导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能能诊断什么疾病的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能在医学领域的应用包括
目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。
1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。
2、个体化用药：关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。
目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。
3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。
4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。
麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。
5、放射治疗和放射学：哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次采访中表示:“20年后，放射学家将不会以现在的形式存在。它们看起来更像是电子机器人：监督每分钟阅读数千份研究报告的算法。
目前，伦敦大学学院医院的deep mind Health正在开发机器学习算法，通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。
6、电子健康记录：支持向量机（Support vector machines用于分类患者电子邮件查询的技术）和光学字符识别（用于数字化手写笔记的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。
这些技术的应用案例包括MathWorks的MATLAB （一个具有手写识别应用程序的机器学习工具）和谷歌的云视觉API。
MIT临床机器学习小组的重点之一是开发基于机器学习的智能电子健康记录技术，其理念是开发“安全、可解释、能从少量标记的训练数据中学习、理解自然语言、并能在医疗环境和机构中很好地推广的强大机器学习算法”。
人工智能对医学有着怎样的贡献？
人工智能（AI）有可能显着改变医生的角色并彻底改变医学实践。这篇定性评价文章总结了过去12个月的人工智能健康研究，涉及不同的医学专业，并讨论了与这一新兴技术相关的当前优势和挑战。
医生，特别是担任领导职务的医生，需要了解人工智能在健康方面的进展速度，以便他们随时准备领导卫生系统采用所需的变革。关键点：“人工智能现已被证明在诊断各种疾病方面与人类一样有效，在某些情况下，更有效。”
在预测自杀未遂时，最近的研究表明AI比人类更好。“人工智能目前的优势在于能够从大型数据集中学习并识别可用于诊断病症的模式，使其与涉及模式识别的诊断测试中涉及的医学专业直接竞争，例如病理学和放射学”。AI目前面临的挑战包括法律责任和错误发生时的疏忽归因，以及与患者选择相关的道德问题。
人工智能系统也可以与需要识别和减轻的偏差一起开发或学习偏差。作为医生和健康领导者，我们需要开始准备专业，以便与AI合作，并在将来可能被AI和先进的机器人系统取代。将其与涉及模式识别的诊断测试的医学专业直接竞争，例如病理学和放射学。AI目前面临的挑战包括法律责任和错误发生时的疏忽归因，以及与患者选择相关的道德问题。
现在的人工智能发展到这样的水平，其实并不是基于医学上对大脑的工作原理掌握，目前医学上对大脑的工作原理知之甚少的。所以现在的人工智能是通过一条与人大脑工作原理不一样的途径发展起来的，而结果可以达到人脑工作的效果。
2018年2月的人工智能能精确诊断什么疾病
2018年2月的人工智能能精确诊断眼病、肺炎。2018年2月人工智能可应用于辅助诊断眼病、肺炎等两大类疾病，其准确性可匹敌训练有素的医生。
腾讯人工智能技术可以查出哪些病？
“今后，只需患者眼底照片，十几秒后影像人工智能诊断系统就会自动识别病灶。”西安市第四医院眼科主任医师郑波滑动着鼠标向记者展示刚刚建立的大数据库高兴地说，大数据库的建立为项目今后实施打下坚实基础，待项目实施后，可避免糖网病患者因病致盲，做到早发现早治疗，让糖网病患者受益。
郑波口中的“项目”即腾讯AI影像筛查项目，这是西安推广PPP模式以来在医学诊断领域的一次成功实践。
人工智能技术
有效提升了医生诊断的准确度
2017年10月31日，在陕西省互联网信息办公室指导、腾讯公司主办的2017年“互联网+”数字经济中国行·陕西峰会上，西安市第四医院携手腾讯公司成立人工智能医学影像联合实验室，共同启动眼底筛查临床预试验。试验开展两个月以来，市第四医院依托腾讯觅影的图像识别、深度学习等人工智能技术，对眼底筛查工作进行深入的研究和实践，辅助医生进行眼底筛查，有效提升了医生诊断的准确度，使广大患者享受到“互联网+”带来的好处。通过这次成功尝试，让广大医疗工作者意识到互联网人工智能技术对于辅助医疗诊断，弥补优质医疗资源紧张和医疗水平分布不均衡的差距有着重要的推动作用。
糖网病患者容易错过
最佳治疗时机
糖网病是“糖尿病视网膜病变”的简称，是常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的主要致盲眼病。中国是全球Ⅱ型糖尿病患者最多的国家，随着糖尿病患者的增多，糖尿病视网膜病变的患病率、致盲率也逐年升高，是目前人群中第一位的致盲性疾病。循证医学研究证明，高血糖、高血压、高血脂是糖尿病视网膜病变发生的重要危险因素。
“因为糖网病早期往往没有任何临床症状，而一旦有症状，病情已较严重，如患者视力下降、眼底出血，容易错过最佳治疗时机，所以糖网病的治疗效果取决于治疗是否及时。但是由于眼科医生匮乏、居民重视程度不高，目前糖网病筛查的比例不足10%。”郑波略感遗憾地说。据相关部门统计，目前87%的糖尿病患者就诊于县级及以下医疗机构，但是糖网病的基本诊疗措施和适宜技术却在三级医疗机构实施。
人工智能识别
很快就能诊断出糖网病
西安市第四医院眼科副主任医师张妍春告诉记者，目前西安市建档的糖尿病患者有20万人，临床诊断的需求越来越大，而各医院影像诊断医生都短缺。
“然而，糖网病是可预防性的，只要及时发现并通过有效治疗和管理可治愈率达95%。现在好了，腾讯觅影将眼底糖网筛查和辅诊技术运用于医疗诊断，辅助医生对高发病人群开展医疗影像筛查和临床诊断，有效提高筛查准确度，进一步提升医院在影像诊断方面的诊断效果。”张妍春称，该项目不仅诊断速度快且准确率高，人工智能识别十几秒就能诊断出糖网病，大大优化糖网的筛查工作，并优化患者看病流程，节约医生时间。未来的人工智能将帮助基层医院更好地筛查糖网患者，从而让需要治疗的患者尽早治疗，进而大幅度降低社会总医疗成本。
据悉，腾讯觅影是腾讯公司利用人工智能技术与医学大数据结合推出的AI医学影像产品，把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合。张妍春所说的就是人工智能识别糖网病，是西安市第四医院在今年与腾讯觅影的深度合作，继续扩大病种辅诊范围的项目。
后期还可实现
远程医疗辅助诊断
“该项目启动后，我们已经着手开展糖网病数据库的建立。发挥医院医联体、眼科联盟的优势，收集患者影像数据，然后提供给腾讯公司，利用人工智能技术，可实现秒级精准阅片，并可根据影像结论实现疾病诊断、分级诊断、病灶标识、病例自动生成、治疗方案建议及病情发展预测等全环节的诊疗辅助工作。”张妍春表示，人工智能系统与医生的协同诊断，不仅能解决目前医生资源不足的问题，缓解医生压力，也能够大大降低医疗成本。
未来，利用人工智能进行糖网病筛查时，患者只需利用手机、手持式眼底照相机以及专业眼底设备拍摄眼底照片，上传到系统或者云端，然后输入自己的病史（也可以是医生输入），系统就会自动给出辅助参考意见。然后再将需要后续深度检查治疗的患者交由医生复查。无糖尿病视网膜病变、轻度无需后续深度检查治疗的患者，给出健康指导建议。
张妍春介绍说，后期医院还将尝试在医疗联合体内部推广和使用影像及病种筛查技术，实现远程医疗辅助诊断和影像结果互认。在推动全民健康医疗大数据中心建设方面，可以探索腾讯觅影接入区域医疗信息平台，专门就影像诊断技术应用进行合作，进一步提升我市医院“互联网+”智慧医疗应用水平，为下一步建设全民健康医疗大数据中心打下良好基础。
内容来自凤凰网
人工智能为什么可以很早的诊断出自闭症？
在自闭症患儿父母心目中，中山大学附属第三医院儿童发育行为中心邹小兵教授是诊断自闭症的权威，他和团队的号甚至排到了半年之后。不过，未来家长们将无需苦苦等待了。
10月25日，中山大学附属第三医院精神与神经疾病研究中心正式揭牌。据介绍，这是广东首个“脑病中心”。该中心整合了中山三院儿童发育行为中心的学科资源，重点研究方向就包括利用人工智能技术进行儿童自闭症辅助诊疗。邹小兵团队正开发一套人工智能系统，自闭症诊断水平接近专家团队水平。
近年来，脑科学正成为多学科交叉的重要前沿科学研究热点。中山三院精神与神经疾病研究中心主任、中山三院院长戎利民介绍，该中心整合中山三院儿童发育行为中心、精神心理科、神经内科、神经外科、脊柱外科、康复科、生物治疗中心等脑病相关学科优势资源，依托干细胞技术及大数据人工智能平台，聚焦以自闭症、脑脊髓损伤、神经损伤后康复和抑郁症为代表的四大医疗领域，开展临床诊疗，并针对这些疾病开展产学研研究。
戎利民表示，研究中心的四大研究方向具体包括：一是基于人工智能的儿童自闭症早期辅助诊疗研究；二是基于干细胞的脑脊髓损伤的临床治疗和机制研究；三是基于精准调控技术的神经损伤后康复研究；四是基于大数据和人工智能构建抑郁障碍的精准诊疗平台。
他表示，中心将通过统筹多学科协作开展深入的基础与临床研究，预期2-3年内在上述四个领域上取得相关研究成果，并形成脑病的产、学、研基地，逐渐向省内、粤港澳大湾区等地辐射。
未来将利用人工智能辅助自闭症诊断
戎利民指出，作为一家脑学科种类齐全、专科特色明显、集医教研为一体的研究型医院，中山三院成立这一研究中心，除了开展研究外，旨在利用大数据、人工智能技术为患者提供更多便利。
以人工智能辅助自闭症诊断为例，目前，主攻儿童自闭症的中山三院儿童行为发育中心享誉全国，邹小兵教授团队的号十分抢手。
人工智能在医学领域的应用包括()。
人工智能在医学领域的应用包括（标本分类、读片、疾病诊断）。
一、疾病诊断
智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生统计病历和体检报告等，利用大数据对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。
计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
二、读片
传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。
有研究统计，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。
三、标本分类
目前的诊断程序是通过医生的目视检查，然后进行活检，以确认任何可疑的病理。这种手工检查依赖于人的主观能动性，因此出错率很高。人工智能目前已经可以应用于某些疾病的分类，例如，用 NVIDIA Clara AGX 建立的皮肤病实时分类系统。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能能诊断什么疾病的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～