医生如何使用技术来帮助他们进行诊断?

在日本首次报道的拯救某人生命的人工智能案例中,人工智能取得了成功,一支技术熟练的人类医生团队没有成功

一名罕见白血病患者被AI正确诊断出来更显着,只用了十分钟比较女性的遗传信息与2000万临床肿瘤学研究,以达到挽救生命的诊断这是否意味着机器人将取代我们的医生

不完全是,但是医学数据量越来越大,计算机功能越来越强大,算法越来越智能,人们可以看到未来的医学科学,人类医生可以通过人工智能数据驱动医学,进入不断扩大的基因组,临床,成像数据库(扫描和X射线) )和分子数据高级算法可用于从重复的查询循环中学习,所有这一切都发生在经济实惠的计算机硬件上我们现在可以筛选数十亿条记录来寻找答案,花费几分钟时间来完成可能需要数年的时间hum Ans数据驱动医学开始于人类基因组计划,旨在通过从世界各国收集DNA来绘制和理解人体中的所有基因

它与越来越多的研究机构产生了大量的衍生项目

世界各地专门从事DNA测序和研究议程以了解疾病的遗传基础自人类基因组计划以来的13年中,计算能力r及其产生的数据量急剧增加,为数据驱动医学奠定了基础

例如,Wellcome-Sanger研究所今天在一小时内产生的DNA序列比前十年产生的DNA序列更多或同时进行六个测序项目研究所向国际研究界提供其结果其网站报告每周获得2000万次点击在医学数据连续体的另一端,我们现在拥有大量的个人级hea Lth数据设备同步到智能手机可以监测你的心率,覆盖的距离,燃烧的卡路里等等就像你自己的医生在你需要时为你提供有用的建议和警告例如,你的血糖可能是危险的高时间对于一些胰岛素所有这些信息都可以分析并整合到您的病史中,这些病史可以安全地生活在“云”这个早期,但这是在使用我在某些情况下将来,如果您发现自己需要住院治疗,您的详细在线医疗记录(可能包括基因组测序和其他有用信息)可以由主治医生访问,他可能会在他们的医疗保健中使用AI助手

平板电脑支持他们的诊断随着他们的轮询,咨询他们的患者,他们的诊断敏锐度可以通过谨慎使用他们的AI助手增加几个数量级人工智能和数据的巨大潜力d Riven医学拯救生命,提高医疗服务提供者的标准,为医疗服务提供者,特别是医院和研究机构节省资金

人工智能的风险归结为三大问题;编程错误,网络攻击和采取指示过于字面意义尽职尽责,这些都不是显示停止者编程错误,通常被称为“错误”,是一个可以避免的生活事实与软件开发不好他们因为开发和测试过程而陷入困境尚未执行故障可能从轻微到严重,但软件已经在医院和航空等安全危急情况下使用了数十年我们对医疗人工智能应用的期望不低于此类网络安全是一个资金充足的研究领域,在我们不能自满的情况下保持领先于坏人的工作总体上做得很好,没有充分的理由说明为什么医疗AI或任何人工智能无法安全地受到保护免受攻击从字面上理解可以通过建设来管理在保障措施中,任何安全关键系统的标准做法医院都不太可能让AI负责生死决定,例如w关闭生命支持虽然存在风险,但可以对其进行管理正如我们几十年来一直在其他计算领域所做的那样,为什么我们需要医生呢

医学是最以人为本的专业,所以除非机器人能像人类一样同情(这还有很长的路要走),否则患者就不会忍受被机器人治疗医生在医疗机构的意见肯定会关于AI助手,例如IBM的Watson博士,IBM的Jeopardy获奖超级计算机的医疗版,是一件好事还是只是一个华而不实的玩具,我认为医疗人工智能具有非常真实的社会和经济效益,我们不应该害怕探索人工智能助手的支持角色的可能性,人类总是处于驾驶员的位置

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