大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能助力临床科研的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能助力临床科研的解答，让我们一起看看吧。
人工智能的发展如何影响医学？
（1）以 IBM Watson 等为代表的专家系统。这些系统能根据医学论文、书籍以及患者的病历以及各种检查数据等资料，进行大规模的数据分析，进而能够对患者的情况进行为准确的评估，并且在药物选择及用药方案的设计等方面提供建议。目前，IBM 的癌症专家系统沃森肿瘤专家（Watson for Oncology）已经在国内和国外许多医院开始得到了初步的一些应用。根据相关新闻报道，这一专家系统能够提供的治疗方案的准确率、科学性目前已经超过了MSK（斯隆•凯瑟琳癌症中心）的医生们的平均水平。
（2）医学图像识别。所谓的医学图像通常指的是例如胸透、CT、核磁共振等检测得到的图像。这一领域也是目前发展最为迅速的领域，现在的图像识别程序常常能很好地提取图片的特征，生成图片的摘要，切换图片的风格等等。这些在计算机视觉方面的一些新进展都会马上被用到医学图像识别的领域，而在生物图像领域，本身也还有有许多基础性的问题，例如图像的切割，器官的识别和对齐，异常的发现等等，这些领域的发展也很迅速。用人工智能的方法进行医学图像识别可以更好地排除人为主观因素，提高诊断准确性和效率。
（3）药物开发。在这一领域，目前人工智能的一些方法已经可以用于研究新药的设计，这些方法将已有药物的一些特征进行提取，再加上一些变化，进而可以设计出与原药物功能接近但结构不同的新药。除此以外，由于人工智能的方法已经可以进行一些化学物质毒性的预测，因此，人工智能方法还可能可以启发降低天然物质毒性。除了新药的开发，人工智能方法还可以帮助旧的药物（这些药物已经上市）找到新的可能的一些应用。
（4）其他基础研究。例如基因组、代谢组相关的生物信息学分析（识别基因序列上的一些特定的位置），蛋白质分子结构（包括与药物结合之后的一些特定结构）的预测等。
人工智能已经开始对医学产生影响，但是和很多影响人类的技术一样，都是从终端用户看不到的地方开始产生影响，然后经历一段时期的普及难题，最终无处不在。
我们都知道，医生非常依赖自己的经验，以及通过论文会议等渠道去和同行切磋，那么疾病的诊断就非常考验医生的判断力。除了诊断水平的不足导致的误诊以外，症状本身就可能会代表很多种疾病，而医生难以在时间做出准确判断。考虑到国内医生普遍工作强度过大，疲惫和时间压力也会影响医生的判断力。
实际上人工智能已经尝试做***诊断了，人工智能的加入会让医生拥有更强大的诊断能力。医生做出初步判断后，将病人症状以及检查结果输入临床决策支持系统，在很短的时间中就会得到可能的诊断结果。这时医生再做进一步诊断，可以大大降低误诊和不当治疗的发生几率。医生的经验配上一个不会疲惫的系统，会对疾病，特别是罕见病的诊断体现出强大的优势。
现代医学大量依赖影像学的***，人工智能还能体现出处理能力的优势。优秀的影像学医生难以培养，更要命的是医生每天的精力有限不可能认真的读每一个片子。有了人工智能，可以将检测图像上传到系统中，由机器替代医生做基础的读片工作。这样出报告的准确率提高、效率也提升，影像学的医生可以把宝贵的精力用在重要报告的解读当中。
上面仅仅是举出两个具体应用的小例子，实际上人工智能已经在医学的各个领域中尝试身手。遗憾的是，目前人工智能和医学的结合依然很初级，而且医生们也并非各个都乐意使用***决策的系统。好在人工智能会有成长的机会，会越来越被医学界所认可。
医生会被取代吗？这样的话题很多，技术的发展当然会让一部分人失业，但是乐于进取和吸纳新东西的人群总是能和新技术结成伙伴关系。同时也别忘了，人工智能对于打破地区间医疗水平的不平衡可能是一个重要的解决方案。在遇见的未来中，人工智能的身影一定会出现在医学的方方面面。
人工智能在生命科学数据处理中的一些应用
***s://***.toutiao***/article/7203352814314078720/
***s://***.toutiao***/article/7[_a***_]38940344418855/
人工智能是研究使计算机去完成过去只有人才能做的智能工作的一门学科。也就是说人工智能研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，让计算机模拟人类某些智能行为。对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。目前人工智能的发展,在很多领域获得了大量的成果: 专家系统、自动规划、人脸识别、机器视觉、指纹识别、视网膜识别、博弈、虹膜识别、智能搜索、定理证明、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。最有名的人工智能成果就是2017年5月，AlphaGo在乌镇与柯洁进行人机大战，最终3:0完胜。
专家系统是人工智能技术在医疗诊断领域中的一个最富有代表性和最重要的应用,专家系统”（Expert System）是指具有相当于专家的知识和经验水平以及解决专门问题能力的计算机系统。医学人工智能研究成果最显著的是医学专家系统。医学专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。一个完整的医学专家系统由知识库、数据库、推理机、知识获取模块和解释借口组成，通过分析存储的该领域知识、专家经验和患者生理信息，计算推理出结论，***医生确定患者的病情。
人工智能可以***医生诊疗，机器可以记忆大量的医学文献、病历资料、教科书、药物说明书、临床指南、影像图片及病理切片。帮助医生作出判断，在将来的临床工作中 , 如化验单诊断、病理诊断、或影像学诊断, 人工智能完全可以***医生诊断甚至可能替代医生进行独立诊断。人工智能可以帮助规范医疗行为，经验不足的医生或许能从人工智能系统得到学习及提高。
目前人工智能的发展远远还没有达到代替医生的程度，将来有没有可能实现，我们拭目以待，但是人工智能将是未来人类医疗的一个发展方向及趋势,人工智能将能很好的辅佐医生, 缓解医疗压力、提高医疗服务质量、促进医学不断地发展及进步。
人工智能在医学领域的应用前景巨大，比如你病了，未来人工智能会储存每个人的健康状况的详细数据，通过大数据匹配加算法可以开出更为准确的药。出错率远比人要低，还有一个关键应用就是外科手术 人工智能能应用在这个方面要比人有很大的优势，因为很多大手术往往需要数个小时，医生的话会疲惫如果是AI在做就可以避免这个现象。而且AI的精准度要高，比如在好的医生手都会有略微的抖动而人工智能操纵的机械臂就不会。
人工智能的研究意义？
对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，相对于未来未知的情况，就更加不确定。
人类在研究人工智能时，总是希望研究的目的成为最终的结果。从而达到对自己有利的目的。而事物的发展也不总是如我们自己所愿。从整个生命进化来看，人类并不一定是生命进化的最终形态。
如果这一点成立，那么我们研究人工智能，很可能就是告诉我们人类不要狂妄自大，人这样一种生命存在的形态，并非是生命进化的终极层次。
人工智能专业能研究芯片么？
能研究芯片。
人工智能产业划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。
其中基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。

人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
人工智能顾名思义，就是利用机器去模仿一些人的思路和智力，去做人一直做的一些东西，也可以看成一种升级版本的自动化技术，自动化技术在工业上一直都在研究如何用机器取代人做事情，从这个角度而言，人工智能当然是前景乐观，毕竟人越来越懒，不愿意做生产了，人工智能工业机器人，实际就是控制算法稍微复杂点的机械手。
作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，工业机器人本身就是人工智能领域的重要研究方向之一，工业机器人本身也集成了大量人工智能技术，其中计算机视觉、自动推理和机器学习这几大方面有更为明显的体现，随着人工智能技术的不断发展，工业机器人将集成更多人工智能相关技术。
工业机器人在生产领域已经有了比较广泛的应用，比如当前在汽车制造领域、物流领域就有大量的工业机器人。随着工业机器人领域的不断发展，工业机器人逐渐开始替代一些规则清晰的重复性劳动岗位，而且工业机器人的功能边界也在随着人工智能技术的发展而不断得到拓展，其中计算机视觉技术的发展，对于工业机器人的发展有非常明显的促进作用。
工业机器人领域的发展涉及到多个学科，工业机器人也是人工智能技术落地应用的重要场景之一，同时工业机器人的发展对于物联网、云计算和大数据等技术也有一定的要求，工业机器人对于场景的要求目前还是相对比较高的，这也在一定程度上限制了工业机器人的应用。
目前人工智能领域有六大研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器学习这三个领域的热度相对比较高，其中自然语言处理在工业机器人领域的应用还有一定的壁垒，这主要与工业机器人的应用场景有直接的关系。实际上，在很多生产环境下，自然语言处理对于工业机器人的意义并不大。
最后，在产业结构升级的推动下，未来工业机器人的发展空间还是非常大的，产业规模也会逐渐扩大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于人工智能助力临床科研的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能助力临床科研的4点解答对大家有用。
