A finales de 2018, la inteligencia artificial en el campo médico todavía está dominada por los médicos.
A finales de 2018, la inteligencia artificial en el campo médico todavía está dominada por los médicos y asistida por inteligencia artificial.
El avance de la inteligencia artificial en el campo de las enfermedades crónicas:
Las grandes empresas tecnológicas han puesto sus ojos en el campo de las enfermedades crónicas Con el desarrollo de la inteligencia artificial, la predicción actual. y diagnóstico precoz de enfermedades crónicas Se han logrado mejoras significativas.
La tecnología de diagnóstico asistido por inteligencia artificial de Parkinson de Tencent se basa en tecnología de análisis de video en movimiento. Puede implementar automáticamente UPDRS (sistema internacional de diagnóstico de la enfermedad de Parkinson) basado en videos en movimiento de pacientes de Parkinson con la ayuda de tecnología de inteligencia artificial. Escala de calificación), los usuarios no necesitan usar ningún sensor, solo necesitan tomar fotografías con una cámara (los teléfonos inteligentes comunes son suficientes) para lograr una evaluación diaria de la función motora de la enfermedad de Parkinson, y los médicos también pueden realizar una evaluación diaria de la enfermedad de Parkinson. .
La tecnología de inteligencia artificial se puede utilizar para la evaluación diaria de la enfermedad de Parkinson. Los médicos pueden completar el proceso de diagnóstico en 3 minutos, que es 10 veces más rápido que la velocidad del diagnóstico.
El "Ruiningtang" lanzado por Ali utiliza la experiencia práctica de un gran número de médicos como modelo empírico, una gran cantidad de conocimientos médicos y literatura autorizada como modelo de conocimiento, y utiliza una serie de Internet de las cosas. gestión y utiliza inteligencia artificial para diagnosticar lesiones del fondo de ojo y orina. La tecnología de detección de proteínas, basada en el aprendizaje profundo por computadora, establece un software de detección de diabetes y complicaciones para realizar "inteligencia artificial" para pacientes con diabetes desde la prevención, el diagnóstico, el tratamiento hasta el manejo de las complicaciones.
Mientras tanto, investigadores coreanos utilizaron una base de datos de imágenes cerebrales de personas sanas y pacientes con Alzheimer establecida por investigadores de Alzheimer de todo el mundo para entrenar una red neuronal convolucional para identificar las diferencias entre ellos. La precisión de predicción del sistema de software para identificar pacientes con deterioro cognitivo leve que se transformarán en pacientes con la enfermedad de Alzheimer llega al 84,2%, lo que es mejor que los métodos tradicionales de cuantificación del cuerpo humano basados en características y muestra la eficacia de la tecnología de aprendizaje profundo en la predicción del pronóstico de la enfermedad. utilizando imágenes cerebrales.