为什么对人工智能而言，医疗诊断是一种非常典型且适合的领域？
一、海量数据与模式识别的天然契合
人类医生，无论多有经验，其知识和处理能力终究是有限的。而现代医学产生了天文数字般的数据：
影像数据： X光片、CT扫描、MRI、病理切片等等，每一张图像都蕴含着丰富的像素信息。AI，尤其是深度学习中的卷积神经网络（CNN），在图像识别方面展现出了惊人的能力。它们能够学习到人眼难以察觉的细微纹理、病灶边缘的细微变化，甚至是在早期阶段就可能出现的异常模式。想想看，AI可以同时分析成千上万张影像，并且不感到疲劳，这在速度和广度上是医生无法比拟的。
电子病历（EHR）数据： 包括患者的病史、用药记录、过敏史、家族史、实验室检查结果、基因测序数据等等。这些数据以文本、数值、图表等多种形式存在。自然语言处理（NLP）技术能够解析这些文本信息，提取关键的临床事件和描述。AI通过分析这些结构化和非结构化数据，可以构建出患者的全面画像，预测疾病风险，或者识别出可能被遗漏的关联性。
基因组学和蛋白质组学数据： 这些“组学”数据极其庞大且复杂，蕴含着疾病的分子基础信息。AI算法能够在这个浩瀚的基因序列和蛋白质相互作用网络中发现与特定疾病相关的生物标记物或变异，为精准医疗和个性化治疗提供依据。
AI的优势在于其强大的模式识别能力。它不是靠死记硬背规则，而是通过大量数据“学习”疾病的特征和规律。这些规律可能非常微妙，甚至隐藏在多维度的数据之中，而AI能够从这些复杂的模式中提取出有用的信息，为诊断提供支持。
二、客观性与一致性的提升
诊断的客观性和一致性对于患者的治疗至关重要。然而，人类医生在诊断过程中难免会受到一些主观因素的影响：
经验和主观判断： 尽管经验是宝贵的，但不同医生的经验水平和对同一病症的理解可能存在差异，导致诊断上的个体化差异。
疲劳和情绪： 医生也是人，长时间工作、压力过大、情绪波动都可能影响其专注度和判断力，增加误诊的风险。
信息过载： 在处理海量信息时，即使是经验丰富的医生也可能因为信息过载而忽略某些细节。
AI则能够提供一个更加客观和一致的诊断过程。一旦模型训练完成，它就会按照既定的算法和标准来处理数据，不受疲劳、情绪或主观偏见的影响。这意味着，在理论上，同一份数据经过同一套AI模型分析，其结果应该是一致的。这有助于提高诊断的准确性和标准化水平。
三、早期发现与效率提升的潜力
许多疾病，尤其是癌症等，在早期发现和治疗时，预后效果会显著提高。AI在以下方面具有巨大潜力：
筛查的自动化和普及： AI可以被部署到大规模的疾病筛查项目中，例如影像筛查，能够快速、高效地识别出可疑病例，大大减轻医生的工作负担，并可能将筛查的覆盖范围扩展到更多人群。
辅助诊断的提速： 对于放射科医生而言，AI可以预先对影像进行初步筛查，标记出可疑区域，让医生能够更专注于重点区域的分析，从而节省大量时间。
罕见病诊断的突破： 对于一些极其罕见的疾病，很多医生一生可能都未曾遇到过，相关知识和经验也相对匮乏。AI可以通过分析全球范围内大量的罕见病病例数据，学习其独特的表现，为诊断提供线索。
AI的介入，可以看作是为医生提供了一个强大的“助手”，能够处理大量的重复性工作，并提供额外的洞察，从而提升整个医疗诊断的效率和准确性。
四、从症状到原因的深度关联分析
疾病的诊断不仅仅是识别表面症状，更重要的是找到其根本原因。AI能够：
多模态数据整合分析： 将影像、基因、病历、生理信号等多种来源的数据进行整合分析，发现它们之间的复杂关联，而这种关联可能超出人类的直观理解。例如，某种基因突变是否会通过特定的影像学特征在早期阶段就有所体现，AI可以通过学习来揭示这些深层联系。
风险预测与预警： 基于患者的各项数据，AI可以评估其罹患某种疾病的风险，甚至在症状出现之前就发出预警。这为疾病的预防和早期干预提供了宝贵的机会。
鉴别诊断的优化： 当患者出现多种相似的症状时，AI可以通过比对海量的相似病例数据，辅助医生进行更精确的鉴别诊断，排除干扰项，锁定真正的病因。
举个例子来说：
想象一下，一位患者可能患有早期糖尿病视网膜病变。一位经验丰富的眼科医生会仔细检查眼底照片，寻找微动脉瘤、出血点、渗出等迹象。但如果AI模型经过数百万张眼底照片的训练，它不仅能识别这些已知特征，还可能发现一些人眼难以察觉的微小血管改变或早期炎症反应的细微模式，这些模式在大量数据中被统计证明与疾病的进展高度相关。AI可以高亮显示这些区域，并给出评分，提醒医生进行更细致的检查，甚至是在疾病非常早期、医生尚未观察到明显病变时就发出预警。
当然，我们必须清楚，AI在医疗诊断中的作用是“辅助”而非“替代”。最终的诊断权和治疗决策仍然掌握在医生手中。但AI的出现，无疑为医疗诊断领域带来了革命性的力量，它将人类医生的智慧和经验与机器强大的数据处理和模式识别能力相结合，共同推动着医疗诊断向着更精准、更高效、更普惠的方向发展。
网友意见
人工智能其实大家已经不陌生，它不在是科幻电影中的片段，而是和我们生活的距离越拉越近，正影响和改变着我们的生活。在医疗领域，无论是在医学影像、辅助诊断、疾病预测，还是在健康管理、药物研发、慢性病管理以及疫情防控等诸多场景中， 利用AI，医学检测质量和效率远胜于人类，正在诸多场景中发挥着关键作用，
人工智能重要特征之一就是要处理和分析海量的大规模数据。人工智能应用在智慧医疗领域此前多数的做法是将数据都上传至云端进行推理和训练，这样会对云端造成巨大压力。
为分担中心云节点的压力，如今学术界和业界都将目光放在了边缘侧：边缘计算节点可以负责自己范围内的数据计算和存储工作，实时或更快速的处理数据分析。
为什么一定要用边？
边缘侧对应不同的应用，IT架构需要根据场景去做优化，AI的训练在云端，指令推送到边缘侧，优化后再处理。质检主要目的是代替人工，提高检出率。数据量大的情况下，无论是AI，还是其他场景，比如震动传感器，智能传感器，都要求在边缘侧做数据的及时处理和返回。所以边缘侧要求数据处理的及时性，实时性。比如扫描机查走私，对边缘侧处理是有实时的要求的。再比如智慧交通管理，V2X路边摄像头可以发现路口两辆车行驶轨迹相同，从而对两辆车发出预警，这些都需要实时性，都需要边缘计算。（if use this part, plz polish the wording）
那什么时候需要边缘计算，或者说，边缘的典型负载是什么？主要有以下：
1. 数据量大，数据传输成本高
2. 对时延要求高，到云上的时间太长，来不及处理
3. 对持久连接要求高: 如果边端wifi断开，掉电等不稳定
4. 数据安全性 privacy & security
5. Workload 调度要求
6. AI/AA要求的数据调用，调配
与此同时，云计算做大数据分析挖掘、数据共享，同时进行算法模型的训练和升级。这样利用云计算和边缘计算协同工作的架构，也就是常说的“云边协同”，是帮助人工智能在医疗数字化进程中更完美落地应用的一大步创新。
举个眼前的案例，疫苗的生产。
新冠以来，社会对疫苗的需求骤增。不过，可能很多人不清楚，在生产过程中，像疫苗这样的液体药物制剂，关乎生命健康，其生产、灌装等环节的品控都极为严苛。因为稍有不慎，出现了感染问题，那么注射疫苗不仅不会保护健康，还会带来风险。
正因为如此，疫苗生产过程中，不仅要尽可能的避免人的参与，努力实现自动化来管理，这样可以避免外源性污染，而更重要的是快速对疫苗中的可见异物进行检测。
而在现代化的制药企业，通常会采用自动化的灯检机设备，对药瓶进行可见异物的检测。
如上图所示，是疫苗的自动化流程中的检测，通过灯检来对疫苗制剂进行质量把控。
而更快更准的检测，也对灯检机设备的运动控制系统和视觉系统提出了更高的要求，简而言之，要“更快”，比如对于药瓶中可兼得异物检测，需要在几十毫秒内就完成。这意味着灯检机从旋瓶电机启动到摆臂到位、再到图像获取、实施机器视觉检测的全流程必须控制在毫秒级。这对于基于人工智能的机器视觉能力提出了挑战。
深圳市汇川技术股份有限公司的方案是这样的：在其智能灯检方案的凸显捕获阶段，让灯检机能够让摆臂在高速往复运行中，获得更长的同步区，并通过最小加速度的设计，来减小振动，从而让速度更稳定，为置于摆臂上的高清工业相机提供更长的拍摄窗口，有助于获得清晰的被检物图像，供视觉检测使用。
这一步就要依赖于先进的处理器平台了，比如汇川平台事实上是基于英特尔® 处理器和英特尔® 工业边缘控制平台，配合使用OpenVINO™ 工具套件的KINOVISION（麒麟）视觉处理平台，提供了高效的AI机器视觉能力。
这二者有机结合在一起，高质量的灯检机事实上是一个人工智能平台，一边捕获图像，一边快速处理图像。这样就可以在发现不合格疫苗的时候，及时的将其剔除，从而保证总体疫苗的质量。
事实上，这也对于疫苗的产能扩大具有重要意义。
要知道，在新冠疫情依然蔓延的今天，疫苗已经成为了应对新冠的重要技术手段。而面对不断出现的新病毒株，我们不仅仅是要研发新的疫苗，而且要尽快将其转化成为产品来供公众社会使用。
而作为疫苗生产线上必不可少的一步，质量把控是至关重要的，“云边协同”架构下的灯检机方案可以让疫苗生产的质量得到很好的保障。
当然，不只是疫苗，事实上许多药物生产上，这种技术也是重要保障。英特尔这样的知名科技公司也一直深耕于医疗行业和其他制造业，在人工智能的基础上，帮助企业加速部署更灵活、可持续的“云边协同”IT架构，满足场景化业务创新需求。同时，还提供了包括英特尔®至强®可扩展处理器、英特尔 OpenVINO™工具套件等在内的一系列软硬件产品组合，满足边云构建、扩展及转型需求。
相信在未来，从疫苗到药物的生产上，依托“云边协同”这样先进架构、以及有像英特尔这样专注最新最强科技发展的公司提供全面的产品+方案组合，人工智能都将会大显身手，帮助更好的把控生产质量，也为整个社会的医药卫生事业提供更强大的助力。
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