AI在医疗领域有哪些应用场景？

医院

其在医疗领域应用广泛。计算生物学的发展加快了药物研发各阶段进程，新的软件定义医疗设备支持实时感知，智慧医院优化临床体验，加速计算也在解锁人类基因组助力精准医疗。主要的应用场景包括：人工智能与加速计算可从搜索分子数据库、生成分子，到理解蛋白质、DNA和RNA，推动生物制药与制药研究。

蛋白质为生命的基本构建单位，其功能由三维结构决定。人工智能与生物学相结合后，详尽的蛋白质结构模型能给出原子构型，有助于高亲和力分子的设计或筛选，加快药物研发速度。小分子药物在新药研发中始终占据重要地位。深度学习的生成化学模型助力科学家探索化学空间，加速分子生成和先导化合物优化。研究人员利用化学和生物学领域优化过的大型语言模型，部署定制的AI应用程序，让其学习现有药物数据集，以预测生物分子的相互作用和性质。

在医学影像领域，研究人员正运用计算机视觉实现精准的早期检测、医学分类以及先进的自动化3D分割。这些AI模型可助力临床医生与研究人员简化成像工作流程，改进诊断、治疗与研究工作，提升工作效率。

人类

多模态生成式AI能够借助机器学习技术，由CT、MRI、超声扫描等多种来源的数据生成高质量医学影像，提升影像准确性，进而达成更精准的诊断与治疗。在放射学方面，机器学习算法与计算机视觉有助于分析医学图像，辅助放射科医生检测、诊断与治疗疾病，像量化、分类工作流程和图形增强等。深度学习技术有助于图像分割、组织重建、疾病分类等工作，可提升病理诊断的准确性与效率。借助AI技术，病理学家能更快速、精准地分析庞大复杂的数据集，辅助诊断、量化分析，进而改善患者治疗结果。由AI技术推动的医疗设备，能助临床医生检测测量异常、提升手术技能、提高图像质量并优化工作流程。

智能医疗设备借助AI技术，拥有先进的图像识别与深度分析能力，可检测被遗漏的异常、自动测体积、提升图像质量、实时提取组织定量信息，还能纵向追踪变化。手术室朝着数字化、智能化、机器人化迈进，这使手术更微创、精准、安全、高效且人性化。外科医生可接受AI指导，AI还能进行工具跟踪、发出警报，优化分析4K流媒体视频、提升视觉清晰度，进而提高手术水平。AI技术可助力病理诊断与预测，识别肿瘤微环境细微异常，还能简化工作流程。新一代测序仪中，利用基于AI的碱基识别，优化基因组、外显子组和基因面板的基因组分析，加快样本到临床报告的基因组测序。智能传感器能提供额外护理支持，像监控患者室内活动防跌倒，或提醒临床团队穿戴防护装备等。全基因组测序在对患罕见病的危重病人测序和大规模人群遗传学研究方面，正成为临床工作流程与药物研发的关键部分。而AI技术可更精准、迅速地分析基因表达，助力研究人员快速发现新基因并探索基因层面的调控机制。

AI可推动基因快速测序与分析，像分析基因组非编码区信息、综合多元数据解读基因组数据、阐释液体活检数据等，这对了解疾病传播、耐药性、新变种传播性和严重性有帮助。大型语言模型正在构建一套强大的基因组工具，涵盖从基因表达到蛋白质设计等方面。DNA大语言模型能轻松识别DNA序列的统计模式，助力科学家解读基因组语言。底层基础设施对AI技术发展至关重要。NVIDIA DGX?系统专为AI独特需求构建，可用于开发与训练AI模型。该系统AI计算性能卓越，能极大提高AI模型训练效率，减少算法迭代研发和部署的时间，推动精准医疗服务的落地应用。丽台科技正在提供NVIDIA DGX系统的免费试用。该系统的GPU在AI、数据分析、深度学习训练与推理方面性能强劲，还集成了经测试和优化的软件堆栈，像GPU加速应用、预训练模型、优化的AI库等功能都包含在内。若想了解NVIDIA DGX系统相关信息，可以联系丽台科技。NVIDIA Corporation拥有与NVIDIA产品相关的图片或视频（完整或部分）的版权。