该停止训练成为放射学家不到两年，因为机器学习工具将很快取代他们。Hinton，有时被称为人工智能（AI）的教父，预测这些系统很快将能够比人更好地读取和解释医学扫描和 X 射线。此后，申请放射学项目的人数大幅下降。Perchik 说：“人们担心他们完成住院医师培训后就找不到工作。”Hinton 有一定的道理。基于 AI 的工具越来越成为医疗保健的一部分；美国食品和药物管理局（FDA）已批准了 500 多种用于医学的工具。其中大多数与医学影像有关——用于增强图像、测量异常或标记测试结果以便后续跟进。
在医学领域，研究人员和医生正在寻找利用人工智能和机器学习来帮助评估和诊断病人的方式方法。在精神病学领域，通常需要与患者进行对话来做出护理决定，因为沟通有利于病人恢复。
2018年11月6日，英国政府宣布将在2019年正式启用5家人工智能医疗诊所， 这些中心将使用人工智能进行疾病诊断。
近年来，“人工智能+医疗”概念方兴未艾。最近的案例之一，是阿里健康宣布将与浙江大学医学院附属第一医院等签约，在人工智能研究、智慧医院建设等方面推进智慧医疗落地。 全球医疗保健开销占全世界GDP的10%，而其中至少10%也就是大概千亿美元用于医疗诊断，如癌症检测、动脉斑块检测和X光片检查等。庞大的市场吸引了很多创业公司以及IBM、谷歌等大公司尝试通过人工智能改善医疗诊断。通过人工智能辅助医疗诊断不仅可以节省数十亿美元，而且可能帮助许多目前无力负担专家诊断的病人。由于人工智能的应用，人们将会活得更长久、更健康。
今天为大家介绍的是来自Avraham Cooper和 Adam Rodman的一篇关于Chatgpt的评论。
原作 ROSIE BROWN Root 编译自 blog.nvidia 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2017年是属于AI的。 这一年，我们看到了AI在围棋德扑上的逆天表现，一举击败人类世界冠军。线上教育最热门的课程是深度学习。语音识别的准确率记录一次次被AI刷新，最新的记录是微软的。各大名校也开始投入重金搭建超级计算机。 “现在看到的每条新闻基本上都和AI搭边。”埃森哲人工智能前沿技术战略中心的主任，Nicola Morini Bianzino说，“很多行业格局会被AI重新洗牌，现在各大企业和人
人工智能正在改变医学。尽管该领域尚未发挥其全部潜力，但研究人员正在探索机器学习的方法，即人工智能的一个子集，可以显著改善患者的治疗成效。机器学习的最终目的是了解大量的数据，使之成为卫生保健工作者处理可
人工智能（AI）在医学影像诊断方面的应用已经有了长足的进步。然而，在未经严格测试的情况下，医生往往难以采信人工智能的诊断结果。对于他们来说，理解人工智能根据医学影像给出的判别，需要增加额外的认知成本。
CloudMedx公司近日宣布，该公司开发的人工智能几周前接受了美国医疗执照考试(USMLE)第一步的修改版本，在模拟研究中表现优于人类医生。这是一个历史性的里程碑，它表明人工智能不仅可以理解医学概念和叙事，还可以提供可能帮助医生的见解。该研究还表明，当人类智能与机器智能相结合时，这种组合的增强方法可能会对那些对人类来说非常耗时且计算困难的任务产生更好的结果。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI能为人类的健康做什么？ 2017年4月，Hinton在接受《纽约客》采访时说，「5年内深度学习就能超过放射科医生，从现在起就停止培训放射科医生」。 近六年的时间过去了，借助海量医学数据加大模型，医疗行业的饭碗还能握得牢吗？未来哪些AI+医疗的方向有价值？ Google Research的2022年终总结第八期的主题是「健康」（Health），文章作者是Google Research的杰出科学家Greg Corrado和工程与研究副总裁Yossi
第一章名为"First Contact"，作者是Peter Lee。这一章主要讲述了作者与人工智能系统的首次接触。这个人工智能系统是OpenAI在2022年秋季秘密开发的，计划最终公开发布为GPT-4。因为作者是Microsoft的研究副总裁，Microsoft与OpenAI合作，所以他有特权每天与这个系统交互，这在公开发布前的六个月里进行了。他从两家公司那里得到的任务是发现这个新系统（当时的代号是Davinci3）和像它一样的未来AI系统可能如何影响医疗保健和改变医学研究。这是这本书的重点，简单的答案是：无论你能想到的任何方式，从诊断到医疗记录到临床试验，它的影响将如此广泛和深远，我们相信我们需要现在就开始努力优化它。
在许多实验中（尽管还并没有出现在许多临床中），人工智能系统在诊断疾病、分析医学图像以及预测健康状况方面展示出很好的前景。它们在某些任务中，甚至比医生们做的还要好，例如手术缝线和诊断婴幼儿自闭症。 据《IEEE科技纵览》报道，英国诺丁汉大学的研究人员创造出一种系统，可以扫描患者的日常医疗数据并且预测他们当中的哪些人可能在未来十年内患有心脏病或中风的可能。当它与标准的预测方法进行比较时，人工智能系统多预测对了355名患者的命运。 众所周知，预测这些心血管疾病是一件极其困难的事。在《公共科学图书馆·综合》杂志最
医疗行业可能是AI（人工智能）的最大机遇之一。根据ReportLinker的数据显示，到2025年，这一类别的支出预计将从21亿美元跃升至361亿美元。
雷锋网AI掘金志消息，据CISION报道，AI创业公司3Derm宣布，旗下产品3DermSpot人工智能成像系统检测皮肤癌获得了两项FDA“突破性设备”认定。
最近在深度学习方面的进展使人工智能系统的发展能够在许多任务中超越人类，并开始为科学家和医生提供新的工具。Alex(CEO of Insilico Medicine)等人讨论了最近人工智能在老龄化研究中的应用是如何导致长寿医学领域的出现的。
新华网北京12月22日电（刘映）“未来，人工智能的机器人可以帮助查房、诊断、手术、护理，运用到医疗领域的方方面面，而最复杂的‘人脑’疾病也将由‘电脑’给出精确诊断，并提供最佳的治疗和预后方案。”12月22日，神经病学专家、国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、天坛医院常务副院长王拥军教授描绘了人工智能将在医疗领域带来的变革。当日，全球首家“神经疾病人工智能研究中心”在北京天坛医院挂牌成立。“人工智能应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段，都有无可比拟的优越性，未来将在神经疾病医疗领域带来一场颠覆性的技
本文介绍了人工智能在医疗领域的三个里程碑，分别是通过全国医学考试、诊断肺炎和人工智能辅助医学影像诊断。这些里程碑展示了人工智能在医疗领域的巨大潜力，可以提高诊断效率和医疗质量。然而，人工智能在医疗领域的应用仍然面临数据难题和隐私问题等挑战。尽管如此，人工智能在医疗领域的前景仍然广阔，可能会创造巨大的财富。
2022年8月25日，人工智能病理学的全球领先者PathAI宣布与百时美施贵宝达成了一项多年期的扩大合作协议。该扩大协议中的初始工作将侧重于肿瘤学、纤维化和免疫学的关键转化研究，总体目标是继续将这项工作过渡到临床试验。
---- 作者： Dr Luke Oakden-Rayner 编译： AI100 原文地址： https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2016/12/27/the-three-phases-of-medical-ai-trials/ ---- 在一篇最近的博文中，我探讨了如何批判性地理解医学人工智能研究，把重点放在了这些实验与临床实践的相关性。从那以后，我意识到我们没有一个简单清晰的方式来讨论这种观点：有些研究在临床使用上仍有一段很长的路要走，而有些已经非常接近于向实
今天，CB Insights发布了第二年度的人工智能100企业榜单—该榜单是25个产业中应用人工智能技术最具潜力的100家企业，涉及产业从健康医疗到网络安全。 CB Insights从2000多家创业
【新智元导读】曾经是公众心目中“人工智能”代名词的IBM Watson，在近6年砸下几百亿美元的研发投入后，前景反而愈发暗淡。多家医院终止了与Watson肿瘤相关项目，医生抱怨Watson给出错误判断。Watson真的能治病吗？
1997年，IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，从此，这家蓝色巨人，连同Watson一起，开始为全世界熟知。
今天为大家介绍的是来自Julián N.Acosta和Guido J.Falcone的一篇关于多模态生物医药AI的综述。目前大多数人工智能在医学上的应用都是使用单模态数据来处理特定的任务，例如计算机断层扫描显像(CT)和视网膜图像。相比之下，临床医生在诊断、进行预后评估和决定治疗计划时，会处理来自多个源的多模态的数据。在这篇综述中，作者探索了多模态数据在个性化医疗、数字临床试验、远程监测和护理、流行病监测、数字孪生技术和虚拟健康助手方面可能的应用，并介绍了相关的数据、建模和隐私挑战以及克服这些挑战有前途的策略。
今天为大家介绍的是来自多位作者合著的一篇关于医疗机器人展望的论文。人工智能（AI）在医疗机器人中的应用为医学带来了一个新时代。先进的医疗机器人可以进行诊断和手术程序，辅助康复，并提供共生义肢来替代肢体。这些设备使用的技术包括计算机视觉、医学图像分析、触觉反馈、导航、精确操控和机器学习（ML），可以使自主机器人进行诊断成像、远程手术、手术子任务，甚至整个手术过程。此外，康复设备和先进义肢中的人工智能可以提供个性化支持，以及改善功能和移动性。机器人技术、医学、材料科学和计算能力的巨大进展相结合，有望在未来带来更安全、更高效、更广泛可用的患者护理。
导读：1997年，IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，从此，这家蓝色巨人，连同Watson一起，开始为全世界熟知。
毫无疑问，《星球大战》已经产生了巨大的文化影响，即使那些对这部电影不像美剧《生活大爆炸》中的“谢耳朵”那么死忠的粉丝，也会记得有点神经质的、多愁善感的礼仪机器人C-3PO、蓝白相间的航天技工机器人R2-D2和其他生活在导演乔治·卢卡斯营造的梦幻宇宙中的各种仿人机器人。 这些科幻电影中的机器人角色让我们得以管窥未来机器人的模样以及它们的工作情况，不过，随着科技日新月异的发展，R2-D2这样的仿人机器人已经慢慢走进了我们的生活并成为我们的左膀右臂。从被设计用来为人类的健康保驾护航的微型机器人到无
导语：2011 年，Jeopardy! 挑战赛的成功，让外界看到 IBM 的人工智能给医学带来的革命性改变。不过，医生们对此却持观望状态。
虽然人工智能和物联网可能是分开开发的，但它们的联合力量可以使癌症患者和医生能够做出更好的数据驱动决策。
2021年9月20日，来自法国制药公司施维雅(Servier)的Philippe Moingeon等人在Drug Discovery Today发表文章，对人工智能在药物设计和开发方面的四个主要应用进行了阐述。
2019年，成为AI医疗落地的关键之年。在这重要的时间点，雷锋网尝试以三年为一个坐标，为业内人士勾勒一个比较清晰的发展蓝图。
本文综述了物联网在医疗保健领域的应用潜力和风险。机会包括老年病人监测，增加农村病人的准入，提高医疗专业人员的时间效率和数据收集。风险包括网络安全威胁、能源短缺和HIPAA合规。
从2011年开始，蓝色巨人IBM在AI医疗上押上了重注，甚至为其AI部门建立了一个华丽的总部。这一切都是为了在AI浪潮中保持自己的领先定位。
据统计，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一，中国已经迎来医疗人工智能的风口。
【概要】谷歌旗下的DeepMind公司联合多家研究机构所开发出来的一套人工智能系统可以有效处理50多种眼科疾病，可与优秀的人类专家媲美。
image.png 中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组 赵淑珏 中国信息通信研究院互联网法律研究中心研究员 近年来，智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出，“尽管安防和智能投顾最为火热，但 AI 在医疗领域可能会率先落地。”一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。另一方面，随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提
生老病死是自然规律，死亡更是人类不可避免的过程。那么，死亡是不是可以被预测呢？随着科技越来越发达，目前正火热的人工智能或许可以做到这一点。
大数据文摘作品 作者：Mickey 人类对于某人是黑人、亚洲人还是白人的判断主要来自于某些外貌特征：皮肤、头发、眼睛这类外在体征，但是，如果仅从一个人的胸部X光片、肢体CT扫描和乳房X光片等影像资料，就能判断出他/她的种族，你相信吗？ 当然不，毕竟连最专业的医学影像专家都无法识别。不过最近，根据麻省理工学院的一项研究，经过训练的人工智能可以有效识别这些没有被标注的X光片的主人，到底是黑人、黄种人还是白人，准确率达到90%以上，即使这些图像是损坏、裁剪和噪声的医学影像，而这一点通常是临床专家无法做到的。 并且
随着企业在生成人工智能的复杂地形中导航，值得信赖的人工智能解决方案的必要性变得越来越明显。在人工智能不断发展的过程中，最重要的考虑因素之一是加强对人类责任和问责制作用的认识，主要是当人类专家主导重大决策时。随着生成性人工智能的发展和承担更复杂的任务，人类专家充当着关键的监督者，确保决策符合道德标准和社会价值观。
文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结： 1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合：** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用，促进了从复杂数据中提取信息的新时代。 2. **挑战与解决方案：** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战，并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。 3. **多组学分析及应用：** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用，重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。 4. **智能服务平台：** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台，旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。 5. **成功案例：** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。 6. **未来机遇和挑战：** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇，强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。 **启示：** - **精准肿瘤学的进步：** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃，从早期诊断到个性化治疗。 - **跨学科方法：** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性，以有效利用癌症研究中的大数据。 - **创新方法论：** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路，这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。 - **挑战即机遇：** 识别的挑战，如数据整理和模型解释，为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。 总之，该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战，凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。
人工智能技术的快速发展，推动人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，并正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业。预计到2020 年，全球智能家居市场规模将达到300 亿美元，智能机器人市场规模将达到600 亿元，智能汽车市场规模将达到900 亿美元，智慧医疗市场规模将达到450 亿美元。 智能家居产业竞相打造开放互联平台 智能家居产业竞相打造开放互联平台，把智能产品提供给用户的单一、割裂的信息和数据进行整合，通过云端数据交互
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