大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于智能科技對人體的影響論文的問題，于是小編就整理了1個相關(guān)介紹智能科技對人體的影響論文的解答，讓我們一起看看吧。
人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可能有的一些應(yīng)用包括：
（1）以 IBM Watson 等為代表的專家系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能根據(jù)醫(yī)學(xué)論文、書籍以及患者的病歷以及各種檢查數(shù)據(jù)等資料，進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而能夠?qū)颊叩那闆r進(jìn)行為準(zhǔn)確的評估，并且在藥物選擇及用藥方案的設(shè)計等方面提供建議。目前，IBM 的癌癥專家系統(tǒng)沃森腫瘤專家（Watson for Oncology）已經(jīng)在國內(nèi)和國外許多醫(yī)院開始得到了初步的一些應(yīng)用。根據(jù)相關(guān)新聞報道，這一專家系統(tǒng)能夠提供的治療方案的準(zhǔn)確率、科學(xué)性目前已經(jīng)超過了MSK（斯隆?凱瑟琳癌癥中心）的醫(yī)生們的平均水平。
（2）醫(yī)學(xué)圖像識別。所謂的醫(yī)學(xué)圖像通常指的是例如胸透、CT、核磁共振等檢測得到的圖像。這一領(lǐng)域也是目前發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域，現(xiàn)在的圖像識別程序常常能很好地提取圖片的特征，生成圖片的摘要，切換圖片的風(fēng)格等等。這些在計算機(jī)視覺方面的一些新進(jìn)展都會馬上被用到醫(yī)學(xué)圖像識別的領(lǐng)域，而在生物圖像領(lǐng)域，本身也還有有許多基礎(chǔ)性的問題，例如圖像的切割，器官的識別和對齊，異常的發(fā)現(xiàn)等等，這些領(lǐng)域的發(fā)展也很迅速。用人工智能的方法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像識別可以更好地排除人為主觀因素，提高診斷準(zhǔn)確性和效率。
（3）藥物開發(fā)。在這一領(lǐng)域，目前人工智能的一些方法已經(jīng)可以用于研究新藥的設(shè)計，這些方法將已有藥物的一些特征進(jìn)行提取，再加上一些變化，進(jìn)而可以設(shè)計出與原藥物功能接近但結(jié)構(gòu)不同的新藥。除此以外，由于人工智能的方法已經(jīng)可以進(jìn)行一些化學(xué)物質(zhì)毒性的預(yù)測，因此，人工智能方法還可能可以啟發(fā)降低天然物質(zhì)毒性。除了新藥的開發(fā)，人工智能方法還可以幫助舊的藥物（這些藥物已經(jīng)上市）找到新的可能的一些應(yīng)用。
（4）其他基礎(chǔ)研究。例如基因組、代謝組相關(guān)的生物信息學(xué)分析（識別基因序列上的一些特定的位置），蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)（包括與藥物結(jié)合之后的一些特定結(jié)構(gòu)）的預(yù)測等。
人工智能在生命科學(xué)數(shù)據(jù)處理中的一些應(yīng)用
https://www.toutiao.com/article/7203352814314078720/
基于深度學(xué)習(xí)的新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19) 檢測
https://www.toutiao.com/article/7202038940344418855/
人工智能已經(jīng)開始對醫(yī)學(xué)產(chǎn)生影響，但是和很多影響人類的技術(shù)一樣，都是從終端用戶看不到的地方開始產(chǎn)生影響，然后經(jīng)歷一段時期的普及難題，最終無處不在。
我們都知道，醫(yī)生非常依賴自己的經(jīng)驗，以及通過論文會議等渠道去和同行切磋，那么疾病的診斷就非?？简炨t(yī)生的判斷力。除了診斷水平的不足導(dǎo)致的誤診以外，癥狀本身就可能會代表很多種疾病，而醫(yī)生難以在時間做出準(zhǔn)確判斷。考慮到國內(nèi)醫(yī)生普遍工作強(qiáng)度過大，疲憊和時間壓力也會影響醫(yī)生的判斷力。
實際上人工智能已經(jīng)嘗試做輔助診斷了，人工智能的加入會讓醫(yī)生擁有更強(qiáng)大的診斷能力。醫(yī)生做出初步判斷后，將病人癥狀以及檢查結(jié)果輸入臨床決策支持系統(tǒng)，在很短的時間中就會得到可能的診斷結(jié)果。這時醫(yī)生再做進(jìn)一步診斷，可以大大降低誤診和不當(dāng)治療的發(fā)生幾率。醫(yī)生的經(jīng)驗配上一個不會疲憊的系統(tǒng)，會對疾病，特別是罕見病的診斷體現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢。
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)大量依賴影像學(xué)的輔助，人工智能還能體現(xiàn)出處理能力的優(yōu)勢。優(yōu)秀的影像學(xué)醫(yī)生難以培養(yǎng)，更要命的是醫(yī)生每天的精力有限不可能認(rèn)真的讀每一個片子。有了人工智能，可以將檢測圖像上傳到系統(tǒng)中，由機(jī)器替代醫(yī)生做基礎(chǔ)的讀片工作。這樣出報告的準(zhǔn)確率提高、效率也提升，影像學(xué)的醫(yī)生可以把寶貴的精力用在重要報告的解讀當(dāng)中。
上面僅僅是舉出兩個具體應(yīng)用的小例子，實際上人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)的各個領(lǐng)域中嘗試身手。遺憾的是，目前人工智能和醫(yī)學(xué)的結(jié)合依然很初級，而且醫(yī)生們也并非各個都樂意使用輔助決策的系統(tǒng)。好在人工智能會有成長的機(jī)會，會越來越被醫(yī)學(xué)界所認(rèn)可。
醫(yī)生會被取代嗎？這樣的話題很多，技術(shù)的發(fā)展當(dāng)然會讓一部分人失業(yè)，但是樂于進(jìn)取和吸納新東西的人群總是能和新技術(shù)結(jié)成伙伴關(guān)系。同時也別忘了，人工智能對于打破地區(qū)間醫(yī)療水平的不平衡可能是一個重要的解決方案。在遇見的未來中，人工智能的身影一定會出現(xiàn)在醫(yī)學(xué)的方方面面。
到此，以上就是小編對于智能科技對人體的影響論文的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于智能科技對人體的影響論文的1點解答對大家有用。
