医院智能检测的方法和意义

❶ 人工智能在医疗领域能干啥

人工智能用来提高健康医疗服务的效率和自动化程度。人工智能技术的发展在过去备受质疑，然后如今我们发现大数据技术正在推进人工智能的进程，在医疗健康领域也是如此。

分析患者行为，制定个性化肿瘤治疗方案
例如，两位乳腺癌患者可能会得到相同的治疗方案，但其实两者的身体情况可能完全不同。
其中一个可能是马拉松长跑者，另外一个是喜欢安静的读书的人；一个可能是吸烟者，另一个也许是个注重养生的人；一个可能都60多岁了，另一个也就刚刚40。这样的情况在我们身边是常见的。
所以考虑到方方面面的不同，这两位患者需要两种不同的治疗方案。
而对于科学家和医生来说，难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。
于是许多研究者想方设法利用人工智能的方式来跨越这个难度。
比如，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学的科学家，正在用人工智能从电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录，甚至是可穿戴设备的数据中挑选出有用信息，为特殊疾病和特殊人群设立医疗保健方案。
研究者们利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染病，并寻找致命性疾病的治疗方法。

“现在遇到的最大问题就是，系统并不智能。” 卡耐基梅隆大学机器学习系的教授Eric Xing说道。“存储在系统中的数据基本上是死数据，而机器学习和人工智能可以把有用的信息从海量数据中分离出来。你可以这样理解，就像是有一个人工的大脑在代替一个‘死’的存储系统在工作。”
他表示，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学正在与匹兹堡大学医学中心合作一个“匹兹堡健康数据联盟”的项目。医疗中心在接下来的6年中，会每年资助研究者1000~2000万美元用于这项研究。
科学家正在用从医疗中心获得的健康数据（剔除了患者身份信息），来研究如何能够更快速有效的分析大数据，去创造一个与健康医疗相关的技术和服务，能针对不同患者更好的做诊断、治疗和沟通。
“每个患者都是不同的个体。”Xing补充道，“一个非常简单的观点，比如说乳腺癌应该用药物A或者B来治疗。但是由于生活方式、生活环境和其他相关健康因素的独特性，使得每个人都是一个不同的独立个体。而人工智能不单单是从一位医生那里提取信息，而是来自大量有经验的医生，这样，它就能从不同患者那里梳理出有共性的信息。”
此外，人工智能软件工作效率远远高于人脑，能够更快速的找到数据的模式和相似性，帮助医生和科学家发现最关键的信息。
举例来说，一名50岁的糖尿病患者，生活方式很积极，某一种治疗方法可能对他很有效果。那么医生就可以用同一种治疗方法，来医治其他患有相同特性的糖尿病患者。
Xing表示，他们的团队就正在研究一款App，可以为用户提供一些健康生活建议，规避一些疾病。此款App可能会在一年内上线。
Philip Lehman，卡耐基梅隆大学计算机科学副院长告诉笔者，这款App应用了人工智能，可以告诉人们什么时候该去看医生，咨询什么样的医生以及怎样保持身体健康。
“比如，现在大家一般会通过手机来搜索，‘我怎么到某个地方’。” Lehman在采访中表示。“其实，你把它搬到医疗上是一样的。‘我怎么做才能感觉好点或者活的久一点’？”
Lehman和Xing希望，从App到机器学习工具和服务，他们都能延展出不同产品的原型，在未来的5-6年内，开发出十几个新产品。
这方面比较出名的公司，是获得IBM投资的Welltok，它借助IBM的“沃森”超级电脑，来构建通过个性化活动与用户沟通的愿景。其App Cafewell Concierge 利用沃森系统的自然语言处理能力，来更好的了解用户的需求，平衡对用户的激励和警告，以此达到预期目标来回馈用户。

虚拟医疗助手，改善药物依从性
比如，Aicure，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。患者数据会通过与HIPAA（健康保险流通与责任法案）兼容网络实时的反馈给临床医生，这样医生就可以确认他的患者是否在按照他们的嘱咐按时服药。当然，这项技术也可以被用来标识不良事件。
还有一个是，Next IT开发的一款app Alme Health Coach，去深掘人们为什么不按时服药。对于健康服务业来说，Next IT虽然还是个新手。但是它曾经开发了一款app“虚拟助手”来帮助消费者解决在银行、零售、财产管理等方面遇到的问题。
一般，一些人工智能的组件会重复用户话语来明确用户想法。而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。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接（前提是患者愿意共享他们的数据）。

跟踪状态，自动汇报支持智能看护
人工智能技术公司Automated Insights把它的自然语言生成平台Wordsmith与Great Call（移动App开发者）合作。家人和朋友可以通过与App连接的GreatCall设备，来获取设备携带者的信息。它主要用于老年人看护，当携带者需要帮助的时候，App可以收到消息提醒。此外，该App还有GPS定位专利技术，可以获取用户的位置信息。
目前，该公司已经被Vista Equity Partners 和STATS（体育信息技术公司）收购。利用Wordsmith的自动书写功能，将对看护者的情况，包括所在地点、活动路线、电池状态、设备使用情况等信息自动生成文字报告给看护人。

智能化药物研发
生物科技公司也正在把人工智能和大数据结合到一起，来识别新的药物化合物，比如Cloud 制药和 Berg。
Berg通过开发的Interrogative Biology人工智能平台，来研究人体健康组织，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。
这种方法有很多优点，不但使得靶向治疗成为今天医学治疗的趋势，而且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。
当然，Berg不是这个领域的唯一公司。Cloud制药就在专注于这个领域的研发，并已融资2000万美元。
还有，强生和赛诺菲，也正在用“沃森”超级系统（一个可迅速在海量数据中识别相关模式的计算机系统）来支持药物研发。
强生用“沃森”来快速分析详细的临床试验结果的科技论文，加快对不同治疗方法的对比效果研究，以求获得药物在更广泛领域的应用，而这些用普通的方法，需要3个人花费10个月的时间来完成这些工作。
“沃森”现在能识别化学、生物学、法律和知识产权语言，让科学家拥有别人无法拥有的与数据“交流”的能力，这将加快实现科学和医疗研究领域的突破。

❷ 医院里的AI智能化有什么作用，有哪些医院有这个啊

借助网络及人工智能，实现国内外远程会诊、AI就医辅助、病历智能存储、远程随访、网络医生随时在线。

❸ 探访浙大第一附属医院——人工智能如何应用于甲状腺结节的超声辅助诊断

指着医院引进的甲状腺结节人工智能辅助诊断系统，浙江大学第一附属医院超声科的赵主任对媒体表示。

这套系统使用起来还是很方便的，作为医生不需要额外的步骤，只需要和日常检查一样拍一张照片，识别完了告诉结节在哪里，轮廓是什么样的，同时良恶性怎么样。总的来说还是不错的，当然它也处在一个不断更新优化的过程。

甲状腺结节转变为癌的比例为5%，而如果能及早发现、尽快治疗，大部分患者都能长期存活下去。

对于甲状腺结节的检查目前主要依靠超声，相较于CT和核磁，超声的好处是便宜、灵活、实时、无副作用，所以它是普通老百姓喜闻乐见的一种检测手段；但它的缺点是图像不清楚、造影比较大，这对医生的要求就比较高。而CT和核磁的优点是图像清晰，缺点是检测费用高、副作用比较大。

从人工智能应用于医疗影像的识别或者辅助诊断的角度来说，超声较CT和核磁难度大，我们想测试算法的性能、效率和准确度，所以选择了超声。同时，作为浅表器官，甲状腺的超声又不像腹部和心脏那么复杂，更容易做出落地的成果。

❹ 什么是PanTum Detect 泛肿瘤人工智能检测技术

据世界卫生组织报道，人体共有122种癌症。癌症的形成，是从轻度病变开始，逐渐发展演变中度病变、重度病变、原位癌、早期癌，直至晚期癌症。
目前，大多数癌筛检测技术只能检测局部癌症，而且须在癌症形成以后，对其释放的特定肿瘤标志物进行检测。
由于癌前病变阶段，几乎没有肿瘤标志物，因此，无法检测癌前病变。
原位癌和早期癌阶段，只有极少量的肿瘤特异性标志物释放到血液中，难以检测出来。
等到癌症发展到中、晚期，才有足够量的肿瘤标志物释放到血液中，各种检测技术才可能发挥作用。
这种被动等待癌症形成后，再滞后检测肿瘤标志物的方法，被称为“被动检测方法学”。
今天，德国PanTum泛肿瘤人工智能检测技术在检测方法学和检测标志物两方面均取得了历史性突破。
PanTum检测方法学的突破：是人类首次借助人体免疫系统巨噬细胞高精度的“侦察”功能和主动吞噬功能，通过检测巨噬细胞主动吞噬的肿瘤标志物样本，实现了在肿瘤形成发展各个阶段高灵敏度的检测。
由于巨噬细胞是免疫系统抗原递呈细胞，具有三大特性，以致PanTum检测技术完全颠覆了“被动检测方法学”：
1.巨噬细胞在癌前病变阶段就能主动吞噬病变组织的相关标志物，超前完成样本富集，因此，PanTum检测技术可量化检测癌前病变阶段的病变水平。
2.巨噬细胞能够到达全身所有病变组织，因此，PanTum检测技术可一次检测全身所有肿瘤和病变组织。
3.巨噬细胞具有极高的灵敏度，因此，PanTum检测技术灵敏度高达97.5%。
PanTum检测标志物的突破：上世纪九十年代德国癌症研究中心Coy研究员与其导师Zur Hausen教授，在进行X染色体基因组测序工作过程中发现并验证了Apo10和TKTL1与所有肿瘤的恶性程度呈正相关，由此诞生了人体所有肿瘤共性标志物。
Apo10是DNaseX的一段抗原表位，DNaseX在细胞凋亡过程中起关键作用。肿瘤细胞中其活性受到抑制，但大量表达并在肿瘤细胞中积累，可作为肿瘤细胞或凋亡受阻细胞的标志物。Apo10检测值增高预示肿瘤或增殖性疾病的形成。
TKTL1主要调节糖酵解代谢途径，在恶性肿瘤细胞中呈现高表达，与肿瘤的侵袭、转移以及预后有密切关系。TKTL1检测值增高预示肿瘤恶性程度的增高。
德国Duale Medizin医院基于PanTum检测技术的多年应用，创立了《肿瘤病变程度AP-T分级标准》，该标准将组织病变程度的极高可能性，用Apo10与TKTL1相加之和得到的AP-T数值进行量化表达，在实际应用中，医生需要对Apo10、TKTL1、AP-T数值进行综合分析，并结合其他检测、检查技术进行综合评估。
PanTum检测技术已取得欧盟CE认证。2019年进入中国香港，2020年在广州中山大学附属肿瘤医院、北京医院等多家医疗机构开展临床应用研究，即将在中国广泛应用。
德国PanTum检测技术完全突破当今局部、滞后的癌筛检测技术，不仅能够一次检测全身所有122种癌症，同时能够对癌前病变水平进行量化检测，为全面监测肿瘤和主动预防癌症提供了关键技术保障。

❺ 医院对智能残疾如何测试

评测一个智力残疾患者的方法和评测依据是
(1)评测方法:对智力残疾的评测,应该按照智力残疾的定义进行智力测量和社会适应行为评定,并参考相关资料来决定患者是否为智力残疾。由于不同的智力测验,有不同的IQ值,因此智力残疾各等级的IQ值范围也不同,因此诊断的主要依据是社会适应行为。
(2)评测依据:独立程度、发展程度、出现频率、项目的完成程度。

❻ AI也可以帮你秒读骨龄吗

答案当然是可以啦。通过人工智能就可实现骨龄快速、准确检测。不久前，浙江大学医学院附属儿童医院的放射科多了人工智能的骨龄读片机。安装相关软件后，可自动识别儿童手部的X光片，并读出骨龄，整个过程只需几秒钟。据专业医生评估，准确率非常高。

骨龄检测蓝海只待AI来掘金

骨龄因能体现人体生长发育程度，是儿科看诊时最基础的一项工具，在医学上通过检测骨龄可诊断和监测儿童内分泌疾病和生长紊乱疾病。而且，不少家长认为孩子个子偏矮是发育偏迟，到发育期自然会长高，但等发现孩子是矮小症，却已错过了治疗时期。其实儿童阶段是治疗矮小症的最佳时期，骨龄检测对治疗有很大的指导意义。

随着家长健康意识的提高，骨龄检测的儿童数量与日俱增。但同时，由于专业的医疗机构和医生数量的不足，导致骨龄检测一直供不应求，市场空间巨大。如今，越来越多的医院和互联网医疗机构将研究方向放在了人工智能领域。

浙江大学医学院附属儿童医院安装的这套软件就是该院与依图科技共同研发完成的。据浙江大学医学院附属儿童医院副院长傅君芬介绍，借助浙江省儿童医院1万余个健康儿童体检的骨龄片数据，依图科技利用深度学习技术，训练出这套骨龄读片机。卫宁健康也有类似探索，他们利用深度神经网络对符合TW3法的骨龄特征区域进行深度学习,再将骨龄影像特征与临床大数据融合训练骨龄评估模型。

AI补齐传统检测短板

上海市儿童医院影像科主任杨秀军认为，人工智能在骨龄检测领域的应用将解决实际痛点。

临床上一般通过左手腕部的X光片观察手部各个骨的发育情况来进行骨龄判断。傅君芬介绍，以往常用GP图谱法和TW3法进行骨龄检测，但这两种传统检测方式都存在一定的局限。GP图谱法是最早的完整图谱骨龄鉴定法，主要通过医生根据纸质图像册对照手骨X光片，进行肉眼的比对。这种方法主观性强，临床准确性差，检测的结果存在不小的误差。TW3法在准确度上有了明显提升，检测一个儿童的骨龄至少需要15分钟时间，单体时间看似不长，但结合到医生资源紧张，检测人群庞大的现状，该法并不能满足当前中国市场需求。

有了人工智能介入，既准确又快速的骨龄检测办法问世了。

通过智能阅片自动计算儿童骨龄，浙大医学院附属儿童医院的这台人工智能骨龄读片机大幅减少了医生工作量；按照算法模型集成GP/TW3等主流骨龄标准，它可以判读每块手骨特征，避免骨龄诊断的误差，精确度可到0.1岁，与医生计算的骨龄值相比，误差小于半年的占98%。依图医疗总裁倪浩告诉记者，骨龄读片机将原来15分钟图谱识别时间缩短到秒级。

海量数据或“喂”出骨龄判读新标准

人工智能骨龄检测，大数据是核心。

依图科技骨龄项目负责人林强认为，医疗人工智能的核心是优质的标注数据。以骨龄读片机为例，其检测基础就是海量的数据，优质的标注数据是算法学习、总结、提取经验的材料。“智能系统在建立模型后，还要通过人工方式不断完善和培育，从而建立完整的医疗知识体系结构和诊断标准。”林强说，只有通过不断学习，才能逐渐形成一套准确度高的检测系统。

从目前来看，这项黑科技已经可以取代过去的骨龄检测方式。傅君芬表示，接下来，他们还将在学校等场景的正常人群中进行验证和校正，并希望将其推广到全国各个医院。

人工智能骨龄读片机的研发团队还呼吁，未来希望能够制定中国骨龄判读新标准，其价值和意义将会更加深远。

❼ AI医疗技术有哪些重要应用，可以举例吗

随着技术的快速发展，AI医疗技术已得到了广泛的应用，比如：
1、智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
2、智能诊疗
智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。
再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。
3、医学影像智能识别
AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。
4、医疗机器人
医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。
5、智能健康管理
根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

❽ 智能检测包括哪些项目

一、开机自检 这是一种初级检测方法。利用计算机ROM中固化的通电自检程序(POST,power-onself test）对计算机内部各种硬件，外设及接口等设备进行检测，另外还能自动测试机内硬件和软件的配置情况，当检出错误（故障）时，进行声响和屏幕提示。 这种开机用软件检测硬件各部分的特征参数，测试结果与预先存储的标准值对比的方式进行诊断，可以判定硬件的好坏，但一般情况下不能确定故障具体的部位，也不能按操作者意愿进行深人测试。 二、检测诊断程序 这种方法是计算机运行一种专门的检测诊断程序，它可以由操作者设置和选择测试的目标、内容和故障报告方式，对大多数故障可以定位至芯片。 这一类专用程序很多，例如QAPLUS, NORTON, PCTOOLS等，随着版本升级，功能越来越强。另外系统软件中一般本身也带有检测程序，例如DOS6. X以及WIN3. X,WIN. 9X都具有相应检测功能。 显然这种检测方法的前提是计算机本身基本正常工作。如果计算机有严重故障，这种方式就无能为力了。 三、智能监测 这是目前最新技术发展趋向，是最先进的保证机器正常工作的模式。这种方法利用装在计算机内的专门硬件和软件对系统进行监测，例如对CPU的温度，工作电压，机内温度等不断进行自动测试，一旦超出范围立即显示出报警信息，便于用户采取措施，保证机器正常运转。这种智能监测方式在一定范围内还可自动采取措施消除故障隐患，例如机内温度过高，自动增加风扇转速强迫降温，甚至强制机器“休眠”，而在机内温度较低时降低风扇转速或停转，以节能和降低噪声。 显然，这种防患于未然并能自动调整运行的模式是检测最理想的方法，现在主流计算机和以计算机为主体的设备大都具有这种先进功能。随着技术的发展，这种智能监测方式将会在更多的产品上使用，使电子产品向更高的水平发展。

❾ 智能血糖监测手表的测量原理是怎样的

来自医惠购为您的解释：血糖仪的检测方法分为光化学法和电化学法原理。电化学法直接测试血糖试条反应区产生的微电流；光化学法测试血糖试条吸光度的变化值，其试条加样区必须直接接触光孔，从而可能导致对光孔的污染，因而，光化学法的血糖仪必须经常清洁光孔，否则污染后将导致测试结果的偏差。一般来说，光化学原理比电化学原理的血糖仪测试时需要的血样多。
同时，电化学法也分为两种，主要是根据试纸使用的两种酶。
葡萄糖氧化酶电极测量法Glucose Oxidase
原理：通过测量血液中的葡萄糖与试纸中的葡萄糖氧化酶反应产生的电流量测量血糖。市面上的主流机型大多为葡萄糖氧化酶测量法。
优点：相较生化仪和化学法测量更快（30秒以内），用血量更少（5微升以下）
缺点：由于空气中的氧含量比氢含量大得多，所以相较脱氢酶法而言试纸更容易受空气影响，所以要求在封闭干燥的环境下储存更严格，一般试纸从容器中取出后要在5分钟之内使用完毕，否则因试纸受潮而测量不准的可能性更大，桶装试纸一般要求开盖将试纸取出后立即盖紧罐盖，试纸开封后要求3个月内用完。
葡萄糖脱氢酶电极测量法PQQ-Glucos dehydrogenase
原理：通过测量血液中的葡萄糖与试纸中的葡萄糖脱氢酶反应产生的电流量测量血糖。
优点：除氧化酶的优点之外，由于空气中含氢气较少的原因，他还克服了氧化酶不易保存的缺点，一般开罐后可用到效期结束。
缺点：脱氢酶除对血液中的葡萄糖反应外，还会对血液中的麦芽糖、半乳糖、木糖产生反应，所以患者进食含上述糖类物质时用脱氢法测量容易产生假性血糖，所以一般医院不建议用脱氢法测量。

❿ ccd在线检测与传统检测方法相比有哪些优点和缺点

传统检测：人工目测，依靠人工肉眼识别进行判断比较，最终判定产品的优劣，完成产品的质检审核环节。

CCD在线检测：以自动化机械代替人工，对产品进行系统的分析判断，剔除残次品，最终完成产品检测的质检环节。

CCD在线检测相较传统检测方法的优点：

1. 智能高效：自动化检测可进行快速识别检测，相较人工检测，速度会快得多，可有效提高检测效率，缩短产品出货周期，降低人工成本；

2. 标准统一：CCD检测是系统对被检物进行统一标准化的判断识别，一致度高，确保每个产品都是标准统一规范的判定模式，产品的标准输出可以得到有效保障；

3. 高速精准：智能检测可进行飞拍识别，并可对肉眼无法判断的微小精密物件进行识别检测，在提高效率的同时，更提高了检测的精密度；

4. 代替人工进行高危作业：在一些高危行业，例如高温，易爆，寒冷等恶劣的工作环境，用自动化机械检测，可有效代替人工作业，避免因突发情况对人体造成伤害；

5. 可保持长时间规范运作：相较人工，机器化的检测可保持长时间规范化产出，不会因为疲劳、瞌睡、注意力等人为因素导致误判、漏判的现象。

CCD在线检测相较传统检测方法的缺点：

1. 灵活度低：没有人工灵活，一些未出现过的缺陷不被系统识别，可能出现误判的情况；

2. 可识别的产品较为单一：CCD检测是根据算法进行产品识别的，当检测产品不统一，多样复杂且形状大小不一，或者更为复杂多变的情况下，难以像人工检测一样随机应变；

3. 识别局限性：类似编织面料的孔径大小检测，有伸缩弹力，产品的摆放状态难以实现标准化检测，人为更容易判断。