大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下医学人工智能诊断的问题，以及和医学人工智能诊断包括的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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人工智能的发展如何影响医学？
人工智能已经开始对医学产生影响，但是和很多影响人类的技术一样，都是从终端用户看不到的地方开始产生影响，然后经历一段时期的普及难题，最终无处不在。
我们都知道，医生非常依赖自己的经验，以及通过论文会议等渠道去和同行切磋，那么疾病的诊断就非常考验医生的判断力。除了诊断水平的不足导致的误诊以外，症状本身就可能会代表很多种疾病，而医生难以在时间做出准确判断。考虑到国内医生普遍工作强度过大，疲惫和时间压力也会影响医生的判断力。
实际上人工智能已经尝试做辅助诊断了，人工智能的加入会让医生拥有更强大的诊断能力。医生做出初步判断后，将病人症状以及检查结果输入临床决策支持系统，在很短的时间中就会得到可能的诊断结果。这时医生再做进一步诊断，可以大大降低误诊和不当治疗的发生几率。医生的经验配上一个不会疲惫的系统，会对疾病，特别是罕见病的诊断体现出强大的优势。
现代医学大量依赖影像学的辅助，人工智能还能体现出处理能力的优势。优秀的影像学医生难以培养，更要命的是医生每天的精力有限不可能认真的读每一个片子。有了人工智能，可以将检测图像上传到系统中，由机器替代医生做基础的读片工作。这样出报告的准确率提高、效率也提升，影像学的医生可以把宝贵的精力用在重要报告的解读当中。
上面仅仅是举出两个具体应用的小例子，实际上人工智能已经在医学的各个领域中尝试身手。遗憾的是，目前人工智能和医学的结合依然很初级，而且医生们也并非各个都乐意使用辅助决策的系统。好在人工智能会有成长的机会，会越来越被医学界所认可。
医生会被取代吗？这样的话题很多，技术的发展当然会让一部分人失业，但是乐于进取和吸纳新东西的人群总是能和新技术结成伙伴关系。同时也别忘了，人工智能对于打破地区间医疗水平的不平衡可能是一个重要的解决方案。在遇见的未来中，人工智能的身影一定会出现在医学的方方面面。
你会选择让人工智能医生为你诊断吗？
人工智能是大势所趋，但目前还是不能普及，在一些科室，比如病理，皮肤，放射等科室我觉得已经有条件智能化了！
人工智能可以帮助诊断精神疾病吗？
目前为止，精神疾病的诊断大部分还是基于临床观察和症状及治疗反应的统计分析；近年来，随着评估和计算分析的进步，开始开发更强大的工具，这给精神疾病的未来带来了希望。
Grisanzio和他的同事(2018年)研究了497名不同背景人群的成年人，其中包括248名患有严重抑郁症、PTSD和惊恐障碍的患者，以及249名没有精神疾病诊断的人。研究人员首先使用“主成分分析”分析数据，以确定主要临床测量的趋势，然后使用机器学习方法进行“无监督”分析，这种方法不需要人工输入，而是独立地识别数据中存在的重要集群。
在基础分析(主成分分析)中，研究者发现3个因素占临床数据的大多数(71.2%)：快感缺失、焦虑唤醒和紧张。而无监督机器学习分析又得出了6个独立的集群。这6个类群与传统的精神病学诊断具有一定的关联，下图显示了集群与我们目前使用的诊断重叠的地方：
这项研究有助于从数据驱动的角度理解常见精神疾病的潜在症状，这项对成人的早期转诊研究为进一步完善临床应用打开了大门。
大话精神，为您的精神心理健康保驾护航！关于医疗AI人工智能临床决策支持与应用比较有参考价值的学术材料有哪些？
我可以推荐一篇《利用CDSS进行单病种质控的技术架构与实现方式》，这篇文章是由惠每科技和浙江省台州医院共同研究撰写，比较符合你想要找的课题，它最近刚获得“2019CHINC优秀论文三等奖”。
该论文论述了浙江省台州医院利用基于AI的惠每临床决策支持系统（CDSS）进行自动化单病种质量管控的临床应用，探讨医疗人工智能在实时流数据处理和过程质量控制上的管理效能。单病种质量控制是国际公认的有效提高医疗质量的工具之一。论文撰写方之一惠每科技CDSS结合了领先人工智能技术和MayoClinic临床路径，遵循国家卫健委单病种质控要求，能够对医疗过程行为进行实时监测与控制。在医生操作病历时自动审核病历内容中的诊疗质量缺陷，提醒医生及时处理，并实时生成质控结果数据，为科室管理和临床质量改进提供数据支撑。另一方浙江省台州医院采用惠每CDSS进行儿童肺炎（CAP）单病种质量管理，科室总体质控达标率在一个月内提升了15.9%，并一直维持在95%以上的高水平。该案例还获得首届“基于AI的临床决策支持诊疗依从性竞赛”儿童CAP组第一名，成为医院利用人工智能改善诊疗决策、提升临床质量的应用典范。
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