制服丝袜成人电影|欧洲美女激情AV|久久天堂无码AV|日本一及黄色电影一及黄色|天摸天操天啪欧美|AA级黄色一级特黄成人大片|日韩特级AAA毛片|特级黄色成人录像|激情啪啪综合亚洲A黄|特黄一级AAA日本在线观看

隨著人工智能技術的發(fā)展和應用，

智能醫(yī)療已經(jīng)成為醫(yī)療領域的熱門話題！

智能醫(yī)療的應用，可以幫助醫(yī)護人員

更加高效和準確地

進行診斷、治療以及預防，

大大提高了醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率。

醫(yī)療領域大家經(jīng)常談論的是醫(yī)療資源的緊缺和結構化供需不平衡的問題，這兩個問題應該說現(xiàn)在已經(jīng)進入了非常嚴峻的地步。據(jù)統(tǒng)計，中國到2030年60歲以上的老人占比會到1/4，也就是說到那個時候我們每4個中國人中就會有一個60歲以上的老人，今天中國已經(jīng)進入了老年化的時代，這將帶來很多的風險，特別是老年人慢性疾病風險對于國家對于人民來說都是非常大的挑戰(zhàn)。

當前我國公衛(wèi)信息化領域具有監(jiān)測突發(fā)公共衛(wèi)生事件需求，數(shù)據(jù)分析多由各領域?qū)＜医M完成。通過各地區(qū)信息互聯(lián)、各級機構數(shù)據(jù)填報、網(wǎng)絡抓取監(jiān)測等渠道監(jiān)測重大傳染病情況，并成立專家組定期進行數(shù)據(jù)分析，研判疫情趨勢，給予風險評估，提出建議。

醫(yī)療AI平臺整體框架：

1、醫(yī)療人工智能平臺包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺和醫(yī)療應用層。開源框架和算法占有重要地位，如選擇工程化能力較強的TensorFlow或在圖像方面表現(xiàn)良好的Caffe等開源框架，選擇在圖像識別方面常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）算法模型等。

GPT開啟多模態(tài)通用AI大模型時代，NLP、CV、科學計算多模態(tài)大模型AI通用時代來臨?！　?/span>

2、AI大模型將在醫(yī)療信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、醫(yī)衛(wèi)和醫(yī)保信息化等領域產(chǎn)生生產(chǎn)力變革性推動

AI大模型+插件模式推進AI應用領域進入全新發(fā)展階段。OpenAI大模型推出插件可以對接下游應用程序，為開發(fā)者提供接入平臺，極大助力了AI大模型下游應用的落地。OpenAI與微軟Azure合作助力ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4對接企業(yè)，提供toB服務，推動了AI應用端發(fā)展浪潮?！?/span>

3、我國積極推動信息技術在醫(yī)療行業(yè)應用，我國積極推動發(fā)揮信息技術對于醫(yī)療行業(yè)的支撐作用。發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”，建設面向醫(yī)療領域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，加快推進互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等在醫(yī)療衛(wèi)生領域中的應用，加強健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享交換與保障體系建設。提升服務便捷性。積極運用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術，持續(xù)優(yōu)化服務流程。

AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈分析

AI+核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為 AI 基礎層，AI 醫(yī)療技術層與應用層：

1）基礎層，除數(shù)據(jù)服務外，芯片與通信等基礎核心領域已形成牢固的技術壁壘，市場呈寡頭局面；

2）技術層，算法、框架以及通用技術則需要長期的投入與研發(fā)來攻克，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局，中小企業(yè)生存空間較少；

3）應用層，應用層可觸達全醫(yī)療服務場景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術機器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測，已有大量的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司和傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入，而且有大量依托 AI 算法的初創(chuàng)公司產(chǎn)生。

AI+醫(yī)療未來趨勢

1、AI 助力醫(yī)學知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應用場景

醫(yī)學知識圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構、動態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達、組織、分析、管理及利用提供了一種更為有效的方式，使系統(tǒng)的智能化水平更高，更加接近于人類的認知思維。醫(yī)學知識圖譜的構建流程大致分為四個步驟，即醫(yī)學知識表示、醫(yī)學知識抽取、醫(yī)學知識融合、醫(yī)學知識推理，受益于人工智能的不斷進步，這四個步驟都取得了較大的進步。

2、突破 AI 技術障礙，與醫(yī)療領域產(chǎn)生更深度融合

醫(yī)療與人工智能深度融合已是大勢所趨，未來 AI+醫(yī)療在技術上的突破將包括算法擬合度進一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強、對隱私信息的保護、對 AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結果可解釋性的加強，以及通過增加可靠驗證而不斷降低 AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風險。從AI+醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展趨勢來看，隨著人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)安全等技術的發(fā)展，健康全流程管理的各個環(huán)節(jié)將會越來越智能化，精準醫(yī)療將會越來越個性化、個體化。

未來，憑借AI+醫(yī)療出色的算法和大數(shù)據(jù)分析，相關服務平臺的各個服務端口的數(shù)據(jù)壁壘逐漸打通，實現(xiàn)在各個核心應用場景的完美落地，最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。