中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） ◎我们报纸AI技术的记者Liu Xia不仅可以帮助医生识别骨折的伤口，而且还将有助于早期疼痛。现在，它还负责患者的明智测试。但是，世界经济论坛发布的最新白皮书“医学人工智能未来的蓝图”表明，在全球对AI应用程序的竞争中，医疗保健行业已被大多数领域捕获。在最近的一份报告中，世界经济论坛网站教导说，全世界仍有45亿人难以获得主要的医疗服务，而AI AI可能是该医疗领域旋转的主要力量。该报告特别强调，医疗的补充并不意味着引入智能工具，而是革命性的REB传统医学模型的Uilding。目前，AI的医疗市场正在以突破性的突破增长，预计今年的量表预计将超过27亿美元，到2034年，其规模将超过170亿美元。在这一变化中，AI将使四个主要领域的现代医疗现场恢复活力。 AI-Milton是阿斯利康（Astrazeneca）开发的最新AI预测系统，是改写疾病早期诊断的政策。该创新工具接受了英国Biobank的500,000条病历的培训。当患者没有出现明显的症状时，他们可以预测1000多种疾病的潜在风险，例如阿尔茨海默氏病，慢性阻塞性肺部疾病和肾脏疾病，并可能提前多年就会出现疾病的迹象。 AI-Milton可以通过检查常规的生化血液测试指标和全科医生收集的常规生化血液测试指标和标志物（例如常规尿和尿液测试结果），血压Monito来检测潜在的疼痛风险。戒指和其他数据，并将它们与几年后的诊断联系起来。结果表明，AI-Milton系统在预测121种疾病方面表现良好，并且具有其他1,091种疾病的能力，甚至超过了普通的初级保健医生水平。由康拉德·瓦格斯蒂尔（Conrad Wagstier）和其他人在英国伦敦大学神经病学研究所开发的另一个AI系统可以检测到放射科医生错过的癫痫病的64％。 AI的工具使用来自世界各地1100多名成人和儿童的磁共振成像（MRI）数据进行训练，并且可以比医生更快看到伤口，并且还可以看到很难识别的小伤口。此外，加拿大蒙克顿大学等机构的研究团队在最近发表的《杂志科学报告》中发表了成功。他们创新了两个深入研究模型，以生成一个可以鉴定出具有超高准确率的脑肿瘤的AI系统通过检查MRI患者的图像，为98.30％。对大脑大脑图像的准确解释，来自伦敦帝国学院和爱丁堡大学的研究团队加入了革命性人工智能的革命性诊断系统。该智能软件不仅可以准确确定中风时间窗口，还可以通过检查中风患者的计算机断层扫描（CT）或MRI图像来评估临床治疗。研究小组根据扫描大数据的800个大脑培训了AI算法，指出它是从大脑表达图像中自动找到相关区域的，然后阅读和研究确定了伤口，并且估计的中风时间较少 - 此信息对专业人员很重要。由2,000名患者进行的测试结果表明，AI系统的准确性是常见方法的通常使用。对于中风患者，治疗的时间是生命线。药物治疗可在疾病后4.5小时内使用，手术tre可以在6小时内考虑进行。但是，尽管这段时间有窗户，但脑部损伤通常是不可逆的。这个AI系统就像是“时间侦探”，将帮助医生接管千载难逢的治疗机会。这些数据大大降低了骨折误解的风险表明，在紧急医疗中，每10名骨折患者中有1人面临不当行为的风险。这些被忽视的伤害通常会导致病情恶化，并使后续治疗的难度增加一倍。为了加剧事物，英国的医疗系统缺乏成像诊断才能：Gapin放射学家高达12.5％，放射线照片的空缺率高达15％。 AI技术的应用使这种情况达到了一种观点。英国国家卫生与护理卓越研究所（NICE）的最新临床研究证实，AI助理阅读可以显着提高裂缝的发现率缩减医师成像的过度载荷状态，并可以提高效率而不会增加错误的风险。基于这一突破，英格兰国家卫生服务系统（NHS）在2024年底之前首次引入了一个革命性的AI诊断系统，只有1英镑的单一范围。这项被称为“紧急部门的消防眼睛”的技术已被部署给紧急情况和紧急急诊中心，在高高的紧急情况中，较高的急诊中心是高度诊断的临时诊断，这是临时诊断的高度诊断。显着提高临床诊断和治疗效率。在临床决策中，医生通常需要在短时间内做出重大判断。 AI技术的支持预计将显着提高治疗的诊断和效率。美国科学家进行的一项新研究发现，只有2％-10％的AI模型，例如Chatgpt，Claude和Gemini的答案临床问题符合医疗标准。基于此，他们开发了chatrwd。这是一个搜索生成系统，从本质上讲，大型语言模型可以加入搜索系统中的力量以提高输出质量，结果表明，有用的答案率跳高了SA 58％。世界经济论坛的数字健康转型报告表明，Huma数字平台可以将患者的阅读率降低30％，从而缩短医生的案例检查时间40％，从而大大减轻了医务人员的负担。该报告还预测，将来的数字医疗服务将深深改变医疗方法。健康的人可以通过智能设备来监测他们的身心健康，而患者可能会获得全面的数字诊断和治疗计划。尽管各种AI的医疗系统在特定领域中发挥了作用，但它们的迅速受欢迎程度也引起了学术界的关注。 Caroline Green，Institut牛津大学AI伦理学的E特别指出，在将技术遵守AI时，医务人员应接受系统的培训，不仅完全了解AI的能力，而且要小心它可以做到的错误信息。
