编程在医疗领域的应用案例

以下是一些编程在医疗领域的应用案例： 1. 阿尔茨海默症 APP：14 岁华裔少女杨君熙（Emma Yang）开发了名为“永恒”的 APP。这款 APP 利用人工智能和面部识别技术，帮助阿尔茨海默症患者浏览朋友和家人的照片，并通过面部识别告知患者照片中人物与自己的关系，还具有记录当日重要事项、家庭成员快速呼叫以及显示患者个人信息等功能。 2. 医疗急救中的人工智能系统：计算机科学家马特·迈特（Matt Might）为拯救患有罕见遗传性疾病的儿子巴迪（Buddy），编写代码创建了人工智能系统 mediKanren。该系统拥有大量生物医学数据，马特输入儿子的症状后，系统根据症状数量进行分类并提供匹配结果，为医生诊断和治疗提供了重要信息和依据。马特还通过相关算法为儿子找到了新的治疗方案。 3. 机器人辅助下搭桥手术：在吉林省首例机器人辅助下搭桥手术中，通过编程指令让先进的手术机器人精确执行医生的操作。手术前，医生利用计算机辅助设计软件进行手术方案设计，再将方案转化为机器人可理解和执行的指令输入其控制系统，使手术过程更加精确、安全，提高了手术的成功率。 4. MR 混合现实医疗技术：黑龙江蓝智科技有限公司董事长谢锋推出的 MR 混合现实系统，可将病人的 CT 等数据形成三维模型，通过眼镜全息显示到真实世界。该技术能有效辅助医生手术精准进行，未来还可应用于远程会诊病例指导、术前指导等诸多场景，实现精准医疗。 5. 智能药物研发：美国硅谷公司 Atomwise 通过 IBM 超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出大量药物研发的候选化合物。例如在 2015 年，Atomwise 基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。美国 Berg 生物医药公司则通过其开发的 Interrogative Biology 人工智能平台，研究人体健康组织、探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。 6. 智能影像识别：将人工智能技术应用于医学影像的诊断，包括图像识别（分析影像获取有意义信息）和深度学习（通过大量影像数据和诊断数据训练神经元网络。