人工智能如何解决医疗行业“看病难”问题?

本文摘要:随着人工智能的发展,逐步成熟期的AI技术慢慢向“AI+”的工业应用于改变。虽然比起于“AI+金融”、“AI+零售”的蓬勃发展,“AI+医疗”还处在较为早期的阶段,但毫无疑问,智能医疗是人工智能领域最具备发展前景的领域之一。IDC在其《全球半年度理解/人工智能开支指南》中将临床和化疗系统列入2016年更有最多投资的领域之一,并回应在未来五年内,还包括药物研究和找到以及临床和化疗系统的用于案例将取得仅次于的发展。IDC预测医疗身体健康人工智能投资的年填充增长率为69.3%。

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随着人工智能的发展,逐步成熟期的AI技术慢慢向“AI+”的工业应用于改变。虽然比起于“AI+金融”、“AI+零售”的蓬勃发展,“AI+医疗”还处在较为早期的阶段,但毫无疑问,智能医疗是人工智能领域最具备发展前景的领域之一。IDC在其《全球半年度理解/人工智能开支指南》中将临床和化疗系统列入2016年更有最多投资的领域之一,并回应在未来五年内,还包括药物研究和找到以及临床和化疗系统的用于案例将取得仅次于的发展。IDC预测医疗身体健康人工智能投资的年填充增长率为69.3%。

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某种程度,CBInsights将医疗身体健康列入人工智能中最冷的领域,并将其作为今年的创业项目。从目前的发展来看,“AI+医疗”目前可以分成如下三个层次:智能问诊精准医疗药物研发智能问诊“AI+医疗“之所以有如此大的应用于前景,主要原因在于其市场需求是极大的。在传统的医疗行业中,医生培育周期长、误诊率低,医院资源受限、效率较低仍然都是难以解决的问题。而随着技术的革新,智能医疗为解决问题这一问题带给了曙光,目前,最成熟期的案例之一就是IBMWatson。

IBMWatson可以在17秒内读者3469本医学专著,248000篇论文,69种化疗方案,61540次试验数据,106000份临床报告。通过融合信息检索、自然语言处置、机器学习等技术和海量数据,IBMWatson能自律展开解读、推理小说和自学,在短时间内很快沦为肿瘤专家。这两组数据让我们看见了智能医疗的无限有可能。

一方面,它的经常出现和发展将大大提高人类医生的效率,减少时间成本,另一方面通过辅助医生作出适当的辨别,在相当大程度上也减少了复发的几率。


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