一般将电脑发展分成四个阶段

1、电子管电脑(1946—1958年)：体积大、功耗高、可靠性差、速度慢且价格昂贵。

2、晶体管电脑(1958—1964年)：体积缩小、能耗降低、可靠性提高、运算速度提高(一般为每秒数10万次,可高达300万次)、性能比第1代电脑有很大的提高。

3、大型主机时代(1964—1970年)：速度更快(一般为每秒数百万次至数千万次)，可靠性高且价格进一步下降，应用领域开始进入文字处理和图形图像处理领域。

4、个人电脑时代(1970年至今）：1971年世界上第一台微处理器在美国硅谷诞生，开创了微型电脑的新时代，应用领域从科学计算、事务管理、过程控制逐步走向家庭。

现在因为医疗技术发达，加上人口老化及远距医疗的快速发展，普遍对于人工智能医疗有比较多的期待。

而医疗还可以分成医疗机器人、设备智能化、 智能辅助诊疗、 影像识别、 远距医疗、药物开发、临床辅助......等几个不同领域。

医疗结合人工智能来执行或支持医疗应用场景很多。

举例医学影像智能识别也是人工智能技术在医学影像诊断上的应用。

AI技术通过大量学习医学影像数据，能够更客观、高效地分析影像，减少误诊情况。

此外，基于深度学习的AI诊断准确度在某些情况下已经超越了人类专家，结合5G技术，还能实现远距自动诊断，为偏远地区提供更便捷的医疗服务。

机器学习、非结构化的大型数据集、高级传感器、自然语言处理和机器人技术都被用于越来越多的医疗部门中。

数据是医疗决策的关键。

这包含患者病情跟医药特性之间的吻合资讯。

AI技术可以自动化地分析大量医疗数据，提取有价值的资讯，帮助医生做出更科学的决策。

例如，IBM的Watson Oncology已经能够根据患者的基因组数据和其他资讯，为医生提供个性化的癌症治疗方案。

同时，AI还可以帮助患者跟踪治疗过程，提醒其按时服药和复查，提高患者的治疗配合度。

AI技术在医疗管理方面的应用也日益广泛。

例如，AI可以帮助医院优化患者就诊流程，提高医疗服务效率。

通过大数据分析，AI还可以预测患者需求，提前做好医疗资源准备，降低医疗成本。

此外，AI还可以应用于药物研发，大大缩短新药研发周期。

AI在影像扫描和辅助诊断方面的应用也有显著成果。

通过深度学习和图像识别技术，AI可以快速、准确地分析医学影像，帮助医生更早地发现病变，提高诊断的准确性。

例如，Google的深度学习项目已经能够识别出皮肤癌的早期症状，准确率甚至超过专业医生。

另外通过智能化医疗的精准特性，这也可以大幅的帮助医疗从业者(医护人员)减轻负担。

不过随着AI技术在医疗领域的广泛应用，有关数据隐私和安全、AI技术的准确性和可靠性。

以及AI技术的可解释性和透明度等方面都有不少争议，这也会是巨大的挑战。

毕竟没有人希望AI给医疗行为带来更大的风险！

©Tony老师谈AI第二期，下期更精彩

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人工智能、数字化、科技革命

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