央视人工智能医疗领域,医疗领域的人工智能

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一、人工智能产品有哪些专利技术

人工智能,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的,扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上,人工智能并不只有机器人一种形态,从领域上来看,包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

当前人脸识别技术是人工智能领域中落地应用最广泛的技术之一,可部署到智能手机、门禁等终端产品中,实现个人安全认证、照片人脸检测和美化处理等功能,并已在机场、车站安检、安防等领域应用,其相关专利申请量占生物特征识别申请量的52.4%,是当前申请的热点。

二、人工智能为什么不能取代医疗服务业

人工智能不能取代医疗服务业主要是人工智能从根本上说是人类智慧的自动化,首先,在自动化的过程中还有很多环节无法实现,比如人类手指灵活度,第二,医疗服务业会根据医学的不断发展而发展,新的服务方式和技术也会对应发展,至少现阶段的人工智能是不能自己自动进化的。

三、智能医学工程专业就业前景

1、就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。近几年前景广泛。

2、智能医学工程是指以现代医学与生物学理论为基础,融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术,研究人的生命和疾病现象的本质及其规律,探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。

四、什么是智慧医疗

1、智慧医疗是利用信息技术、人工智能等现代技术手段,为医疗卫生系统提供更高效、更精准、更便捷的服务的一种新型医疗模式。智慧医疗通过整合医疗资源、优化医疗流程、提高医疗服务质量和效率,实现医疗卫生服务的数字化、网络化和智能化,为广大患者提供更优质的医疗服务。

2、智慧医疗的具体应用包括但不限于:电子病历、远程医疗、智能医疗设备、医疗大数据、医疗人工智能、移动医疗、智能药品、智能康复、智能健康管理等。通过这些应用,智慧医疗可以实现医疗资源的共享和优化、医疗服务的精准化和个性化、医疗质量的提高和医疗成本的降低等目标。

3、总的来说,智慧医疗是一种基于现代科技,推动医疗卫生服务创新和升级的新型医疗模式,为广大患者提供更加便捷、高效、安全、优质的医疗服务。

五、智慧医疗10大应用场景

智慧医疗依托网络高速率的特性,可实现远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享,并让专家能随时随地开展会诊,促进优质医疗资源下沉。

超声的检查方式很大程度上依赖医生的扫描手法,基层医院往往缺乏优秀的超声医生,通过智慧医疗系统,能建立高清无延迟的远程超声系统,充分发挥优质医院专家优质诊断能力,实现跨区域、跨医院之间的的业务指导、质量管控。

利用医工机器人和高清音视频交互系统,远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治。智慧医疗还能建立上下级医院间的专属通讯通道,有效保障远程手术的稳定性、实时性和安全性,让专家随时随地掌控手术进程和病人情况。

在现场没有专科医生或全科医生的情况下,通过无线网络能够将患者生命体征和危急报警信息传输至远端专家侧,并获得专家远程指导,实现应急救援;远程监护也能够使医院尽快掌握患者病情,提前制定急救方案并进行资源准备,实现院前急救与院内救治的无缝对接。

通过智慧医疗系统,能面向医疗卫生技术人员进行教育培训,其形式主要有会议讲座、病例讨论、技术操作示教、培训研讨、论文与成果发表等。

利用无线通信技术辅助医疗监护,实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测,并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员。

医院通过部署采用云-网-机结合的智慧导诊机器人,提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务,能提高医院的服务效率,改善服务环境,减轻大厅导诊台护士的工作量,提高导诊效率。

在日常查房护理的基础上,医护人员通过智慧医疗系统,可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输、移动高清会诊,提高查房和护理服务的质量和效率。在放射科病房、传染病房等特殊病房,移动医护对于保护医务人员安全很有帮助。

患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求,智慧医疗系统通过物联网技术,构建院内医疗物联网,有机链接医疗设备,提升医院管理效率和患者就医体验。

智慧医疗方案以PACS影像数据为依托,通过大数据+人工智能技术方案,构建AI辅助诊疗应用,对影像医学数据进行建模分析,对病情、病灶进行分析,为医生提供决策支撑,提升医疗效率和质量。

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