导读：很多朋友问到关于美国哪些医院需要人工智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
全球第一家：这家公司用人工智能技术，重新定义了“试管婴儿”
这些明星，自己明明身体健 健康 康却不愿意承受生育之苦，而寄希望于利用别人的子宫繁衍后代，更过分是弃养亲生子女，可以说是无法无天，始乱终弃，最后被全网封杀也是“求锤得锤”。
然而，并不是所有的“借腹生子”都是不道德的，比如“试管婴儿”就是诸多无法生育的家庭求助于医学技术繁衍后代的主要方式。
体外人工受孕（简称IVF， In vitro fertilization） ，就是将卵子与精子取出，在人为操作下进行体外受精，培养成胚胎，再将胚胎植回母体内直至分娩完成的生育过程。利用体外受精技术生产出来的婴儿称为试管婴儿，整个过程真正在试管内的时间只有2－6 天而已。
试管婴儿技术（IVF）在我们国家已经有很多年的 历史 ，但是IVF技术还是有很多需要提高的地方，比如如何提高胚胎着床（胚胎进入子宫生长的过程）的几率。
各种原因，都可能导致着床失败。 所以如何在IVF过程中筛选出最有可能着床成功的胚胎，就成为了一个最需要解决的问题。
效率可以说非常低，这也给无数的家庭带来了痛苦。
那么，有没有什么方法提高这一过程的成功率呢？
以色列的一家早期创业公司 EMBRYONICS，就想到了利用人工智能技术来帮助生育专家选择最好的胚胎植入子宫，最大可能地提高试管婴儿的成功率。
该公司的创始人兼CEO 戈德-扎米尔（Gold-Zamir）表示，各项结果均表明该公司的AI算法表现上可以“超过胚胎学家”。
Embryonics公司已经在以色列和欧洲的诊所（包括Rehovot的Kaplan医疗中心，海法的卡梅尔医院，乌克兰的基辅的Nadiya国际中心）以及法国，西班牙，中国，马来西亚和美国的其他诊所中测试了相关的IVF软件平台。
相信不久之后，受益于人工智能技术的试管婴儿技术，将迎来新一轮的发展契机，也将给无数的家庭带来福音。
参考链接：
医疗界的人工智能已开启，以后救命也许就靠AI
要说2016年什么最火？
非人工智能（Artificial Intelligence），AI莫属，大家都在说人工智能，当人工智能遇上精准医疗、健康管理又会碰撞出怎样的火花呢？
2015年8月，IBM Watson分析了数千个基因突变，最终确诊一位60岁的日本女性，患有一种非常罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案，而几个月前她曾被医院误诊。Watson的整个诊断过程不到10分钟，如果换做人类医生，这个诊断需要耗时数周才能做到。可以说AI拯救了她的生命，现在Watson的肿瘤解决方案已经进入了21家中国医院。
罕见病筛查
说到用于疾病筛查和辅助决策的医疗机器人，比如说IBM的Watson，Deepmind的AIphaGo，大家已经都不陌生了，二者均建立在大数据上。
而罕见病的筛查和诊断是否也可以借助人工智能呢？
中国中山大学中山眼科中心联合西安电子科技大学建立了识别先天性白内障的深度学习模型，取名为CC-Cruiser。一个人工智能平台可以挖掘医生在先天性白内障的临床数据，进而达到筛查和辅助诊断的目的。白内障作为一种典型的罕见病，集合慢性和急性疾病的特点，在我国发病率为0.05%。在计算机模拟测试中，CC-Cruiser筛查先天性白内障患者的准确率为98.87%。
手术治疗
自从达芬奇用于手术治疗后，人工智能在这一领域迅速发展。人工智能在术前评估、方法选择以及术中管理等等方面都已经有了应用。
2015年Google 母公司Alphabet，和强生公司合作成立Verb Surgical，致力于研究更加智能和廉价的手术机器人以减少现有手术机器人的一些缺点，比如体积大。未来会有更多企业进入该市场，并探索不同的细分空间，打造出一个感知、数据分析和自动化生态系统。
此外，机器人还被用于在医院内进行送餐送货等服务。Aethon公司推出的TUG机器人，能够包揽医院里各种事务杂活等后勤工作，比如处理递送药品、医疗用品、实验室标本，处理医疗垃圾等任务。还能让医护人员与病人远程聊天和互动。
健康管理
IBM的人工智能系统Watson与美国药店CVS合作，CVS向Watson开放海量患者行为信息，包括临床数据、购药数据和保险数据等，Watson对用户行为和相关指标进行分析，可以提前预知患者的病情。
此外，Lumiata推出的Risk Matrix能够基于唾液分析等数据，预测食管癌发病的风险。Next IT推出的Alme Health Coach通过人工智能技术评估慢性病人的整体状态，并给出个性化的健康管理方案。
以前很多认为不可能的人工智能现在都已经融入到了我们生活的方方面面，相信未来医疗体系里人工智能会占据重要作用，到那时我们真的要靠机器人来救命了。
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”。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于美国哪些医院需要人工智能的全部内容了，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。