AI在医学的应用

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

chatgpt，google bard在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，ai已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。以下是一些最新的进展：1、ai提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/ai-predicts-future-pancreatic-cancerImage:Rasi Bhadramani/iStock/Getty Images Plus2、两名高中生与医疗技术公司Insilico Medicine及其人工智能平台PandaOmics合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenage-geniuses-ai-uncover-cancer-163541619.html3、ai帮助抗衰老；由Integrated Biosciences领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过800,000种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-identifies-new-anti-aging-compounds/4、使用ai寻找阿尔兹海默症的治疗方法；亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。https://medicalxpress.com/news/2023-05-scientists-ai-drug-alzheimer.html5 ai帮助早期诊断帕金森；悉尼新南威尔士大学的科学家与波士顿大学研究人员使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在帕金森病的第一个症状出现前几年就可以发现该疾病。

苹果Vision Pro成为必备的机器人研究工具尽管消费者对Vision Pro的需求平淡无奇，但它在机器人研究领域引起了轰动，在那里其高分辨率、高级跟踪和处理能力被研究人员用于远程操作控制机器人的运动和动作。如Open-TeleVision和Bunny-Vision Pro使用它来帮助实现精确控制多指机械手（例如前者距离为3000英里），展示比以前的方法更复杂的任务的改进性能，如实时控制、通过碰撞避免的安全性和有效的双臂协调。在医学中利用大模型生成合成数据微调Stable Diffusion中的U-Net和CLIP文本编码器，从大量真实胸部X射线（CXR）及其相应的放射科医生报告中生成一个大型数据集，从而产生由权威放射科医生评估为高保真度和概念正确性的合成CXR扫描数据，并且生成的X射线图像可用于数据增强和自监督学习。企业自动化获得人工智能后将优先升级传统的机器人流程自动化(RPA)，如UiPath，面临着高昂的设置成本、脆弱的执行和繁重的维护。两个新颖的方法，FlowMind（JP Morgan）和ECLAIR（斯坦福大学），使用基础模型来解决这些限制。FlowMind专注于金融工作流，通过API使用LLM来生成可执行的工作流。在对NCEN-QA数据集进行实验时，FlowMind在工作流理解方面达到了99.5％的准确率。ECLAIR采取了更广泛的方法，使用多模态模型从演示中学习，并直接与各种企业环境中的图形用户界面交互。在网页导航任务上，ECLAIR将完成率提高了从0％到40％。