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人工智能+医疗的五大主要应用场景

近年来,随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降,人工智能变得可行,目前医疗资源供不应求的背景下,医生压力非常大,用人工智能进一步提高医疗的精准率,对减轻医疗的负担有很大的帮助。未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用,让医生实实在在得到有效帮助。 人工智能医疗 人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看,目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域: (一)医疗机器人 机器人技术在医疗领域的应用并不少见,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种: 一是,能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人,也成为“智能外骨骼”; 二是,能够承担手术或医疗保健功能的机器人,以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。 (二)智能药物研发 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合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、...

最短编辑距离算法实现

一,算法介绍 在CS124课程的第一周提到 求解两个字符串相似度的算法---Minimum Edit Distance(最短编辑距离)算法。该算法在NLP(自然语言处理)中也会用到。 如何定义相似度呢?任给两个字符串X 和Y,使用以下三种操作将 字符串X 变到 字符串Y :①插入(Insert)操作;②删除操作(delete);③替换操作(substitute) 比如 字符串X="intention" , 字符串Y="execution"。从字符串X 转换成 字符串Y 如下图所示: 定义:插入操作的代价为1,删除操作的代价为1,替换操作的代价为2(称为: Levenshtein distance)。那么,"intention" 变成 "execution" 执行了三次替换,一次删除,一次插入。因此,总代价为8 而这个代价又称为编辑距离, 用之来 衡量 两个字符串的相似程度。显然,若两个字符串越相似,则从一个字符串变到另一个字符串所需要的 “操作” 步骤 就越少。 二,动态规则求解最短编辑距离 为什么能用动态规划来求解呢?ⓐ该问题可以分解成若干个子问题;ⓑ子问题之间具有重叠性(可“查...

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