在未来， “沃森”将成为全世界最出色的诊断医生，拯救我们的生命( 二 ) 人工智能不仅能够提升我们的

基于医疗图谱的人工智能应用正在对医疗行业进行重塑，通过对电子病历、医疗影像、病理生理学等数据整合，可以分析和预测人体的健康状态，并获取准确的处方信息，帮助医生做出迅速有效的判断。
Enlitic公司通过一个基于云技术的分析平台，他们将一些看似不相关的数据集中起来，帮助医疗组织分析出一些有见解的信息。 Enlitic通过研究、整合、建模、分析以及可视化等功能转换数据。帮助医疗提供商与用户交互，并用完全不同的方式营销他们的服务。数据可能包括X射线、核磁共振、CT扫描、三维医疗等影像。 Enlitic软件可以插入到医疗机构已经在使用的系统当中，从而分享或查看医疗图像。医生可以标注图像，然后单击以找到其他类似的数据元素，来诊断病情。

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IBM以10亿美元收购了医学公司MergeHealthcare ，这样IBM研发的人工智能计算机系统Watson就可以从MergeHealthcare的医学影像管理平台获得了数据和图像，运用其图像分析和认知能力进行医学图像的处理和加工，从而提高医疗保健质量和效率，并帮助医生做出更好的护理病人的决策。
IBM的Watson健康云计划是基于云数据共享中心，整合Explorys和Phytel功能， Explorys是世界上最大的医疗保健数据库之一，包含了我们去医院所要经历的各种复杂的财务、运营以及医疗记录源系统信息。 Phytel可以从医疗服务提供者获得目前的电子医疗记录技术，减少患者再次住院，并实现自动化。
像我们现在所看到的大多数已被应用到医疗健康领域的人工智能系统，它们几乎都依赖于大型数据库，这些人工智能系统会通过各种复杂的统计模型和机器学习技术，从其所收集到的海量数据中，自动提炼出各种重要信息。
那些已投入使用的医疗数据信息源(仍处在不断增长当中)——包括电子病历(EHRs)、临床和医保数据库、从各类消费电子产品和App上传来的健康数据——目前已经被大量地应用到人工智能系统的实践，这些人工智能系统具有极大的能改善社会医保水平的潜力。无论是临床诊断、病人护理，还是施药;无论是药品生产、组织管理，还是医保信息交互，这些AI系统都为医疗从业者的工作起到了极大的助力。返回搜狐，查看更多
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