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20世纪80年代和90年代带来了微型计算机的激增和新的网络连接水平。在此期间，研究人员和开发人员认识到，医疗保健系统在医疗保健方面的设计必须能够适应缺乏完美数据和建立在医生的专业知识基础上。涉及模糊集理论，贝叶斯网络和人工神经网络的方法已经应用于医疗保健领域的智能计算系统。
这半个世纪以来，人工智能技术在医疗上的成长有这些方面：
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计算能力的提高导致更快的数据收集和数据处理，个人和医疗保健相关设备的健康相关数据的数量和可用性增加，基因组测序数据库的增长，电子健康记录系统的广泛实施，自然语言处理和计算机视觉的改进，使机器能够复制人类感知过程，机器人辅助手术的精确度提高。而在放射学上，解读成像结果的能力可以帮助临床医生检测详细细节的图像变化，或临床医生可能意外漏掉的某些变化。这种在放射学中纳入AI的研究是斯坦福大学的一项研究，该研究的结果表明，他们创建的算法可以比放射科医师更好地检测肺炎。放射学会议北美放射学会在其成像中实施了大部分时间表来使用人工智能。
同时远程医疗的增加显示了人工智能应用的兴起。如果疾病发生，使用AI监测患者的能力可以允许向医生传达信息。使用设备以使得人可以佩戴，可以允许对患者进行持续监测，并且还能够注意到人类可能较难区分的变化。
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从一位就医者者角度，人工智能可以在以下几方面给患者和医疗资源做一些事情。
1、检查诊断方面
验血、尿检等等，很多检查基本上是通过仪器检测出相应的数据，然后拿着化验单再给医生看，医生也是凭借化验单上的数据判断病因，并给予患者治疗方案。
是否可以基于大数据，在化验之后直接给出患者治疗方案以及推荐的药物等，减少排队看病给患者和医护人员带来的时间浪费。（比如一般的感冒、发烧，排队一个小时，看化验单2分钟，也就是医生诊断的时间，这个效率太低了）
2、对于慢性病或需要长期治疗的疾病
有些病症需要频繁就医，但又不用长期住院治疗，而每次就医也就是简单的化验一下各项指标的，是否可以通过人工智能的技术帮助患者减少就医的繁琐？
比较典型的就是孕检，那叫一个烦！
3、患者关怀方面
对于一些患者在治疗或康复阶段可能出现的并发症、注意事项等方面，是否能提供给患者一个智能的治疗助手，帮助患者在治疗期间正确操作，减少焦虑等等。
本人不是医疗行业的专业人士，对很多深层的专业领域不是很清楚，只能从患者的角度，肤浅的谈一下自己的看法。
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