人工智能ct設備疫情(人工智能發(fā)揮了這些作用)

大家好,今天小編來為大家解答以下的問題，關于人工智能ct設備疫情，人工智能發(fā)揮了這些作用這個很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

本文目錄

1. 人工智能未來會取代醫(yī)生嗎
2. 抗擊新冠病毒***人工智能發(fā)揮了這些作用

一、人工智能未來會取代醫(yī)生嗎

當然不會

目前來看主要還是依賴大數(shù)據(jù)，說白了就是通過海量數(shù)據(jù)來學習知識。這種學習方式對數(shù)據(jù)質量的要求很高。先不說如何把人類的醫(yī)學知識轉化為數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)收集也是非常困難，尤其是醫(yī)療應用中需要考慮很多的corner case。這些是具有豐富經(jīng)驗的醫(yī)生才能解決的，人工智能很難通過數(shù)據(jù)學習到。醫(yī)療應用比較特殊，對漏檢非常敏感，因為會耽誤治療。所以目前好的比較方式是用人工智能系統(tǒng)來做一些簡單的篩選，讓醫(yī)生只負責處理疑難雜癥，這樣可以大幅提高效率。

人工智能在醫(yī)學領域確實有不俗的表現(xiàn)，如臨床診斷數(shù)據(jù)分析，加快藥物研發(fā)，遠程醫(yī)療等等。人工智能的學習基于海量的數(shù)據(jù)學習，確實能夠完成許多人類無法完成的事情。但疾病在每個個體上的表現(xiàn)都具有特殊性和差異性，人工智能是否真的能夠準確判斷患者的病情還有待觀望，但不可否認的是，人工智能一定會在臨床治療和醫(yī)藥研發(fā)中發(fā)揮重要

作用

看好AI的人會說YES，因為用不了幾年AI真的會取代那些平庸的醫(yī)生，會取代那些Below average（低于平均水平）的醫(yī)生，但是暫時不會取代那些Above average（高于平均水平）的醫(yī)生。

不看好AI的保守醫(yī)生會說NO，TA真的是發(fā)自內(nèi)心的，天真地以為AI不會取代任何醫(yī)生。其實未來最需要AI的是Below average的醫(yī)生，也是最不理解和最不能接受AI的人。

最近AI很火，不僅僅是在投資界很火，在學術界也很火。

好的AI公司很容易融到錢，連不咋地的AI公司也拿到錢了，這也難怪一些臨床醫(yī)生說有些AI項目純粹是圈錢和燒錢，將來肯定進不了臨床。

但是，好的AI項目還是挺靠譜的，最近Nature自然雜志連續(xù)發(fā)了好幾篇AI完勝各個學科醫(yī)生的文章。

二、抗擊新冠病毒***人工智能發(fā)揮了這些作用

【導讀】新冠病毒依然在全世界蔓延，除了隔離防疫，抓緊研發(fā)疫苗等常規(guī)動作外，人工智能新技術在抵抗疫情方面也發(fā)揮著前所未有的能力。下面便盤點一下，在抵抗疫情面前，哪些人工智能技術起到了積極的作用。

新冠病毒檢測技術

眾所周知，新冠病毒非常“狡猾”，具有較長的潛伏期。因此，在病毒檢測方面，非常耗時，耗力。而目前，人工智能已經(jīng)應用于對新冠病毒的追蹤與檢測等，運用大數(shù)據(jù)和AI技術對CT掃描影像進行分析，輔助檢測病患。武漢大學人民醫(yī)院致力于用深度學習技術，掃描新冠病毒，該技術以95%的準確率檢測到了新冠病毒。人工智能技術的加入，使得新冠病毒掃描不僅省時，而且避免交叉感染。

消毒機器人上線

對于感染區(qū)域，除了隔離外，最重要的一個環(huán)節(jié)便是進行區(qū)域消毒。但是，僅憑人力消毒，不僅過程慢，而且容易造成感染。這時，消毒機器人便起到了作用。消毒機器人的工作原理是在現(xiàn)有移動平臺的基礎上增加視覺系統(tǒng)、消毒設備及過程控制系統(tǒng)，使機器人隔著幾重墻壁也能“聽”到指令，自主運動到指示位置，實現(xiàn)人機遠程融合控制的自動消毒。當然，不僅用在感染區(qū)域，火車站，飛機場等區(qū)域也會使用機器人消毒。

公共區(qū)域體溫實時監(jiān)測

目前，多數(shù)企業(yè)已經(jīng)開始復工，火車站，機場等公共區(qū)域也開始恢復如初。人流量的增大，給工作人員的測量帶來了不小的壓力。針對于此，人群體溫快速篩查和識別得到了應用。掃描機器，通過紅外相機快速鑒別出人群中的高溫人員，再根據(jù)疑似發(fā)燒者的人體、人臉信息，通過 AI技術進行識別和分析人員信息，可以輔助各類公共場所工作人員快速篩查體溫異常者，而且高熱報警帶寬可達到每秒 15人。

新冠病毒藥物篩選

長期來看，抑制疫情再發(fā)展的根本解決辦法便是快速研制出抗病毒的藥物。通過AI算法+高性能算力的組合，能夠為抗病毒藥物和疫苗的研發(fā)。在國內(nèi)，浙江樹蘭醫(yī)院合作圍繞基于深度學習的快速Cryo-EM三維成像技術開發(fā)、融合拓撲和幾何特征的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，用于配體-蛋白質預測、基于深度學習的蛋白質結構預測、利用蛋白質序列預測蛋白質的三維結構等重點內(nèi)容，用于研發(fā)抗病毒藥物。

不得不說，人工智能依然是抑制和消滅新冠病毒的好幫手，但是最終戰(zhàn)役最終的勝利，還是需要人類來解決。

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