大家好，今天小编来为大家解答外科手术人工智能这个问题，外科手术人工智能技术很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能对护士的影响
先被淘汰的应该是医技部门的工作岗位，比如病理科，放射科以及化验。医生的诊断，也可以被人工智能代替一部分。一些外科手术可以用机器人来做。
但是护士的工作倒基本上不会被取代，因为她们要付出感情，要观察病人的反应，要理解病人的个性化需求。这些工作不容易标准化，机器人也没有理解人类的能力。
医疗行业人工智能有哪些应用场景？
医疗行业是人工智能应用最早，也是令人类最为受益的一个应用领域，主要在以下几个方面：医疗影像分析、病理分析诊断、医疗手术、药物研发、患者关怀等。为此，许多技术公司在这方面投入了大量的研究，使得人工智能技术进入世界各地的医疗体系。
比如，在医学领域，早在2013年，美国一个医疗机构曾借助IBMWatson来帮助阅读和分析医学文献——仅仅几个星期的时间，就从2300万份候选文献中选出了7万篇相关文章，并从中准确找到了7种可修改P53的蛋白质（P53是与很多癌症有关的一种重要蛋白质）。而在使用Watson之前，这种发现结果通常需要整个生命科学行业的顶级医生花7年时间来完成！现如今，IBMWatson已经可以做到在10分钟内阅读和剖析20,000,000份医学文献、论文和病理。
此外，据了解借助于计算机视觉技术，Watson只靠图片就能准确诊断患者是否患有黑色素瘤。目前，其对皮肤癌诊断的正确率高达了97%，已经超出了专家的平均诊断水平（85%）。
这里再列举几个其它案例：
1.谷歌AI可以通过眼部扫描预测心脏疾病风险
日前，谷歌和同属Alphabet集团的VerilyLifeSciences公司共同进行了一项研究，通过深度学习算法分析个体的视网膜图像从而准确预测心脏病。
该算法可以通过对视网膜眼底照片的识别和分析，判断个体是否吸烟、血压、年龄、性别、是否曾经有过心脏病史，甚至是种族，这些与心血管疾病相关的危险因素。
据了解，该算法的训练数据用来自于284,335名患者，包括来自英国Biobank数据库的48101名患者和来自EyePACS数据库的236244名患者。不仅能够预测心血管疾病的风险，还能预测发作时间。
2.IDx公司用21年研发了能预诊糖尿病患者失明的AI系统
最近，美国IDx公司宣布，其创始人MichaelAbramoff花费21年开发创建的AI自动系统IDx-DR，正在由美国食品和药物管理局（FDA）加快审查，并将很快投入临床使用。该系统能够用于尽早发现糖尿病患者失明的主要原因——糖尿病视网膜病变，从而加以预防、提前治疗。
到今年，IDx公司和FDA已经用了7年时间来确定评估系统准确性和安全性的标准。
值得一提的是，这一系统在没有眼科专家的帮助下，就能自行诊断。由于目前许多患者经常都要等待数周或数月才能看到眼科专家，无法及时诊断，因此，这一系统的出现患者来说可能会产生巨大影响。
据Abramoff介绍，IDx公司还对系统做了一些必要的调整，以便从实验室走出来，真正进入诊所，得以应用。比如，IDx团队添加了一个互动组件，当AI的诊断质量足够高时，系统就会将拍摄的视网膜图像情况反馈给护士或医生。在对公开数据集进行早期测试后，IDx公司在去年夏天完成了一项900人的临床试验，将进行了四小时培训的系统及具有10年以上经验的专家通过摄取和分析视网膜图像，从而提供的诊断结果相比较。虽然Abramoff还拒绝分享审查结果，但他指出：“我们对此非常兴奋。”
3.科学家利用AI预测人类死亡时间，从而改善医疗服务质量
由吴恩达与斯坦福大学计算机科学系教授AnandAvati、斯坦福大学生物医学信息学研究中心KennethJung、LanceDowning与NigamH.Shah，以及斯坦福大学医学院StephanieHarmon六位斯坦福大学科学家组成的研究小组正在研究如何利用人工智能技术预测人类的死亡时间，从而改善对其的姑息治疗程度，或者对患有严重疾病的患者提供专门的护理。
据统计，在美国所有需要接受姑息治疗的病人（占所有住院病人7%-8%）中，只有不到一半的人真正接受了这种治疗。这与医生在判断患者的生存时长方面往往过于乐观有很大的关系。此外，姑息治疗的相关护理人员及资源也较为有限。因此，为了尽可能帮助更多适合此种安慰疗法的病患，斯坦福大学的研究小组希望利用人工智能技术发现剩余生命仅为三到十二个月的对象。
以往的做法是，由医生检查每一份病例表，借此确定病患是否有资格获得姑息治疗方式。但这整个过程非常耗时，而且医生的个人偏见可能对最终护理决定产生影响。
而通过人工智能技术，就能够让深度学习算法自动评估住院病人的EHR（电子健康记录）数据，帮助姑息治疗怀团队判断哪些病人可能需要姑息治疗。
为了进行这项研究，研究小组使用了斯坦福医院及露西尔-帕卡德儿童医院中的200万份成人和儿童电子病历作为数据样本。
但需要强调的是，这套模型的预测结果仅被用于在姑息治疗小组进行病例审查（及自动转诊）时推荐部分符合条件的病患。人类医生仍然负责整个审查流程的主导工作，而该项目所得出的结果只作为符合姑息治疗条件的参考，而非对死亡时间的直接预测。
答案来自科技行者团队最爱谈应用的Dora老师
人工智能在医学研究角度和意义
医学界已经采用了人工智能管理平台。通过这一点，这项尚未得到充分信任的新技术被证明到最终用于帮助人类。也正因为如此，人工智能在太空中的出现或多或少受到了接纳。
从帮助医生更快地提供准确的诊断，到减轻任何特定程序的医疗事故风险，医疗行业与人工智能形成了共生关系，并从合作伙伴关系中获益。
同样，在以医疗保健为主题的物联网中，互联设备使患者能够在自己的成功中发挥更大的作用。数据可以从内部设备共享到外部设备，如智能手表和电话，这将使糖尿病患者能够更准确地监测血糖水平。
人工智能机器人技术也在手术室发挥着关键作用，在手术室里，病人可以减少对外科医生技术操作的担忧，因为在手术台上机器人的科学操作获得了更安全、更准确、风险性更小的结果。
谷歌如何使用人工智能预测心脏病的风险？
谷歌2月20日在《自然生物医学工程》杂志上发表论文，论证深度学习模型如何利用视网膜图像来检测患者的年龄、性别、吸烟状况和收缩压；计算心血管危险因素；并预测未来五年发生重大心脏不良事件的风险。此举标志医疗行业成为AI落地的核心场景之一。未来人工智能将从发现错误、帮助解决罕见疾病、协助手术、预测疾病等四方面塑造新医学。
第一、创新&谷歌将人工智能和医疗完美结合
视网膜眼底图像是通过瞳孔拍摄的眼睛后部的照片。100多年来，这些图像一直用于检测眼病。现在Google为视网膜图像引入了一种令人惊讶的新用途：结合人工智能，他们还可以预测患者心脏病发作或中风的风险。
当今主流心血管风险计算器(如集合队列方程、Framingham和系统冠状动脉风险评估)的一个问题是，它们需要输入多个特征，如血压、体重指数、葡萄糖和胆固醇水平等。以产生疾病风险结果。美国心脏病学会的实践创新和临床卓越计划的一项研究得出结论，不到30%的患者可以获得计算10年风险所需的数据。
GoogleBrain发现，仅视网膜眼底图像就足以预测许多心血管危险因素。解剖特征模式是使用卷积神经网络提取的，卷积神经网络是一种擅长分析图像的计算模型。
研究人员对284335名患者的视网膜图像进行了模型训练，并在12026和999名患者的两个独立数据集上进行了验证。训练后的模型识别患者年龄为3.26岁，97%的时间分辨性别，71%的时间分辨吸烟者，计算血压时误差为11.23mmHg。
谷歌的大脑向前迈了一步。研究人员发现，经过训练的模型可以预测患者未来五年70%的时间患心血管疾病的风险，接近已建立的风险计算器的准确率，而无需所有额外的数据输入。
深入学习经常因缺乏透明度和可解释性而受到批评，这阻碍了技术进入医疗卫生和法律制度等领域。但是GoogleBrain认为他们的方法是合理的。它采用注意力技术来确定哪些像素对预测特定心血管危险因素最重要：例如，血管是确定血压的关键特征。
第二、人工智能未来在医学领域还有哪些可能？
现代技术往往并非革新个例，而是颠覆整个领域，以谷歌为代表的一批创新企业正在医学领域做着一些不可思议的事情。当人工智能遇到医疗还有哪些可能？
1、人工智能会发现错误
机器比人有优势的地方就是精准，不出差错。IBM的沃森可以梳理百万页的数据，查阅浩如烟海的医学文章，其知识储备是任何人类都不能企及的。受各种因素影响，医生可能忘记病人某些治疗注意事项，而这在人工智能身上发生概率基本为零。
2、人工智能可以帮助解决罕见疾病
生老病死，自古被视为无奈之举，尤其是发生一些罕见疾病时，因无参考案例治疗，往往只能静静地等待最后那个时刻的到来。而人工智能利用强大的网络将有望改变这种情况。单个AIs是功能强大的智能程序。然而，当他们联网在一起，他们是不可阻挡的。在这种配置中，他们可以借鉴彼此的见解，了解一个人的错误所在，并设计创新的修复方案。
3、人工智能将协助手术
当与增强现实程序配对时，AI可以为外科医生提供实时信息，增强现实程序将数字提示和图像叠加在真实提示和图像之上(比如口袋妖怪Go)。
4、AI会预测疾病
人工智能的一个关键优势在于它在收集和分析大量数据以及从分析中得出结论方面的优势。谁更容易得癌症？什么样的危险因素使病人更容易患心脏病而不是中风？
谷歌(Google)已经紧跟潮流。几年前，Google创建了它的基线研究（Baselinestudy），这是一项全面、雄心勃勃的工作，涉及数千名志愿者和100名不同医学领域的专家。顾名思义，这项研究的目的是为人类健康建立一种基线，算法和研究人员可以从中分离出可能使人易患特定疾病的生物学线索。
关于外科手术人工智能到此分享完毕，希望能帮助到您。
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