Utveckling av artificiell intelligens och utveckling av biologisk medicin nytt

I den nuvarande vågen av vetenskap och teknik på 2000-talet har den djupgående sammansmältningen av artificiell intelligens (AI) och biomedicin nått en ny revolution som aldrig har funnits tidigare. Denna tvärvetenskapliga sammansmältning har påskyndat forskningens framsteg inom det biomedicinska området, har gett en global möjlighet att förbättra effektiviteten i medicinsk praxis och gett oöverträffade möjligheter till hälsoindustrin.

Artificiell intelligens i biologisk medicin område användning

1. Eimono Kenji

Biomedicinsk forskning är kärnan i området för biomedicinsk vetenskap, som tar lång tid att genomföra, har en hög framgångsfrekvens och har en låg framgångsfrekvens. Men introduktionen av AI-teknik håller på att förändras. Kontinuerlig djupinlärning och analys av stort antal, AI-förmåga att snabbt välja potentiella objekt, interaktion mellan avancerade objekt och punkter och accelererad utveckling av ledande föreningar. Dessutom har AI-funktionsmodellen ändrats i kroppen, toxiciteten och effektiviteten hos materialet har sänkts och den nya versionen av forskningen har slutförts. Till exempel har många företag som Rujingtai Technology, Yingxu Intelligent Technology, etc. framgångsrikt främjat användningen av AI-teknik, och många nya produkter har gått in i golvteststadiet.

2. Sjukdomsdiagnostik och diagnos

AI har visat extraordinära förmågor inom medicinsk bildbehandling. Datavetenskap och beräkningsmetoder såsom datorkommunikation (CNN), AI-förmåga att bekräfta separat summaanalys, X-ljus, CT, MRI och andra medicinska avbildningssiffror, assistentläkarstudenter för att visualisera sjukdomen och hög diagnostisk noggrannhet och effektivitet. Dessutom är AI baserad på ett stort antal analyser, konstruktion av sjukdomsmodeller, insamling av patientens sjukdomshistoria, grundläggande faktorer, livsstil och annan information från flera källor, utveckling av sjukdomsrelaterade livsmönster och tillhandahållande av skydd mot torka i ett tidigt skede.

3. Personaliseringsbehandling

Varje människas grunder och livsmiljö är unika, och detta är en viktig riktning för sjukvårdens framtid. AI-förmåga kan integreras med patientbaserad information, sjukdomstyp, fysiskt tillstånd och andra faktorer, och behandlingsplaner baserade på patientdosering. I det aktuella behandlingsområdet analyserar AI-processen patientens grundläggande orsaker, bestämmer de grundläggande orsakerna och bestämmer den specifika typen, rekommenderar den specifika typen och justerar mängden för att undvika dålig immunitet. Denna specifika behandlingsmetod ger inte hög behandlingseffektivitet och minskar onödiga biverkningar.

Planer för att lösa utmaningen med strid ansikte mot ansikte

Uttömmande AI biologisk medicin används i förgrunden, men det finns många utmaningar på ytan.

1. Säkerhet för privat ägande

Medicinska anläggningar innehåller en stor mängd personlig information, och hur man säkerställer antalet och säkerheten för personlig information är nyckelfrågan. För att lösa problemet kommer vi att etablera ett nummerskyddssystem, använda en hemlig teknik för att anonymisera systemet och samtidigt stärka lagen och sköta säkerhetssystemet.

2. Aritmetisk lösbarhet givet visshet

AI-algoritmen har många obegripliga begränsningar och används inom det medicinska området. Tillägg av hög matematisk transparens och tillförlitlighet, kravexpansion och modifiering av den begripliga AI-modellen och tillägg av matematiska beräkningar till beräkningen.

3. Tekniska specifikationer och specifikationer

På grund av skillnaden i förekomsten av olika mekaniska tal och dativa summeringsmetoder är det svårt att använda algoritmen i AI-teknik. Därtill kommer utvecklingen av AI-teknik och utvecklingen av juridiska frågor, kunskap, ansvar etc. På grund av detta har efterfrågan etablerats på en komplett teknik som är kompatibel med vetenskapen om vetenskap och teknik, vilket leder till införandet av AI-teknik inom biomedicinsk vetenskap och hälsa.

framtidsutsikter

När tekniken fortsätter att utvecklas kommer utvecklingen av olika teknologier att fortsätta att expandera, och AI kommer att fortsätta att utöka omfattningen av biologisk medicin. I framtiden hoppas vi att AI kommer att kunna uppnå ytterligare genombrott inom följande områden:

● Acceleration av ny utbildning: Kontinuerlig förbättring av AI-beräkningssummamodell, förkortning av ny utbildning, införande av förkortad version i marknadspopulariseringsperioden, låg utveckling av forskning.

● Föreslagen medicinsk behandlingskvalitet: Användning av AI-teknik, hög sjukdomsdiagnos, semi-säkerhet och effektivitet, och mer förfinade och semi-personaliserade behandlingsplaner för patienter.

● Främjande av medicinsk informationsteknologi: Djup integration av AI och medicinsk informationsteknologi, praktisk användning av medicinska resurser för att förbättra placering och hög effektivitet, och omfattande effektivitet i medicinsk hantering.

Men den djupgående sammansmältningen av artificiell intelligens och biomedicinsk vetenskap har äntligen kommit fram till en ny revolution som aldrig tidigare skådats. För att utmana den befintliga framtiden kommer vi ständigt att utforska och förnya våra behov, främja AI-teknik i den biomedicinska industrin, förbättra hälsan och utvecklingen av den mänskliga hälsosektorn och förbättra kunskapen och förmågan hos hälsoindustrin.