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人工智能在醫療保健領域的應用
關鍵術語表
術語定義人工智能 (AI)用於描述機器模擬人類智能的廣義術語，例如學習和解決問題。機器學習 (ML)人工智能的一個子集，其允許機器從數據中學習，而無需明確編程。深度學習 (DL)機器學習的一個子集，其使用具有多層的人工神經網絡來學習數據中的複雜模式。電子健康記錄 (EHR)病人健康信息的數字版本。計算機斷層掃描 (CT)一種使用 X 射線從不同角度拍攝圖像來創建身體內部結構的詳細圖像的成像技術。磁共振成像 (MRI)一種使用強磁場和無線電波來創建身體內部結構的詳細圖像的成像技術。超聲波 (US)一種使用聲波來創建身體內部結構圖像的成像技術。自然語言處理 (NLP)人工智能的一個分支，其側重於使計算機能夠理解和處理人類語言。智能合約儲存在區塊鏈上並在滿足某些條件時自動執行的自執行合約。區塊鏈一種安全且透明地記錄交易的分散式數字賬本技術。精準醫療一種根據個人的基因、環境和生活方式量身定制醫療保健的治療方法。醫學成像醫學的一個分支，其使用各種技術來創建身體內部結構的圖像，用於診斷、監測和治療。計算機輔助診斷 (CAD)利用計算機算法來幫助醫生解釋醫學圖像的系統。預測分析一種統計技術，用於分析當前和歷史數據以預測未來的趨勢或事件。患者感知患者對其醫療保健體驗的看法和態度。簡答題
- 人工智能 (AI) 如何用於改善醫療保健領域的電子健康記錄 (EHR) 系統？
- 描述人工智能在醫學診斷中的一個具體例子。
- 人工智能在藥物發現和開發中可以發揮什麼作用？
- 討論在醫療保健領域實施人工智能所面臨的倫理挑戰之一。
- 解釋區塊鏈技術如何用於增強醫療保健數據的隱私和安全性。
- 什麼是醫生倦怠，人工智能如何幫助解決這個問題？
- 討論人工智能在實現醫療保健公平方面可能產生的潛在影響。
- 解釋「預測分析」在人工智能驅動的醫療保健中的意義。
- 描述人工智能在改善患者護理方面的兩種方式。
- 討論在醫療保健環境中採用人工智能所面臨的一個挑戰。
簡答題答案
- 人工智能可以通過自動化管理任務（例如數據輸入和帳單編碼）來改善 EHR 系統。它還可以分析 EHR 數據以識別趨勢和模式，從而幫助醫生做出更好的診斷和治療決策。
- 人工智能被用於從醫學圖像（例如 X 光片、CT 掃描和 MRI）中診斷疾病。例如，人工智能算法可以以高精度檢測圖像中的癌細胞，從而輔助放射科醫生進行診斷。
- 人工智能可以加速和優化藥物發現過程。人工智能算法可以分析大型數據集以識別潛在的藥物靶點並預測藥物候選者的成功率，從而減少與藥物開發相關的時間和成本。