智能医疗的主要应用场景和数据标注的关系

智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。

随着科技的进步，医疗行业也将融入更多人工智能，使医疗服务走向真正意义上的智能化，逐渐推动医疗事业的发展，使智慧医疗能走进寻常百姓的生活。

智能药物的研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出适合的生物或者化合物，从而达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

人工智能可以通过计算机模拟，对药物的活性、安全性和副作用进行提前预测。目前，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，例如智能假肢、辅助设备等技术，可以用来修复人类受损的身体，协助医护人员的工作，目前实践中的医疗机器人主要有两种：一种是能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，另一种是能够承担手术或医疗保健功能的机器人。

智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗当中，让计算机模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、精神健康、在线问诊、虚拟护士以及基于精准医学的健康管理等方面。

风险识别就是通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。

虚拟护士是用来收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习性信息，运用人工智能技术进行数据分析处理并评估病人整体的状态，协助医生为病患规划其日常生活。

精神健康是指运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据对病患进行情感识别。

随着社会进步和人们健康意识的增强，人们对于提升医疗技术、增强身体健康的需求也变得更加急迫，智能医疗已成为重要发展方向。

当前的人工智能也被称作数据智能，在这个发展阶段，神经网络的层数越多，神经网络越深，需要用于训练的数据量越大。对于深度学习来讲，数据只有加上标签才有意义，才能用于机器的学习和进化，这就是数据标注行业的由来。

不同的数据类型对标注员的要求也不一样。除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。

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