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Carolina 上发布

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今天我们带来了人工智能的健康应用,这可以极大地帮助医学的发展。

我们将越来越多地看到人工智能的主导地位,它将大量出现在医疗保健领域。

人工智能可用于预测流行病护理、医疗机器人、计算机辅助手术、带来新的治疗方法、患者分类和预测医学。

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请参阅下面使用人工智能的健康应用程序。

1- 用于患者指导的人工智能应用程序

目前,患者可以通过提供已编目疾病信息的百科全书列出他们的症状。

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这就是蒙特利尔 CHUM 的现实,该技术用于对紧急情况进行分类。

然后,患者必须在急诊室将他们的症状输入计算机,人工智能将对提供护理的紧急程度进行分类。

该人工智能还可以确定患者的问题类型,例如心脏、肺部等。

CHUM 总裁兼首席执行官 Fabrice Brunet 博士表示: “我们目前正在将这种机器分类与人类分类进行比较。”

“这台机器节省了时间,但我们希望确保这种筛查是明智地进行的并且是高质量的,因为它可能适合一种类型的患者,但不适用于另一种类型的患者。”

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“你永远不会理所当然地认为,因为某些东西是新的和创新的,所以它会是有益的。我们必须继续保持批判态度。人工智能与任何创新一样,必须进行评估和衡量,以便我们能够保证收益”, 它结束。

2- 人工智能用于药物开发

正如我们目前所看到的,一种新药进入市场需要近十年的时间,并且花费大量资金。

但在某些情况下,比如新冠疫情,解决方案需要快速。

因此,通过优化临床前研究,可以缩短疫苗开发时间等。

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这是来自魁北克省的三名博士生创建的初创公司 InVivo AI 的目标,该公司旨在帮助加快药物开发过程。

这些学生利用分子生物学、机器学习和计算神经科学的知识来创造技术,加速药物的创造。

3-人工智能帮助诊断

如今有很多医疗工具,因此要做出诊断,您需要考虑大量数据。

因此,人工智能可以帮助更好地解释检查和放射图像。

作为示例,我们列举了一些通过断层扫描图像诊断起来可能更复杂的癌症,例如肺癌和乳腺癌。

这样的人工智能程序可以更好地识别是否存在任何人眼无法看到的异常情况,例如早期肿瘤。

因此,蒙特利尔初创公司Imagia为检测某些类型的癌症、加速临床研究、开发新疗法和发现新的治疗形式带来了巨大帮助。

Evidens 应用程序使用 Deep Radiomics 技术的算法,该技术可以通过数字图像产生生物标记,并在某种类型的治疗干预期间测量病理和正常过程。

这项技术可以检测患者是否出现任何异常并监测病情。

该程序可以学习所有已分类的生物异常和疾病并将其存储在内存中,这有助于更准确的诊断。

魁北克公司 Diagnos 开发了一种基于人工智能的技术,可以诊断糖尿病视网膜病变。

这是糖尿病的一种并发症,影响2型糖尿病患者的50%,并且是5%在世界范围内导致失明的原因。

该技术通过视网膜照片来识别患者是否表现出健康状况的最初迹象。

这些照片是使用特殊相机在几分钟内拍摄的,可以在药房、诊所和验光中心找到。

他已经成功分析了来自 16 个国家的近 22.5 万名患者。


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