WEBVTT
00:01.513 --> 00:02.013
大家好，
00:02.013 --> 00:05.313
我是金阳社区卫生服务中心的全科医生王鑫。
00:05.462 --> 00:08.088
那么今天我们一起来学习一下，
00:08.088 --> 00:09.762
就是人工智能，
00:09.963 --> 00:15.312
它在呼吸系统疾病诊治当中的一个应用的一个前景。
00:20.454 --> 00:20.754
嗯，
00:20.754 --> 00:23.729
首先我们看一下我们的第一部分就是人工智能，
00:23.729 --> 00:25.954
它的一个技术的简介。
00:26.354 --> 00:27.504
那AI的话，
00:27.504 --> 00:31.579
就是其实现在也已经非常熟悉的一个东西了，
00:31.579 --> 00:34.104
它它是就是智能的算法和机器学习，
00:34.154 --> 00:38.354
AI技术是通过算法来模拟人类的一个智能机器学习，
00:38.354 --> 00:41.205
让系统从数据当中自我改进。
00:41.255 --> 00:44.755
那么它是使用到一个自然语言的一个处理AI技术当中，
00:44.755 --> 00:49.604
它自然语言的处理会让计算机理解、解释和生成人类的语言。
00:52.518 --> 00:54.967
我们的也一起来看一下这个AI技术，
00:54.967 --> 00:56.768
它发展的一个简史。
00:57.118 --> 00:58.792
从早期的理论和逻辑，
00:58.792 --> 01:02.217
机器是1930年图灵提出的一个图灵机的一个概念，
01:02.217 --> 01:05.568
奠定了计算机科学和人工智能的一个基础。
01:05.767 --> 01:08.968
那么在一个20世纪的七十年代，
01:09.218 --> 01:09.542
嗯，
01:09.542 --> 01:12.843
我们到达了一个专家的一个系统的一个兴起，
01:12.843 --> 01:13.767
专家系统是，
01:14.068 --> 01:20.117
比如它是阐释了AI在特定领域当中模拟专家决策的一个能力。
01:21.429 --> 01:22.804
那么在2012年，
01:22.804 --> 01:24.978
它在深度学习上有一个突破，
01:25.128 --> 01:31.329
2012年在next Alex net它的一个image net当中的技术当中大放异彩，
01:31.478 --> 01:34.978
标志着深度学习技术的一个突破性的进展。
01:35.228 --> 01:40.903
那么AI的一个在医疗领域当中也使用的非常广泛。
01:40.903 --> 01:42.554
那么在近年来AI技术啊，
01:42.554 --> 01:46.829
比如IBM的Watson在医疗诊断当中展示出了巨大的潜力，
01:46.878 --> 01:49.028
推动了医疗的一个AI发展。
01:51.972 --> 01:52.397
然后，
01:52.397 --> 01:57.421
我们一起就是来看一下这个AI技术在我们医疗领域当中的一个应用。
01:57.622 --> 01:58.046
首先，
01:58.046 --> 02:00.997
它会有一个智能的一个诊断系统。
02:00.997 --> 02:02.997
它AI技术通过分析医学影像，
02:02.997 --> 02:05.872
辅助医生进行更准确的一个疾病诊断，
02:05.972 --> 02:08.921
比如肺结节的一个早期的检测。
02:09.472 --> 02:09.847
嗯，
02:09.847 --> 02:12.171
还有就是一个个性化的一个治疗方案，
02:12.171 --> 02:13.197
运用人工智能，
02:13.197 --> 02:14.871
它分析患者的数据，
02:14.921 --> 02:18.447
为不同的患者去提供不同的一个个性化的一个治疗方案，
02:18.447 --> 02:20.371
来提高治疗的一个效果。
02:22.559 --> 02:23.184
那么，
02:23.184 --> 02:23.485
嗯，
02:23.485 --> 02:27.360
第二部分我们来一起看一下呼吸系统疾病的一个概述。
02:31.018 --> 02:34.218
那呼吸系统疾病的一个种类也非常多，
02:34.218 --> 02:37.944
那么这里我们主要讲到的是一个比较多的一个四类疾病，
02:37.944 --> 02:39.869
一个是COPD慢阻肺。
02:39.968 --> 02:43.018
慢阻肺它是一个包括了慢性支气管炎、肺气肿，
02:43.018 --> 02:45.444
是全球的第三大的一个死因，
02:45.444 --> 02:47.968
也常见于我们长期间的患者。
02:48.268 --> 02:49.194
那哮喘的话，
02:49.194 --> 02:52.718
它是一种慢性的一个炎症性的一个气道疾病，
02:52.718 --> 02:57.968
反复发作的喘息、呼吸困难、胸闷和咳嗽为它的一个常见症状，
02:58.268 --> 02:59.093
那肺炎的话，
02:59.093 --> 03:01.268
就是有肺炎的一个。
03:01.479 --> 03:04.179
细菌、病毒还有真菌引起的一个肺部感染，
03:04.179 --> 03:07.529
也是全球范围内导致死亡的一个主要危险因素之一。
03:07.630 --> 03:11.255
那肺癌就是呼吸系统当中最常见的一个恶性肿瘤，
03:11.255 --> 03:14.679
和吸烟、空气污染还有遗传因素是密切相关的。
03:18.082 --> 03:20.531
那呼吸系统的疾病，
03:20.531 --> 03:24.382
它的一个临床表现最常见就是有会有一个呼吸困难。
03:24.582 --> 03:28.406
呼吸困难是我们呼吸系统疾病里面非常常见的一个症状，
03:28.406 --> 03:29.981
比如说哮喘发作的时候，
03:29.981 --> 03:34.082
患者会有很明显的一个气短和喘息在。
03:35.076 --> 03:35.901
这些以外呢，
03:35.901 --> 03:37.401
就是非常常见的一个症状，
03:37.401 --> 03:38.626
也就是咳嗽和咳痰，
03:38.876 --> 03:41.352
它也是一个很常见的一个临床表现。
03:41.352 --> 03:41.701
比如说，
03:41.701 --> 03:46.901
我们慢支患者他会有持续性的一个咳嗽和咳白黏痰比较多一点。
03:46.901 --> 03:47.602
另外的话，
03:47.602 --> 03:52.177
就是其他一些呼吸系统疾病也会出现胸闷还有胸痛这样的一个症状，
03:52.376 --> 03:56.677
它也会提示到一个肺部的一个肺部的一个本身，
03:56.677 --> 03:58.401
还有就是我们胸膜的一个疾病，
03:58.401 --> 03:59.227
比如说肺炎，
03:59.227 --> 04:02.477
胸膜炎患者会有这样胸痛和胸闷的不适。
04:06.809 --> 04:10.660
那么在疾疾病的一个肺部疾病的一个诊断方法当中，
04:10.660 --> 04:13.360
最常用的就是一个肺部的影像学的检查。
04:13.610 --> 04:16.109
比如说我们既往用到的一个X光片，
04:16.109 --> 04:19.309
还有就是CT扫描等影像学的一个技术，
04:19.309 --> 04:21.535
可以很直观的去观察肺部的一个结构，
04:21.535 --> 04:24.209
辅助我们呼吸系统疾病的一个诊断。
04:24.309 --> 04:25.760
那么在肺功能上面呢，
04:25.760 --> 04:28.609
可以通过一个肺活量的一个测试，
04:28.859 --> 04:30.859
气流受限的一个指标，
04:30.859 --> 04:33.635
FEV one等等来评估患者的一个呼吸功能，
04:33.635 --> 04:36.109
对疾病来进行一个定量的一个分析。
04:37.286 --> 04:37.636
嗯。
04:40.205 --> 04:42.355
那么今天我们的第三部分，
04:42.355 --> 04:46.756
就是要谈一下人工智能在诊断当中的一个应用。
04:54.971 --> 04:57.196
医学的一个影像的分析，
04:57.596 --> 05:03.045
这个是我们AI现在最常用的在一个肺部疾病诊断当中的一个功能，
05:03.246 --> 05:06.371
比如说是一个肺部CT图像的一个识别AI，
05:06.371 --> 05:10.895
它其实可以很快速的去识别到肺部CT图像当中的一个异常，
05:11.096 --> 05:14.196
比如说肺结节辅助医生进行一个早期诊断。
05:14.446 --> 05:14.871
另外，
05:14.871 --> 05:17.746
它也可以做一个X光图像的一个自动解读，
05:17.795 --> 05:19.371
利用深度的一个学习技术，
05:19.371 --> 05:22.071
AI可以对X光图像进行一个自动解读，
05:22.071 --> 05:24.295
提高诊断的效率和准确性。
05:24.645 --> 05:25.096
另外。
05:25.153 --> 05:29.453
就是还可以通过机器的一个学习模型，
05:29.453 --> 05:33.778
AI可以去检测到核磁共振图像当中的一个微小变化，
05:33.778 --> 05:36.303
帮助识别早期的呼吸系统的疾病。
05:36.703 --> 05:40.002
另外就是AI在病理切片当中的应用也很广泛，
05:40.002 --> 05:44.002
它是可以分析当中可以识别到的一个细胞的级别和异常，
05:44.102 --> 05:47.703
为呼吸系统疾病的一个诊断提供有力的一个支持。
05:52.718 --> 05:54.493
在生物标志物的识别方面，
05:54.493 --> 06:00.194
就是利用AI对CTMI等就是影像资料去进行深度学习，
06:00.194 --> 06:03.944
提高肺部疾病生物标志物的一个识别准确率。
06:04.093 --> 06:04.569
另外，
06:04.569 --> 06:06.968
通过一个基因组学的一个数据挖掘，
06:06.968 --> 06:09.794
来通过人工智能分析基因组的一个数据，
06:09.894 --> 06:13.194
识别呼吸系统疾病和相关的一个遗传标志物，
06:13.194 --> 06:14.794
辅助个性化的一个治疗。
06:15.144 --> 06:15.868
然后呢，
06:15.868 --> 06:19.569
AI技术还可以通过分析患者呼出气体当中的成分，
06:19.569 --> 06:21.593
来识别特定的一个生物标志物。
06:21.593 --> 06:22.743
用于早期的准。
06:22.907 --> 06:23.106
断，
06:23.106 --> 06:25.006
还有监测疾病的一个进展。
06:31.401 --> 06:33.776
在图像的一个识别技术上，
06:33.776 --> 06:35.526
利用深度的一个学习算法，
06:35.526 --> 06:40.901
AI可以快速准确的去识别我们的一个病理切片当中的癌细胞，
06:40.901 --> 06:42.501
提高一个诊断效率。
06:42.601 --> 06:43.175
另外呢，
06:43.175 --> 06:45.950
它可以通过一个分析病理样本的一个数据，
06:45.950 --> 06:48.175
可以去预测疾病的一个发展趋势，
06:48.175 --> 06:50.101
为个性化的治疗提供依据。
06:55.678 --> 06:56.303
那么，
06:56.303 --> 06:59.028
AI的早期诊断的一个预测模型，
06:59.628 --> 07:01.778
它是利用深度学习的这个算法，
07:01.778 --> 07:04.829
AI是可以分析X光、CT等影像，
07:04.829 --> 07:07.579
早期识别肺结节等呼吸系统疾病。
07:07.729 --> 07:08.778
在AI系统，
07:08.778 --> 07:12.204
通过分析血液、痰液等样本中的一个生物标志物，
07:12.204 --> 07:13.454
预测疾病的风险，
07:13.454 --> 07:14.928
辅助早期诊断。
07:15.079 --> 07:15.553
另外，
07:15.553 --> 07:19.229
结合患者的一个历史数据和实时的监测，
07:19.329 --> 07:22.128
AI模型也可以评估个体患病的风险，
07:22.128 --> 07:24.128
实现一个早期的预警。
07:31.013 --> 07:33.238
那我们今天来看到的就是第四部分，
07:33.238 --> 07:36.213
就是一个人工智能在治疗当中的一个应用。
07:39.476 --> 07:42.226
首先在一个个性化的一个治疗方案上面，
07:42.226 --> 07:44.351
我们基于AI的一个疾病预测，
07:44.351 --> 07:46.626
利用人工智能分析患者的数据，
07:46.876 --> 07:48.575
预测疾病的一个发展趋势，
07:48.575 --> 07:53.925
为患者去提供和定制更适合他们的一个个性化的预防和治疗方案。
07:54.175 --> 07:55.026
另外还有。
07:55.832 --> 07:59.832
的一个方案就是它的一个智能药物的剂量的调整。
07:59.932 --> 08:03.332
AI系统根据患者的一个实时反馈和生物标志物的数据，
08:03.332 --> 08:04.981
可以智能调整药物的剂量，
08:05.182 --> 08:06.881
优化一个治疗的效果。
08:07.131 --> 08:09.981
那么在药物研发和一个筛选领域呢，
08:09.981 --> 08:13.282
就是AI也可以通过一个分析大量的化合物，
08:13.332 --> 08:17.182
快速的识别和潜在的一个药物候选的分子，
08:17.381 --> 08:20.131
加速一个药物研发的一个进程，
08:20.481 --> 08:23.332
另外还可以做一个个性化的药物的设计，
08:23.332 --> 08:25.932
它可以根据患者的一个特定基因和。
08:26.192 --> 08:30.942
生物的标志物来设计和定制化的一个治疗方案。
08:30.942 --> 08:32.143
还有一个药物。
08:32.841 --> 08:33.440
另外呢，
08:33.440 --> 08:35.591
AI还可以预测药物的一个副作用。
08:35.690 --> 08:40.140
它通过机器学习模型预测药物的可能产生的副作用，
08:40.190 --> 08:43.041
来提高我们药物的一个安全性。
08:45.372 --> 08:45.672
嗯。
08:47.184 --> 08:47.460
嗯，
08:47.460 --> 08:48.085
除此以外，
08:48.085 --> 08:53.984
就是AI还可以应用在我们的一个精准定位的一个病变组织，
08:53.984 --> 08:57.184
来达到一个辅助我们手术的一个效果。
08:57.184 --> 09:00.609
它可以利用利用到我们的一个图像识别技术，
09:00.609 --> 09:05.710
辅助医生在手术中更精准的去定位到一个病变的组织，
09:05.710 --> 09:07.934
提高手术的精确度。
09:08.184 --> 09:08.534
另外，
09:08.534 --> 09:12.684
还可以实时的依据数数据来分析和决策支持，
09:12.885 --> 09:15.010
它可以实时的分析手术数据，
09:15.010 --> 09:16.534
为医生提供决策支持。
09:16.534 --> 09:17.385
减少手术的。
09:17.401 --> 09:18.700
风险提高成功率。
09:18.950 --> 09:19.351
另外，
09:19.351 --> 09:24.250
我们的模拟手术训练平台可以通过AI模拟技术创建手术训练平台，
09:24.351 --> 09:27.401
让医生在无风险的环境下进行手术技能训练，
09:27.551 --> 09:32.176
术后也能够恢复预测与管理AI的算法预测患者术后恢复情况，
09:32.176 --> 09:34.301
定制一个个性化的康复计划，
09:34.301 --> 09:36.101
优化术后的一个管理。
09:42.512 --> 09:44.911
在患者的一个康复指导方面，
09:44.911 --> 09:49.211
我们个性化的一个康复的计划是可以利用AI的一个分析，
09:49.211 --> 09:50.661
患者的一个数据，
09:50.911 --> 09:55.711
嗯定制定它一个个性化的呼吸系统疾病的康复计划，
09:55.711 --> 09:57.911
提高我们的一个康复效率。
09:58.111 --> 09:58.445
另外，
09:58.445 --> 09:59.812
还可以实时监测与反馈，
09:59.812 --> 10:03.812
就是通过可穿戴的一些设备来实时监测患者的一个康复情况。
10:04.012 --> 10:09.411
那可以它可以通过我们的一个反馈来的一个数据做一些及时的调整，
10:09.411 --> 10:10.211
还有建议。
10:14.267 --> 10:14.767
那么，
10:14.767 --> 10:17.142
AI在监测和管理当中的应用，
10:17.142 --> 10:19.791
我们也一起来看一下今天的这个第五部分。
10:19.942 --> 10:20.416
首先，
10:20.416 --> 10:23.841
它就是可以做到一个患者的一个健康监测，
10:24.041 --> 10:25.841
就是图片上也列到了，
10:25.841 --> 10:28.392
就是它可以有一个可穿戴的一个设备，
10:28.492 --> 10:31.192
它可以做到一个实时的数据的追踪。
10:31.291 --> 10:33.041
那利用我们这种手表啊，
10:33.041 --> 10:34.392
这样子或者贴片啊，
10:34.392 --> 10:35.841
做一些可穿戴的设备，
10:35.892 --> 10:38.617
可以实时监测到患者的一个生命体征，
10:38.617 --> 10:39.791
心率、呼吸频率，
10:39.791 --> 10:40.267
以及，
10:40.267 --> 10:42.942
及时发生发现一些异常的问题，
10:43.192 --> 10:43.591
那么。
10:43.655 --> 10:43.905
那么，
10:44.005 --> 10:46.604
它会通过一个历史数据的分析，
10:46.604 --> 10:50.304
来帮助到患者预测一下他的一个病情发展的趋势，
10:50.354 --> 10:53.455
为医生提供更多的一个临床决策和支持。
10:53.955 --> 10:54.354
另外，
10:54.354 --> 10:56.380
他也可以根据患者的一个具体情况，
10:56.380 --> 10:59.630
来提供个性化的健康的一个生活建议，
10:59.630 --> 11:02.005
还有就是生活方式的一个调整方案。
11:08.620 --> 11:08.796
嗯，
11:08.796 --> 11:10.296
在慢性病的管理方面，
11:10.296 --> 11:15.221
因为我们会通过这样子可穿戴的设备做一个健康的实时监测，
11:15.520 --> 11:18.596
那么AI就可以实时的监测患者的一个生命体征，
11:18.596 --> 11:19.721
及时发现异常，
11:19.971 --> 11:21.046
比如说心率啊，
11:21.046 --> 11:22.020
呼吸频率等等。
11:22.171 --> 11:24.471
在个性化的一个治疗的计划上面，
11:24.471 --> 11:27.820
AI可以根据患者数据定制个性化的治疗方案，
11:27.870 --> 11:30.020
优化药物的剂量和治疗时间，
11:30.020 --> 11:31.270
提高治疗效果，
11:31.471 --> 11:33.096
在远程医疗咨询上，
11:33.096 --> 11:37.171
就是通过AI辅助的一个远程的一个医疗平台。
11:37.370 --> 11:38.671
患者是可以。
11:38.861 --> 11:40.437
获得专业的医生咨询，
11:40.437 --> 11:42.012
减少去医院的次数。
11:42.411 --> 11:43.887
在疾病风险评估上，
11:43.887 --> 11:47.512
AI算法也分析了患者的一个历史数据和生活习惯，
11:47.611 --> 11:48.736
预测疾病风险，
11:48.736 --> 11:51.711
提提前去进行一个干预和管理。
11:57.791 --> 11:58.067
嗯，
11:58.067 --> 11:59.767
在遥感监测技术上面，
11:59.767 --> 12:05.742
去实时的呼吸系统的一个监测也是利用到我们的一个可穿戴设备，
12:05.942 --> 12:09.567
然后来实时的监测患者的一个呼吸频率和深度，
12:09.567 --> 12:11.291
为医生提供及时的数据。
12:11.492 --> 12:13.867
在远程肺功能评估上面，
12:13.867 --> 12:16.617
是可以在家里进行一个肺功能测试，
12:16.617 --> 12:20.442
数据会自动上传到云端供医生分析。
12:20.442 --> 12:23.466
在呼吸睡眠监测方面也是有所应用的，
12:23.466 --> 12:24.716
比如说我们的遥感技术，
12:24.716 --> 12:27.242
用于监测患者的一个睡眠呼吸模式，
12:27.392 --> 12:28.192
帮助诊断。
12:28.250 --> 12:29.974
断睡眠呼吸暂停综合症，
12:29.974 --> 12:32.349
然后来改善患者的一个生活质量。
12:36.492 --> 12:38.617
在数据驱动的一个健康管理方面，
12:38.617 --> 12:40.916
可以通过实时监测患者的一个状况。
12:41.067 --> 12:41.517
比如说，
12:41.517 --> 12:47.017
我们通过还是通过我们的可穿戴设备来监测患者的一个呼吸频率啊、心率啊，
12:47.017 --> 12:48.767
及时发现的一个异常。
12:49.017 --> 12:49.416
另外，
12:49.416 --> 12:51.367
还可以预测疾病的一个风险。
12:51.517 --> 12:52.041
比如说，
12:52.041 --> 12:53.791
利用到一个大数据的分析，
12:53.791 --> 12:58.492
AI是可以预测我们的一个个体患者呼吸系统疾病的一个风险，
12:58.492 --> 12:59.867
提前进行干预的。
13:00.536 --> 13:00.911
嗯，
13:00.911 --> 13:04.562
在我们患者的一个健康数据采集以后，
13:04.562 --> 13:08.062
AI也可以通过就是我们所分析到的数据，
13:08.062 --> 13:10.836
去提供一些个性化的一个治疗方案，
13:10.836 --> 13:12.969
还有健康管理的一个建议。
13:12.969 --> 13:14.637
在远程医疗支持上呢，
13:14.637 --> 13:17.887
AI它的一个平台可以通过远程的医疗，
13:17.887 --> 13:21.911
能够对偏远地区患者提供专业的呼吸系统疾病的一个监测，
13:21.911 --> 13:23.586
还有就是一个管理服务。
13:26.500 --> 13:28.049
那今天的第六部分，
13:28.049 --> 13:31.049
我们来说一下它的一个应用前景与挑战。
13:34.547 --> 13:38.848
在深度学习在影像学的一个诊断当中的一个应用，
13:39.047 --> 13:42.273
就是我们利用深度AI的一个深度学习的一个算法，
13:42.273 --> 13:45.747
它可以高效的去识别肺部CT当中的一个异常，
13:45.947 --> 13:48.598
辅助医生进行一个更精确的诊断。
13:48.797 --> 13:52.797
那么现在二三级医院这个技术也是应用的相对来说也非常成熟。
13:52.997 --> 13:53.335
另外，
13:53.335 --> 13:55.072
还有就是通过我们患者端，
13:55.072 --> 13:58.997
他自己携带一个智能的可穿戴设备来做好一个监测，
13:59.098 --> 14:02.273
比如说我们的一个智能手环做一个健康监测等等，
14:02.273 --> 14:03.372
数据的实时追踪，
14:03.372 --> 14:04.848
呼吸频率、血氧饱和度。
14:05.119 --> 14:08.419
为呼吸系统疾病来提供早期预警，
14:09.070 --> 14:13.395
那么它这个也是涉及到一些就是法律的伦理，
14:13.395 --> 14:15.469
还有就是隐私问题的保护。
14:15.570 --> 14:16.070
比如说，
14:16.070 --> 14:19.044
我们数据保护法的一个法规的一个遵循，
14:19.044 --> 14:20.169
还有伦理审查，
14:20.469 --> 14:23.619
以及我们算法透明度和责任的一个归属。
14:26.202 --> 14:27.752
在使用AI数据，
14:28.002 --> 14:30.651
就是呼吸系统疾病处理的一个同时，
14:30.901 --> 14:36.002
必须是要遵守HIPAA它的一个数据保护法规，
14:36.002 --> 14:37.901
来确保患者的一个隐私。
14:38.252 --> 14:40.601
那么在医疗应用的过程当中，
14:40.601 --> 14:43.577
也要遵循到一个医学伦理方面的一个审查，
14:43.577 --> 14:45.752
获得患者的一个知情同意权，
14:45.851 --> 14:48.502
保障他的一个知识知情权，
14:48.502 --> 14:50.677
还有一个选择权。
14:50.677 --> 14:52.101
在算法的透明度方面，
14:52.101 --> 14:55.752
明确就是在诊治过程当中会出现错误的时候。
14:55.812 --> 14:56.588
的一个责任归属，
14:56.588 --> 14:58.562
以增强公众的一个信任。
15:01.229 --> 15:04.429
那么临床就是实施时候的也会有一些挑战，
15:04.429 --> 15:06.328
比如说数据隐私的和安全，
15:06.429 --> 15:09.679
在使用AI处理一个患者数据当时的时候，
15:09.679 --> 15:11.153
去确保隐私保护，
15:11.153 --> 15:14.078
还有数据安全也是临床实施当中一大挑战。
15:14.379 --> 15:18.403
另外就是将人工智能技术和医生的一个临床经验有效结合，
15:18.403 --> 15:21.229
也是实现精准诊治的一个关键。
15:23.145 --> 15:24.820
在未来发展方向上面，
15:24.820 --> 15:26.020
我们要注重四个点，
15:26.020 --> 15:28.395
一个就是精准的一个医疗的推进，
15:28.395 --> 15:29.770
远程医疗的一个普及，
15:29.870 --> 15:31.520
以及药物研发的加速，
15:31.520 --> 15:34.520
以还有就是数据安全和一个隐私保护。
15:39.465 --> 15:39.715
好的，
15:39.715 --> 15:42.114
那么就是总结一下我们今天的一个内容，
15:42.114 --> 15:50.815
就是我们一起去学习和了解了一下AI技术在我们的一个发生、发展以及后续的应用于医疗当中一个过程。
15:50.914 --> 15:54.215
那么其实就是随着随着时代的进步，
15:54.215 --> 15:56.164
其实AI技术不不可避免的，
15:56.164 --> 15:58.090
不管你是接受的态度或者不接受的态度，
15:58.090 --> 16:01.590
它都是慢慢就是融入到了我们的生活当中，
16:01.590 --> 16:03.840
以及我们的医疗的的诊断啊，
16:03.840 --> 16:07.015
包括一个患者初诊初筛的一个过程当中。
16:07.065 --> 16:09.614
那么就是后续我们也是要通过不。
16:09.703 --> 16:11.802
不断的和AI进行磨合和学习，
16:11.802 --> 16:15.802
来把AI就是更好的应用到我们的实际工作当中，
16:15.802 --> 16:16.353
谢谢。
