老年医疗网络推广总结

1. 智能医疗产业有哪些应用典型案例？
2. 医学领域的AI除了看医疗影像还能做什么？

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：

1. 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
2. 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
3. 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
4. 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。

医学领域的AI除了看医疗影像还能做什么？

医学领域的AI除了看医疗影像之外还能动手术啊。

手术机器人是医学领域AI中已经发展非常长时间的一项技术，而且也已经在临床中投入了应用，也取得了不错的效果。

最开始设计手术机器人的目的主要是看中了手术机器人的精准操作和手术机器人的不知疲惫，因为我们也都说机器人目前主要的还是工业机器人，还到不了特别智能化机器人的地步，而工业机器人在精准操作上已经发展了很多年，是具备深厚的技术积累的，如果将一些手术能够定量化设计，辅以机器人的精准操作，那么是能够做到让创口尽可能减小，让手术时间尽可能缩短的。

专门用于外科手术的医疗机器人在90年代初诞生了，ROBODOC就是其中的代表。1986年，美国IBM的Thomas J. Watson研究中心和加利福利亚大学合作开发，并于1992年成立了Integrated Surgical Systems公司，推出第一个被FDA通过的手术机器人——ROBODOC。该机器人可完成全髋骨替换、髋骨置换及修复和膝关节置换等手术，髋关节置换过程中，它对股骨的调整精确度达到96%，而医生的手工精确度只有75%。现在目前全球应用最广泛的机器人是达芬奇，已经成功的推出了四代产品。所以总结一下，手术机器人有以下好处：

1、 创口更小，更加平稳，不受人的生理和心理因素的影响。

2、 没有感染问题，对于一些特殊手术，能够更好的保护医生的安全

3、 可以远程操作，对于医疗***的均衡有一定的好处。