对人工智能的认识作文1000字
作文吧>对人工智能的认识作文1000字对人工智能的认识时间：2020-07-1015:12:43|投稿作者：西河时代不断发展，越来越多的信息和工作量需要处理，也促使人工智能成为了大势所趋。人工智能的出现最根本的原因就是人类的需求，它不断地被应用在各大领域。
人们也是不断的思考与表达对人工智能的期望。这里不得不提一些大火的科技影片。《终结者》《星际迷航》《机械公敌》等影片中有人类对人工智能的设想。比如《机械公敌》中人工智能机器人被塑造成了一种会威胁人类的危险物。公元2035年的机器人具备了自我进化能力并有了自我感知，随之而来的必然是一场制造者和被制造者之间的战争。而在现实生活中，人工智能不仅仅是机器人形式存在，更多会被应用于人类生活质量的提高及工作环境的改善。
AI是人工智能的英文简称，越来越多产品推出A工特色”。手机在当今已经变得越来越“智能”，拍照可以AI识别”，讲话可以“AI识别“等；家中的电视，者箱都已可以“听懂”人类的指令；汽车变成无人驾驶”让人们心生好奇与疑惑；动画片的形象越来越生动。这一项项应用案例都体现了人工智能的目的：让机器有人的智能。人类自衣食任行等基本生活方式丰富化发展。
人工智能对生活的影响是显而易见的。逐渐代替行业工作者的工作，尤其是工厂流水线职位等，如物流行业的快递机器人。物流快递的工作量在信息化时代直线上升，无疑要增加选购人员，可机器人与云仓库的有机结合，大大减少了对工人的需求而且提高了工作效率，快递机器人可24小时工作。与网络购物相关联的便是网络支付安全。网络中账号都有自己的密码数字容码是最容易破解的，而人工智能领域图家识作文吧Www.ZuoWen8.coM别和算加视觉等技术，提供了面识别、指纹识别，虹膜识别等保密方式，使人们生活中的密秘、隐私。以及人身财产安全能够得到更多的保障。还有一方面的变化是我们学生可以切身体验到的——提高了学习和工作生活效率。过去，学生需要用笔记本手写一个个重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用云课堂APP，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而且教师也能接在软件上签到，更有效拳的监督学生的出勤和听课效率等。
人工智能的到来，不可否认为人类的生产生活带来了巨大的便利，可说到底人工智能也不是人类，不能像人类一样，人类会有工作出错的时候，人工智能也不例坏外，一旦某些程序出现差错，可能造成的后果不堪设想。比如knightscope制途的一款商场保安机器人在购物中心懂到并打伤一个男孩；美国一名女子被自动驾驶的汽车撞伤后不治身亡……由此可见，人工智能的存在有一定的风险，某些方面有时候是不能完全替代人类准确执行。而且也正因机器人为人类工作，某些岗位完全被代替，导致了许多人失业，社会的不安定因素也被放大。
正确认识人工智能的好处有许多，可以推动科技的发展，更高效率的工作，更便利的生活。但错误的认识，也是有许多的不处如阻碍科技的发展，智能产物将受到打击，人类在关于这方面的发展可能停滞不前。人工智能决今不断进入与改变人们的生活，或许“日久见机心”，在人工智能彻底暴露出严重至不可挽回的问题时，我们要做的就只有不断完善功能，让其更好地为人类做贡献发挥出它相身的作用，让人工智能永远利大于弊。
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人工智能技术的展望
人工智能技术的展望时间：2023-04-1810:33:32
[提要]人工智能(AI)是研究模拟、延伸和扩展人类智能的一门新的技术科学。随着数据储存、图像处理、模式识别和机器学习等技术的进步,AI技术在泌尿系结石的诊治方面应用广泛。基于AI的应用,可以使医务工作者的诊断更为精准,治疗更加个体化。然而,目前AI在临床应用中仍有一些不足之处需要进一步解决。本文就AI技术在泌尿系结石疾病诊疗中的应用及前景进行综述,并进一步探讨其局限性与未来的发展趋势。
[关键词]人工智能;泌尿系结石;结石成分分析;体外冲击波碎石;经皮肾镜取石术
随着经济和科技的进步,各种新技术和新设备的不断涌现,使得泌尿外科从诊断到治疗均发生了革命性的变化。近年来,数据储存、图像处理、模式识别和机器学习等技术的巨大进步,人工智能(ar-tificialintelligence,AI)在泌尿系结石的诊疗方面广泛应用[1]。AI的定义是指机器模仿人类认知和执行人类任务的计算能力[2]。AI技术在医学领域的快速发展和应用,使临床诊疗过程变得更加高效和精准,主要包括辅助诊断、结局预测、相关风险因素评估等。机器学习(machinelearning,ML)是AI的一个分支,它在临床研究中应用最多,包括深度学习(deeplearning,DL)、人工神经网络(artificialneuralnetworks,ANN)、自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)和计算机视觉等技术,可有助于疾病的诊断和预测治疗结果等[3]。AI从医学研究、临床决策等方面推动了诊疗模式的转变,促使疾病的监测、预防、诊断、治疗、随访等发生了巨大的变革[4-5]。在过去的20年中,泌尿系结石的诊疗和管理也逐步改变。随着AI的应用,可以对结石成分、结石清除率、手术效果和并发症进行预测,并且有很高的准确率(表1)。本文就AI技术在泌尿系结石诊疗中的应用作一综述,并进一步探讨其存在的问题和未来发展方向。
1、AI技术在泌尿系结石诊断中的应用
1.1AI技术在输尿管结石诊断中的应用
输尿管结石是泌尿外科常见的疾病之一[6],随着影像设备的不断升级,输尿管结石的诊断水平逐步升高,但仍有一定的误诊与漏诊。近年来研究显示,AI技术的应用有助于提高输尿管结石诊断的正确率和效率,一些相关的AI模型取得了不错的效果2018年Langkvist等[7]基于CT的薄层图像,使用深度学习卷积神经网络(deeplearningconvolutionalneuralnetwork,DCNN)来区分输尿管结石和静脉石,测试灵敏度为100%,每例患者的平均假阳性率为2.68%。2020年Jendenber等[8]根据非对比CT,开发了一个卷积网络(convo-lutionalnetworks,CNN)模型来区分输尿管远端结石和静脉结石,并将这些结果与7名放射科专家的报道进行了比较,CNN模型的准确率高达92%,而放射科医生为86%。Parakh等[9]研究了CNN模型的诊断性能,使用9种不同的变异模型,实现了超过90%的准确率。总的来说,通过AI技术的应用可以进一步提高诊断的正确率和工作效率,同时选择适合患者的治疗方式。
1.2AI技术在肾结石诊断中的应用
肾结石是泌尿系疾病中的常见疾病,其发病率和复发率逐年上升[10]。研究人员将AI技术应用于肾结石的诊断取得了良好的效果。2019年DePerro等[11]基于低剂量CT开发了一个ML模型来区分肾结石和静脉结石,该模型的准确率为85.1%。Selvarani等[12]使用元启发式支持向量算法来诊断肾结石,训练中准确率可达98.8%。2020年Nithya等[13]开发了一种ANN模型用于肾结石诊断,该模型主要利用分类算法将图像分为异常图像和正常图像,然后对异常图像进行深度分割,模型精度达到了99.6%。AI模型的应用可以极大地提高医务工作的效率,更好地服务患者。
2、AI技术在泌尿系结石治疗中的应用
2.1AI技术在体外冲击波碎石术中的应用
体外冲击波碎石术(extracorporealshockwavelithotripsy,ESWL)在过去的30年中一直是治疗泌尿系结石的主要方法之一,ESWL具有创伤小且无需麻醉的优点,在临床上广泛应用[14]。目前将AI技术与ESWL相结合,可以预测结石清除因素,调整治疗参数,来提高结石清除率并且减少并发症。2003年Poulaki等[15]使用ANN模型来预测ESWL的碎石成功率,准确率达到92%。同时通过该模型发现与结石清除率相关的风险因素,例如体重指数(BMI)、骨盆高度和石头大小等。2017年Hand等[16]利用多光谱神经网络(multi-spectralneuralnetwork,MSNN)模型来量化ESWL术后肾出血的风险,该模型具有较高的精度(79%)。2019年Singla等[17]开发了一种计算机视觉算法来提高ESWL治疗中的结石中靶率,提高碎石效率。Seltzer等[18]应用DL技术开发了一种预测算法,结石清除的预测准确率为88%,预测并发症的准确率为77%。通过AI的应用,可以进一步提高患者的碎石成功率并且降低术后并发症的发生率,更加精准地为患者提供治疗,促进医患关系。
2.2AI技术在经皮肾镜取石术中的应用
近几年由于饮食习惯的改变导致肾结石的临床发病率呈逐年上升趋势[19]。传统开放手术创伤大,恢复期长,手术中容易造成大出血,增加患者风险。随着医学技术的进步,经皮肾镜取石术(per-cutaneousnephrolithotomy,PCNL)逐渐完善,并在临床上得到广泛应用。目前研究将AI技术应用于PCNL,进行相关的结局预测和手术指导,为患者提供更好的治疗。2019年Shabaniyan等[20]利用ML技术开发了一个决策支持系统(decisionsupportsystem,DSS)来预测肾结石手术治疗的结果,该模型对治疗效果,是否需要置入支架,术后是否需要输血有很高的预测率。Taguchi等[21]开发了一个AI驱动的机器人辅助透视(AI-drivenrobot-assistedfluoroscopy-guided,RAG)穿刺引导模型,该模型使用X射线自动定位系统,并且临床试验中单次穿刺成功率高。2020年Aminsharif等[22]开发了一种神经网络算法来预测PCNL的结果,该算法的灵敏度和精度范围均为81%~98.2%。通过AI的辅助,可以在术前对患者进行全面的评估,提高手术成功率,增强医患之间的信任程度,提高医疗质量。
3、AI技术在结石成分预测中的应用
结石成分分析是明确结石性质的“金标准”,对结石患者的预防与饮食指导具有重要意义。目前研究表明可以运用AI技术进行结石成分预测并且具有较高的准确率。2016年Kreigshauser等[23]基于ML模型和CT图像设计的算法,在预测结石是否含有尿酸达到了100%的准确性。2018年Ka-zem等[24]收集患者尿酸、血清钙水平、高血压和糖尿病病史等信息建立一个集成学习模型。通过该模型可以预测结石成分和预防复发,模型的准确率高达97.1%。2019年Bejan等[25]开发了一种自然语言处理(NLP)算法,该系统对除尿酸外的所有结石类型的阳性预测值大于90%。2020年Hokamp等[26]基于双能CT图像,根据石头和体素计算,来预测肾结石的主要结石成分,该模型对结石关键成分的预测准确率接近90%。结合临床信息建立相应的AI模型,可以在非侵入的状态下进行结石成分预测,为结石患者的长期管理提供重要的信息。
4、总结与展望
AI已被应用于泌尿系结石的很多领域,包括诊断、预测治疗适宜性和成功率等。但是,它仍然是一个以研究为基础的工具,并没有在临床实践中普遍应用。这可能是由于患者群体的多样性使其开发难度与成本大大增高。目前的研究结果多基于单中心研究,存在研究数据较少的缺陷。然而,AI具有非常大的潜力,未来的人工智能研究将不仅仅局限于结石领域,更应该全面地与临床相结合,争取在肿瘤等其他亚专科有一定的突破。同样未来的研究重点还应该更多地关注患者的生活质量和治疗成本,并设计出更为简捷和经济的通用算法,使得AI技术更好地服务于广大患者。
参考文献
[1]秦锋,袁久洪.人工智能在泌尿疾病诊断中的应用现状与趋势[J].生物医学工程学杂志,2020,37(2):230-235.
作者:李云鹏吕建林单位:临床泌尿外科