导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关医学人工智能产品有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能在医学领域的应用包括
目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。
1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。
2、个体化用药：关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。
目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。
3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。
4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。
麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。
5、放射治疗和放射学：哈佛医学院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次采访中表示:“20年后，放射学家将不会以现在的形式存在。它们看起来更像是电子机器人：监督每分钟阅读数千份研究报告的算法。
目前，伦敦大学学院医院的deep mind Health正在开发机器学习算法，通过区分健康组织和癌症组织来提高放射治疗计划的准确性。
6、电子健康记录：支持向量机（Support vector machines用于分类患者电子邮件查询的技术）和光学字符识别（用于数字化手写笔记的技术）是用于文档分类的机器学习系统的基本组件。
这些技术的应用案例包括MathWorks的MATLAB （一个具有手写识别应用程序的机器学习工具）和谷歌的云视觉API。
MIT临床机器学习小组的重点之一是开发基于机器学习的智能电子健康记录技术，其理念是开发“安全、可解释、能从少量标记的训练数据中学习、理解自然语言、并能在医疗环境和机构中很好地推广的强大机器学习算法”。
人工智能有哪些产品
1、Youtube自动字幕
2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。
2、人工智能仿生眼
英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。
3、新闻写作机器人
Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。
4、Skype实时翻译工具
微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。
5、IBMWatson
IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。
WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。
人工智能产品有哪些
人工智能产品如下：
具体的：
1. 人脸检测和识别。
2. 泛图像识别 (延伸到视频）: 例如看看照片里都出现了什么物品，识别下logo之类的。
3. 语言识别：例如Siri和各种音箱的底层技术。
4. 聊天机器人：自然语言处理的应用 ：首先分析意图，之后去数据库里面召回相关的对话。
5. 智能搜索 、推荐。
6. 时间序列预测性问题：胜者为王。通过AI来预测股价等等。
7. 机器人相关应用：其实吧，如果只是仓库里面的机器人不出去，直接彻底overfit了训练集就行了，没必要考虑泛化。
目前仍未知的：
1. 自动驾驶：没有装雷达的车，我看着就躲。
2. NLG： 文本生成不可控，人工审核不能避免，效率提升不明确。
3. 图像生成：换脸等技术。要想工业化还有段路要走。
比如阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。
人工智能应用有哪些 人工智能应用介绍
1、人工智能应用（Applications of artificial intelligence）的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。
2、银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。
3、金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。
4、医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。
5、人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块。心脏声音分析。
6、在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
7、人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
腾讯人工智能技术可以查出哪些病？
“今后，只需患者眼底照片，十几秒后影像人工智能诊断系统就会自动识别病灶。”西安市第四医院眼科主任医师郑波滑动着鼠标向记者展示刚刚建立的大数据库高兴地说，大数据库的建立为项目今后实施打下坚实基础，待项目实施后，可避免糖网病患者因病致盲，做到早发现早治疗，让糖网病患者受益。
郑波口中的“项目”即腾讯AI影像筛查项目，这是西安推广PPP模式以来在医学诊断领域的一次成功实践。
人工智能技术
有效提升了医生诊断的准确度
2017年10月31日，在陕西省互联网信息办公室指导、腾讯公司主办的2017年“互联网+”数字经济中国行·陕西峰会上，西安市第四医院携手腾讯公司成立人工智能医学影像联合实验室，共同启动眼底筛查临床预试验。试验开展两个月以来，市第四医院依托腾讯觅影的图像识别、深度学习等人工智能技术，对眼底筛查工作进行深入的研究和实践，辅助医生进行眼底筛查，有效提升了医生诊断的准确度，使广大患者享受到“互联网+”带来的好处。通过这次成功尝试，让广大医疗工作者意识到互联网人工智能技术对于辅助医疗诊断，弥补优质医疗资源紧张和医疗水平分布不均衡的差距有着重要的推动作用。
糖网病患者容易错过
最佳治疗时机
糖网病是“糖尿病视网膜病变”的简称，是常见的视网膜血管病变，也是糖尿病患者的主要致盲眼病。中国是全球Ⅱ型糖尿病患者最多的国家，随着糖尿病患者的增多，糖尿病视网膜病变的患病率、致盲率也逐年升高，是目前人群中第一位的致盲性疾病。循证医学研究证明，高血糖、高血压、高血脂是糖尿病视网膜病变发生的重要危险因素。
“因为糖网病早期往往没有任何临床症状，而一旦有症状，病情已较严重，如患者视力下降、眼底出血，容易错过最佳治疗时机，所以糖网病的治疗效果取决于治疗是否及时。但是由于眼科医生匮乏、居民重视程度不高，目前糖网病筛查的比例不足10%。”郑波略感遗憾地说。据相关部门统计，目前87%的糖尿病患者就诊于县级及以下医疗机构，但是糖网病的基本诊疗措施和适宜技术却在三级医疗机构实施。
人工智能识别
很快就能诊断出糖网病
西安市第四医院眼科副主任医师张妍春告诉记者，目前西安市建档的糖尿病患者有20万人，临床诊断的需求越来越大，而各医院影像诊断医生都短缺。
“然而，糖网病是可预防性的，只要及时发现并通过有效治疗和管理可治愈率达95%。现在好了，腾讯觅影将眼底糖网筛查和辅诊技术运用于医疗诊断，辅助医生对高发病人群开展医疗影像筛查和临床诊断，有效提高筛查准确度，进一步提升医院在影像诊断方面的诊断效果。”张妍春称，该项目不仅诊断速度快且准确率高，人工智能识别十几秒就能诊断出糖网病，大大优化糖网的筛查工作，并优化患者看病流程，节约医生时间。未来的人工智能将帮助基层医院更好地筛查糖网患者，从而让需要治疗的患者尽早治疗，进而大幅度降低社会总医疗成本。
据悉，腾讯觅影是腾讯公司利用人工智能技术与医学大数据结合推出的AI医学影像产品，把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合。张妍春所说的就是人工智能识别糖网病，是西安市第四医院在今年与腾讯觅影的深度合作，继续扩大病种辅诊范围的项目。
后期还可实现
远程医疗辅助诊断
“该项目启动后，我们已经着手开展糖网病数据库的建立。发挥医院医联体、眼科联盟的优势，收集患者影像数据，然后提供给腾讯公司，利用人工智能技术，可实现秒级精准阅片，并可根据影像结论实现疾病诊断、分级诊断、病灶标识、病例自动生成、治疗方案建议及病情发展预测等全环节的诊疗辅助工作。”张妍春表示，人工智能系统与医生的协同诊断，不仅能解决目前医生资源不足的问题，缓解医生压力，也能够大大降低医疗成本。
未来，利用人工智能进行糖网病筛查时，患者只需利用手机、手持式眼底照相机以及专业眼底设备拍摄眼底照片，上传到系统或者云端，然后输入自己的病史（也可以是医生输入），系统就会自动给出辅助参考意见。然后再将需要后续深度检查治疗的患者交由医生复查。无糖尿病视网膜病变、轻度无需后续深度检查治疗的患者，给出健康指导建议。
张妍春介绍说，后期医院还将尝试在医疗联合体内部推广和使用影像及病种筛查技术，实现远程医疗辅助诊断和影像结果互认。在推动全民健康医疗大数据中心建设方面，可以探索腾讯觅影接入区域医疗信息平台，专门就影像诊断技术应用进行合作，进一步提升我市医院“互联网+”智慧医疗应用水平，为下一步建设全民健康医疗大数据中心打下良好基础。
内容来自凤凰网
人工智能在医学上有哪些应用？
人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251.HK)、心玮医疗(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于医学人工智能产品有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。