人工智能医疗不应只是机器人和智能影像管理,该文是人工智能类有关专升本毕业论文范文与人工智能和智能影像管理和机器人方面论文例文.
人工智能论文参考文献：
刘婷婷
日前,平安好医生斥巨资30 亿入主人工智能医疗,而且主打中医治疗.无独有偶,科大讯飞在安徽也建成了最新的人工智能医院.
回顾近一两个月的新闻,人工智能医疗的布局比比皆是：8 月初,腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断.7 月初,阿里携手万里云正式发布“DoctorYou”AI 系统,主攻方向是医学影像诊断领域.同在7月,百度宣布开放运算平台.
人工智能医疗早已成为各方瞄准的香饽饽,以算法平台的技术优势确立领先成为各大巨头的策略.之所以瞄准医疗领域,则是看准了民生热点和痛点众多的现状：医疗资源紧张、医患矛盾突出、医疗资源不均等问题长时间成为吐槽对象.从人工智能来说,技术的不断升级之后,寻找落地场景成为关键,两方由此一拍即合.
从最初的不到10 家创业公司出现,到现在全国的人工智能医疗创业公司已达数百家、甚至上千家,从最初的无人理解人工智能医疗做什么、为什么做,到现在市场资本开始主动追逐潜力股,人工智能医疗公司现在也许迎来了自身的春天.
在人工智能领域,从统计数字来看,医疗领域人工智能初创公司所获投资数额中,从事医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析和药物挖掘四个方面的公司吸纳投资总额超过80% 以上.除此之外,医疗机器人成为另一热门领域.这从日前的机器人大会也可见一斑.
从影像管理来说,目前主要是病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗和影像三维重建.从这些来看,严格来说并不算是人工智能医疗的领域,或者说主要是借助已有的标准和医学知识进行定向寻找.如果从机器学习角度来看,还很难通过计算机自主发现发病之前的特定影像,或者突破人类认知的情况下自主寻找早期特征的规律.
医疗机器人的广泛应用还更多体现在导购或迎宾角色,即使通过语音交互功能提供服务,也还不能提供类似智能问诊或虚拟医生的服务.当然,这类服务属于人工智能的较高阶段成果,难度较大,而且面临监管、法律法规和社会接受度的考验,确实不是一日之功.不过,这也让机器人的温度开始降温,提醒入局者开始注意积累用户数据、做好深度挖掘.
不过,对以上两个业务的未来还应持乐观态度.例如,医疗影像数据是医疗中最常见数据,而且数据量极大,如果能够深入挖掘影像数据背后的故事,对患者治疗和今后的健康管理都是大有裨益的.
提到数据,也就触及了人工智能的本质,毕竟只有通过大数据才能训练计算机自主学习,从而找到突破已有认知的最优解决方案,或者为人类提供预测未来的服务,提前做好预案.
与未来的理想目标来看,当前的人工智能入局者还存在一定差距.纵观多数市场主体来看,多数人工智能医疗公司都是从某一局部切入,特别是很多公司是从互联网医疗公司转型而来,收集医疗数据多为用户主动上传,依靠之前用户群体支撑人工智能的数据挖掘.这直接导致数据量较少,而且多为某领域的单一数据,内容较局限,很难进行真正的深度挖掘和应用服务的开发.
人工智能医疗公司的驱动是技术,长远发展的关键不在于以往互联网时代重视的流量,而是结合人工智能时代的特点着重积累数据,从而利用深度挖掘让大数据发挥预测未来的功能.依靠数据的不断积累和算法模型的不断优化,对于人工智能医疗来说,未来可以在积累数据后从药物效果分析和健康数据管理的角度做大,做好技术支撑之后全盘思考人工智能医疗的应用服务.
积累用户数据是基础,从战略布局上看,这有助于人工智能医疗公司全面瞄准顶层设计,从医疗市场痛点出发,全盘考虑业务布局.
针对数据体量不够、数据内容单一的问题,应该从多方获取患者数据,除了公立医院之外,还可以从体检中心、研究机构等多方合作获得.其次还需和保险公司、研究机构、企业等打通市场化渠道,将人工智能挖掘结果用于广大民众,借助B 端接触C 端.最后,仍需不断提高技术支撑水平,优化算法、模型,让人工智能提供更多未来预测服务.
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