虚拟人体在医疗上应用,虚拟现实在医疗健康领域的应用有哪些

1、VR虚拟现实在医疗行业的应用会有哪些

   R在医疗领域有很多实际应用，无疑R将给这个领域带来革命性的变化。R的一种应用是基于CAT扫描和超声诊断图像，建立患者特定部位的3D模型。模型是可交互的，这让外科医生得以判断最安全的手术方案，也能让他们事先演练比较难的操作步骤。

R在医疗领域还应用于中风患者和脑损伤患者的复健训练，通过沉浸式训练项目帮助患者重建运动和认知功能，其费用远低于物理疗法。同时有证据表明R在精神康复方面也颇有前景，在治疗慢性应激、创伤后应激障碍（PTSD），焦虑症及恐惧症方面有辅助作用。根据美国心理学杂志年的一样研究表明，R暴露疗法能够有效缓解创伤后应激障碍（PTSD）的症状。

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2、人工智能在医疗领域能干啥

   人工智能用来提高健康医疗的效率和自动化程度。人工智能技术的发展在过去备受质疑，然后如今我们发现大数据技术正在推进人工智能的进程，在医疗健康领域也是如此。

分析患者行为，制定个性化肿瘤治疗方案

例如，两位乳腺癌患者可能会得到相同的治疗方案，但其实两者的身体情况可能完全不同。

其中一个可能是马拉松长跑者，另外一个是喜欢安静的读书的人；一个可能是吸烟者，另一个也许是个注重养生的人；一个可能都。这样的情况在我们身边是常见的。

所以考虑到方方面面的不同，这两位患者需要两种不同的治疗方案。

而对于科学家和医生来说，难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。

于是许多研究者想方设法利用人工智能的方式来跨越这个难度。

比如，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学的科学家，正在用人工智能从电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录，甚至是可穿戴设备的数据中挑选出有用信息，为特殊疾病和特殊人群设立医疗保健方案。

研究者们利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染病，并寻找致命性疾病的治疗方法。

“现在遇到的最大问题就是，系统并不智能。” 卡耐基梅隆大学机器学习系的教授Eric Xing说道。“存储在系统中的数据基本上是死数据，而机器学习和人工智能可以把有用的信息从海量数据中分离出来。你可以这样理解，就像是有一个人工的大脑在代替一个‘死’的存储系统在工作。”

他表示，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学正在与匹兹堡大学医学中心合作一个“匹兹堡健康数据联盟”的项目。医疗中心在接下来的万美用于这项研究。

科学家正在用从医疗中心获得的健康数据（剔除了患者身份信息），来研究如何能够更快速有效的分析大数据，去创造一个与健康医疗相关的技术和，能针对不同患者更好的做诊断、治疗和沟通。

“每个患者都是不同的个体。”Xing补充道，“一个非常简单的观点，比如说乳腺癌应该用药物A或者B来治疗。但是由于生活方式、生活环境和其他相关健康因素的独特性，使得每个人都是一个不同的独立个体。而人工智能不单单是从一位医生那里提取信息，而是来自大量有经验的医生，这样，它就能从不同患者那里梳理出有共性的信息。”

此外，人工智能软件工作效率远远高于人脑，能够更快速的找到数据的模式和相似性，帮助医生和科学家发现最关键的信息。

举例来说，一名岁的糖尿病患者，生活方式很积极，某一种治疗方法可能对他很有效果。那么医生就可以用同一种治疗方法，来医治其他患有相同特性的糖尿病患者。

Xing表示，他们的团队就正在研究一款App，可以为用户提供一些健康生活建议，规避一些疾病。此款App可能会在一年内上线。

Philip Lehman，卡耐基梅隆大学计算机科学副院长告诉笔者，这款App应用了人工智能，可以告诉人们什么时候该去看医生，咨询什么样的医生以及怎样保持身体健康。

“比如，现在大家一般会通过来搜索，‘我怎么到某个地方’。” Lehman在采访中表示。“其实，你把它搬到医疗上是一样的。‘我怎么做才能感觉好点或者活的久一点’？”

Lehman和Xing希望，从App到机器学习工具和，他们都能延展出不同产品的原型，在未来的年内，开发出十几个新产品。

这方面比较出名的，是获得IBM投资的Welltok，它借助IBM的“沃森”超级电脑，来构建通过个性化活动与用户沟通的愿景。其App Cafewell Concierge 利用沃森系统的自然语言处理能力，来更好的了解用户的需，平衡对用户的激励和警告，以此达到预期目标来回馈用户。

虚拟医疗助手，改善药物依从性

比如，Aicure，利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过App来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。患者数据会通过与HIPAA（健康保险流通与责任法案）兼容网络实时的反馈给临床医生，这样医生就可以确认他的患者是否在按照他们的嘱咐按时服药。当然，这项技术也可以被用来标识不良事件。

还有一个是，Next IT开发的一款app Alme Health Coach，去深掘人们为什么不按时服药。对于健康业来说，Next IT虽然还是个新手。但是它曾经开发了一款app“虚拟助手”来帮助消费者解决在银行、零售、财产管理等方面遇到的问题。

一般，一些人工智能的组件会重复用户话语来明确用户想法。而Alme Health Coach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接（前提是患者愿意共享他们的数据）。

跟踪状态，自动汇报支持智能看护

人工智能技术Automated Insights把它的自然语言生成平台Wordsmith与Great Call（移动App开发者）合作。家人和朋友可以通过与App连接的GreatCall设备，来获取设备携带者的信息。它主要用于老年人看护，当携带者需要帮助的时候，App可以收到消息提醒。此外，该App还有GPS定位专利技术，可以获取用户的位置信息。

目前，该已经被ista Equity Partners 和STATS（体育信息技术）收购。利用Wordsmith的自动书写功能，将对看护者的情况，包括所在地点、活动路线、电池状态、设备使用情况等信息自动生成文字报告给看护人。

智能化药物研发

生物科技也正在把人工智能和大数据结合到一起，来识别新的药物化合物，比如Cloud 制药和 Berg。

Berg通过开发的Interrogative Biology人工智能平台，来研究人体健康组织，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。

这种方法有很多优点，不但使得靶向治疗成为今天医学治疗的趋势，而且利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。

当然，Berg不是这个领域的唯一。Cloud制药就在专注于这个领域的研发，并已融资万美。

还有，强生和赛诺菲，也正在用“沃森”超级系统（一个可迅速在海量数据中识别相关模式的计算机系统）来支持药物研发。

强生用“沃森”来快速分析详细的临床试验结果的科技论文，加快对不同治疗方法的对比效果研究，以获得药物在更广泛领域的应用，而这些用普通的方法，需要3个人花费个月的时间来完成这些工作。

“沃森”现在能识别化学、生物学、法律和知识产权语言，让科学家拥有别人无法拥有的与数据“交流”的能力，这将加快实现科学和医疗研究领域的突破。

在医疗影像方面,建立庞大的数据信息库;智能医疗穿戴设备,联手复旦大学,正在建立人工智能智慧医疗中心。

目前，AI可以应用在医疗领域的各个方面，商业化前景很好，具体如下：

病人视角

当患者走进医院时，通常会问最外面的导诊，该去挂哪个科，未来可以由导诊机器人来做或者下载相应的导诊软件，帮助你挂。

当因某些原因不能去医院时，可以远程与医生沟通或者询问智能化医学助理，解决小病困惑。

医生视角

1. 医疗图像辅助诊断系统

所有涉及到医学图像的均有应用潜能。

首先是放射科（医学影像），比如你去医院拍的X片，CT，这个可以进行辅助诊断。

另外就是病理科和检验科，医学上根据病理图像对疾病进行最准确的诊断，被誉为“金标准”。

通过标注病灶区域，提取图像特征，构建分类模型。此类产品可以初期应用的话定位在辅助医生诊断，提高筛查效率。国内外都有很多在做这个，如google AI，IBM沃森，deepcare等。

2 语音电子病历

可以将语音自动转化为电子病历，节省医生手动录入电子病历的时间

或者医生在进行手术时，不方便随时用手记录进展，可以用语音电子病例随时记录相关情况。

医院视角

构建大数据监测平台，提供一体化信息管理

综合管理患者的数据，并对患者出院后进行有效的跟踪随访。患者出院后的管理其实一直都是难题和痛点，随访质量差对疾病的跟踪和流行病学调查有很大的影响。如果可以构建一个大数据监测平台，不仅能维护患者健康，还能促进相关学科的研究和发展，这样医院也就更愿意和你合作了。

3、AR观察：呼声很高的VR/AR医疗到底发展得怎样

   随着计算机图形学、三维医学图像处理技术、仿真技术、漫游技术以及网络技术等方面的快速发展，虚拟 现实技术在医学方面被越来越广泛地应用，如虚拟内窥镜、虚拟手术、虚拟静脉注射、虚拟康复训练以及各种 用于医学实践教学的模拟训练系统等。虚拟现实给现代医疗带来的最根本的改变在于脱离真实人体给医生以及医学实习生提供一个虚拟操作平台， 这无论是在医疗实践中还是在医学教学中都有着颠覆传统的意义。

虚拟内窥镜技术（irtual Endoscopy，简称E）是虚拟现实技术在现代医学中的重要应用。目前，E主要应用在如气管、支气管、食管、胃、肠、血管、内耳及心脏等具有空腔结构的器中。 达芬奇机器人手术系统以麻省理工学院研发的机器人外科手术技术为基础，结合虚拟内窥镜技术，通过使用创的方法医生就可以查看到病人的器，并且操作手术机械臂实施复杂的外科手术。

R在辅助治疗领域的应用

（1）眼部疾病的辅助治疗R在治疗眼部疾病（比如儿童的斜视、近视以及立体视力的缺陷）上有很好的效果。美国人James Blaha 开发出一款3D影像软件“IIDISION”来辅助治疗斜视，取得了不错的效果。

（2）疼痛患者的辅助治疗 美国的华盛顿大学推出了一款虚拟现实游戏“Snow Awards”，这个游戏虚拟了南极洲的冰雪环境，设置有虚拟的冰雪世界、冰冷的河流和瀑布，还有雪人和，患者进入游戏后注意力完全集中于冰雪世界，无暇 顾及伤痛，从而减轻治疗过程中的疼痛感。

R在其他医疗领域的应用和展望

（1）测试医疗设备在美国加州大学的交互式可视实验室里，工作人员使用一台超级计算机模拟安装心脏起搏器时心脏的工作过程，并且在基于投影的R显示上观看模拟过程。实验室主任Daniel Keefe说：“你可以看到血液流过心脏，仿佛身临其境般，这样你就可以分析其他的结构了。”

（2）R问诊和R虚拟医生当前在线问诊已经初步形成了规模，但也存在一些问题，毕竟是平面的沟通方式，患者跟医生在线上沟通的时候大多数是用文字或者图片描述，这样造成的误诊率非常高，但R的出现将彻底改变这一状况。未来的医 疗APP将会变成一个虚拟现实医院，里面坐满全国各地的医生，患者跟这些医生不再有任何距离，只要带上R设备，未来一个广州的患者就能在虚拟现实的世界里与北京的医生面对面，医生还可以在虚拟世界里对病人望闻问切，通过远程监测技术来把脉。当这种情形普及后，医生将会从医院解放出来，成为家庭医生，每个人都可以拥有自己的专属家庭医生，医生平时就在家里，只有做手术的时候才去医院或者诊所。这样医院将会变成 一个做手术的地方，通过吃药可治疗的病基本能在线上解决。

R在康复医疗应用中的理性认识

（1）虚拟康复医疗的局限性 在康复医疗的过程中，专业医师的指导环节依然不能被完全取代。虚拟康复医疗技术目前仍然更多地作为一种辅助治疗手段来配合专业医师的治疗过程，首先需要通过医生的专业诊断并设定针对性的康复方案，然后才能配合虚拟康复医疗技术来开展康复训练，形成优势互补的治疗模式。

（2）硬件建设需与软件建设齐头并进 在虚拟康复医疗中，软件资源（包括各种虚拟场景的三维数据）的数量、效果的生动性、交互的丰富性以 及医疗康复方案的专业性，都直接决定了病人康复效果的好坏；软件资源也只有在硬件设备（如R头盔、动作 捕捉设备、数据手套等）的配合下才能够充分发挥出作用，“软硬兼施”才能优势互补，相得益彰。因此，要 与专业的康复医师一起科学地针对不同疾病设计医疗康复方案。

（3）虚拟康复医疗技术适用的疾病种类 并不是所有的康复医疗学科内的疾病都适合采用R技术来进行辅助治疗，R技术?所具备的高沉浸感和强交互性的特点使其适用于肢体运动康复、脑中风康复、心理康复等领域；而对于烧伤、精神疾病、糖尿病、心血 管疾病以及呼吸系统疾病等病种的康复，采用虚拟现实技术并不能显著提高康复医疗的效果。

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虽然我很聪明，但这么说真的难到我了