医療分野における人工知能の応用の主な方向性は何ですか?
医療分野における人工知能の応用には、主に医療ロボット、インテリジェントな医薬品の研究開発、インテリジェントな診断と治療、インテリジェントな画像認識、インテリジェントな健康管理の5つの方向性が含まれます。医療ロボットは主に、人間の神経信号を読み取るウェアラブルロボットと、手術や医療機能を担うロボットに分けられます。
#このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
医療分野における人工知能の応用には主に次の方向性が含まれます:
1. 医療ロボット
医療分野におけるロボット技術の応用は珍しいことではありません。損傷した人体を修復するためのインテリジェント義肢、外骨格、補助機器やその他の技術、医療従事者の業務を支援する医療ロボットなど。現在、実際に使用されている医療ロボットには主に 2 つのタイプがあります。
第一に、人間の神経信号を読み取ることができるウェアラブル ロボットも「インテリジェント外骨格」になりました。
第二に、手術を行うロボットもできます。あるいは医療機能はIBMが開発したダヴィンチ手術システムによって代表されます。
2. インテリジェント医薬品研究開発
インテリジェント医薬品研究開発とは、人工知能における深層学習技術を医薬品研究に応用し、ビッグデータ解析やデータ解析を通じて医薬品の発掘とスクリーニングを迅速かつ正確に行うことを指します。適切な化合物または生物は、新薬の研究開発サイクルを短縮し、新薬の研究開発のコストを削減し、新薬の研究開発の成功率を向上させるという目的を達成できます。
人工知能は、コンピューターシミュレーションを通じて薬物の活性、安全性、副作用を予測できます。ディープラーニングの助けを借りて、人工知能は、心臓血管薬、抗腫瘍薬、一般的な感染症の治療薬など、多くの分野で新たな進歩を遂げています。スマートドラッグの研究開発もエボラウイルスとの戦いにおいて重要な役割を果たします。
3. インテリジェントな診断と治療
インテリジェントな診断と治療は、補助的な診断と治療に人工知能技術を使用し、コンピュータが専門医師の医学知識を「学習」し、診断と治療をシミュレーションできるようにするものです。医師の思考と診断推論により、信頼できる診断と治療計画を提供します。インテリジェントな診断と治療のシナリオは、医療分野における人工知能の最も重要かつ核となるアプリケーション シナリオです。
4. インテリジェント画像認識
インテリジェント医療画像処理は、人工知能技術を医療画像の診断に応用したものです。医療画像における人工知能の応用は、主に 2 つの部分に分かれています: 1 つは知覚プロセスで使用される画像認識であり、その主な目的は画像を分析して意味のある情報を取得することです; もう 1 つは深層学習です。学習と分析のプロセスで使用され、大量の画像データと診断データを通じて、ニューラル ネットワークがディープラーニングで継続的にトレーニングされ、診断機能を習得できるようになります。
5. インテリジェントな健康管理
インテリジェントな健康管理は、健康管理の特定のシナリオに人工知能テクノロジーを適用することです。現在はリスク特定、バーチャルナース、メンタルヘルス、オンライン診療、健康介入、精密医療に基づく健康管理に主に焦点を当てている。
(学習ビデオ共有: プログラミングビデオ)
以上が医療分野における人工知能の応用の主な方向性は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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