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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于医疗手机应用科技的问题,于是小编就整理了2个相关介绍医疗手机应用科技的解答,让我们一起看看吧。
为什么不制造手机看病功能?照一照就知道什么病,应吃什么药?
这个是不可能实现,如果实现了医院就没有那么多病人了,而且手机是无法看到人体的结构,或者说也无法看到人体哪里的不适,只能根据人的描述,去下结论。毫无根据。所以说它只能是作为媒介让医生和病人去交流,并不能代替医生。谢谢,当然了,如果感冒了这种,可以查一下去看看吃什么药,不过也是一种建议,可以选择性的看看。
现代社会手机几乎人手一部,现在智能机有许多功能,但手机代替医生,照一照都知什么病,应吃什么药,还为时过早。
首先,手机现代技术,无法将医疗设备功能浓缩到一个小手机上。许多声光电技术,难以组合安装。
其次手机程序死板不具灵活性,现代大多医疗设备仍需人误别,读取相关信息。
再次医生用药,多具因人而异,制定个性化治疗方案,而这点手机系统难以识现!
最后,有些人只有症状,身体各项机能仍健康,现代技术仍无法了解,比如亚健康,更年期,仍需医生经验医术判断治疗。手机无法替代。
但可喜的是,我们在医院确定为何病时,可以在手机上搜搜,知道了解某些问题。相信在不久的将来,手机功能越来越多,可以对一些简单病,进行识别,并提供治疗方法!
在现在看来,手机真的是太普及了,而它的的应用,给我们的生活带来很多的便宜。这也就有了人们这样的想法-用手机看病。我个人的看法是这比较适合西医的治疗。对于中医来说,真的有诸多的不便。这也根起于中西医两种不同的体系。
智能医疗产业有哪些应用典型案例?
运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。
具体来说,人工分析的缺点很明显,第一是不精确,只能凭借经验去判断,很容易误判。第二是缺口大,放射科医师数量增长远不及影像数据增长。
医疗影像行业的人工智能实现流程大致为:影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型,以上流程为人工智能的线下训练过程,最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。
浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案,如下图所示,实现如下三个功能。
(1) 样本数据预处理。医院各个检验科如CT,BT,CR等,把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络,传输到并行存储中,数据预处理CPU平台(多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群)从存储中读取数据,运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序,获取目标数据,然后打标签形成训练样本库,存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子:
- 预测RNA结构:利用深度学习模型预测RNA的结构,以更好地评估其生物活性。
- 药物靶向性预测:利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用,以确定其靶向性。
- 药效预测:通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力,以确定其疗效。
- 药物分析:利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析,以提高其设计效率。
到此,以上就是小编对于医疗手机应用科技的问题就介绍到这了,希望介绍关于医疗手机应用科技的2点解答对大家有用。