人工智能在医疗领域的应用实例有哪些？

以下是人工智能在医疗领域的一些应用实例：

1. 智能影像识别：
- 对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。例如，贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，能帮助医生更准确地诊断乳腺癌。
- 将深度学习运用到癌症等恶性肿瘤的检测中，如美国企业Enlitic开发的系统，其癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
- 谷歌的DeepMind开发的DeepMind Retina网络可以通过分析视网膜图像来诊断糖尿病性视网膜病变等眼科疾病。
2. 智能诊疗：
- IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务，目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。
- 我国也有许多基于人工智能的医学计算机专家系统被开发并成功应用于临床。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序；上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统；还有厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
3. 智能药物研发：
- 美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。
- 美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。Berg通过其开发的Interrogative Biology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。
4. 医疗机器人：
- 智能外骨骼方面，俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtlet Pro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtlet Pro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。
- 手术机器人的代表是达·芬奇手术系统。它分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类医生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。
5. 智能健康管理：
- 风险识别方面，风险预测分析公司Lumiata通过其核心产品——风险矩阵（Risk Matrix），在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用Medical Graph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。
- 虚拟护士方面，Next IT开发的一款app慢性病患者虚拟助理（Alme Health Coach），是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如“睡得怎么样”的问题，还可以提示用户按时服药。该款app主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。美国国立卫生研究院（NIH）投资了一款名为AiCure的app，这款app通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。
- 精神健康方面，2011年，美国http://Ginger.io公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。
- 移动医疗方面，Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过app来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。
- 健康干预方面，Welltok通过旗下的CaféWell Health健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和Fitbit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
6. 疾病预测与预防：通过分析大量的医疗数据和患者的基因信息等，预测疾病的发生风险和流行趋势，提前采取预防措施。例如，对某些遗传性疾病的预测，以及对传染病爆发的预警。
7. 智能病历管理：利用自然语言处理技术，自动识别、提取和分析病历中的关键信息，实现病历的数字化、结构化管理，提高病历的录入效率和准确性，方便医生查阅和分析患者的病史。
8. 阿尔茨海默症诊断：百度研究院在竞赛中基于百度知识增强语义理解技术与平台ERNIE做出创新，利用语言中的停顿信息，用包含停顿编码的语音转写对transformer语言模型进行微调，并对多次微调结果做多数表决，其模型效果比谷歌BERT更好，识别准确率得到了有效提升，为阿尔茨海默症的早期诊断提供了更多可能性。