近年来，在人工智能的浪潮下，AI技术几乎已经达到了狂热的地步。随着人工智能产品推出和机器学习算法的进步，我们的医疗技术也有很大的进步！
英国国民保健属(National Health Service, NHS)于 2018/6/10 上午发布了一份新的报告，在报告中预测 了人工智能机器人在短时间内将可以很快的实现帮助病人吃饭和诊断严重疾病的功用，甚至帮助病人们进行复建。
目前该机器人可以承担医生、护士、医疗助理和行政人员完成各种任务。国民保健属表示广泛采用人工智能机器人能在医院里提供全方位的服务，每年大约可以节省125亿英镑的开销。虽然大部分人担心英国国民保健属(NHS)在人工智能的发展上，机器人的投入可能会导致130万个劳工失去工作岗位。对此，国家保健属也做出了回应，他们表示此机器人的最大用处是与医疗人员一起工作，而不是取代他们，通过这种新的方式将能加快医疗工作的效率，同时病患也能得到更好的医疗照顾。
根据公共政策研究院(IPPR)和Lord Darzi(杰出的外科医生和前卫生部长)在周一发表了一份报告表示，“鉴于目前医疗和护理人员的短缺，人工智能机器人的全自动化服务是一个重大的发展机会，并同时提高了英国国民保健属(NHS)的医疗效率和质量。”此外他们也表示了“人工智能床边机器人”可以辅助病患吃到食物和药品，并且在病房周围移动巡逻，甚至可以帮助患者进行复建与锻炼，作为他们从手术中康复的一部分。
这款机器人可以在自动评估的套件中协助到达医院就诊的民众进行数字分类，基于人工智能的机器学习算法系统将用于准确地诊断疾病，如肺炎、乳腺癌、皮肤癌、眼部疾病和心脏病等等。
AI人工智能技术通过机器学习和算法让仪器检测出癌症
皮肤癌
全球每年约有 23.2 万新的黑色素瘤病例和 55,500 例死亡病例。身体上许多部位 (例如手指，脚趾和头皮)的黑色素瘤很难成像和发现。由德国，法国和美国组成的团队开发出人工智能算法系统，透过人工智能的算法可以比皮肤科医生更准确地诊断出皮肤癌，在这项研究中，系统将恶性的皮肤病变和良性病变区分开来，并显示出 100,000 多幅图像，在这些图像数据路能够准确地检测出95%的黑痣和良性斑点的癌症，而58名皮肤科医生团队准确的判断率为 87%。
AI 算法将危险的皮肤病变与良性病变区分开来
头部与颈部的肿瘤算法技术
来自美国德克萨斯大学休斯顿分校高级计算中心的研究人员，使用人工智能和超级计算机开发出一种轮廓算法软件，此软件经过算法的轮廓处理后可以精确地描绘出位于头部或颈部的肿瘤形状和位置。在头部或颈部的肿瘤下，附近存在许多脆弱的组织和神经，通过此算法所画出的图片可以帮助医生判断病患需要使用的辐射量和准确的治疗位置来完成艰难的治疗任务。
AI 软件通过轮廓算法精确地描绘出头部和颈部的肿瘤
大肠癌
通过AI可以86%的准确度检测到早期的大肠癌，由于细胞进入血液中，这种类型的癌症往往在肿瘤变成恶性和致命之前很难确定，因此早期的检测非常重要。来自日本昭和大学的Yuichi Mori博士日前在巴塞罗那举办的欧洲胃肠病学会议上发表了这一项新技术，Mori 博士和他的团队收集了成千上万的癌症前和感染癌细胞后的高分变率图像，通过机器学习过程，他们研发的AI算法能够在短短一秒内从高度放大的直肠息肉图片中分辨出癌症。该团队同时也表示了在未来的研究若继续保持稳定，86%的准确度是非常令人印象深刻的。一旦恶性肿瘤转移到淋巴或血液里，大肠癌会造成致命的危险。但是，通过这项新技术可以提前发现癌症并提早治疗防止恶化。
大肠癌 AI 技术检测图片
乳腺癌
乳腺癌是全世界女性中最常见的癌症，每年全球有近160 万名女性被诊断出罹乳腺癌，但每年仍有50万人死于乳腺癌。人工智能的发展下提高乳腺癌检测准确度，这项新 的检测技术在一名乳腺癌专家带领着团队在英国伦敦帝国理工学院的领导下，将该联盟设在英国癌症研究中心的皇家中心。该中心的临床医生和放射科医生将与谷歌的 DeepMind Health 和 AI 健康研究团队进行技术合作来共同研究这项新技术。虽然早期发现乳腺癌能为患者带来更好的治疗结果，但是准确的检测和诊断乳腺癌仍有极大的挑战性。乳房的X光检查被临床医生用于早期发现癌症的检测并不完整，每年成千上万的病例都不会被乳房X光线检测出，其中30%是在筛检过程之间罹癌的，这些错误的诊断很常见。在这项新技术研发过程中，谷歌 Deepmind Health 的机器学习技术和 AI 健康研究院使用了英国癌症研究院提供的 7500 名女性历史X光病例来进行数字图像的算法解析。通过机器学习对数据进行算法分析X光图像，并以超过当前技术的准确性来提醒医生进行诊断。
AI 的技术减少乳腺癌的过度诊断和误诊
人工智能的创新应用于我们的生活中，在医疗行业里，众多的医疗仪器和软件通过机器学习和算法分析技术，改善了我们的健康状况，并降低了医疗开支！在现今社会里，我们每天所累积的数据通过这些科技的进步可以帮助我们解决生活上许多的难题。
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