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AI医疗

Answer

AI 在医疗领域有广泛的应用，包括以下方面：

  1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。
  2. 药物研发：加速药物研发过程，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。
  3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化治疗方案。
  4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。

在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了以下最新进展：

  1. AI 提前三年诊断胰腺癌。
  2. 两名高中生与医疗技术公司合作，发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。
  3. AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物。
  4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。
  5. AI 帮助早期诊断帕金森。

在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面，过去两周有大量突破：

  1. AlphaFold 是一种表现出色的 AI 系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。
  2. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 已进行 7 亿次预测。
  3. 多伦多大学研究人员开发新的 AI 系统，创造出自然界中不存在的蛋白质。
  4. 华盛顿大学的 David Baker 教授团队开发基于 DALL-E 的人工智能系统 RF Diffusion，用于生成合适的蛋白质结构。
  5. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发基于神经网络的新工具 PeSTo，可预测蛋白质相互作用。
  6. 萨里大学开发人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式。
  7. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，目标是将其制成防弹材料。

相关文献参考：

  1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm
  2. https://www.wevolver.com/article/pesto-a-new-ai-tool-for-predicting-protein-interactions
  3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
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References

问：请问 AI 有哪些应用场景？

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:

医疗：健康生物制药的研究

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。

医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成

chatgpt引发的范式转移涉及各个行业，过去两周在蛋白质结构预测和合成又有大量突破。用于生成漂亮图片的AI也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质。这意味着能够以更快速度开发药物用于治疗癌症、制造胰岛素、治疗多发性硬化症和管理自身免疫性疾病等。过去两周在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面ai的重大进展：1、AlphaFold是一种在蛋白质结构预测方面表现出色的AI系统，由DeepMind开发，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。2、Meta的蛋白质结构预测ai模型：ESMFold，截至目前已经进行了7亿次预测3、多伦多大学研究人员开发了一种新的AI系统，利用类似stable diffusion，midjourney的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。4、华盛顿大学的David Baker教授的团队开发了基于DALL-E的人工智能系统RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。5、洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。6、在surrey大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。7、肯特大学的研究团队使用名为talin的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，他们的目标是将talin蛋白质制成防弹材料。文献参考https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htmhttps://www.wevolver.com/article/pesto-a-new-ai-tool-for-predicting-protein-interactionshttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514

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2025-05-01
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2025-04-20
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2025-04-20
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2025-04-20
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2025-04-20
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2025-04-19
在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体，应该怎么做
抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。
2025-03-11
AI怎么应用于医疗门诊问题
AI 在医疗门诊中有以下应用： 1. 医学影像分析：用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发进程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每位患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提升手术的精度和安全性。 需要注意的是，湖南省医保局明确禁止使用人工智能生成医疗处方。
2025-03-07
临床医疗deepseek使用手册
以下是关于 DeepSeek 在临床医疗方面的使用手册： 使用案例： 借助 AI 分析好的文章： 找出最喜欢的文章，投喂给 deepseek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对自己写的文章点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 根据文章内容对作者心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 提升 DeepSeek 能力的方法： 用 Coze 做效果对比测试。 使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 特别鸣谢： 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向。 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手。
2025-02-13
目前最好的用于医疗的AI
目前在医疗领域，有以下一些出色的 AI 应用： 1. 蛋白质结构预测和合成方面： AlphaFold 是由 DeepMind 开发的 AI 系统，在蛋白质结构预测方面准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。 Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 截至目前已经进行了 7 亿次预测。 多伦多大学研究人员开发了利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质的新 AI 系统。 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了基于神经网络的新工具 PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快且通用性强。 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，目标是将其制成防弹材料。 2. 疾病诊断与预测、药物研发以及个性化医疗方面： 麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin，它能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌，且不会使细菌产生新的耐药性。研究者通过训练集让 AI 学习分子特点，总结规律，从大量分子中识别出符合要求的分子，之后实验证明其有效性，很快将用于临床。 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，投资创建模型生态系统，例如“专家”AI，通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。不应仅仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题，而应通过堆叠模型进行训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。
2025-02-10
在医疗场景，现在有哪些应用
在医疗场景中，AI 有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测：例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现：如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率，未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答：像 DoctorGPT 这样的模型，能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20
AI医疗
AI 在医疗领域有广泛的应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能加速药物研发过程，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了一些最新进展： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物。 4. 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 帮助早期诊断帕金森。 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为医疗领域顶尖人才通常需要多年密集信息输入和实践学习，AI 也应投资创建模型生态系统，如“专家”AI，通过分层训练模型，而非仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题。就像医学生从基础课程开始，科学家需要多年化学和生物学学习及实践指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-01-07