当前位置:首页 > 医疗电子 > 医疗电子
[导读]随着人工智能的发展,在医疗界中的应用也越来越广泛,智能医疗在未来的发展将不可估量。

随着人工智能的发展,在医疗界中的应用也越来越广泛,智能医疗在未来的发展将不可估量。

目前,人工智能在智能医疗中的应用主要有三种:一是虚拟辅助系统,帮助医生、护士和技术人员进行诊断和护理;二是大数据集成和挖掘,特别是数据端的开放性、安全性问题等;三是智能成像,这是目前最成功的一个。人工智能图像可以说比人工准确得多,它基本上不会漏诊。

现在全球社会正进入一场伟大的健康科技革命,未来智能医疗将有一个巨大的市场。从中美两国医疗资源分布比较来看,我国95%的医疗资源用于医院服务,而在美国这一比例仅为19%。我认为未来中国将在疾病预防、疾病康复、养老、家庭保健、医疗器械、健康风险管理等方面调动更多的医疗资源,市场前景可观。
接下来,我将介绍智能医学未来的几个应用方向
首先是为健康老人设计的机器人。现在日本已经研制出一种老年机器人,它可以响应老年人的语音要求。比如,如果接到命令扶老人起床,它会走到床前,伸出一只机器人手,根据老人的身高和床的高度将他扶起来,然后把他送到指定的地方,比如客厅、卫生间,甚至把他抬上轮椅。未来,老年保健机器人的深入发展将是智能医疗发展的方向之一。

二是模拟医疗系统。目前,美国已将模拟医学单独设立为一个学科,广东省也在努力推进这一学科的建设。例如,我们可以通过电脑合成建立一个三维数据模型,将病人的检查图像、心电图等个人检查数据输入模拟系统,模拟真实的手术环境,让医生模拟手术现场可能遇到的情况,比如血管在哪里安全切开,注射多少麻醉剂,多少合适。模拟医疗系统会给出相应的模拟反馈,对医生的实际操作情况做出预测,从而帮助医生更准确地选择治疗措施。今后,在这些技术更加成熟的时候,我们需要把这些技术从三级医院推广到基层医院,真正实现医疗下沉。

第三,智能化多学科会诊也是未来重点发展趋势之一。智能多学科会诊可以帮助部分患者进行网上基础疾病筛查,指导合理用药,判断患者是否需要送医院治疗,从而缓解医疗资源短缺的局面。

我认为,未来医疗领域有六大技术将影响传统技术的变革:人工智能、机器人、区块链、数据安全与可靠性、3D打印技术和医疗大数据。大健康是让人回归健康的源头。未来的智能医疗市场前景广阔,可以做的事情很多,不仅在治疗过程中,在医院的物流管理上也是如此。人工智能从各个方面提高了为群众提供医疗服务的质量。

医疗保健的未来
一是智慧医疗医院体系。未来智能医疗将在医院系统的许多地方得到应用。比如药品及耗材管理系统、医疗安全监控系统解决病房人员短缺等。

二是卫生防疫领域。比如疾病控制,通过发热门诊数据的自动连接和报警,分析病人的主要来源,从而找出病源,及早采取源头控制措施。在那些年里,人们花了很长时间才找到非典的源头。在智能医学的帮助下,可以清楚地看到传播途径,从香港引入SARS后不久就会发现SARS的来源。这是科学技术的进步。

三是卫生监督。目前,很多医院的污水处理效果可以说不合格。如果我们在排污口安装传感器,实时监控并公布数据,在这样的压力下,医院会自觉处理污水排放,否则很快就会承担相应的责任。如今,治理环境污染是一场攻坚战,智能医疗可以起到辅助作用。

四是建立个人健康体系。例如,睡眠呼吸暂停综合征检测仪已经投入实际应用。我有一个好朋友,他很胖,有一天喝了很多酒,被呼吸暂停综合症带走了。如果将来有更多类似的仪器和产品来全面监测个人的健康状况,甚至具备救援能力,很多这样的人可能会得救。

如今,智能医疗正如火如荼地进行着。我们还应该看到,目前市场上很多健康智能产品还没有经过科学论证,其权威性和误导性还需要进一步论证。传统医疗模式向大健康模式的转变还需要一个过程。未来,我国医疗系统应建立医疗数据互联共享平台,不仅为老百姓提供生活和健康管理服务,还应改善医生就业、患者治疗和慢性病管理的生态,传播健康生活理念。

生活在这个创新的时代,最可怕的不是那些慢慢接受创新的人,而是那些羡慕别人、阻碍发展、不愿付出代价的人。我们愿携手共创医疗新时代。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

该实验室的创新技术能够增强人工智能边缘解决方案,提高神经网络能力

关键字: 人工智能 神经网络

机器学习作为人工智能领域的重要组成部分,其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤:数据准备、模型选择、模型训练与评估,以及模型部署与应用,以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为,使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用,包...

关键字: 计算机 人工智能 机器学习

机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一,它通过对大量数据进行学习,自动发现数据中的规律和模式,从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程,包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步...

关键字: 数据 人工智能 机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中,有多种算法被广泛应用,每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

尼得科株式会社将扩大其位于泰国的服务器用水冷模块CDU(Coolant Distribution Unit)生产线,计划在目前的月产能200 台基础上于 2024 年 6 月增加到每月 2,000 台。

关键字: 人工智能 电源 电路板

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着信息技术的飞速发展,机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支,正在逐步改变我们生活的方方面面。那么,什么叫做机器学习呢?简单来说,机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动获取知识和技能...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

· Ceva-Waves™ Links™ IP系列提供完全集成的多协议连接解决方案,包括Wi-Fi、蓝牙、UWB、Thread、Zigbee和Matter,为下一代连接协议丰富的MCU和SoC简化开发工作并加快上市时间

关键字: 人工智能 MCU SoC

4月11日消息,根据中国科学院青岛生物能源与过程研究所的官方公告,该所成功克服了硫化物全固态电池大型车载电池制作工艺中的最后一道难关,并在硫化物软包电池叠片技术上取得了关键性突破。

关键字: 中科院 AI 人工智能
关闭
关闭