A finales de 2018, los médicos siguen siendo los principales actores en el campo médico de la inteligencia artificial.
Avances de la inteligencia artificial en el campo de las enfermedades crónicas;
Grandes empresas tecnológicas han puesto su mirada en el campo de las enfermedades crónicas. Con el desarrollo de la inteligencia artificial, la capacidad de predecir y diagnosticar enfermedades crónicas con antelación ha mejorado significativamente.
La tecnología de diagnóstico asistido por IA de Tencent para la enfermedad de Parkinson puede lograr automáticamente la puntuación UPDRS (Escala de calificación de la enfermedad de Parkinson) de videos de movimiento de pacientes de Parkinson basándose en tecnología de análisis de video de movimiento. Con la ayuda de la tecnología de inteligencia artificial, los usuarios pueden realizar una evaluación diaria de la función motora de la enfermedad de Parkinson simplemente tomando fotografías con una cámara (un teléfono inteligente normal puede ser suficiente para completar el proceso de diagnóstico en 3 minutos, lo que aumenta 10 veces la velocidad del diagnóstico).
El "Ruining Sugar Help" lanzado por Ali utiliza una gran cantidad de experiencia práctica de médicos como modelo empírico, una gran cantidad de conocimiento médico y literatura autorizada como modelo de conocimiento, utiliza una serie de Internet de Métodos de gestión de cosas y utiliza inteligencia artificial para diagnosticar lesiones del fondo de ojo y la tecnología de detección de proteínas en la orina crea software de detección de diabetes y complicaciones basado en el aprendizaje profundo por computadora, logrando "inteligencia artificial" para pacientes con diabetes desde la prevención, el diagnóstico, el tratamiento hasta el manejo de las complicaciones.
Mientras tanto, investigadores coreanos utilizaron una base de datos de imágenes cerebrales de personas sanas y pacientes con Alzheimer construida por investigadores de todo el mundo para entrenar una red neuronal convolucional e identificar las diferencias entre ambas. El sistema de software tiene una precisión de predicción del 84,2% en la identificación de pacientes con deterioro cognitivo leve que se han convertido en la enfermedad de Alzheimer, lo cual es mejor que los métodos de cuantificación manual basados en características convencionales, lo que demuestra el uso de tecnología de aprendizaje profundo para predecir el pronóstico de la enfermedad utilizando imágenes cerebrales. factibilidad.