10、人工智能在医疗可视化中的应用

人工智能在医疗可视化中的应用

1. 人工智能概述

大数据分析和机器学习对现代生活的诸多关键领域产生了深远影响，从娱乐到医疗保健均是如此。像Netflix能识别人们喜欢观看的电影，Amazon能确定人们倾向购买的商品及来源，Google能知晓公众搜索的症状和情况。这些数据可用于详细的个人画像，对行为分析和引导具有重要价值，还能预测医疗数据趋势。

人们普遍认为，人工智能的不同应用能在医疗保健的各个领域带来重大发展，从诊断到治疗皆是如此。在分析医学图像、关联电子记录中的症状和生物标志物以进行疾病特征化和预测等工作中，人工智能算法的表现远超人类。

• 人工智能的定义 ：当设备具备学习和解决问题的理性功能时，就涉及到人工智能的概念。人工智能主要应用于计算机科学领域，用于构建执行需要人类智能的任务的系统。

• 机器学习与深度学习 ：1959年，Arthur Samuel提出了机器学习（ML）的概念。机器学习是人工智能的一个子类别，它使计算机系统在无需明确编程的情况下学习新数据。深度学习（DL）是机器学习中的一种强大技术，它是基于表示的学习方法，有多个层次的表示，旨在利用原始数据进行分类或识别任务。机器学习通过算法模拟生物神经网络的架构，形成人工神经网络（ANNs），其主要包括输入层、输出层和隐藏层。输入层接收数据，输出层产生处理结果，隐藏层提取数据中的模式。深度学习方法可提升传统人工神经网络的性能。

  传统机器学习与深度学习的区别如下表所示：
  | 类型 | 隐藏层数量 | 特征提取 | 计算资源需求 |
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