医疗专家系统属于人工智能吗
医疗专家系统属于人工智能。
医疗专家系统是早期的人工智能系统。它可以根据某一领域的专业知识，通过推理演算，解决并解释使用者的提问。
专家系统属于人工智能的一个发展分支,运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能在医疗领域的应用怎么样
1.人工智能+医学影像
人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、肺、心脏等多个人体部位。结合目前循环系统疾病的特点，预防意义重于治疗，人工智能心血管影像能够有效提高循环系统疾病早筛及预防情况。
2.人工智能+医院管理
因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，医院在完成第一阶段的人工智能体系建设后，尤其是针对大型三级医院，应当大力发展人工智能医院管理。人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。
3.人工智能+疾病诊断和预测
现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中，去诊断是否患病。但如果要实现疾病的未来发展预测，往往力不从心。人工智能能够参与疾病的筛查和预测，需要从行为、影像、生化等检查结果中进行判断。
4.人工智能+医学研究
人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献，最后生成标准化的数据库。在具体的人工智能+医学研究的相关落地产品线中，报告认为应重点点关注医疗翻译与医疗知识图谱领域。
人工智能应用系统包括
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。
1、自然语言处理
自然语言处理，英文NaturalLanguageProcessing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
2、计算机视觉
计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。
3、语音识别
语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。
4、专家系统
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。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，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
在医学中如何应用人工智能
对于该问题，经济观察报记者温淑萍认为：互联网医疗是通过互联网改变医疗运作模式，以模式创新为主要形式，仅对供需匹配的过程进行优化。除BAT外还有数十家AI医疗细分企业投入到研发与实践中，企业们的切入点主要是诊疗服务、咨询服务、信息服务，但是都没有真正触及医疗诊断的核心问题，比如怎么提高诊断效率，提高诊断的准确性。
最早投身AI医疗的是IBM，并且已取得了临床实践的经验。“沃森肿瘤”是根据沃森系统的询问、确认步骤、各种输入的参数给予多种治疗方案，第一位是绿色，即推荐首选的；橘黄色是供参考方案，相对于绿色治疗方案，资料效果和副作用都会提高；粉色为不推荐，即对患者健康不利，并发症和副作用大幅提升。沃森肿瘤提供治疗方案的时间短、信息广、案例多，在优先推荐的同步放化疗方案中还列示了疗程、最高的生存率、不良药物反及发生概率，包括药物禁忌症和具体用药剂量等。沃森肿瘤通过发挥在逻辑、推理、认知方法的优势，帮助医生提高诊疗水平，成为医生伙伴。
除了IBM沃森这个案例外，BAT也加速医疗AI布局。2016年，腾讯投资碳云智能并成立人工智能实验室；2017年，腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断；2017年7月，阿里发布“DoctorYou”AI系统，主攻方向是医学影像诊断领域。
除此之外，一些细分领域的AI医疗企业在BAT加码AI医疗之前就已经深耕多年，如云知声、科大讯飞、惠医惠影等，例如云知声侧重语音、音像领域，同时擅长门诊、手术、影像多场景电子病例采集；科大讯飞语音平台逐渐切入医门诊语音电子病例采集方面。
电子创新技术在医疗方面的应用
电子创新技术在医疗领域的应用广泛而深刻。例如，电子设备如可穿戴健康监测器、移动医疗应用程序和智能医疗设备，用于诊断、治疗和监控各种疾病。此外，人工智能和机器学习技术正在改变医疗数据分析和预测的可能性。
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