很多朋友对于肺炎人工智能和肺部人工智能不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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ct是人工还是智能的
现在可以是智能。
南开大学计算机学院与北京推想科技联合研发了新冠肺炎CT影像AI筛查系统，已在包括湖北在内的国内40家医院应用部署。该系统完成一个300张CT影像的病例的计算，只需10秒左右。
截至3月12日，该系统已持续运行50余天，累计检测筛查8.1万病例，协助医生确诊新冠肺炎6000余例，系统敏感度（正确确诊率）98.3％，特异度（正确排除率）81.7％。
人工智能专家系统的好处
专家系统（expertsystem）是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。自从1965年第一个专家系统DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来，经过20年的研究开发，到80年代中期，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。现在，专家系统得到更为广泛的应用，并在应用开发中得到进一步发展。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要人类专家处理的复杂间题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
爱德华·费根鲍姆
专家系统的特点
在总体上，专家系统具有一些共同的特点和优点，其特点主要有3个方面：
启发性
专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。世界上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类活动是以数学公式或数字计算为核心的（约占8％），即使是化学和物理学科，大部分也是靠推理进行思考的；对于生物学、大部分医学和全部法律，情况也是这样。企业管理的思考几乎全靠符号推理，而不是数值计算。
透明性
专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。例如，一个医疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，那么，这一专家系统将会向病人解释为什么他患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，就像一位医疗专家对病人详细解释病情和治疗方案一样。
灵活性
专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域。
专家系统
专家系统的优点
近20年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越强，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。具体地说，专家系统的优点包括下列几个方面：
1.专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
2.专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
3.可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
4.专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。
5.专家系统能汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。
6.军事专家系统的水平是一个国家国防现代化和国防能力的重要标志之一。
7.专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。
8.研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
人工智能
专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
人工智能带来的积极影响
在2020年全球疫情暴发和世界被彻底颠覆之前，人工智能，尤其是人工智能的分支——机器学习(ML)——已经在广泛扰乱几乎所有行业。
新冠病毒疫情对我们行为方式的许多方面产生了影响，但它并没有削弱人工智能对我们生活的影响。
事实上，有一点已经变得显而易见，即自学算法和智能机器将在当下抗击这场疫情的战斗中和我们在未来可能面对的其他事件中发挥重大作用。
当谈到挑选在不远的将来将改变我们生活、工作和玩耍方式的技术时，人工智能无疑仍是一个关键趋势。
那么人工智能未来有哪些大趋势呢？今天我们就来解读一下。
01.更智能的大数据分析
在当下的这场疫情中，我们亲眼目睹了迅速分析和解读病毒在全世界传播的相关数据的迫切需要。各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和业界共同制定收集、汇总和利用信息的新方法。
从医疗技术和医疗标准的进步，到通讯技术的进步，它们使我们能够更快发现疫情和实施封锁。明年，人工智能将被列入使我们能够更有效应对疫情的技术发展清单。
目前还在进行开发人工智能解决方案的工作，以帮助处理癌症等大量积压的其他医学问题，这些疾病的治疗因资源被转用于抗击新冠病毒而受到影响。明年，我们很可能会看到人工智能在其他许多医疗领域被加速采用，而不仅是应对病毒。
通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大、实时的全球数据集，我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。
02.自动检测和预防
我们已经看到在包括美国在内的几个司法管辖区使用无人机来至少检验无人机是否有可能被用来监视人们是否遵守了保持社交距离的准则。更先进的应用即将出现——比如能够检测出人群中有人出现发热等新冠肺炎症状的无人机。这些系统利用计算机视觉技术分析无人机上的摄像头获取的数据，并向相关部门或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据和概率。
另一个相关的发展领域将是使用面部识别技术，这种技术也由计算机视觉算法提供动力。面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。
03.预测行为变化
我们的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影响。虽然在社会的许多方面都已经出现了稳定和强劲的数字化趋势，但今年我们目睹了一场热潮。
人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。
在2021年，让组织自助获取这项技术的工具将越来越流行，因为中小型企业正在寻求建立自己的竞争优势。
04.把下一次疫情消灭在萌芽状态
大多数人工智能算法都是针对预测的，人工智能辅助流行病学研究的必杀技将是建立能够准确预测未来疫情何时、何地暴发的系统。
这项研究已经进行了一段时间，事实上，一些关于当前疫情的警报是由人工智能生成的。
我们可以预计，人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。然而，要做到这一点，还需要各国政府和私营企业之间持续不断的全球合作。
人工智能在医疗领域的运用
人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。
随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。
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