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人工智能(AI)是一个可以追溯到1950年代的概念 ， 它越来越多地被许多医学专业所开发 ， 尤其是那些基于成像或手术的专业 。 虽然人工智能的认知成分远远优于人类智能 ， 但它缺乏意识、感觉、直觉和对突发情况的适应能力 。 此外 ， 在数据安全、对医疗保健专业的影响以及医生和AI之间的角色分配方面出现了基本问题 ， 尤其是在发生治疗事故时涉及医疗护理的同意和责任 。
尽管约翰麦卡锡是第一个在1956年达特茅斯人工智能夏季研究项目期间创造人工智能(AI)一词的人 ， 但该概念可以追溯到艾伦图灵于1950年发表的开创性文章 。 艾伦图灵创建了图灵测试 ， 该测试包括通过将人类与另一个人或计算机盲目匹配来评估机器的性能 。 如果无法区分两者 ， 则认为测试成功 。 人工智能是近期技术革命的第三步 ， 第一步是存储无限量的有组织的数据（计算） ， 第二步是它们的即时通信（互联网） ， 并且包括对数据的即时自动处理 。
【以太坊|人工智能在许多领域都在呈指数级发展，包括它必然会改变的医学实践】
它在许多领域都在呈指数级发展 ， 它必然会改变医学实践 ， 但同时也提出了重要的技术、专业和伦理问题 。 智能没有单一的共识定义 ， 但多种方法包括：处理信息和实现人类、社会或职业目标的认知能力 。 有目的地行动、理性思考以及与环境有效关联的能力 。 识别新情况、理解和适应新情况并找到解决遇到的困难的方法的能力 。 对环境、任何问题和其他生物的适应性 。
这种多样性反映了智能概念的拟人化和复杂性 ， 试图描述我们自己的人类智能 。 在成像中 ， 数字化图片的自动像素级分析超出了人眼的能力 。 在这里 ， 人工智能对图片进行快速分类 ， 提高X光检查的诊断准确性 ， 并优化介入放射学 。 它还有助于解释细胞学、组织病理学、皮肤病学和眼科图片 。 外科专家受益于增强现实技术 ， 增强现实技术可以改善重要结构的检测 ， 并降低错误、并发症和手术时间的风险 。
妇产科利用这些诊断和治疗进展 。 更具体地说 ， 它用于胎儿心跳的自动分析和体外胚胎延时图像 ， 以选择最佳胚胎进行移植 。 许多其他医学专业对人工智能感兴趣：心脏病学、肝病学和胃肠病学、肾脏病学、血液学、传染病学、神经病学、麻醉学和放射治疗 。 最后 ， 制药行业也充分利用人工智能来设计新药 。 人工智能对于高质量的医疗实践变得必不可少 。
根据从科学中获得的数据 ， 确保对患者进行认真、专注的护理 。 这样的目标需要处理人脑无法控制的指数级数据：国际出版物的积累、不断发展的有时相互矛盾的指南、来自共享医疗记录的多条信息、基因组学、连接的传感器不断传输患者的健康和环境数据 ， 甚至监控社交网络以检测自杀风险 。 只有实时分析全球数据库和所有个人特征的工具才能让医生提供量身定制的个性化护理方案 。
人工智能可以减少医生的工作量 ， 预防医疗错误及其法律影响的风险 ， 并优化成本效益 。 它有助于预测以下方面的趋势：愈合、并发症、复发、转移 ， 并通过医疗保健网络调整预防措施 。 在公共卫生领域 ， 人工智能可以分析来自登记册或行政健康数据的海量数据 ， 人工智能通过分析社交媒体、浏览器查询甚至卫星图片上的医院停车场拥堵情况 ， 能够及早发现流行病 。 对病毒的传播及其发病率/死亡率进行建模有助于根据可预见的流量快速适应资源 。
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