人工智能应用领域

1、人工智能应用领域-AI医疗健康（有案例）目录 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 一、医学影像分析2 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 二、健康管理2 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 三、医疗数据管理3 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 四、症状分析及咨询3 HYPERLINK l bookmark20 o Current Document 五、手术辅助4 HYPERLIN

2、K l bookmark24 o Current Document 六、脑机接口4 HYPERLINK l bookmark26 o Current Document 七、医疗流程4 HYPERLINK l bookmark30 o Current Document 八、药物挖掘5 HYPERLINK l bookmark34 o Current Document 九、可穿戴设备5 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 十、智能医疗设备5 HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 十一、精准医学6 HYPE

3、RLINK l bookmark46 o Current Document 十二、基础医疗科研6 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 十三、病患管理6 HYPERLINK l bookmark54 o Current Document 十四、心理健康7 HYPERLINK l bookmark58 o Current Document 十五、人体智能增强7 HYPERLINK l bookmark60 o Current Document 十六、药物配送7 HYPERLINK l bookmark64 o Current Document 十七、

4、助残工具8 HYPERLINK l bookmark68 o Current Document 十八、养老护理8一、医学影像分析【代表案例】病理图像训练深度学习算法GoogLeNet系统等深度学习方法对肿瘤概率预测热点图的制作很有帮助，但 其结果常有噪音。研究者将算法额外定制化，模仿病理学家的方式完成神经网络 的训练，希望能训练一个相当于或超越病理学家表现的模型，算法经过优化可来 确定是扩散到淋巴结的乳腺癌还是扩展到临近乳房的乳腺癌。该算法产生的预测热点图有很大改进，算法的FROC得分达到了 89%,大大 超过了病理学家在无时间限制时进行诊断的得分(73%)；同时即使是在不同医院 使用不同扫描

5、仪得到的图片上模型也能较好泛化。该尝试将图像训练深度学习算法应用到数字化病理学中，通过创造自动检测 算法来自然地补充病理学家工作流 Gigapixel Pathology Images。【技术应用】像大部分标准一样，FROC定位得分并不完美。每个切片有一些预定义的 平均假正例的情况下，FROC得分被定义为敏感性(sensitivity)。病理学家做 出假正例的情况相当罕见(把正常细胞误诊为肿瘤)。例如，上面提到的73%的得 分对应73%的敏感性，以及0个假正例。与之对比，算法的敏感性在更多假正例 的情况下会上升。每个切片有8个假正例的情况下，算法的敏感性达到92%；算法在之前训练过的任务中表现

6、良好，不过，尚缺乏人类病理学家的知识 广度和经验，比如，识别其他不正常情况的能力，而之前没有详细训练过该模型 对这些情况进行分类，比如，发炎过程、自身免疫疾病以及其他类型的癌症；为了确保最佳临床效果，还需要将这些算法吸收到病理学家的工作流程中 去，完善这一流程。未来愿景是，诸如这些算法能提高病理学家的工作效率和诊 断的一致性。比如，通过检查排在前面的预测肿瘤区域(包括每个切片有8个假 正例的区域)，病理学家可以降低假率的未检出率(也就是没有被监测到的肿瘤)。 另一个例子这些算法能够让病理学家简单而准确地测量肿瘤大小，这一因素与预 后(prognosis)有关。二、健康管理【代表案例】 睡眠分析

7、及自动评分软件现有的多导睡眠图需要人工进行评估，耗时耗力。EnsoData软件使用了美 国睡眠医学会评分标准以及先进的算法，分析每毫秒的生理学信号。与多导睡眠 监测系统进行接口并智能自动化，从而为多导睡眠图自动评分，分析睡眠质量和 辅助诊断睡眠或呼吸相关睡眠障碍，生成睡眠数据报告，提升医生的诊断效率。三、医疗数据管理【代表案例】医疗数据管理的人工智能技术平台IBM Wat son利用常见数据模型进行护理大数据和健康数据管理功能，通过 基于云认知平台可发现隐藏的模式和联系，建立健康数据管理平台，使个性化护 理节约成本且效果更佳。并通过与癌症中心的合作，获得大量临床知识、分子与 基因数据、病例历史

8、信息等数据并结合文献证据，通过机器学习算法，分析病人 的纵向病历，并动态跟踪病人的数据，帮助快速筛选出符合条件和相应标准的临 床试验的患者。而药物开发者同样需要选取有效的药物靶点和现有药物的新适应 症。【技术应用】机器学习、自然语言处理。四、症状分析及咨询【代表案例1】人工智能问诊及医疗服务APPBabylon Health使用人工智能获取医疗专家的知识，利用自然语言处理技 术辅助临床诊断，包括患者分类、症状检查等。通过聊天机器人与用户的交流，评估其状况，并为其提供医疗建议。同时也 可以借助该APP预约医生进行远程诊疗，APP还包含健康追踪以及药品配送等服 务。【技术应用】问答系统、自然语言处

9、理。【代表案例2】个性化随访程序和咨询服务Mindshare开发了一种革命性的，为后续程序和治疗的有效性提供了个性化 的诊断和指导。大幅提升病人护理的质量并减少医疗机构的财务责任。循证临床决策支持技术，根据大量人群形象和患者信息，将患者的医治风险 分层，结合图像识别算法与医患信息来构建智能算法。结合由深度学习得到的信 息，减少误诊误报，提升护理质量。同时评估临床价值，协助医生作出临床判断， 同时利于控制医疗机构的财务责任。医疗保健正在迅速转变为价值付费的范式。越来越多的综合交付网络(IDN), 医疗责任组织(ACO)和具有基于风险的合同的诊所等机构对医疗保健的有效性和 效率承担更大的财务责任。

10、Mindshare提供咨询指导，旨在通过评估临床价值 优化个体患者的随访程序和治疗。【技术应用】深度神经网络、机器学习五、手术辅助【代表案例】实时失血监测仪Tri ton实时失血监测仪用于分娩手术流程，为产科开发实时血液监测解决 方案，简化阴道分娩和产后恢复安排。其实时血液监测有助于早期识别产科出血， 并提供评估出血状态的客观指标，以及支持与输血适当性相关的临床决策，简化 使用体验，并定制干重的吸血物品列表，自动计算称重物品的失血量，同时允许 批量称重和v-drape体积的整合。【技术应用】机器学习、数据挖掘、计算机视觉。六、脑机接口【代表案例】无创脑机接口部件(研发中)大脑打字(t ypin

11、g-by-brain)计划 无创可穿戴技术，能够检测出大脑中的预期言语，而无需用户大声说出 这些话。据称，该技术的思想文字转化速率在100词/分钟。项目负责人 Mark Chevillet在最近一次会议中表示，团队目标是两年内取得商业产品的可行性论 证。持怀疑态度的神经科学家们指出，目前侵入性脑植入物的大脑打字速度是8 词/分钟。【技术应用】人机交互技术、认知神经科学。七、医疗流程【代表案例】协作诊断平台跨越了私营和公共卫生部门，提供了解决诊断连通性、临床数据互操作性和 公共卫生疾病监测等难题的产品和服务。通过利用实验室拥有的数据将其置于中 心。其实验室使用协作诊断平台与医师客户和其他实验室连

12、接，还帮助实验室改 进报销制度、医疗保健的协调方式，使得实验室更具有战略意义。【技术应用】数据挖掘。八、药物挖掘【代表案例】药物设计和挖掘软件平台Ato mNet基于结构st rue ture-based）的药物设计和挖掘方法，使用深度学 习神经网络分析小分子的生物活性和分子结合亲和力。并预测新药效果，减少对 昂贵耗时的物理合成和测试的需求，从而节约药物开发的时间和金钱成本。【技术应用】 深度神经网络、CNN （卷积神经网络）。九、可穿戴设备【代表案例】胎儿健康监测智能传感器可穿戴的持续监控的胎儿监控器，可持续监控胎儿踢腿数，并将其与孕妇自 身的动作区分，利用机器学习来预测和指导健康的妊娠。【

13、技术应用】机器学习。十、智能医疗设备【代表案例】人工智能上肢康复训练智能板Rapael Smart Board是一款智能医疗设备，能够帮助任何肩膀或肘关节有 移动障碍的患者进行恢复训练。通过内置的智能系统，该设备能够根据患者本身 的能力创建相应难度的康复训练游戏，例如点对点移动和形状绘制。在康复训练 的过程中，设备中的智能系统能够对患者的移动范围，速度，肢体协调性等数据 进行实施分析和评估，在不需要专业医护人员的陪同的情况下给出反馈，减少陪 护成本。【技术应用】人机交互技术、嵌入式人工智能技术。十一、精准医学【代表案例】基因检测系列产品 DNA INSIGHTS在客户做完基因检测后，给出对应饮

14、食、药物选择等个性化精准医疗方案， 方案包括:利用基因组药理学帮助患者选择合适的药物；利用基因检测技术检测与人的皮肤、心脏、体重等相关的基因，并给出 饮食、健身等建议；利用体液DNA检测技术血液循环DNA，以在早期发现癌症。十二、基础医疗科研【代表案例】医疗科研和临床决策支持平台平台可以让模型自动学习医学文献中的知识，并转化为诊断模型，进行知识 自动构建。被学习的医学领域权威文献包括医学指南，如心内科诊断指南、 白血病治疗指南、肺癌治疗指南，以及在顶端杂志上发表的、在比较大的样本情 况下做实验的文献。具体能实现以下功能：医学词典和自由文本结构化:基于业界权威医学词典，结合医院历史病历， 构建医

15、院自有的医学词典，将病历转化为可挖掘的结构化数据；科研数据分析:对真实病历数据进行深度挖掘，用深度学习技术帮助医生 发现医学洞见；数据可视化:对数据进行多维度分析展示，便于洞察疾病趋势；辅助诊断:依据患者临床表现和各项检查指标判断疾病概率，对比相似病 例，提供临床决策支持；个性化疾病预测:建立个体模型，模拟用药效果预测，监控疾病发展趋势；辅助制定治疗方案:基于个体模型，结合业界医学证据和文献辅助医生制 定治疗方案。【技术应用】计算机视觉、机器学习。十三、病患管理【代表案例】病人行为监测软件该软件可分析通过3D摄像机获取的患者图像，随着时间的推移，通过其预 测性算法，分析患者的位置和运动。当检测

16、到某些行为时，如被禁止离床的患者 试图起身离床，该软件可将訾报将发送给护理人员。该软件可缓解护理人员不足 的问题。【技术应用】 计算机视觉。十四、心理健康【代表案例】个性化心理咨询及护理 APPGinger 起初试图从被动跟踪的智能手机数据推断出行为模式和心理健康问 题，但现在改为通过文本和视频聊天模式与人类治疗师交流，讨论心理健康问题 并近一步提供个性化护理，帮助用户保持良好的精神状态。【技术应用】语音识别、自然语言处理。十五、人体智能增强【代表案例】智能假肢传感器 该智能假肢改善了刺激模式，加入了压力之外的新类型的知觉，提高了用户 对运动的控制能力。【技术应用】智能假肢应用物理实验室(Ap

17、plied Physics Laboratory, APL)开发的一支 机器人手臂包含了先进的扭矩传感器，可以检测到施加在病人的任何一根手指上 的压力,还可以将那些身体的(感觉)转换成电信号,由电线传输回病人大脑的 微电极阵列中,来向病人的感觉神经元提供刺激的精确模式。十六、药物配送【代表案例】无人机医疗产品快递服务该服务采用的无人机用橡皮筋来做药品弹出的弹簧,用蜡纸制作降落伞,价 格低廉,结构简单,可用于运送医疗物品。除去运输血液制品外,在 2018 年,该服务在坦桑尼亚的业务范围预计还将 包括狂犬病、破伤风、艾滋病疫苗,疟疾药等药物以及手术缝合线、静脉输液管 等急救物资的运输。Zips 无

18、人机载重限额 2 公斤,运送范围80 公里。快递成本与传统运输方式 相当。根据介绍,该服务将覆盖超过 1000 万人口。很多药物,尤其是疫苗,要 依赖不间断温度控制的供应链,即所谓的冷链,并且由于需求较小,很少在农村 地区有所储备。然而对此类药物的需求都非常紧急,在交通不便的地区,公路运 送往往不能及时递送药物。因此,无人机提供了最佳的解决方案。【技术应用】无人机技术。十七、助残工具【代表案例】适用于盲人的环境状态识别APPSeeing AI 通过手机摄像头配合图像识别技术以及语音合成技术，向盲人大 声朗读周围的情况。其能识别摄像头中人物的身份，甚至辨识出表情和心情，能 够告知用户周围的人是否在认真聆听，以及听众的其它反应。同时还能够读取反 复出现的人的身份，也能对陌生人从性别、穿着、动作、状态等方面加以描述。 这款应用还能识别地名、门牌号码和其他物品，并读取名称。由于其首发地在美 国，所以APP还具有分辨美元面值的能力。该APP也可为盲人朗读文件，通过手机拍照功能识别文件，且在拍照过程中 能够引导使用者将文件的全部内容锁定到取景框内。例如，应用会提示用户（向 右下角移动手