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工作压力就会大大降低。医生工作的难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染.

健康领域与人工智能结合，最简单的联想自然是数据管理。收集、存储、同构并跟踪它的来源，这些着实会对现有的健康系统带来颠覆。

为医生提供基于数据支持的诊疗计划。通过对病历中结构化或非结构化的数据及报告进行整理，得以结合病人的资料及临床专业知识，制定出病人所适合的治疗计划。

系统能够基于用户以往的病史以及常识性的医学资料，根据用户与在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步的诊断结果和具体的应对措施。此外，系统还能提醒用户定时服药，并实时监测用户的身体状况来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-93.html。这样的解决方式能够将病人就诊的时间缩短数倍，还能节约用户去医院等待就诊的时间，实现医患资源的合理配置。

人工智能在医药上的具体应用如下：来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-67.html

1.智能医疗智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-420.html。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-141.html。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202412-18.html。来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-40.html

2.医学影像智能识别，传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202412-2.html。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-6.html。有研究统计，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，但是当影像诊断过于依赖人的主观意识时，容易发生误判来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-117.html。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-12.html。

3.医疗机器人，机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-282.html

4药物智能研发，依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

5.智能健康管理，根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-113.html

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