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人工智能是计算机科学的一个分支 ， 能够分析复杂的医疗数据 。 它们在数据集中利用有意义的关系的潜力可用于许多临床场景中的诊断、治疗和预测结果 。 本文概述了不同的人工智能技术 ， 同时回顾了重要的临床应用 。 人工智能技术的熟练程度几乎在医学的每个领域都得到了探索 。 人工神经网络是最常用的分析工具 ， 而其他人工智能技术 ， 如模糊专家系统、进化计算和混合智能系统 ， 都已应用于不同的临床环境 。
人工智能技术具有应用于几乎所有医学领域的潜力 。 在这些新兴技术在实际临床环境中得到应用之前 ， 需要进行适当设计的进一步临床试验 。 人工智能(AI)被定义为“一个科学和工程领域 ， 涉及对通常所谓的智能行为的计算理解 ， 以及展示这种行为的人工制品的创造” 。 亚里士多德试图通过他的三段论将“正确思维”形式化 。
现代时代的大部分工作都受此启发 ， 早期对思维运作的研究有助于建立当代逻辑思维 。 使计算机能够以某种方式运行 ， 使人们看起来很聪明的程序被称为人工智能系统 。 英国数学家艾伦·图灵是现代计算机科学和人工智能的奠基人之一 。 他将计算机中的智能行为定义为在认知任务中达到人类水平表现的能力 ， 这后来成为流行的“图灵测试” 。
自上世纪中叶以来 ， 研究人员一直在探索智能技术在医学各个领域的潜在应用 。 人工智能技术在外科领域的应用最早是由Gunn在1976年首先研究的 ， 当时他探索了诊断急性疾病的可能性 。 用计算机分析腹痛 。 在过去的二十年里 ， 人们对医疗人工智能的兴趣激增 。 现代医学面临着获取、分析和应用解决复杂临床问题所需的大量知识的挑战 。
医学人工智能的发展与旨在帮助临床医生制定诊断、制定治疗决策和预测结果的人工智能程序的开发有关 。 它们旨在支持医护人员的日常工作 ， 协助完成依赖于数据和知识操作的任务 。 此类系统包括人工神经网络健康信息管理(ANN)、模糊专家系统、进化计算和混合智能系统 。 从过去二十年的出版量来看 ， ANN健康信息管理是医学中最流行的人工智能技术 。
ANN健康信息管理是受生物神经系统启发的计算分析工具 。 它们由高度互连的计算机处理器网络组成 ， 称为“神经元” ， 能够为数据处理和知识表示执行并行计算 。 他们从历史例子中学习、分析非线性数据、处理不精确信息以及将模型应用到独立数据的能力使它们成为医学领域非常有吸引力的分析工具 。
【美的|人工智能作为计算机科学的一个分支，它能够分析复杂的医疗数据】McCulloch发明了第一个使用简单二元阈值函数的人工神经元 。 1958年 ， 心理学家弗兰克·罗森布拉特开发了感知器作为实用模型 ， 这是下一个重要的里程碑 。 已经提出了基本感知器网络的许多变体 ， 但最流行的模型是多层前馈感知器 。 这些网络由神经元层组成 ， 通常是一个输入层、一个或多个中间或隐藏层以及一个输出层 ， 每个层都与其他层完全连接 。 神经元通过链接连接 ， 每个链接都有一个与之相关的数字权重 。 神经网络通过反复调整这些权重来“学习” 。 人工神经网络的重要特征之一是它们可以从训练环境中的经验中学习 。 在博士生Paul引入“反向传播”学习之前 ， 由于缺乏合适的学习算法 ， 多层前馈感知器的使用受到限制 。
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