No solo puede recuperar casos, sino también ayudar con el diagnóstico. Vea cómo la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la atención médica.
En septiembre de 2018, se lanzó el primer generador de imágenes de fondo de ojo de “tecnología negra” de China. Este generador de imágenes de fondo de ojo, que integra un sistema de diagnóstico asistido por IA, inteligencia artificial y tecnología de conexión en la nube de Huawei, y las principales capacidades clínicas de Union Hospital, permite un diagnóstico y tratamiento precisos en entornos con luz ultrabaja y restaura la verdadera textura de las imágenes de manera simple y rápida. y de forma no destructiva. ¡Proporcione a los oftalmólogos información que sea más propicia para un diagnóstico preciso y reduzca la incidencia de diagnósticos erróneos y erróneos!
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es el estudio de las leyes de las actividades inteligentes humanas, la construcción de sistemas artificiales con cierta inteligencia y el estudio de cómo hacer que las computadoras realicen trabajos que en el pasado requerían inteligencia humana, es decir, cómo utilizar software y hardware informático para simular ciertos comportamientos inteligentes de los humanos. Teorías, métodos y técnicas básicas.
Aplicación de la inteligencia artificial en hospitales
1. Asistente virtual médico
El asistente virtual médico se basa en tecnología de inteligencia artificial y un sistema de conocimiento médico, que combina los síntomas del paciente. con un sistema de información dedicado que compara los estándares de diagnóstico y tratamiento y brinda a los pacientes servicios de proceso completo. Los usuarios pueden interactuar con el sistema de inteligencia artificial a través de lenguaje, texto, imágenes y otras formas para brindar consultas médicas y otros servicios.
Actualmente, los asistentes médicos virtuales se pueden utilizar en muchos aspectos antes, durante y después del diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Por ejemplo, un robot de guía inteligente antes del diagnóstico y el tratamiento puede realizar un análisis semántico de la voz del paciente, procesar los datos de fondo y dar sugerencias para la clasificación y el diagnóstico de guía, u obtener la información de los signos vitales del paciente a través de sensores y enviarla al médico para mejorar la eficiencia de la consulta.
2. Reconocimiento de imágenes médicas
La combinación de IA e imágenes médicas como rayos X, ultrasonido, tomografía computarizada, resonancia magnética, etc. puede mejorar la eficiencia del diagnóstico de los médicos y ayudar al tratamiento y juicio. La aplicación de la IA en el campo de las imágenes médicas es principalmente sistemas de segmentación, clasificación, registro, reconocimiento y aprendizaje profundo de imágenes, es decir, obtener información significativa analizando imágenes, comparando grandes cantidades de datos de imágenes, entrenando algoritmos y dominando gradualmente las capacidades de diagnóstico. . El campo de las imágenes médicas se ha convertido en una de las direcciones de IA y big data de más rápido crecimiento en el campo médico.
3. Diagnóstico patológico
Cuando la IA marca las características del tumor, como las estructuras patológicas, puede identificar detalles que son invisibles para el ojo humano y proporcionar descripciones cuantitativas, que pueden evitar los efectos subjetivos. de los médicos. La tecnología de aprendizaje profundo de IA muestra grandes perspectivas de aplicación en el campo de la patología. Puede ayudar a los patólogos a mejorar la eficiencia y precisión del diagnóstico, reducir la carga de trabajo, aliviar el problema de la falta de patólogos y las diferencias obvias en el nivel de diagnóstico de los médicos en diferentes regiones, y brindar a los pacientes servicios médicos de alta calidad más precisos y confiables.
4. Diagnóstico y tratamiento asistido
El diagnóstico y tratamiento asistido se refiere a la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, lo que permite a las computadoras aprender conocimientos médicos de libros, literatura y guías de medicina. y casos, y establecer La base de conocimientos simula el proceso de pensamiento y razonamiento de diagnóstico del médico, combina de manera inteligente grandes datos médicos, como la información sobre la enfermedad del paciente, y determina la causa y la tendencia de desarrollo de la enfermedad a través del razonamiento del conocimiento aprendido, y proporciona un diagnóstico preliminar y plan de tratamiento. Los médicos se refieren a los resultados auxiliares del diagnóstico y el tratamiento y brindan más orientación para la toma de decisiones clínicas basada en la experiencia clínica, haciendo que el proceso de diagnóstico y tratamiento sea más objetivo, científico y razonable.
5. Plataforma de datos médicos
Las plataformas de datos médicos basadas en inteligencia artificial y tecnología de Internet se pueden dividir en dos categorías: una es la plataforma de big data de investigación médica, que analiza cantidades masivas de datos. en la literatura médica, los big data médicos promueven eficazmente la investigación médica; el segundo es una plataforma de datos de evaluación médica, a través de la cual se obtienen puntos de datos importantes en actividades médicas relacionadas con registros médicos, equipos médicos grandes y medicamentos clínicos clave en instituciones médicas. El análisis de datos se realiza para derivar el modelo, mejorando así el nivel de gestión general del trabajo relacionado en las instituciones médicas.
6. Diagnóstico, tratamiento y seguimiento de epidemias
Con la ayuda de la tecnología de big data, la IA puede ayudar en el diagnóstico y tratamiento de la neumonía por el nuevo coronavirus mediante el reconocimiento de imágenes, la detección automática de temperatura y los virus. seguimiento, llevar a cabo vigilancia epidémica y alerta temprana, y desarrollar las correspondientes tecnologías clave de alerta temprana. La plataforma en la nube de monitoreo de epidemias basada en inteligencia artificial tiene funciones como monitoreo y alerta temprana, mapa epidémico, rastreo de contactos confirmados y cercanos y monitoreo del flujo de multitudes, que pueden mejorar significativamente la eficiencia de la prevención de epidemias y al mismo tiempo reducir los costos laborales y los riesgos de infección.
Las amplias perspectivas de aplicación de la tecnología de inteligencia artificial brindarán muchas comodidades reales a las personas. Escenarios de aplicación como robots quirúrgicos y cirugía remota también permitirán que más personas disfruten de recursos médicos de alta calidad.
Experto: Yu Xinle, profesor asociado de procesamiento de señales e información en la Universidad de Comunicación de China.