AI+医疗，下一个医学革命
很多人心目中的人工智能（ai）是混沌的，什么事物联系上“人工智能”、“ai”就好像镀上一层金箔，熠熠生辉。也有的人将人工智能想象成一个实实在在的程序，认为像科幻电影“流浪星球”中的moss，这种能与主角对话，能产生自己的想法的东西才叫做人工智能。
其实不是的，人工智能是一个学科，一门技术科学。它不是新兴的，它比大多数人都要老，1956年人工智能这个概念就被提出来了。我们知道，人工智能现在很火，被誉为21世纪三大尖端技术，可大家所不知道的是，20世纪三大尖端技术也包括人工智能。所以，人工智能不仅现在火，大半个世纪以来一直都很火。
那么，到底人工智能是个什么东西呢？
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
用浅显易懂的话来说，程序员创造了一个“黑箱”，这是一个会“思考的机器”，我们从一端塞给他一个问题，它就会从另一端输出结果。这个“黑箱”会遵从创造者给它制定的规则，通过训练——机器学习去逐步提升输出结果的准确性，直至训练完成能够给出足够优秀决策结果。
从人工智能概念被确立之初，人们就对其抱有巨大的期望，他是人类开启下一个时代的钥匙。经过全球专家几十年的投入，渐渐看到曙光。
ai抗疫
在还未过去的新冠疫情中，英国科学家提出了ai在疫情防控中起到的巨大作用。在早期检测与诊断感染阶段，ai可以快速分析不相关的症状，通过算法生成新的诊断和管理方法，快速通过识别ct、mri影像作出判断；在患病后制定治疗措施阶段，ai可以建立病毒扩散智能平台进行自动监测和分析、通过神经网络方法提取病毒特征帮助患者的监测和治疗。
在国内，清华大学长庚医院自研了基于ai算法的covid-19自测评估系统和covid-19智能辅助分诊系统，可以做到快速精准的分诊，提高医院门急诊的预检分诊和医生看诊的效率，这为我国在抗疫中的优秀表现提供了坚实的基础。
ai+医疗
以上是人工智能ai在这短短几个月内的精彩表现，其实在大健康领域，它表现得更为出色，“ai+医疗”是当下最火热的人工智能应用场景之一。
在诊断方面，ai可以提供医学影像数据的智能化识别和分析，从而提高临床诊疗的精准性与效率，降低医生工作强度的同时，减少漏诊与误诊几率。
在手术方面，通过数据化和3d技术，将传统的二维图像信息立体化，使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。
在制药方面，利用机器学习、图像分析等人工智能技术，研究药物相互作用的深层化学，并探究整个生物系统，以了解药物如何影响患者的组织，并通过识别候选分子来帮助减少药物发现的时间和成本。
在脑机方面，ai对神经工程的发展起到了至关重要的推动作用，帮助解决神经工程研究中遇到的诸多难题，从高维度空间解析人类大脑的工作原理。
在康复方面，通过对血压、心电、脂肪率等多项健康指标的监控，并通过ai算法进行处理，辅助健康管理人员对康复人员的康复方案进行个性化定制，提前预测险情并处理。
ai是一项赋能的技术，它并不是万能的，但是不断训练、用海量的数据浇灌，它才能被激发出最大的力量。
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用浅显易懂的话来说，程序员创造了一个“黑箱”，这是一个会“思考的机器”，我们从一端塞给他一个问题，它就会从另一端输出结果。这个“黑箱”会遵从创造者给它制定的规则，通过训练——机器学习去逐步提升输出结果的准确性，直至训练完成能够给出足够优秀决策结果。
从人工智能概念被确立之初，人们就对其抱有巨大的期望，他是人类开启下一个时代的钥匙。经过全球专家几十年的投入，渐渐看到曙光。
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在国内，清华大学长庚医院自研了基于ai算法的covid-19自测评估系统和covid-19智能辅助分诊系统，可以做到快速精准的分诊，提高医院门急诊的预检分诊和医生看诊的效率，这为我国在抗疫中的优秀表现提供了坚实的基础。
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以上是人工智能ai在这短短几个月内的精彩表现，其实在大健康领域，它表现得更为出色，“ai+医疗”是当下最火热的人工智能应用场景之一。
在诊断方面，ai可以提供医学影像数据的智能化识别和分析，从而提高临床诊疗的精准性与效率，降低医生工作强度的同时，减少漏诊与误诊几率。
在手术方面，通过数据化和3d技术，将传统的二维图像信息立体化，使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。
在制药方面，利用机器学习、图像分析等人工智能技术，研究药物相互作用的深层化学，并探究整个生物系统，以了解药物如何影响患者的组织，并通过识别候选分子来帮助减少药物发现的时间和成本。
在脑机方面，ai对神经工程的发展起到了至关重要的推动作用，帮助解决神经工程研究中遇到的诸多难题，从高维度空间解析人类大脑的工作原理。
在康复方面，通过对血压、心电、脂肪率等多项健康指标的监控，并通过ai算法进行处理，辅助健康管理人员对康复人员的康复方案进行个性化定制，提前预测险情并处理。
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