人工智能在医学上应用有哪些( 二 )
该方法首次在没有使用人类任何先前假设的情况下，短短几天内从超过1亿个分子的库中筛选出强大的新型抗生素。
其中一种抗生素可杀死多种世界上最麻烦的致病细菌，包括结核病和被认为无法治愈的菌株。
宾夕法尼亚州匹兹堡大学的计算生物学家雅各布·杜兰特（Jacob Durrant）认为，这一研究非常出色，研究小组不仅确定了候选基因，而且在动物实验中验证了很有前景的分子。
此外，这个方法还可用于治疗癌症、神经衰退性疾病等其他类型的药物。如果类似AI研究方法能应用于抗病毒药物的研发，想必意义将更大。
其实，人工智能在医学教育的应用不至于此，如果细分在医学教育中的应用，还有以下四个方面足以让人叹为观止：
1、人工智能程序 “Watson” 【人工智能在医学上应用有哪些】 沃森(Watson是一个集高级自然语言处理、讯息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用。
2016年 8月中旬，日本东京大学利用沃森诊断一名患有60岁患有白血病的女性，只用了10分钟为其提供个性化诊疗方案，而在几个月前，患者曾被其他医院误诊。
为了帮助医生治疗病人，一旦医生对描述症状和其他相关因素的系统提出质疑，沃森首先会 分析输人以识别最重要的信息片段，然后挖掘病人的数据，找到与病人的医疗和遗传病史相关的事实，然后检查可用的文献数据来源来构建假设，最终给出一个个性化的推荐诊断列表。
对于沃森来说，它可以在几秒钟内阅读数百万的文字 ，收罗世界上最先进的医疗大数据信息，学习海量知识，并用人类语言回答问题，代替医学生搜索各种可能，辅助他们完成诊断 ，提升诊疗准确性 。
2017年初，沃森正式进人中国医疗市场，通过培养医学生对智能工具的使用，能够从根本上缓解当前我国医护人才紧缺的现状 。
2、虚拟病人学习系统 DxRClinician是利用人工智能技术，专门针对教学型医院、医学类院校及住院医师的网络虚拟患者系统 。
软件采集了数百个真实的患者资料，医学生通过虚拟问诊、模拟查体和辅助检查，做出拟诊 ，进而诊断并设计治疗方案。
对于教师来说，DxRClinician可以作为一套有用的分析工具，帮助教师通过评值成果了解学生的行为表现并调整课程 ；
对于学生来说，可以快速培养临床问题的解决能力。通过和症例互动学生能够学习很多重要 的疾病诊断知识 。
与DxRClinician功能相似的这类计算机软件被 称为智能辅导系(IntelligentTutorSystems)，它可以在解决问题的过程中跟踪学习者的“心理步骤”，以诊断错误的概念，并估计学习者对该领域的理解。
智能辅导系统还可以为学习者提供及时的指导、反馈和解释，并能促进学习者的学习行为 ，如自我调节、自我监控和自我解释。
3、增强型众包辅导平台—— Brainly 当医学生在课堂上遇到困难时，传统的方式是求助于同学。
近年来，得益于互联网的出现，医学生可以从千里之外的同学那里得到帮助，但是由于医学学科专业性强的特征，同学能给予的帮助有限。
随着科技进步，在人工智能和机器学习的帮助下，寻找远程帮助变得更加容易 。
Brainly使用了一个超过 1000人的团队帮助审查和验证注册用户在平台上的问题和答案。
现在，Brainly正在使用机器学习算法自动过滤垃圾邮件和低质量内容，帮助平台维护团队专注于为学生提供高质量的服务 。
同时，Brainly利用人工智能算法实现平台个性化学习功能，即根据用户需要帮助的领域 ，向用户推荐相关领域的好友。
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