WEBVTT
00:00.423 --> 00:00.723
嗯，
00:00.823 --> 00:01.598
大家好，
00:01.598 --> 00:05.422
我是来自金阳社区卫生服务中心的王艳医生，
00:05.723 --> 00:06.098
嗯，
00:06.098 --> 00:11.572
我今天讲课的题目是人工智能技术的一个简介。
00:17.024 --> 00:17.149
嗯，
00:17.149 --> 00:20.974
首先来看一下我们AI技术的一个定义。
00:22.375 --> 00:22.674
嗯，
00:22.674 --> 00:23.725
AI技术呢，
00:23.725 --> 00:28.575
是通过算法模拟人类智能机器学习，
00:28.725 --> 00:31.625
让系统从数据中自我改进。
00:32.125 --> 00:32.500
嗯，
00:32.500 --> 00:36.224
那AI中的一个自然语言处理呢，
00:36.424 --> 00:42.674
能够让计算机理解、解释和生成人类语言。
00:44.722 --> 00:45.972
来看一下，
00:45.972 --> 00:48.571
AI技术的一个发展简史，
00:49.821 --> 00:50.222
嗯，
00:50.972 --> 00:54.172
早期的一个理论与逻辑机器，
00:54.571 --> 00:59.172
1936年图灵提出图灵机的一个概念，
00:59.472 --> 01:03.422
奠定了计算机科学和人工智能的一个基础，
01:04.022 --> 01:04.421
嗯，
01:04.472 --> 01:09.321
20世纪70年代专家系统如。
01:12.200 --> 01:19.301
显示了一个AI在特定领域内模拟一个专家决策的一个能力，
01:19.500 --> 01:21.750
这是一个专家系统的一个兴起，
01:22.651 --> 01:24.700
嗯2012年呢，
01:24.801 --> 01:27.051
Alex net在image。
01:27.100 --> 01:28.950
Net竞赛当中呢，
01:29.100 --> 01:30.301
大放异彩，
01:30.401 --> 01:34.401
标志着深度学习技术的一个突破性进展，
01:34.850 --> 01:41.600
那近年来AI技术如IBMWatson在一个医疗诊疗。
01:41.897 --> 01:44.972
那个中展现出了一个巨大潜力，
01:44.972 --> 01:48.222
推动了一个医疗AI的一个发展，
01:48.222 --> 01:52.247
这是一个AI在一个医疗领域中的一个应用。
01:54.031 --> 01:54.156
嗯，
01:54.156 --> 02:00.181
那接下来那个看一下它在医疗当中的一个具体的一个应用，
02:00.582 --> 02:04.181
一个智能诊断系统AI技术，
02:04.181 --> 02:06.531
通过分析医学影像，
02:06.882 --> 02:10.731
辅助医生进行更准确的一个疾病诊断。
02:11.082 --> 02:14.132
比如说肺结节的一个早期诊，
02:14.132 --> 02:17.082
早期的一个检测，
02:17.432 --> 02:17.832
嗯，
02:17.832 --> 02:21.231
然后也提供一个个体化的一个治疗方案，
02:21.231 --> 02:24.182
利用人工智能分析患者的一个。
02:24.281 --> 02:24.680
数据，
02:24.880 --> 02:25.281
嗯，
02:25.330 --> 02:29.606
为不同患者定制个性化的一个治疗方案，
02:29.606 --> 02:31.231
提高治疗效果。
02:34.783 --> 02:34.983
嗯，
02:35.083 --> 02:38.783
我们看一下呼吸系统疾病的概述。
02:40.843 --> 02:41.244
嗯，
02:41.244 --> 02:44.069
呼吸系统疾病的一个种类，
02:44.069 --> 02:44.444
嗯，
02:44.444 --> 02:46.669
大概一个慢阻肺，
02:46.669 --> 02:47.044
嗯，
02:47.393 --> 02:48.369
慢阻肺呢，
02:48.369 --> 02:50.994
就是我们简称是COPD，
02:50.994 --> 02:54.244
它是包括慢性支气管炎，
02:54.694 --> 02:57.994
嗯和那个肺气肿，
02:58.593 --> 02:58.994
嗯，
02:59.343 --> 03:00.593
还有一个哮喘，
03:01.194 --> 03:02.194
它是一种。
03:04.382 --> 03:04.531
嗯，
03:04.531 --> 03:07.856
是是全球第三大一个致死的原因，
03:07.856 --> 03:09.682
常见于长期吸烟者。
03:09.882 --> 03:10.207
哎，
03:10.207 --> 03:10.932
一个哮喘，
03:10.932 --> 03:14.231
哮喘是一个慢性炎症性的一个气道疾病，
03:14.432 --> 03:17.582
表现为反复发作的一个喘息，
03:17.981 --> 03:20.432
呼吸困难和那个胸闷，
03:20.432 --> 03:21.281
还有咳嗽。
03:21.582 --> 03:21.981
嗯，
03:21.981 --> 03:22.682
肺炎，
03:22.731 --> 03:23.606
肺炎呢，
03:23.606 --> 03:29.382
是由一个细菌病毒或者真菌引起的一个肺部感染，
03:29.582 --> 03:34.082
是全球范围内导致死亡的主要原因之一。
03:34.688 --> 03:35.039
嗯，
03:35.039 --> 03:39.188
肺癌是呼吸系统中最常见的恶性肿瘤，
03:39.488 --> 03:48.139
与吸烟、空气污染和遗传因素是密切相关的是一个大概的一个种类。
03:48.688 --> 03:51.789
那看一下疾病的临床表现，
03:52.488 --> 03:53.438
呼吸困难，
03:53.438 --> 03:57.639
呼吸困难是呼吸系统疾病常见的一个症状，
03:57.988 --> 04:00.688
比如说哮喘发作的时候呢，
04:00.789 --> 04:04.039
患者就会感到明显的一个气短和喘息。
04:04.626 --> 04:04.876
嗯。
04:05.097 --> 04:11.046
那咳嗽和咳痰是那个呼吸系统疾病的主要临床表现，
04:11.496 --> 04:14.347
比如慢性支气管炎患者呢，
04:14.347 --> 04:17.596
经常会有持续性的咳嗽和痰多。
04:18.247 --> 04:18.647
嗯，
04:19.147 --> 04:21.296
胸痛和胸闷呢，
04:21.497 --> 04:25.446
也可能提示肺部或者一个胸膜的一个疾病，
04:25.846 --> 04:31.696
比如肺炎或者胸膜炎患者经常会经历这些不舒服的一个症状。
04:34.408 --> 04:36.658
那疾病的诊断和方法，
04:37.009 --> 04:37.408
嗯，
04:37.959 --> 04:39.808
首先一个是影像学检查，
04:40.009 --> 04:47.058
可以利用X光、CT扫描等影像学技术可以直观的观察我们肺部的一个结构，
04:47.408 --> 04:49.259
辅助诊断，
04:49.459 --> 04:50.709
呼吸系统疾病。
04:51.259 --> 04:51.584
嗯，
04:51.584 --> 04:53.959
第二个是一个肺功能的一个测试，
04:53.959 --> 04:58.709
可以通过肺活量、气流受限等指标的一个测定，
04:58.959 --> 05:01.158
评估患者的一个呼吸功能，
05:01.209 --> 05:03.808
对疾病进行一个定量分析。
05:06.295 --> 05:07.845
来看第三部分，
05:07.945 --> 05:12.095
人工智能在诊断当中的一个应用。
05:15.917 --> 05:16.042
嗯，
05:16.042 --> 05:19.217
首先在医学影像分析方面，
05:19.817 --> 05:26.518
嗯AI算法能够快速准确的识别肺部CT图像中的一个异常，
05:26.868 --> 05:32.018
比如说肺结节辅助一个医生进行一个早期诊断。
05:32.467 --> 05:36.917
那在mi图像的一个异常检测方面呢，
05:37.067 --> 05:43.518
通过机器学习模型AI能够检测MRNA图像中的一个微小变化，
05:43.868 --> 05:46.067
帮助识别早期的。
05:46.350 --> 05:47.600
呼吸系统疾病，
05:48.350 --> 05:49.850
那，
05:50.250 --> 05:53.149
利用一个深度学习技术AI呢，
05:53.149 --> 05:58.000
还可以对X光图像进行一个自动解读，
05:58.450 --> 05:58.799
嗯，
05:58.799 --> 06:03.100
提高准确的一个效率和准确性。
06:05.463 --> 06:09.162
对于在那个病理切片分析上面，
06:09.213 --> 06:12.763
它可以识别细胞级别的一个异常，
06:13.013 --> 06:17.312
为呼吸系统疾病的诊断提供有力的一个支持。
06:20.881 --> 06:21.080
嗯，
06:21.430 --> 06:25.281
看一下在生物标志物的一个识别方面，
06:25.580 --> 06:32.781
那利用AI对CTMI等一项资料进行一个深度的一个学习，
06:33.180 --> 06:38.555
能够提高肺部疾病生物标志物的一个识别准确率。
06:38.555 --> 06:41.131
这是在影像学分析方面，
06:41.330 --> 06:44.381
在基因组学数据挖掘方面，
06:44.730 --> 06:51.080
通过人工智能分析基因的一个基因组的一个数据识别。
06:51.161 --> 06:55.210
与呼吸系统疾病相关的一个遗传标志物，
06:55.311 --> 06:57.661
辅助个性化的一个治疗。
06:58.411 --> 07:02.260
那呼吸气体的一个成分分析方面呢，
07:02.260 --> 07:07.311
AI技术可以分析患者呼出呼出的一个气体当中的一个成分，
07:07.610 --> 07:10.561
识别特定的生物标志物，
07:10.710 --> 07:14.911
用于早期诊断和监测疾病的一个进展。
07:18.680 --> 07:20.980
那么病理样本分析。
07:23.096 --> 07:27.747
在利用深度的一个学习算法，
07:27.747 --> 07:33.346
AI可以快速准确的识别病理切分中的一个癌细胞，
07:33.696 --> 07:36.497
提高诊断的一个效率。
07:36.946 --> 07:37.346
嗯，
07:37.446 --> 07:41.397
通过分析病理样本数据呢，
07:41.397 --> 07:45.497
AI还能够预测疾病的发展趋势，
07:45.497 --> 07:48.946
为个性化的一个治疗提供依据。
07:53.351 --> 07:55.701
早期诊断预测模型，
07:56.601 --> 07:57.002
嗯，
07:57.502 --> 07:58.677
那AI呢，
07:58.677 --> 08:05.652
利用深度学习算法可以分析X光、嗯CT等影像，
08:05.951 --> 08:10.701
早期识别肺结节等呼吸系统的一个疾病。
08:11.201 --> 08:13.451
那通过分析血液，
08:13.851 --> 08:18.052
嗯痰液等样本当中的一个生物标志物，
08:18.302 --> 08:18.701
嗯，
08:18.701 --> 08:20.802
能够预测疾病风险，
08:20.851 --> 08:22.902
辅助早期诊断。
08:23.968 --> 08:28.069
再结合患者历史数据和实时监测，
08:28.069 --> 08:31.319
AI模型可以评估个体的患病风险，
08:31.718 --> 08:35.419
实施以实现一个早期的一个预警。
08:40.218 --> 08:41.768
再看一下第四部分，
08:41.768 --> 08:44.869
人工智能在治疗当中的一个应用。
08:48.057 --> 08:48.283
嗯，
08:48.283 --> 08:51.107
基于AI的一个疾病预测，
08:51.307 --> 08:54.307
利用它的一个智能分析患者数据，
08:54.658 --> 08:57.458
嗯预测疾病发展的一个趋势，
08:57.908 --> 09:03.107
为患者提供定制化的一个预防和治疗方案。
09:03.607 --> 09:04.682
那AI呢，
09:04.682 --> 09:09.458
还能够根据患者的实时反馈和生物标志物的数据，
09:09.807 --> 09:12.057
智能调整药物剂量，
09:12.257 --> 09:14.408
优化治疗的一个效果。
09:14.757 --> 09:15.132
嗯，
09:15.132 --> 09:18.158
提供一个最终提供一个个性化。
09:18.318 --> 09:19.669
的一个治疗方案。
09:21.934 --> 09:25.033
来看一下药物研发与筛选，
09:25.583 --> 09:29.083
利用AI算法能够分析大量化合物，
09:29.283 --> 09:31.359
快速识别潜在物，
09:31.359 --> 09:31.734
嗯，
09:31.734 --> 09:33.934
潜在的一个药物候选分子，
09:34.283 --> 09:37.184
加速药物的研发过程。
09:37.734 --> 09:38.133
嗯，
09:38.783 --> 09:39.958
那AI呢，
09:39.958 --> 09:44.383
还能够根据患者的一个特定基因和生物标志物，
09:44.583 --> 09:49.184
设计定制化的一个治疗方案和一个和药物。
09:49.633 --> 09:49.984
嗯，
09:49.984 --> 09:52.133
通过机器学习。
09:52.419 --> 09:56.244
模型预测药物可能产生的一个副作用，
09:56.244 --> 09:58.818
提高药物的一个安全性，
09:59.218 --> 10:04.218
那就是就是在药物的研发与筛选方面的一个作用。
10:06.663 --> 10:08.812
手术辅助技术。
10:10.385 --> 10:10.760
嗯，
10:10.760 --> 10:18.736
利用AI图像识别技术辅助医生在手术中更准确的定位病变组织，
10:18.736 --> 10:20.986
提高手术的一个精确度。
10:21.536 --> 10:21.935
嗯，
10:22.085 --> 10:25.786
AI系统能够实时的分析手术数据，
10:25.835 --> 10:28.810
为医生提供决策支持，
10:28.810 --> 10:30.486
减少手术风险，
10:30.486 --> 10:31.835
提高成功率。
10:32.236 --> 10:34.885
那通过AI的一个模拟技术呢，
10:34.986 --> 10:37.935
能够创建手术的一个训练平台，
10:38.286 --> 10:40.236
让医生在无风险。
10:40.278 --> 10:43.929
的环境下可以进行一个手术的一个技能训练。
10:44.578 --> 10:44.929
嗯，
10:44.929 --> 10:49.629
AI算法还能够预测患者术后的一个恢复情况，
10:49.979 --> 10:53.028
制定个性化的康复计划，
10:53.379 --> 10:56.879
嗯优化术后的一个管理。
10:59.572 --> 11:02.021
那在患者的一个康复指导方面，
11:02.271 --> 11:05.971
可以利用AI分析患者的一个数据，
11:06.271 --> 11:10.822
制定个性化的呼吸系统的一个疾病康复计划，
11:11.072 --> 11:14.447
提高康复的一个效率。
11:14.447 --> 11:19.221
通过可穿戴设备实时监测患者的康复情况，
11:19.572 --> 11:25.372
AI系统能够提供及时的反馈和调整的一个建议。
11:29.395 --> 11:30.796
来看第五部分，
11:30.796 --> 11:34.995
人工智能在监测和管理当中的一个应用。
11:37.796 --> 11:37.995
嗯，
11:38.745 --> 11:41.945
可以利用一个可穿戴的一个设备，
11:41.945 --> 11:45.770
AI可以实施实时监测患者的生命体征，
11:45.770 --> 11:47.995
比如心率呀、呼吸频率呀，
11:48.046 --> 11:49.495
及时发现一个异常，
11:49.495 --> 11:51.346
进行一个实时数据的一个跟踪。
11:51.745 --> 11:52.120
嗯，
11:52.120 --> 11:54.145
通过分析历史数据，
11:54.145 --> 11:57.695
AI能够预测患者病情发展趋势，
11:58.046 --> 12:00.796
为医生提供决策的一个支持。
12:01.596 --> 12:07.895
那AI能够还能够根据患者的一个具体情况提供个性化。
12:08.020 --> 12:13.070
的一个健康建议和生活方式的一个调整方案，
12:13.421 --> 12:17.570
这是一个在患者健康监测方面的一个作用。
12:19.520 --> 12:19.820
嗯，
12:19.820 --> 12:21.570
在慢性病管理方面，
12:21.820 --> 12:22.221
嗯，
12:22.971 --> 12:24.846
第一可以实时健康监测，
12:24.846 --> 12:29.070
利用可穿戴设备可以实时的监测患者生命体征，
12:29.270 --> 12:30.570
及时发现异常，
12:30.870 --> 12:32.921
如心率、呼吸频率等。
12:33.270 --> 12:35.096
那系统呢，
12:35.096 --> 12:38.971
可以根据患者数据定制个性化的一个治疗方案，
12:39.120 --> 12:42.070
优化药物剂量和治疗时间，
12:42.320 --> 12:45.171
提供一个个性化的治疗计划。
12:45.471 --> 12:45.870
嗯，
12:46.120 --> 12:49.820
通过一个AI的辅助的远程医疗。
12:49.989 --> 12:50.588
平台呢，
12:50.638 --> 12:53.489
患者可以获得专业的医生咨询，
12:53.638 --> 12:56.138
减少去医院的一个次数。
12:56.539 --> 12:56.939
嗯，
12:57.039 --> 12:58.263
它AI算法，
12:58.263 --> 12:58.638
嗯，
12:59.138 --> 13:03.789
那个可以分析患者历史数据和生活风险，
13:03.838 --> 13:05.088
生活的一个习惯，
13:05.239 --> 13:06.638
预测疾病风险，
13:06.789 --> 13:10.838
提前进行一个干预和管理。
13:13.778 --> 13:16.228
来看一下遥感监测技术，
13:17.228 --> 13:20.528
嗯可以进行一个实时的呼吸监测，
13:20.528 --> 13:25.578
利用可穿戴设备实时监测患者的呼吸频率和深度，
13:25.877 --> 13:28.228
为医生提供计时数据。
13:28.828 --> 13:31.127
通过远程的监测设备呢，
13:31.228 --> 13:34.677
患者可以在家中进行肺功能的一个测试，
13:34.978 --> 13:38.677
数据自动上传至云端供医生分析。
13:39.278 --> 13:39.627
嗯，
13:39.627 --> 13:40.427
六，
13:40.778 --> 13:44.028
使用一个遥感技术监测睡眠呼吸。
13:44.119 --> 13:48.469
模式帮助诊断睡眠呼吸暂停等疾病，
13:48.570 --> 13:51.119
改善患者的一个生活质量。
13:51.570 --> 13:56.619
用遥感监测技术看一下数据驱动的健康管理，
13:56.969 --> 13:57.369
嗯，
13:57.869 --> 13:59.869
可以实时监测患者状况。
13:59.869 --> 14:02.270
通过智能穿戴设备，
14:02.520 --> 14:06.820
AI可以实时监测患者的一个呼吸频率和心率，
14:06.820 --> 14:07.919
及时发现异常。
14:08.469 --> 14:10.619
那利用大数据分析呢，
14:10.619 --> 14:14.070
AI能够预测个体患呼吸道疾病的一个。
14:14.119 --> 14:16.719
风险提前进行一个干预，
14:16.719 --> 14:21.719
从而进行一个预测的疾病风险在个性化治疗建议方面呢，
14:21.719 --> 14:23.969
基于患者的一个健康数据呢，
14:24.320 --> 14:29.619
AI系统可以提供个性化的治疗方案和健康管理的一个建议。
14:30.270 --> 14:30.669
嗯，
14:30.669 --> 14:33.020
在远程医疗支持方面，
14:33.020 --> 14:36.469
那AI辅助的一个远程医疗平台，
14:36.669 --> 14:43.869
能够为偏远地区患者提供专业的呼吸系统疾病监测和管理服务。
14:44.116 --> 14:44.366
嗯。
14:46.601 --> 14:49.401
看一下应用前景与挑战。
14:51.044 --> 14:51.443
嗯。
14:53.156 --> 14:55.755
深度学习在以下诊断中的一个应用，
14:55.755 --> 14:57.156
利用深度学习算法，
14:57.306 --> 15:01.080
AI能够高效识别肺部CT图像中的一个异常，
15:01.080 --> 15:04.205
辅助医生进行更精确的一个诊断。
15:04.656 --> 15:07.955
那智能可穿戴的一个监测设备的一个监测，
15:08.156 --> 15:12.681
智能手表和健康监测等设备呢，
15:12.681 --> 15:17.106
可以实时追踪呼吸频率和血氧饱和度，
15:17.255 --> 15:20.505
为呼吸系统疾病提供早期的一个预警。
15:22.000 --> 15:25.901
在法律伦理与隐私问题方面，
15:26.151 --> 15:31.301
嗯在使用AI处理呼吸系统疾病的那个数据时呢，
15:31.351 --> 15:35.651
必须遵守HIPA等数据保护法规，
15:35.700 --> 15:37.950
确保患者的一个隐私。
15:38.551 --> 15:38.950
嗯，
15:39.101 --> 15:40.726
那在医疗当中呢，
15:40.726 --> 15:45.426
应用需要通过伦理审查获取患者明确同意，
15:45.426 --> 15:48.151
保障其知情权和选择权。
15:48.979 --> 15:52.630
要确保AI算法的一个透明度，
15:52.830 --> 15:58.130
明确在一个治疗过程当中出现错误时的一个责任，
15:58.330 --> 15:59.330
责任归属，
15:59.530 --> 16:01.780
以增强公众的一个信任。
16:05.059 --> 16:06.409
那临床实施的挑战，
16:06.659 --> 16:08.460
一个数据隐私与安全，
16:08.510 --> 16:10.885
在使用AI处理患者数据时呢，
16:10.885 --> 16:15.760
确保隐私保护和数据安全是实施当中的一大挑战。
16:16.109 --> 16:18.210
那技术与医疗融合方面，
16:18.210 --> 16:22.559
将人工智能技术与医生的一个临床经验有效结合，
16:22.909 --> 16:23.234
嗯，
16:23.234 --> 16:27.359
是实现精准诊断和治疗的一个关键挑战。
16:28.713 --> 16:30.663
未来发展趋势的一个预测，
16:31.062 --> 16:33.713
首先是一个精准医疗的一个推进。
16:34.013 --> 16:35.612
随着AI技术的一个发展，
16:35.612 --> 16:39.963
未来呼吸系统疾病的诊断和治疗将更加个性化和精准。
16:40.362 --> 16:43.263
那在药物发现和临床试验中的应用呢，
16:43.263 --> 16:45.737
将缩短一个新药的研发周期，
16:45.737 --> 16:49.213
提高治疗呼吸系统疾病的一个药物效率。
16:49.513 --> 16:49.888
嗯，
16:49.888 --> 16:51.288
人工智能呢，
16:51.288 --> 16:53.987
将推动远程医学医疗技术，
16:53.987 --> 16:58.663
使得呼吸系统疾病的监测和管理更加的一个便捷那。
16:58.820 --> 17:00.520
随着医疗数据量的一个增加，
17:00.669 --> 17:03.619
如何确保数据安全和患者隐私，
17:03.770 --> 17:07.719
将成为人工智能应用中必须解决的一个挑战。
17:11.845 --> 17:12.145
的。
17:13.953 --> 17:16.979
今天的那个内容就是到此结束，
17:16.979 --> 17:17.379
嗯。
