imc人工智能云药房怎么样

IMC人工智能云药房是一种创新的医疗服务方式，将人工智能和云计算技术应用于药房管理和药物配送。它可以实现药物的自动配药和智能监控，提高药物使用效率和准确性，为患者提供更便捷的药物服务。同时，IMC人工智能云药房还可以通过数据分析和预测，提供个性化的用药建议和健康管理服务。总的来说，IMC人工智能云药房具有很大的发展潜力，可以提升医疗服务的质量和效率。

数字医药是AI么

是的，

AI在医药外包领域的应用主要包括临床试验数据管理、药物安全监测、药物品质控制等方面。通过对临床试验数据的分析和管理，AI可以帮助加速临床试验的进程和降低试验成本。在药物安全监测方面，AI可以通过分析药物使用数据，实现对潜在的不良反应的预测和监测。此外，AI还可以帮助药品品质控制和管理，保障药品的安全和质量。

医药大数据与人工智能专业怎么样

医药大数据与人工智能专业非常好，近年来，人工智能技术(AI)与医疗健康领域的融合不断加深。AI在医疗领域主要应用场景包括语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人和个人健康大数据的智能分析等。随着语音交互、文本识别、图像识别和大数据分析，以及智能终端等技术的逐渐成熟，AI的应用场景越发多样。

人工智能技术能否监管食品、药品的安全性

根据食堂食品安全监管情况，针对“大生产、大市场、大流通、大消费”的市场，依据“机器换人、机器助人”的总体思路，依托“互联网+”理念和技术，四川君华高科研发的学校食堂食品安全智慧监管大平台建立起强大的食品安全智能感知与响应系统，探索了一条独具特色的“智慧食安”创建之路。

学校食堂食品安全智慧监管大平台是四川君华高科的核心技术系统。系统依托互联网+大数据+智慧物联，将学校食堂的各个操作规范数据进行整合、分析、挖掘和风险预警为一体，搭建了食堂食品安全网络体系，是学校食堂的“感应中枢、监测哨兵、风险雷达和智能管家”。

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

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