人工智能在医疗领域的发展前景(智能医学工程专业发展前景如何)

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人工智能在医疗领域会有什么发展

这个问题太好啦……

从各个方面角度都可以探讨。

人工智能诊断将会结合健康数据，工作环境，饮食习惯和家族遗传信息为医生做决策支持；

人工智能可以介入治疗过程，做海量数据分析并预测治疗效果，提出优化方案；

人工智能可以患者康复期内收集数据，加快患者康复速度；

zui关键的是人工智能根据信息技术，*风险，做到治未病，防风险的工作；

在医院场景中还有很多可发展的应用方向，比如智能疏导，优化服务，缓解医患关系紧张等等……

智能医学工程就业方向和前景

智能医学工程就业方向和前景：在大型综合性医院中从事医疗方向的临床和研究工作在高校、研究院所、人工智能以及智能医疗相关企业中从事研发及管理等工作。

智能医学工程是医、理、工高度交叉的学科，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

学科定位：旨在建立一个跨学科、多元化的教学和科研平台，促进各学科交叉融合，进而培养出适应时代发展的综合性高素质人才。

学科领域：

智能医学工程面向医学影像、生物医学信号、医学检验、医学信息、疾病诊疗等医学技术革新的需求，以电子技术、计算机技术、互联网与物联网技术、人工智能技术、3D打印、虚拟现实、增强现实、脑机接口等一系列工程技术为基础。

发展医学智能感知、医学大数据分析、医学智能决策、精准医疗、医学智能人机交互等核心医学技术。并面向智能医学仪器、智能远程医疗、智能医学教育、新药研发、智能医学图像分析、智能诊疗、智能手术、精准放疗、神经工程、康复工程、组织工程、基因工程等医疗相关领域应用。

以上内容参考：百度百科-智能医学工程

智能医学工程专业发展前景如何

您好，智能医学工程专业发展前景是很好的。

智能医学工程专业，这是一个新的专业，是在互联网与自动化发展的背景下，这也是中国医疗体制*下的一门新兴学科。

该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

在医疗体制*的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗;借助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。

就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。

可以试一试哦。

智能医疗的前景怎么样

zui近几年，人工智能被炒的这么火，但大家一直都在大谈特谈无人驾驶、智能家居，却在这些海市蜃楼中忘记了其实它们短时间内都难以落地，而忽略了在大数据时代就已经落地了的智能医疗。

现在，大数据已经被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。更快速也更精准的在医疗行业进行多点落地。

大数据＋医疗发展现状

目前国内智能医疗技术相对成熟，已有多家三甲医院引入“人工智能辅助诊断*”，智能*以机器人医生的形象呈现在众人面前，通过固定格式的问题和病人互动，根据症状描述开具检查单，检查结果出来后，*自动出具诊断结论，一线临床医生再对结论予以确认。

据小智君了解，机器人上周已经跟国内200多位医学专家进行了PK，并取得时效上的明显优势。工作人员将100份患者数据输入给机器人，现场连接天河超级计算机，4.8秒钟完工。出乎意料的是，机器人的诊断与医生的原始诊断达到100%吻合。

早在今年3月份，谷歌的人工智能就已经在医学领域取得非凡的成果。谷歌与Verily公司合作研发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能算法，并将该人工智能与医学专家进行PK，对130张乳腺癌切片进行分析，从而找出其中的肿瘤。

人工智能在这个项目上完胜人类。人类医学专家花了30个小时对这130张切片进行分析给出诊断结果，zui终结果是这名专家的准确率为73.3%。而人工智能只花了极短的时间就给出了诊断结果，准确率达88.5%，领先于人类15.2%。

大数据时代医疗AI的三个问题

di一、大数据时代需要改变对疾病的认识和处理方式：

现代医疗中根据患者的病史、症状、体征、实验室诊断，但常忽视患者的遗传背景、基因组数据、环境背景因素以及对疾病主要监测指标持续的观察和亚组分析，包括目前日常医疗诊疗中常根据疾病某个遗传表征，而忽略zui基本信息。

随着医疗知识积累的不断深入、专业的细化、碎片化，必然向大数据时代的集成化、*化方向发展。更专业的人机配合达到对患者zui全面的诊断。

第二、大数据时代要改变整个医疗评价方式：

中国在过去的30年中，**和经济实力的积累、医疗资源配置的增加、整体医疗可及性得到不断改善。

不仅仅对医疗结果本身，同时要观察临床的精神面貌，不仅要关注患者的并发症和死亡率，同时要关注医生报告、医院报告、账单生成。用数据提升医生自我学习的能力来完善临床实践的能力，这是大数据给我们的提示。

第三、大数据时代需要改变对医学生培养的观念：

传统的医学模式在大数据时代形成了新的体系，过去的专科培养使医生对数据的理解越来越局限。我们需要从单纯的医生经验的积累过渡到医学数据的积累，这是医学大数据时代所必须的，以及医学上各种指南制定所需要的。

作为医生，需要转变思想，需要接受人脑和电脑的结合，每一个未来医生都应该熟练应用智能工具处理海量信息以寻求更加准确的诊治方案。

人工智能在医学上的发展趋势

那我们接下来应该怎么做？人工智能的趋势在哪里？

一、医疗保健处于数字化转折点

互联网女皇MaryMeeker发布的《2017年互联网趋势报告》认为，医疗卫生和保健已进入数字化拐点：医疗行业表现出数据输入量和数据积累量的爆发式增长，有88％的消费者至少使用1项数据健康工具（远程医疗、可穿戴设备）。

数据的增长一方面缩短了医学研究的创新周期，加快药物临床实验周期，同时提升了诊断的准确率与治疗的精准化程度。

二、数据是发展的关键

数据是“医疗＋人工智能”行业发展的关键。小智君认为，医疗与人工智能结合的关键在于“算法＋有效数据”。先进的算法提升数据处理效率与识别准确率，而有效数据是先进算法应用的基础。

目前，深度学习等算法的发展已经相对成熟，医疗数的“量”和“质”是阻碍人工智能在医疗行业应用发展的主要原因。

三、智能诊断与医学影像识别较为成熟

智能诊断与医学影像识别是“人工智能＋医疗”发展相对成熟的两个领域。

目前，发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域，两个领域的发展将分别提升“门诊”和“影像科”医疗资源的供给，解决目前医疗行业严峻的供需矛盾。

小智总结

在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。

关于人工智能在医疗领域的发展前景的内容到此结束，希望对大家有所帮助。