各位网友好，小编关注的话题，就是关于德语人工智能的问题，为大家整理了2个问题德语人工智能的解答内容来自网络整理。

在医学中如何应用人工智能

一项最新研究表明，在自闭症当中，基因之间发生的自发突变拥有与固有基因相等的重要作用。

这项研究被发表在5月27日的《自然——遗传学》当中，这也是全球第一项研究这些“非编码”突变对自闭症患者全基因组影响的研究。

过去三年当中，众多团队都在对自闭症患者DNA的基因内部以及不同基因之间关系进行测序。然而，对基因之间数十万种突变进行分类则几乎是一项不可能完成的任务，特别是考虑到研究人员对这些基因片段本身就知之甚少。

此次新研究通过利用机器学习方法克服了这一挑战。研究人员创建了一种算法，能够预测特定的非编码突变是否会产生某种基因表达。其根据每次突变的可能性为每个突变分配一个评分，用以表示其有害性程度。

论文联合作者、新泽西州普林斯顿大学综合基因组学教授Olga Troyanskaya表示，“其中采取的独特方法在于，我们不仅仅是在计算突变，同时也利用基于深度学习的框架研究突变的影响。事实证明，基因突变也有重要与不重要之分，而且引发的效果也不尽相同。”

专家们表示，这项研究的优势在于其能够观察整个基因组中的自发性突变。

并未参与此项研究的芝加哥大学遗传学助理教授Xin He表示，此前对非编码突变的分析工作主要集中在特定区域，且通常是那些与基因最好为接近的区域。

他指出，“在本次研究中，面向的则是全基因组，我们可以看到一个明确的区别性信号。这也代表着一种令人印象深刻的结果。”

约束性条件：

Troyanskaya的团队和她的同事们分析了来自1790个家庭的7097个全基因组，这些家庭都有一个孩子患有自闭症，但同时父母以及至少一个兄弟姐妹则未罹患自闭症。他们在自闭症儿童当中发现了成千上万种自发性突变，但这些突变基本也出现在了未患自闭症的兄弟姐妹当中。他们创建的算法预测了突变破坏控制基因表达的基因组区域的可能性。

在此之后，该研究小组搜索了人类基因突变数据库，检查是否存在任何与医学状况有关的突变，或者其是否同样出现在对照组当中。他们汇总全部相关信息，以便为每一种突变生成影响评分。

研究人员发现，自闭症儿童的非编码突变平均影响评分确实高于未患疾病的兄弟姐妹。

总体而言，此项分析表明，这种突变导致4.3%的患儿罹患自闭症;相比之下，基因之内的有害突变则占比5.4%。

该小组还评估了突变对于信使RNA(mRNA)的影响。集合RNA属于基因与蛋白质之间的中介。他们发现，在自闭症儿童当中，破坏mRNA的突变比影响DNA的突变具有更大的实际影响。

并未参与此项研究的华盛顿州立大学斯波坎生物医学院医学科学助理教授Lucia Peixoto表示，“这是一项值得跟进的有趣事实。我认为很多研究人员并未把RNA处理视为自闭症的一大重要因素。”

研究人员发现，最接近自闭症儿童高影响非编码突变的基因往往具有直接影响脑组织的表达。

并未参与此项研究的英国牛津生物科学企业Genomics公司首席科学官Jeffrey Barrett表示，“很高兴看到有诸多证据支持这一观点，即通过影响正在发育的大脑当中的非编码调控元素，确实有望解决自闭症以及其它神经发育障碍类疾病。”

邻近基因也倾向于参与自闭症中的病变过程，例如神经元信号传导或基因调控。这一途径与编码基因突变造成的破坏完全相同。

该小组还评估了高影响突变对培养细胞中基因表达的影响。他们发现，在大多数情况下，突变似乎都改变了基因的实际表达。

这一名为DeepSEA的算法目前已可在线获取。Troyanskaya及其同事正在将他们发现的方法应用于患有其他疾病的个体全基因组研究，包括先天性心脏病。

对于该问题，经济观察报记者温淑萍认为：互联网医疗是通过互联网改变医疗运作模式，以模式创新为主要形式，仅对供需匹配的过程进行优化。除BAT外还有数十家AI医疗细分企业投入到研发与实践中，企业们的切入点主要是诊疗服务、咨询服务、信息服务，但是都没有真正触及医疗诊断的核心问题，比如怎么提高诊断效率，提高诊断的准确性。

最早投身AI医疗的是IBM，并且已取得了临床实践的经验。 “沃森肿瘤”是根据沃森系统的询问、确认步骤、各种输入的参数给予多种治疗方案，第一位是绿色，即推荐首选的；橘黄色是供参考方案，相对于绿色治疗方案，资料效果和副作用都会提高；粉色为不推荐，即对患者健康不利，并发症和副作用大幅提升。沃森肿瘤提供治疗方案的时间短、信息广、案例多，在优先推荐的同步放化疗方案中还列示了疗程、最高的生存率、不良药物反及发生概率，包括药物禁忌症和具体用药剂量等。沃森肿瘤通过发挥在逻辑、推理、认知方法的优势，帮助医生提高诊疗水平，成为医生伙伴。

除了IBM沃森这个案例外，BAT也加速医疗AI布局。2016年，腾讯投资碳云智能并成立人工智能实验室；2017年，腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断；2017年7月，阿里发布“Doctor　You”AI系统，主攻方向是医学影像诊断领域。

除此之外，一些细分领域的AI医疗企业在BAT加码AI医疗之前就已经深耕多年，如云知声、科大讯飞、惠医惠影等，例如云知声侧重语音、音像领域，同时擅长门诊、手术、影像多场景电子病例采集；科大讯飞语音平台逐渐切入医门诊语音电子病例采集方面。

用处多了，比如：普通症状诊断，身体健康状况监测与评估，急救，辅助手术。还能在医学的教学方面发挥重要作用，缩短医学生学习的时间，同时保证学习质量；对医学知识全面综合的记录，可以辅助每个医生成为全科医生。最终不会再有医生这个职业，因为人人都可以是医生。

首先感谢邀请我回答这个问题！

对于医学中的应用，先来罗列几个最知名的例子吧！文中有很多是医疗机器人，但是机器人的软件和控制部分用到了大量的人工智能。我们把具体应用人工智能的地方加了横线，方便大家重点关注。

诊断机器人中大量用到人工智能：

IBM Watson新角色：人工智能版“豪斯医生”

德国马尔堡（Marburg）大学医院“未确诊与罕见疾病中心”（德语称做ZusE）的医生们将开始使用IBM Watson来加速他们的诊断。如今医生们使用同行审阅的罕见疾病文献来训练它，以期帮助他们发现那些不同寻常的疾病。

医疗机器人也要到大量的人工智能。

达芬奇手术系统、

达芬奇外科手术系统是一种高级机器人平台，其设计的理念是通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术。达芬奇机器人由三部分组成：外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。其中手臂稳定系统用到了机器学习进行辅助人工操作，保证手臂稳定！

ZEUS 机器人手术系、

宙斯机器人手术系统 （ ZEUS Robotic Surgical System ） 2001年10月，FDA许可宙斯系统可在腹腔镜检查和胸腔镜检查手术中帮助控制钝的解剖器、牵引器、握器（graspers）和稳定器。对于ZEUS的稳定器，和视觉辅助系统也用到了大量的人工智能协助！同达芬奇类似

医疗机器人目前应用人工智能主要是2方面。

一是视觉限制（visual constrained ）。比如，通过给机器人做视觉上的限制，让机器明白，患者身体的某一区域是绝对不能动的。 而视觉控制中对人体部位的识别用到了大量的深度学习人体图像，来判断区域，并作出不能动的辅助决策！

二是共享控制（Shared-control robotic systems）， 指的是一台手术里，有一部分是人工主导的，一部分是机器主导的。这些视觉系统都用到了大量的基于***识别的图像识别和机器学习。

以上是人工智能应用在手术机器人的一个概述，另外大量的基于图像识别和图像分类器的人工智能应用到

基于医疗图像的协助诊断。

上面这个图像就是本社群的是一个实际案例，通过人体的热呈像,大数据学习后，帮忙诊断疾病。

10月13日，在以云计算技术开发闻名的“云栖大会”上，首次开辟了“智慧医疗”分论坛。当天，阿里健康分别与浙江大学医学院附属第一医院、第二医院，上海交通大学医学院附属新华医院签约，分别合作开发人工智能医生助手；研制可以让医护人员练手的“虚拟病人”；利用大数据、云平台、全流程移动支付等，打造“智慧医院”。

综上所述：人工智能在医学中核心的应用，主要有2大块

1.主要是根据以往诊断案例进行大量学习，进而在大量的化验结果和图像数据的前提下，辅助人工进行判断病情。

2.对于医学机器人，人工智能通过人体图片的判断和学习，辅助人工操作机器人手速，防止进入或者操作错误部位。同时对机械臂的稳定和预期动作也做出判断，帮助人来稳定操作医学机器人。

我们专注人工智能社群，以及最简人工智能案例!喜欢的朋友可以关注我们！

这个问题范围太大了，不好回答，我是一个医疗领域工作10年，目前在人工智能医疗领域创业的初创者，简单的尝试回复下你的这个问题

在医学中如何应用人工智能？目前发展比较好的有影像，手术，诊断，医疗服务等，支撑基本来源于架构师的设计，大数据，算法逻辑等，当然还有一些如阿里等公司建立医疗平台的智能研究，，你可以了解一下目前bat他们都在做什么，另外平台类的远程医疗，app，ibm的沃森系统，也可以参考。

其本质个人认为都是在尝试解决患者就医过程中的时间，距离，专家诊疗方案的权威性方面，但也看到目前大家都在处于研发完善中，市场应用还没有完善，预计2年内会是一个爆发期，所以现在讨论如何应用为时过早，同时人工智能医疗的生态也没有建立完善，建议你可以长期关注，或者找一些从事相关领域的朋友，了解一些他们遇到的问题和看到的机会有哪些，这样更有针对性，对你可能也更有价值！

平昌冬奥会体现了怎样的科技水平

无人机在场馆上空巡视。机器人为游客指路，提供饮水。虚拟现实技术让你身临其境，沿着滑道一路猛冲。

欢迎来到2018年平昌冬奥会，在这里，新兴技术无处不在。韩国正利用奥运会这一盛事来突出自己在无线互联领域的领先地位——韩国是世界上首个大规模部署5G网络的国家。5G网络是新一代的蜂窝网络，预计将从2020年起在全球范围内推行。

在平昌的“信息和通信技术体验中心”（ICT Experience Center），游客可以亲身体验5G网络。该展览中心展示了5类信息和通信技术：5G、物联网、人工智能、虚拟现实和超高清电视。5G技术可以实时传输高分辨率海量数据，展览着重突出的正是5G网络将为其他领域带来哪些可能。

平昌奥运会的5G网络设备

展览中心的二楼是5G区，5G的实现得益于英特尔、爱立信、三星电子以及韩国电信和韩国政府的共同努力。我在我的三星Galaxy智能手机上试用了5G连接，用手机控制了展区小水箱里的机器鱼。这个游戏并没有什么实际的用处，但网速之快给游客留下了深刻的印象。

居住在首尔的Hyuncheol Kim今年37岁，来平昌观看冬季两项，他表示：“***文件，发送***，接收***都迅速且流畅。我不知道5G是什么意思，也不知道这样的无线技术是如何实现的，但我知道这种实时传输真的提升了我对奥运会的体验。”

在信息和通信技术体验中心的另一个角落，一台人工智能机器人已经就绪，随时可以回答大家的问题。机器人腹部安装有一块类似平板电脑的大块显示屏，只需按下显示屏上的“机器翻译”按钮就可以启动。机器人名叫FURO（Future Robot，未来机器人），是由同名机器人公司研发的。FURO可以把韩语翻译成包括英语、汉语、日语、法语、俄语、德语在内的29种语言，同时也可以把29种语言翻译成韩语。该机器人使用了一款基于人工智能的应用Genie Talk，人们也可以免费***该应用到智能手机上。

这台机器人外形酷似奥运会的吉祥物，可以在韩语和其他语言之间进行翻译。

我通过测试发现，这台机器人的英语水平还是够用的，虽然有一点韩国口音，整体还是美式发音。当被要求说出奥运会官方吉祥物时，FURO对答如流，说出了分别代表奥运会和残奥会的吉祥物白虎和黑熊的名称：“Soohorang和Bandabi”。韩国软件制造商Hancom与一家政府出资的研究机构联合开发了该应用，Hancom公司称这款应用知道27万个韩语词汇和6.5万个英语单词，还可以区分口语和书面语。（用户可以通过手机上传文本照片，应用可通过机器翻译进行文本解析。）

走出体验中心，你可以在韩国现代45座的自动驾驶公交车上使用5G，该公交车往返于溜冰场、滑雪场和奥运村之间，运送游客。尽管外观上与传统的公交车并无不同，出于安全考虑，车上也有司机，但在这5英里的环线路程中，公交车却是使用软件和传感器进行导航的。车上没有导游，每当公交车经过某个场馆，安装在车内的透明显示屏——同时也是车窗——就会显示关于该场馆的关键信息，所有的信息都通过5G网络传输。多媒体显示器让整个过程充满了未来感，但除此之外其他都与普通公交车无异。

奥林匹克公园的游客可以使用VR眼镜体验驾着俯式冰橇或者单板从山顶滑下的感觉。

尽管此次奥运会的科技展示并没有提出特定的目标，也并不都依赖于5G技术，但这些尝试有望帮助各大公司在几年之内将技术普及到大众。韩国电信2018年奥运会业务小组的经理Seungsun Park向《麻省理工科技评论》表示：“平昌奥运会是测试5G网络可用性和可靠性的绝佳机会。我预计到2020年东京夏季奥运会的部分赛事甚至可以通过5G网络实现虚拟现实现场直播。”

*本答案来自《麻省理工科技评论》中英文APP

到此，大家对德语人工智能的解答时否满意，希望德语人工智能的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。