上节课我们讲了人工智能的概况，了解了人工智能的发展历程，以及各个时期人工智能研究中存在的问题和解决方案。 详情请参考以下链接： 在接下来的几节课中，我们将着重介绍其在健康领域的相关研究。 1、在新药研究中的应用。 2.图像处理在肿瘤中的应用。 3、在人体健康管理中的应用。 4、机器人在健康管理领域的具体应用。 希望大家在这些方面多交流，找到自己的兴趣爱好，从而确定自己未来的研究方向。
通过前面对人工智能的讲解，我们知道人工智能主要包括以下三个要素：数据、算法和计算能力。
数据是人工智能的第一要素，是人工智能的基石。 医院的数字化数据大部分是医学影像数据，比如医院常见的CT、MRI图像的海量数据，为人工智能提供了巨大的数据支持。
算法是人工智能的第二要素，它决定了人工智能的上限。 没有算法，就无法将视频图像转化为可分析的数据，也就无法提取有效的数据特征。
此外，人工智能还需要强大的物理硬件支持，这是计算能力的第三要素。 上一篇文章提到，人工智能近几年发展迅速的原因是计算机计算能力的快速提升。 计算能力越强，可以处理越复杂的数据和高级算法。 一般来说，人工智能模型是基于核心处理器或图形处理器不断优化和训练的。
人工智能在健康领域的应用多种多样。 从品类上看，它在新药研发和使用、医学影像分析、假肢控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用。 下面我们就本文前两个方面的应用进行介绍。 限于篇幅，后两个方向的应用将在下一篇文章中讨论。 还望见谅。
1.人工智能在新药研发和使用中的应用
首先，我们从新药研发中存在的问题入手分析。 长期以来，创新药研发面临三大障碍：
一是开发周期长；
二是研发成本高；
三是研发成功率低。
针对这三个问题，我们发现人工智能的特性可以很好的解决这些问题。 首先，人工智能的优势在于对重复事件的分析和有效特征的提取和利用。 人工智能算法可以发现其内在规律，从规律的事物中发现潜在的机会。 因此，人工智能的特性值得在这方面不断尝试。 也正是在人工智能技术的辅助下，药企开始尝试利用人工智能辅助癌症治疗药物的以下工作。 具体应用包括发现靶点、筛选药物，从而大大缩短研发周期和控制研发成本，提高研发效率，最终提高新药研发的成功率。
举例如下：
日本国家研发机构“基础医学、健康与营养研究所”，自2017年以来一直通过人工智能技术挖掘候选新药； 此外，京都大学与约 70 家制药和信息技术公司组成了联合研究机构，开发专门用于新药开发的人工智能技术，包括靶向致病蛋白、筛选对蛋白起作用的药物成分以及评估其安全性药物成分；
九州工学院通过人工智能的介入，开发出“人工智能制药系统”。 该系统对约1300种疾病和约8000种药物成分的蛋白质突变进行大数据分析，找出相似的蛋白质突变。 一组特定的疾病并将它们关联起来以预测现有的针对一种疾病的药物是否对其他疾病有效。
药企方面，武田制药、盐野义制药等药企利用人工智能推动新药研发。 和毒性建模，为肿瘤学、胃肠病学和中枢神经系统疾病的小分子药物的开发提供支持。 由此不能看出，人工智能在建模和筛选方面的优势，能够帮助药企大幅降低成本，提高新药研发效率。
美国伯格生物制药公司通过研究生物数据开发新药。 据美媒此前报道，通过其开发的人工智能平台。
Berg 是一家数据驱动的生物研究公司，处于药物发现的前沿，利用大数据创建新的医疗模型来解决医疗保健问题。 这种方法与药物发现和开发无关，主要依靠生物学数据而不是生物学假设来提供可操作的方法。 Berg公司拥有Berg、Berg、Berg和Berg四个子公司。 公司主要研究疾病发生时代谢变化的机制，在神经系统疾病和代谢性疾病的研究方面有较深的积累。
Berg 研究人体健康组织，探索人体分子和细胞自我防御组织和发病机制，并利用人工智能和大数据计算人体自身分子的潜在药物化合物。 这种方法利用人体自身的分子来治疗糖尿病、癌症等疑难杂症，与传统研究方法相比，研究新药的时间和费用减少一半。
通过以上实例，我们发现人工智能在新药研发过程中具有巨大的潜力。 但除了新药研发过程中的应有之外，它在用药过程中还有哪些应用呢？
人工智能在用药上的应用：每个人都体贴，每个人的体质不同。 如何更合理的用药，一直是困扰大家的问题。 传统上，按年龄段简单粗暴用药并不是最佳的用药规律。 基于药物药理学的智能用药系统主要包括药物剂量、频率、搭配、药物过敏史、特殊人群、禁忌症、不良反应等项目的监测功能。 简单明了的介绍是基于当代药物与疾病的系统知识和理论，安全、有效、经济、合理用药。 在现代医院中，医院信息系统已经得到比较好的应用，大量的患者相关信息不需要重复录入，只需要链接到数据库即可。 因此，智能用药系统主要负责合理用药规则的维护和医生处方是否合理的审核和提醒。
这个过程主要包括三类信息：一是患者的病情信息，二是指导医生和药师的医学知识和工作经验，三是药品信息，包括医药信息和药品经济信息。 知识库是智能用药系统的核心。 在智能用药系统中，知识就是合理用药。 药品说明书包含相关药品的安全性、有效性等基本信息，是指导临床正确用药的技术资料，是合理用药制度的重要知识来源。
2. 人工智能图像处理在医学上的应用
基于图像的人工智能在工业领域的应用已经非常成熟，比如无人驾驶； 基于视频安防的人脸情绪状态识别、基于运动轨迹分析安全状态的安防监控系统等具体应用不胜枚举。 系统可以不断识别新的数据对原有的安检指令进行训练，从而做出更合理的状态指令和调度。
同样，人工智能在医学图像处理中的应用也在不断完善。 众所周知，医学影像已经成为现代医学准确诊断的主要证据来源。 然而，由于传统人类视觉的局限性，医学图像分析的质量还有很大的提升空间，而基于深度学习的人工智能图像分析技术可以解决这一瓶颈问题。 人工智能技术可以提高医学影像质量，辅助医生进行病灶筛查，方便提取医学影像中对诊疗决策有价值的关键信息，对检测、诊断起到关键支撑作用。以及后续疾病的治疗。
1、人工智能在胃癌中的作用：日本的一个研究团队开发了一种技术，利用人工智能分析内窥镜图像来检测胃癌。 该研究使用深度学习技术对约2300张胃癌图像进行了分析和验证。 结果表明，该技术分析一幅图像平均仅需0.02秒，成功检测出77个已知胃癌病灶中的71个，检出率达到92.2%，发现大于5mm胃癌病灶的准确率达到98%。 该技术的使用有望有效减轻医生负担，降低误诊率，助力胃癌患者的早期诊断和及时治疗。
2、人工智能在眼科的应用：
等检测技术在视网膜上的应用。 它使用深度学习算法自动诊断糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿。 120,000 张视网膜病变照片用作训练数据库。 识别灵敏度达到98.1%，特异性达到90.3%，体现了深度学习在大数据应用中的优势。 .
等利用模糊K均值聚类算法和ANN算法，通过学习正常人、白内障患者、白内障患者手术后的140张光学图像，发现三者的特征变化，并找出差异。 提取白内障患者眼部图像特征，并根据特征判断新图像。 最后发现，ANN算法在识别正常人、白内障患者和白内障后患者的光学图像上的平均准确率达到了93.3%。
3、人工智能在骨龄与发育中的应用。 奥地利图像实验室通过计算机视觉技术和深度学习算法开发了“IB Lab HIPPO”和“IB Lab PANDA”人工智能解决方案。 该协议可用于儿童的髋关节角度测量、骨龄和发育评估。 此外，公司的“IB Lab HIPPO”对超过10万张医学影像图片进行“学习和训练”。 其训练有素的人工智能系统可以帮助医生做出准确的诊断，判断患者骨关节炎的严重程度。
4、人工智能在心血管检测中的应用：近年来，随着心血管影像数据日益受到关注，尤其是CMR技术的快速发展，各类数据呈指数级增长。 如何有效地利用这些图像数据成为一个非常重要的任务。 有趣的潜在机会。 然而，人工智能的优势提供了必要的条件。 这些图像中包含的大量信息可以通过人工智能技术进行分析和利用。
目前，人工智能在心血管影像领域的研究还处于起步阶段。 从现有的研究成果来看，人工智能可以应用于心血管影像的一系列研究方向，包括：图像采集与重建、图像自动分割与识别、疾病识别与分类决策等，很多方面都表现出了很大的潜在的。 具体尝试的方法包括：减少心脏图像的重建时间，准确快速地分割心血管图像，计算识别和诊断心血管疾病。
5、皮肤病的相关应用。 在医学图像分析中，深度卷积神经网络被用于对皮肤病变、角质形成细胞癌和良性脂溢性角化病、恶性黑色素瘤和良性痣等图像进行分类。该模型使用约 120,000 张皮肤图像进行训练，取得了与皮肤科医生。
总结：由于现在图像采集的分辨率越来越高，很多肉眼无法分辨的细节都可以很好的捕捉到。 利用人工智能在模式识别方面的优势，对大量医学图像进行处理，不断训练人工智能的各种参数，不断提高最终结果的准确性。 相信前两大应用领域的新研究会源源不断，层出不穷。 希望大家可以利用人工智能帮助大家发现潜在的应用价值。
1. 朱善邦、王婷、徐卫东。 人工智能诊疗平台在医疗领域的应用[J]. 中国医疗器械, 2019, 34(01):184-187.
2.黄欢，赵刚。 人工智能在医学与神经病学中的应用[J]. 华西医学，2018，v.33(06)：10-14。
3.陶波，陈敏。 中美医疗人工智能研究对比分析[J]. 中国数字医学, 2018,13(10):35-38.
4.曾益新。 基于人工智能的医疗数据分析与预测研究[J]． 中国科学技术, 2018,(22):28-29.
5.孙一凡。 人工智能带来的医学变革[J]． 中国新传播, 2019,21(1):210-211.
6.医药网
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