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院长日记 | AI人工智能会取代医生吗?

不看好AI的保守医生会说NO,TA真的是发自内心的,天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生,也是最不理解和最不能接受AI的人。 诊断比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多,有时候还胜过人类医生AI人工智能会如何取代医生? 人工智能不是万能的,但是它的确会在某些学科和领域超过人类的能力,取代医生的工作甚至是完全取代医生。 很遗憾,人工智能要来了,而且很有可能会取代很多人的工作,假以时日,皮肤科人工智能医生将会取代很多人的工作。 目前中国最缺的医生是病理科,很遗憾,假以时日,病理科医生和影像科医生的工作也有可能被人工智能抢走,而且AI的水平将会高于大多数的普通医生

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AI皮肤医生 | 用人篇(I)

它需要写程序来比对生物DNA的序列信息,其中也用到大量的统计学知识。本科毕业进入博士研究生阶段后,我选择了复杂生物系统的计算机模拟,进一步锻炼了编程能力。

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    医生的人工智能助手来了

    美国软件公司Nuance Communications公开了其Dragon Medical人工智能助手和智能音箱,它们可帮助医生使用语音完成编辑健康档案、评估患者病历及填写处方等任务。 该人工智能助手根据用于语音转文本听写的Dragon Medical应用构建,能够访问超过150种电子健康档案服务。 除了通过智能音箱与医生、护士和其他临床人员进行互动外,Dragon Medical人工智能助手还可通过Windows电脑和适用于iOS和Android智能手机的应用进行访问。 Dragon人工智能助手的推出是通过自然语言处理来改善人类健康状况的最新努力。 几个星期前,Doc.ai通过预售其基于以太币(Ethereum)的加密货币Neurons筹集了230万美元。该公司计划提供相关服务,回答与个人血液检测结果、基因组检测或医生处方药物相关的问题。

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    人工智能会取代医生吗?看看专业医生怎么说吧

    一项新的调查指出,医生和人工智能专家之间的期望存在“严重分歧”。 我们已经遇到了很多次人工智能在医疗任务中与医生发生分歧,这时一个问题不可避免地浮出水面:人工智能会取代医生吗? 如果你与人工智能专家或硅谷投资者交谈,答案往往是肯定的。但是,到目前为止,没有人问过医生。 在一项针对英国初级保健医生的全国性调查中,绝大多数医生的回答是“AI不会取代医生”。 医生们十分怀疑人工智能是否能在六项主要医疗任务中取代他们,但是大多数医生都十分乐意让人工智能帮助他们处理书面任务。 大约有700名初级保健医生参与了这项调查,并在一个知名的在线医疗论坛上做了广告。 让人工智能接手文档不安能理解,布莱斯表示:“人们更倾向于让人工智能保留初级保健医生的基本能力。” “医生们似乎认为,如果人工智能帮助医生们更好的完成治疗,而不是影响医生治疗,那么人工智能将会得到更多的应用。”

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    你的智能家庭医生Clini Cloud

    那么可以试一试Clini Cloud,一个可以帮你进行远程医疗的智能硬件。 这款智能医疗设备包括一个听诊器和一个体温检测仪。 通常病人去医院看病时,医生的第一个动作就是量体温和听心跳,clini cloud恰好集成了这两款最常用的诊疗设备。 感冒发烧咳嗽之类的小病症,不用去医院排队挂号抓药,有了智能硬件Clini cloud在家就能轻松搞定。如果有需要,你还可以通过与医生视频通话的形式进行远程医疗。 ? 在国外,Clini cloud可以连接到Doctor On Demand™与医生视频通话,获得医生的诊断建议。可惜目前远程医疗服务暂时只支持美国,后续才会陆续为其他国家的用户提供服务。 ? 这款智能硬件的体积非常迷你,只有不到眼镜盒大小,随时随地携带都不是问题,所以它不仅是家庭医生,更是你的随身医生。 Clini cloud目前已经进入零售阶段,官网上的售价是129美元,全球包邮。

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    AI 要抢医生的饭碗?先看看这6点!

    人工智能 要说到时下的热词,“人工智能AI)”是绝对绕不开的话题。AI已经全面入侵了各行各业,医学也不能例外,小编就在此为大家盘点了AI在医疗行业的6大进展。 利用 AI 研发流感疫苗 赛诺菲巴斯德(Sanofi Pasteur)是全球知名的研发企业。它与一家名为BERG的生物医药公司达成合作,利用人工智能进行流感疫苗研发。 利用 AI研发新药 葛兰素史克公司(GSK)与一家苏格兰的初创公司Exscientia达成合作,涉及金额约为4300万美元。 Exscientia的主要业务是利用人工智能进行药物研发指导,双方合作之后,Exscientia将利用其AI药物研发平台为GSK进行10个创新小分子药物疾病的靶点开发。 而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测,然后实验数据会被反馈到AI系统中用于改善下一轮化合物的选择。

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    AI全球大战医生】Hinton:5-10年内深度学习取代放射科医生

    此言论一出,再一次引发全球关于AI正在取代医生的焦虑讨论。 IEEE Spectrum在2018新年伊始推出专刊“AI vs Doctors”,统计了从2016年5月至今,AI在医疗领域的进展,并对比各大细分领域AI与人类医生能力差距,人工智能正在医生的主场获取成功 AI可以帮助医生、护士,减少他们的工作量。 皮肉切割手术精准度,机器人击败了外科医生 在最近的一系列实验中,智能自主机器人STAR的发明者表明,它能比专家外科医生执行更精确的切割,并且对周围健康组织伤害更小。 医患之间面对面的互动,将成为人类智能的最后堡垒之一。

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    【逆向创新】关于AI+医疗,我们要听医生

    董家鸿遥祝此次论坛能够充分发挥优势,即:大家依托于四家附属医院现有的信息化基础和数据积累,同时融合清华校内大数据与人工智能领域顶尖的科研能力和技术积淀,实现大数据在医疗健康领域的充分落地。 ? 会后,来自于材料学院、化学系等专业的研究学者与王峰医生对接讨论,开启了“医工结合”的进一步探索。 此次活动对于医生来说很实在,非常有帮助。” ? 下一期活动:2019年5月24日下午3:00,北京清华长庚医院妇产科主任廖秦平以及清华大学交叉信息研究院副教授徐葳,将为大家作题为“利用CV技术实现妇科病理影像智能诊断”的演讲。 欢迎校内外所有饱富“医工结合”科研创新理想的医生们和老师们保持关注,报名请扫描下方二维码(闭门研讨会,仅限医生和工科老师报名): ? ?

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    AI VS人类】医生水平大PK: 人工智能四胜三平一负绝对领先

    这个记分牌显示—— AI 占据明显优势的是心脏病、中风和自闭症; AI 占据一定优势的是阿兹海默、外科手术; AI 和人类医生打个平手的是脑肿瘤、眼科、皮肤癌; 人类医生占据明显优势的是一般性诊断。 智能手术机器人在计划并执行手术,虽然监督者会偶尔进行帮助 机器人已经可以使用自己的视觉、工具和智能来缝合猪的小肠。 眼科疾病:中山大学和西安电子科技大学合作研发CC-Cruise,目前和医生表现相当 中国的一个研究团队已经论证,在有高质量数据可用的情况下,人工智能有可能帮助眼科疾病的医疗诊断。 受到DeepMind 2015年研究报告的启发——该研究描述了基于最小激活信息的机器学习算法在一系列街机游戏中如何击败专业玩家——中山大学眼科医生HaotianLin 和同事们创建了一个AI智能体来挖掘他们的儿童期白内障临床数据库 一般性诊断:大约72%的时间内,医生给出了正确的诊断。AI 则在 34%的时间里给出正确诊断 在 AI医生的 PK 中,医生们仍然有能够取胜的领域。

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    “男医生,女护士?”消除 AI 性别偏见,Google有大招

    编译整理 | 若奇 本文转自AI科技大本营 如何消除 AI 带来的性别偏见是个令人头疼的问题,那究竟有没有方法去解决? 例如,像“强壮”或“医生”这样的词语,它会生成偏向于男性化的翻译结果,而对于“护士”或“美丽”等词汇,则会生成偏向于女性化的翻译。 现在,Google 翻译解决了上述问题。 当你把诸如“外科医生”这样的单字从英语翻译成法语、意大利语、葡萄牙语或西班牙语时,会得到的男性化和女性化的两种翻译结果。 →她是一名医生 训练增强的 NMT 模型对女性、男性和性别中立数据源的影响。 相关链接: https://ai.googleblog.com/2018/12/providing-gender-specific-translations.html

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    如何超过医生准确率,做好医生第三只眼?腾讯医疗AI背后黑科技

    关于作者 尚鸿,腾讯研发管理部\AI平台部\AI医疗中心 从最开始的每月一个版本,到后来的 2017年,再次兴起的人工智能还在寻找产业落地,而亟待信息化、智能化的医疗系统在寻找技术突破,于是,腾讯、医疗 当然机遇总是伴随着挑战,人工智能被媒体包装的神乎其神,而医疗体系对结果的准确性有着最为苛刻的要求,技术上的挑战远远不是“下几个开源算法”就能搞定的。 为了做好医生的第三只眼,需要医疗AI首先具有超过医生的准确率,这对算法的开发提出了挑战。 巧妇难为无米之炊 深度学习需要大量精准标注的数据进行训练,正所谓有多少“人工”才有多少智能。 结语 自2017年8月从食管癌筛查起步,我们在病种上不断突破,已串联起整个消化道(食管癌,胃癌,结直肠癌)AI筛查解决方案,在技术上不断深入不断提升准确率,并且在医生实际体验上不断优化。 目前已累计辅助医生阅片2.7亿张,服务近160万患者,提示高风险21万次。医疗体系的全面升级还任重道远,作为医疗AI的领跑者,站在新的起点,面对新的挑战,科技向善,我们义不容辞。

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    诊断皮肤癌,人工智能医生更出色

    一项由多国科学家联合完成的研究表明,基于卷积神经网络的人工智能在诊断皮肤癌方面已达到比人类医生更出色的水准。 研究人员首次证明一种被称之为深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的人工智能/机器学习技术在诊断皮肤癌方面比经验丰富的皮肤科医生表现更加出色。 当我看到最近关于深度学习算法在特定任务中胜过人类专家的报告时,我立即意识到,我们必须探索如何将这些人工智能算法用于诊断黑色素瘤。” ,使用卷积神经网络的计算机算法表现优于接受测试的58位皮肤科医生中的大多数人.....这表明人工智能AI)有望实现更加标准化的诊断准确率水平,这样一来,所有人都能够获得可靠的诊断评估,而无论他们住在哪里 他们强调了在人工智能可能成为临床标准前需要解决的几个问题,其中包括难以对手指、脚趾和头皮等部位的一些黑色素瘤进行成像,以及如何充分训练人工智能以辨识非典型黑色素瘤和患者未意识到的黑色素瘤。

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    DNSPod十问沈春华:AI即将取代400万在岗医生

    首先,你能否跟读者们大概分享一下优图实验室在 AI 领域的整体战略布局,目前都有哪些投入? 沈春华:优图是腾讯旗下最顶级的人工智能实验室之一,过去多年一直专注于计算机视觉领域的基础研究和落地探索。 AI For Science 的研究,比如利用人工智能的算法,来做蛋白质序列的分析,据我所知优图实验室、以及浙江大学上海高等研究院等机构在这些方向上都取得了比较好的阶段性的成果,这都是非常好的例子,我相信我们会看到越来越多这样的例子 按照这种趋势,医生是否也要被 AI 抢走饭碗了? 沈春华:过去这几年我在澳洲的大学工作的时候,也做了一些医学图像方面的研究。对医学图像的从业者来说,AI 的目标,至少从现阶段来看,不能取代医生来看病。 所以我们应该去做工具,去帮助医生去看 X 光、CT 图像,更好更快地辅助医生做诊断。 AI 本身如果要彻底取代医生的话,我觉得还有很多的问题要解决。 所以我个人觉得, AI 是一个用来帮助医生做快速诊断、提升效率的助手,这可能是未来几年发展的一个方向。

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    左手医生张超:用AI提高病患就诊效率,机器人医生助力打造智慧医院丨镁客请讲

    在由镁客网主办的“M-TECH 2019智能医疗创新产业论坛”活动期间,镁客网采访了左手医生的创始人张超,曾经在百度工作过的他对医患间的供需矛盾认知更深刻,“创业前,我们发现搜索引擎上有7000万人搜索健康的问题 如此旺盛的需求,也催生了像左手医生这样的AI创业公司。 以AI分诊为例,患者挂号后,机器人医生会模拟医生提问,记下病情生成病历,并据此让患者做一些基础必要的检查,这样医生可以在就诊前对病人有更清晰的认知,会省去诸如再检查叫号的流程。 在活动当天最后一个圆桌讨论上,被问及智能医疗的商业化情况,张超将其分为三种类别:卖软件服务式的跪着赚钱,做流量和广告入口式的站着赚钱,以及侵犯数据隐私卖产品式的躺着赚钱。 他戏称左手医生就是“跪着赚钱”。 采访的尾声,张超再次提到了他们做机器人医生的初衷:医学人才培养是个跨周期的事情,所以我们希望AI系统能让医生在相同的时间段内服务更多的人。

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    Google AI 又来放大招,放射科医生会被取代吗?

    图片来源:VentureBeat 所有者:VentureBeat 作者 | 李帅飞 编辑 | 唐里 据 VentureBeat 报道,Google AI 利用人工智能系统,借助数千个带有高质量标签的数据库 近年来,Google AI 不断将目光投向医疗领域。去年,纽约大学利用 Google 的 Inception v3 机器学习模型检测出肺癌。 今年 5 月,Google AI 和美国西北大学医学院的科学家们创建模型,通过筛查检测出肺癌,水平超过了有 8 年经验的放射科医生。 此外,Google AI 曾通过眼部扫描,诊断糖尿病视网膜病变的进展;Alphabet 子公司 DeepMind 的 AI 曾为 50 种眼部疾病推荐合适的治疗方案,准确率高达 94%。 但同时,将人工智能和放射科医生各自的优势相结合,很可能是人工智能应用于医学图像解读的最佳方式。

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    AI如何协助牙科医生解决难以发现的牙齿问题

    患者已经熟悉电子记录保存以及数字 CT 和 MRI 扫描;有些人使用计算机视觉和人工智能 (AI) 来诊断肺癌和其他癌症。 西好莱坞初创公司Pearl为牙科图像提供人工智能以协助诊断。今年3月获得了 FDA 的批准,是首批获得牙科 AI 批准的公司之一。 该批准为其在美国各地的诊所使用铺平了道路。 Pearl 的 AI 提供牙医结果。这家初创公司的 FDA 申请表明,Pearl AI 平均能够发现比普通牙医多 36% 的病理和其他牙科问题。 Pearl提交了四项研究, 每项都涉及数千张 X 光片以及 80 多名专家牙医和放射科医生。 “我们是世界上唯一一家能够在牙科实践中以人工智能驱动的方式诊断病理学和检测疾病的公司,”他说。 “我们正在推动更全面的诊断,它是全科医生的诊断辅助工具。” 促进医患关系  当患者坐在椅子上时,牙医会检查 X 光片,并随时指出任何问题。

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    CloudMedx AI 在美国医学考试中表现优于人类医生

    CloudMedx AI参加考试 CloudMedx已经建立了一个临床人工智能助手,用于增强医疗系统的临床操作和收入周期管理。 为了测试其人工智能,CloudMedx进行了一项小规模研究,邀请一组医生对其医疗住院医生的人工智能进行美国医学考试的修改版本。这个小组包括来自美国顶尖医科大学的医生。 人类医生:68至81分(平均75分) 组2。CLOUDMEDX AI: 85分 组3。人类医生和CLOUDMEDX AI: 91 CloudMedx AI的答对率超过了所有医生,达到85%。 这一组结合了他们的记忆力和专业知识,以及人工智能的建议,与其他两组相比,他们的整体得分更高。 人类医生参加考试所需的平均时间为73分钟,而AI则在5分钟内完成考试。 表现最好的是AI医生。前进的提供者将有一个新的工具将信息传递到床边,我希望AI能够让医疗服务提供者花费更多时间与患者一起,让他们摆脱目前作为EMR的抄写员的角色。”

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    谷歌用AI诊断早期肺癌超越人类医生,登上Nature子刊

    在这项研究中,AI能够根据患者的胸部CT图像,诊断出早期肺癌,与六位放射科医生相比,AI的准确度更高,检测到的病例增加了5%,假阳性减少了11%,AUC达到94.4%。 换句话说,相比人类医生,谷歌的该AI模型能够发现更多没被发现的早期肺癌病人,还能减少很多没有患肺癌的人被误诊。 ? ? 无论是和单个医生相比还是和某一科目的医生们相比,这项研究中模型的准确度都相当高,超越了人类水平 真实数据检测 研究中用到的数据来自美国全国肺癌筛查试验(NLST)的真实数据,包括来自14851名患者的42290 加入社群 量子位AI社群开始招募啦,社群矩阵:AI讨论群、AI+行业群、AI技术群; 目前已有4万AI行业从业者、爱好者加入,AI技术群更有来自海内外各大高校实验室大牛、各明星AI公司工程师等。 互相ta 欢迎对AI感兴趣的同学,在量子位公众号(QbitAI)对话界面回复关键字“微信群”,获取入群方式。(技术群与AI+行业群需经过审核,审核较严,敬请谅解) ?

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    AI为癌细胞杀手“染色”,辅助医生选择治疗方案 | 附论文

    抗战阵型,AI怎么看 团队提取了13种癌症4,759位患者的5,455幅数字化病理图像。在训练过程中,一位有经验的病理学家要在图像中标记TIL和坏死发生的区域。 这样一来,医生便可以根据TIL反应的强弱等多种因素,来判断要不要采用基于免疫的治疗方案。 ? △ 表A是与人类相比的一致程度 从实验结果来看,AI的“染色”和传统H&E的染色区域虽不是完美重合,却也达到了不错的一致性。神经网络的表现让团队充满了希望。 你不是一个人 ? 研究团队希望,AI“染色”这个并不太贵的癌症诊断辅助工具,能够在未来得到推广。

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    医生,我还能再抢救一下!但为你做手术的是AI智能机器人,害怕吗?

    在未来的某一天,当你说:医生,我觉得我还能再抢救一下!回答你的也许是类似Siri或者小爱同学等的AI声音:检测到患者还有30%生机,准备开始第二次手术。想象画面有些惊悚! 但是这一天在不久将来,人工智能机器人医生为你诊治将不再是梦。 ,这是不可扭转的趋势,这也是时代的进步,我们这一代很荣幸能看到AI的整个发展进程。 其实机器人当主刀医生并非前所未见。早在20年前,人工智能就第一次被应用到开刀手术上。 如果全面普及人工智能医院,你敢让机器人主治医生在你身上动刀吗?

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