旧设备向新的人工智能提供过时数据

人工智能实现了真正的人机互动，它凭借不断提高的精确度真正放大了人类的潜力。随着时间的推移，智能机器利用各种机器学习技术，能够理解各种请求，无论善恶。人工智能不会考虑道德后果，只负责连接数据点并得出结论，然后学会推理、观察和计划。

从亚马逊的Alexa到苹果的Siri，所有的进步都让人工智能更接近创造智能机器的初衷，人工智能被广泛应用于日常生活中。从我们最喜欢的零售网站上的推荐到社交媒体上自动生成的照片标签，许多常见的网络设施都是由人工智能驱动的。

但随着人工智能技术的进步，越来越多的隐私被公之于众，个人自由也随之变得越发微不足道。

医疗领域的人工智能

人工智能正在成为医疗领域的一股变革力量，正在如预想的那样颠覆医疗领域的方方面面。

人工智能有望通过接口融合人机思维

在不使用键盘、鼠标和显示器的情况下，在技术和人脑之间建立直接的联系，是目前比较先进的研究课题，在病人护理中有大量的应用。例如，神经系统疾病和神经系统创伤可能对某些生理功能造成损害，而这项技术可以对此进行弥补。人工智能还可以为无法说话的患者发声，为瘫痪的患者挪动手臂。

下一代人工智能可进行放射性读数

通过核磁共振成像机、CT扫描机和X射线拍摄的放射图像，人们可以非侵入性地看见人体解剖结构内部运作。尽管一些诊断过程仍然依赖于直接组织取样或组织活检，存在感染和出血的风险，但人工智能将使下一代放射机器在选定的情况下，能完全不用诊断性活检。人工智能正在通过推进“放射组学”这一创新领域，实现“虚拟活检”。

人工智能将极大提高农村等服务不足地区的医疗服务

缺乏合格的医生，包括放射技师和放射科医生，可能会阻碍全球范围内发展中国家的急救医疗。人工智能可以通过担起一些通常指定由人类承担的责任，缓解合格临床工作人员严重不足的问题。

人工智能算法让电子健康记录(EHR)更高效

在医疗行业向文档化和“经济与临床健康卫生信息技术 (HITECH)” 迈进的过程中，电子健康记录发挥着越来越积极的作用。然而，健康记录在向数字化转型的过程中，存在着从认知超载、持续记录，到医生的职业倦怠等许多问题。

经济与临床健康卫生信息技术行业现在正在使用人工智能和深度学习，通过自动处置一些占据医生大部分时间的形式规则来创建更加自发的界面。机器学习和人工智能很可能会进一步支持准备收件箱中的常规请求，如药物补充和通知结果。此外，它还可协助处理要求临床医生优先重视的任务。

医疗设备成为独立运作的机器人

智能医疗设备正在充实用户场景，从肠道内部的实时视频，到感知面部表情来诊断早期的自闭症，这些都可以实现。

在医疗环境中，智能机器对于从重症监护室到家庭护理等各种场景中监测患者具有重要作用。通过人工智能，医生将借助更强的能力，识别各种病理恶化，如败血症是否情况紧急，或在并发症发生之前检测其发展情况，从而显著改善临床表现，并可能降低院内感染产生的费用。

人工智能可避免抗生素抗药性的风险

抗生素耐药性对人们来说是一个日益严重的危险，因为过度使用这些基本药物促进了某些细菌菌株的进化，这些菌株对未来的治疗将不产生反应。

精确分析病理图像

如今，病理标本为医生提供70%以上的诊断数据来源，涉及整个医疗服务领域。而且在电子健康记录系统中，可获得几乎所有提取到的数据。因此，数据越精确，就能越早得到正确的诊断，数字病理、数据和人工智能能提供更好医疗服务。

深度学习算法和人工智能分析技术，可以在大型数字图像上精确到微小的精度，从而使医生能够精确地指出肉眼所看不到的细微之处。在临床医生研究数据之前，人工智能可以通过识别病理准备中值得关注的特征，进一步提高工作效率。

免疫疗法和基于基因组的癌症治疗的无价之宝——深度学习与人工智能

免疫疗法是癌症治疗领域最惊人的成就之一，指引并利用人体自身的免疫反应来攻击恶性肿瘤。深度学习算法及其人工智能促进了高精尖数据集的合成，针对个体癌症的唯一基因结构方向，制定精准的靶向治疗决策。

修改电子健康记录，人工智能加强患者风险分层

患者的医疗记录是个人数据的宝库，然而，精确、及时并坚持提取和分析如此丰富的信息，对医生和数据分析人员来说一直是一个挑战。

（编辑：桂林站长网）

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