根据对医疗系统中的人工智能所做的几类研究，人工智能在医疗任务，特别是 "诊断测试 "中的表现被证明是高效的。

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在当今时代，算法正在取代放射科医生来识别恶性肿瘤，并指导研究人员开展临床试验。

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人工智能不仅是一种技术，而是多种技术的集合。本文将讨论与医疗保健系统相关的一些最特殊的人工智能：

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机器学习

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在医疗保健领域，人工智能对机器学习的应用最常见于精准医疗，即根据患者的具体要求预测预后和选择治疗方法。

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神经网络是一种更复杂的机器学习类型，早在 20 世纪 60 年代就已出现。该系统与神经元信号的处理和大脑的功能有关，它决定了特定病人是否会患上特定疾病。

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深度学习是最常见的人工智能机器学习类型，它具有多个变量或特征，有助于预测结果。深度知识在医疗保健领域最常见的应用是潜在癌症病变识别。这一应用正被用于放射组学，以检测成像中观察到的数据特征和特性，而这些特征和特性是人眼无法感知的。

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在以肿瘤学为导向的图像分析中，深度学习和放射组学都得到了广泛应用。与以前使用的计算机辅助检测（CAD）相比，这两种应用的结合有望提高诊断的准确性。

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机器人

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物理机器人被公认为能够执行一些预定任务，如重新定位、组装物体、焊接和提升。最近，机器人开始与人类合作执行特定或所需的任务。

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2000 年代，美国批准在医疗系统中引入手术机器人，为外科医生提供一些超能力，以提高他们深入观察、创建微创和精确切口、准确缝合伤口等方面的能力。不过，在机器人技术的帮助下，最常见的外科手术是妇科手术、前列腺手术以及颈部和头部手术。

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机器人流程自动化：

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这种技术用于执行数字化结构的任务，以达到多种管理目的。与其他人工智能形式相比，它们价格低廉、透明度高、易于编程操作。

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在医疗保健系统中，这种自动化可用于重复性任务，如事先授权和更新病人的账单或记录。如果与图像识别等其他技术相结合，这种自动化技术还能帮助提取传真图像数据，并将其输入事务处理系统。

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自然语言处理：

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自 20 世纪 50 年代以来，人工智能的目标就是理解人类语言。NLP（自然语言处理）包括文本分析、语音识别和其他一些与语言相关的目标。

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这种处理有两种基本方法。

1. 统计 NLP
2. 语义 NLP

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在医疗保健领域，NLP 的主要应用包括对已发表的研究成果和临床文件进行分类、创建和理解。NLP 系统还可以分析病人的非结构化临床笔记，可以准备放射检查报告，可以转录病人的互动，还可以进行保守型人工智能。

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介入和诊断应用：

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自 20 世纪 70 年代斯坦福大学开发出用于诊断血液细菌感染的 MYCN 以来，疾病的干预和诊断一直是人工智能的重点。

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最近，IBM 的 Waston 因其专注于治疗和诊断癌症的精确用药能力而备受关注。 在这一系统中，沃森综合运用了 NLP 和机器学习能力。

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不过，沃森并不是一个单一的产品，而是一套 "认知服务"，通过API（应用编程接口）提供，包括语言和语音、基于机器学习的数据分析程序和视觉。

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最近的研究发现，与人类临床医生相比，人工智能能够以更高或同等的精度和准确性诊断和干预疾病。其中许多研究成果更侧重于通过视网膜扫描或精准医疗（基于基因组）进行放射图像分析。

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由于这些发现基于机器学习统计模型，因此它们正在催生基于证据和概率的药物，这是人工智能的一个积极方面。

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通过个人设备进行健康监测：

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几乎所有的人都能使用带有传感器的特定工具来收集有关其健康的数据。从智能手机到可 24 小时跟踪心跳的可穿戴设备，都能随时随地生成大量数据。

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人工智能在从这些种类繁多、数量庞大的数据宝库中提取可行见解方面发挥着重要作用。

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在医疗保健领域，智能设备对于重症监护室或其他任何地方的病人监测都非常重要。人工智能的使用可以提高对病情恶化的识别能力、对败血症的跟踪能力或对并发症发展的估计能力，从而有效改善疗效，降低与医院相关的处罚成本和费用。

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免疫疗法的进步：

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免疫疗法是最有希望的癌症治疗方法。 通过利用人体自身的免疫力来攻击异物、恶性肿瘤和疾病，患者有可能战胜顽固的肿瘤。然而，在过去，医生们很难找到一种更精确、更准确的方法来识别适合接受这种治疗的病人。

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机器学习算法及其生成高度复杂数据集的能力，可以为根据患者的基因构成和要求提供疗法提供新的选择。

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在最近的创新中，最令人兴奋的发明是开发检查点抑制剂。这些抑制剂能阻断免疫细胞的某些蛋白质。

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临床决策的革命性变革：

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人工智能正在提供更强大的预测分析和工具来支持临床决策，在问题发生之前就能为医生提供线索。

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人工智能系统还能为败血症、癫痫等多种疾病提供早期预警，而这些疾病需要高度复杂的数据集和对患者资料的深入分析。

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机器学习还能为危重病人是否应继续接受特定护理的决策提供支持。

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通常情况下，脑电图是从病人那里获得的数据，通过医生进行解读。对其结果的解读是一个主观且耗时的过程，是以特定医生的经验和技能为基础的。但是，在这一领域人工智能算法的帮助下，有效、准确地解读这些结果变得更加容易，现在可以更轻松地比较和匹配您所看到的结果，甚至可以检测到细微的改进，这可以极大地影响医疗决策。

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结论

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随着更多创新的新一代人工智能工具的引入，医疗保健在意识、提供护理的效率、识别发展中的并发症、提前准确诊断疾病以及最新的干预方法等方面更加先进。人工智能可以带来一个临床质量极高的时代，在患者护理方面实现非凡的突破。

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