医疗人工智能学啥专业

医疗人工智能涉及多个学科领域，主要包括生物医学工程、计算机科学、数据科学、机器学习、医学、生物信息学等。以下是对这些领域的简要介绍：

生物医学工程：这是一个跨学科的领域，结合了工程学、生物学和医学的知识，旨在开发和应用技术来改善医疗保健。生物医学工程师可能会设计医疗设备、开发新的诊断工具或治疗技术，以及研究人体生物系统的各个方面。

计算机科学：计算机科学是医疗人工智能的核心，因为它涉及到开发、维护和使用计算机系统和软件。医疗人工智能领域的计算机科学家可能会专注于开发用于医学图像分析、自然语言处理、数据挖掘和机器学习等方面的算法和工具。

数据科学：数据科学是一个跨学科的领域，涉及到统计学、计算机科学和数学等多个领域。在医疗人工智能中，数据科学家可能会负责收集、清洗、分析和解释医疗数据，以支持诊断、治疗和预防等方面的决策。

机器学习：机器学习是人工智能的一个子集，涉及到使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能。在医疗领域，机器学习算法可以用于预测疾病进展、诊断疾病、个性化治疗等。

医学：医学是研究人类健康和疾病的科学，是医疗人工智能应用的重要领域。医生、生物学家和其他医学专业人士可能会与人工智能专家合作，以开发和应用新技术来改善医疗实践。

生物信息学：生物信息学是生物学和计算机科学之间的交叉学科，涉及到基因组学、蛋白质组学等大规模生物数据的获取、处理和分析。在医疗人工智能中，生物信息学家可能会利用计算方法和统计模型来解析这些数据，以发现新的生物学见解和治疗策略。

总之，医疗人工智能是一个多学科交叉的领域，需要综合运用多个学科的知识和技能。

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。

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

对于医学人才的培养提出什么模型

医学教育模型，是利用模拟技术创设出模拟病人和模拟临床场景，代替真实病人进行临床教学和实践的教育方法，作为理论教学和临床实践的有效辅助手段，利用模拟教学进行各学科技能训练及考核，能全面提高实习医生的临床诊断能力和各项临床操作能力有效缓解临床教学资源紧张的问题，从而减少医疗事故和医疗纠纷在临床实践中的发生。

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