人工智能技术与应用（案例版）课件 第8章 智能医疗机器人

第8章

智能医疗机器人-1人工智能技术与应用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能医疗机器人概述2.智能医疗机器人应用3.智能技术——深度学习4.应用案例“人工智能+医疗”近年来，借助人工智能技术，开展智慧医疗成为医疗领域的热点。“人工智能+医疗”是人工智能技术赋能医疗健康产业的现象。以机器学习和数据挖掘为两大核心技术的人工智能渗透到医疗行业，各应用场景下医疗人工智能公司开发出的产品和服务，带来了医疗健康行业的降本增效，衍生出医疗数据服务、机器学习服务、医疗研发服务等新的医疗新兴细分行业，拓展了医疗领域的边界，重塑了医疗健康相关产业链。1.智能医疗机器人概述智能医疗机器人是集医学、信息、物理、机械等多种学科于一体的技术密集型产品。通过计算机技术，传感器技术、导航技术等实现自动化、智能化操作。智能医疗机器人可以协助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平和效率。

如今，医疗机器人已经成为医疗领域的重要工具，其应用范围涵盖了手术、康复、护理等多个方面。包括目前临床使用的骨科手术机器人、胃镜机器人、康复机器人在内的，用于诊断与治疗环节的机器人，不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者提供了更舒适和安全的医疗环境。医疗机器人为医疗行业带来了革命性的变化，全球医疗机器人市场空间巨大，未来快速增长。智能医疗机器人类型Typesofintelligentmedicalrobots用于手术操作，包括骨科及神经外科手术机器人等手术机器人用于患者的康复训练应用在康复护理、康复治疗等方面的代替人工的机器人康复机器人提供咨询、导诊等服务服务机器人用于照顾患者，可以用来分担护士护理的繁重和琐碎工作护理机器人智能医疗机器人类型

手术机器人义齿机器人智能导诊机器人智能送药机器人虚拟助理语音电子病历/智能导诊智能问诊/推荐用药医学影像病灶识别与标注/三维重建靶区自动勾画与自适应放疗辅助诊疗医疗大数据辅助诊疗医疗机器人疾病风险预测基因测序与检测服务预测癌症/白血病等重大疾病药物挖掘新药研发/老药新用/药物筛选药物副作用预测/跟踪研究健康管理营养学/身体健康管理精神健康管理医院管理病历结构化/分级诊疗DRGs智能系统/专家系统辅助医学研究平台算法框架/数据分析等服务|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||AI+智能医疗场景AI在医疗领域的应用医疗影像

利用X线、CT、MR、DSA、PET、ECT等影像设备，对疾病进行影像诊断和辅助治疗的技术。据相关数据显示，90%左右的医疗数据都来自医学影像，而且还正以30%的增长率逐年增长。不过，影像科医生的整体数量和工作效率似乎根本没有办法应对这样的增长趋势，而影像科医生也因此面临着巨大的压力。

X光CT

MRDSA

PET

ECT

2017年，腾讯正式推出了“腾讯觅影”，从临床数据来看，“腾讯觅影”的敏感度已经超过了85%,识别准确率也达到90%,特异度更是高达99%。不仅如此，只需要几秒的时间，“腾讯觅影”就可以帮医生“看”一张影像图，在这一过程中，“腾讯觅影”不仅可以自动识别并定位疾病根源，还会提醒医生对可疑影像图进行复审。辅助诊疗

目前人工智能可以通过症状和病历来诊断癌症，比如Watson，经过了4年多的训练，学习了200本肿瘤领域的教科书，290种医学期刊和超过1500万份的文献后，Watson开始临床应用，并且可以在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌等领域向人类医生提出建议；又可以通过医学影像和病理解读来识别癌症，国内的人工智能领军企业Airdoc在各个领域的顶尖医生的帮助下，在眼科、皮肤科、大脑、心血管、肺部、肝部等领域建立了准确的深度神经网络诊断模型，在肺癌、乳腺癌、肝癌、基底细胞瘤、恶性黑色素瘤等领域取得了巨大的进展，通过15万张图片的训练，在眼科诊断准确率已经不低于人类三甲眼科医生，如果将人工智能应用在癌症的早期检测和早期诊断，可以挽救无数人的性命。疾病预测

预测未知，一直是人类十分向往的能力。2008年谷歌推出一个预测流感流行趋势的系统——GoogleFluTrends（谷歌流感趋势，以下简称GFT）。GFT一战成名是在2009年美国H1N1爆发的几周前。AI可预测心脏病人何时死亡：准确率达80%英国医学研究委员会伦敦医学研究所的这个研究小组说，人工智能软件能够通过分析血检以及心脏扫描结果发现心脏即将衰竭的迹象。研究人员向人工智能软件输入了256名心脏病患者的心脏核磁共振扫描结果，以及血液检测结果。人工智能软件对于每一次心跳都测量了心脏结构中3万个不同点的运动状况。把上述检测结果同患者8年的健康状况记录结合起来，人工智能软件就可以发现哪些异常状况会导致患者的死亡。人工智能软件能够对未来五年的情况作出预测，预测患者在一年后仍然存活的准确率大约为80%，而医生对于这项预测的准确率为60%。。医院管理能合理地为患者安排治疗计划；在电子处方系统内设置安全警示，确保用药规范，防止滥用抗生素等药物；自动读取患者电子病历相关信息，得出辅助诊断信息，实现医疗辅助诊断。通过物联网技术，应用RFID标签，打造无人值守耗材管理模式;智能化设备的应用，耗材追澜及管理发生质的飞跃!健康管理日常监测数据(DailyMonitoring

Data)各类日常监测生理信息，生活习惯，心理及精神状态等电子病历与诊疗记录(ElectronicMedical

Records)含问诊信息、病程记录、病史信息，疾病诊断信息，治疗过程，随访过程，环境信息等用药记录(Records

of

Medicine)药物信息，治疗结果等诊断数据(Diagnosis

Data)生化诊断、病理诊断、物理诊断、生理信号诊断、影像诊断、基因诊断等健康医疗大数据运营数据(Busi

Data)病人，财务，流程，诊疗，开药等数据保险与支付(Insurance

andPayment)病人保险、支付记录、信用记录人工智能在医疗领域面临的挑战ChallengesofAIinthehealthcarefield在医疗方面的信息或隐私都在虚拟的网络系统中留下痕迹。如果管理不善，就有可能被不法分子所利用患者隐私保护通过虚拟的信息系统或人工智能系统进行，可能发生医疗风险的主体、环节和因素增多了，医疗风险不可控性增强一些医务人员可能会抵制或消极对待医疗人工智能的发展，那将会极大地降低医疗人工智能的发展速度风险责任受接受程度文化创建阶段2.智能医疗机器人应用

手术机器人是集临床医学、生物力学、机械学、计算机科学、微电子学等诸多学科为一体的新型医疗器械。手术机器人现已应用于普腹外科、泌尿外科、心血管外科、胸心外科、妇科、骨科、神经外科等多个领域。此外，智能咽拭子采集机器人、智能外骨骼机器人、膝关节手术机器人、血管介入机器人等设备也是医疗机器人，医疗机器人是高端智能医疗装备的代表。手术机器人的起源与发展手术机器人类型

胶囊胃镜是一款可以替代传统胃镜的新型医疗机器人，随水吞服后，它以每秒2帧的速度进行拍照，将食管、食道、胃进行全方位检查，短短15分钟即可拍摄上万张照片，完成无痛、无创、无麻醉、无交叉感染的精准胃部检查，检查后胶囊机器人随消化道排泄。

整个治疗过程在体外通过手机遥控实现，可以无痛来检测胃部的状况成为将众多病人从传统胃镜痛苦检查中解放出来的妙招。目前胶囊机器人已经在100多家医院和300多家体检机构开始使用。胶囊胃镜机器人康复机器人是辅助人体完成肢体动作，实现助残行走、康复治疗、负重行走、减轻劳动强度等功能的一种医用机器人。康复机器人的核心理念是机器人、病人、治疗师之间全新的协作关系，形成更有效且个性化的康复效果。康复机器人涵盖物理运动、日常生活能力、社交活动、环境控制、听觉、视觉、口头表达等应用领域。相较于传统训练的局限性，康复机器人能够节省人力、重复训练、减少误差、全面护理、最大化持续时间和强度。康复机器人康复机器人类型本章小结第8章

智能医疗机器人-2人工智能技术与应用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能医疗机器人概述2.智能医疗机器人应用3.智能技术——深度学习4.应用案例3.

智能技术——深度学习深度学习（DeepLearning），简称DL。深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。其概念由杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）等人于2006年提出，基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外杨立昆（YannLeCun）等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。神经网络基础神经网络的M-

P模型、BP网络、Hopfield网络等构成人工神经网络的基本概念。神经元作为基本处理单元，由连接、求和节点、激活函数组成。深度学习的起源与发展卷积神经网络（CNN）深度学习应用场景1.计算机视觉深度学习技术可以用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、行人重识别等领域。例如，卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类和目标检测，而生成对抗网络（GAN）可以用于图像生成和风格迁移。3.医疗保健深度学习技术可以用于医学图像分析、病理诊断、基因序列分析等领域。例如，卷积神经网络可以用于乳腺癌检测，而递归神经网络可以用于基因序列分析。2.自然语言处理深度学习技术可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、语音识别等领域。例如，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）可以用于语言模型和机器翻译，而变换器模型（Transformer）可以用于序列到序列的学习任务。应用场景LeNet结构4.应用案例——病毒感染动态显示SIR模型是一种常见的传染病传播模型，用于描述人群中传染病的传播过程。SIR模型将人群分为三个互相转化的状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）

病毒的变异速度可能会超过科学家们研发疫苗和治疗药物的速度，导致疫苗和药物的有效性受到挑战。此外，全球化和人口密集的城市化趋势使得病毒更容易传播，加剧了疫情的蔓延速度。同时，一些病毒可能具有潜在的跨物种传播能力，增加了疾病的传播范围和难度，导致公众对病毒传播和防控措施的误解和不信任，影响了疫情防控的有效性。为了尽可能预防疾病