人工智能在医学领域的优势

人工智能是一门新兴的技术学科，可以对现有的理论、方法和技术进行整合并能进一步开发新的系统，进行相关的科学研究；自人工智能产生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。

总的来说，AI是一种新的、能以与人类职能相似的方式做出反应的智能机器，包括机器人、图像和语言识别、处理自然语言等；通过了解AI的实质，能够让我们更好的应用这门技术。

由此来看，AI所执行的主要任务就是要使其能够胜任一部分通常需要人类才能完成的复杂工作。AI通过不断的完善和发展改变了人们的工作和生活方式，也促使医疗行业工作者对其价值进行了思考和探索。从现有的成果可以预见，AI功能的扩展和创新，将为临床医生以及科研人员开辟全新的领域，为基因组学探索、医药研发以及疾病诊断提供新的思路和途径。

自20世纪开始，我们开始致力于开发出机器学习方法，期待解决一些人工无法解决的问题，这便是最初的人工智能技术来源。目前研发的人工智能系统，已经可以处理大量的数据和知识如计算方法、混合智能系统等。

然而，人工智能不仅涉及一门技术或是一门学科，而是多种学科技术的融合。通过人工智能系统，我们可以查找、学习、设定计划；另一方面，我们还可以通过人工智能系统模拟出具体的智能行为，也包括各类医学科研研究过程。

这项技术打破了限制医疗行业发展的障碍，即如何有效的探索和分析一些需要应用大量知识来解决的复杂性诊疗问题。现在，医学AI通过发展和完善使这些问题能被很好的解决，并且为我们提供了精准的治疗方案。

医疗是医生围绕患者的生命状态和病情进展形成思辨，并进行干涉性操作和观察性总结的过程。然而在临床上仅凭医疗工作者的能力完成一系列诊治过程和步骤并不现实。

随着新兴的技术日趋增多，人工智能在医学领域中的应用越来越广泛，包括大数据技术，主要通过在数据中制定一系列规则，从而对数据进行有效分类，再与临床医生的医嘱相结合，充分体现了具有可靠性和精确性的智能诊疗模式。

在这一智能系统的辅助下，医疗工作人员可检查系统举出的病症和推论是否合理，然后将更多的信息加入，对大量的医疗数据进行整理总结，得出最佳治疗建议。这种新型的方式可以更好的处理信息，辅助医生进行诊疗。

对于获得的大量信息，人工智能系统可通过“深度学习”将其进行分类和归纳，还可进行直接提取和输出，减少了不必要的人工劳动。

另外人工智能在医学中的应用还涉及药物挖掘、健康管理、疾病风险预测等，通过人工智能将各学科和各平台系统进行有机结合使医疗行业得到了更快的发展，这一发展体现在三个层面：对于临床医生而言，能够通过便捷的手段对患者的病情进行准确的解释和判断；通过简化工作流程和减少医疗失误的潜力来改善医疗系统；对于患者而言，智能系统使他们能安心其处理自身的健康数据，更好的促进人类健康。

人工智能在医学领域的应用具有广阔的前景，包括机器学习与深度学习、知识图谱、自然语言处理、生物识别等。

但在前期，由于系统性不完善、参与人员不足，造成相关研究往往只能取其中一个非常具体的层面切入，主要是限于背景、实力等因素，无法做到面面俱到，造成人工智能出现缓慢发展的状态。

而在后期，计算机编写的程序是主要根据专家的设计原理和方法来模拟医生的思维过程来进行诊断的。其中医疗专家系统就是人工智能的体现，对于医生个人技术及水平问题导致的误诊、漏诊等情况，可以通过人工智能来弥补，经验不足的医师也能从人工智能系统中得到学习和提高。

由此来看，人工智能是医生诊断疾病的理想工具，能够辅助医生处理较为复杂的医疗问题，获得更好的治疗效果。

目前对于各种疾病的诊疗及手术均已形成规范和指南，但毕竟诊疗过程由人来完成，这导致不同医生之间的方法、水平存在较大差异，使用人工智能设定这一标准可大大提高操作的精确性和标准化程度。在临床中各类患者的情况并不相同，因此个体化的医疗设计方案可以提高医疗质量，即在证据充分的基础上，根据患者情况选择最适合的治疗方法，这种智能医疗方案能够给患者带来更好的诊疗体验。

此外，我国人口众多，各级医院每年诊治数目庞大的患者，积累了世界上最多的临床医疗数据，针对我们的医疗数据分散、不标准、非结构化的缺陷，采用了医院标准化电子病历，建立安全有效的互联网数据库，将人工智能系统的价值充分的发挥出来。

另外，现有的和即将产生的医学知识可能会逐渐超出人类思维的组织能力，但医学教育可以充分利用这一技术不断进行信息的获取和传递，有利于教育信息的不间断传播。