这样的系统可以帮助医生根据知识数据库为患

[Habib01]

检测心血管异常
使用 Python 自动从图像（例如胸部 X 光检查）中检测心脏异常，可以加快决策速度并减少诊断错误。当患者出现呼吸急促等症状时，医生通常会要求进行胸部 X 光检查以检查是否有心脏肥大。使用Python构建的AI工具可以帮助自动化评估任务，例如肺动脉直径测量和隆突角测量。例如，下图显示了数据科学家如何使用机器学习，根据患者的临床特征（例如性别、吸烟和高血压风险等因素）来预测心血管疾病。该模型的准确率约为 76% (Weng et al., 2017)。

利用患者特征预测心血管疾病

资料来源：翁等人。 (2017)

机器学习算法可以评估图像并自动生成报告，从而节省专业人员从正常测量中分类异常的时间。

检测骨折和其他伤害
数据科学家可以使用基于机器学习的工具来识别难以发现的脱位、骨折和 投资者数据 软组织损伤，从而使外科医生能够做出更安全的治疗决策。使用公正的算法来分析图像可以帮助医生考虑所有损伤并提供最佳治疗。人工智能工具可以帮助对医学图像进行全面分析并及时生成准确的报告，最大限度地减少患者的风险、漏报以及医生的法律风险。

胸部状况和并发症的检测
肺炎等胸部疾病需要医疗保健专业人员的快速反应。医生使用放射成像来诊断肺炎，并将其与其他肺部疾病（例如 COVID-19）区分开来。然而，正如哈桑等人。 （2021）证明，放射科医生可能并不总是能够分析图像并为医生撰写报告。即使可以使用，如果患者已有肺部疾病，他们也可能难以识别肺炎。基于Python的人工智能算法可以分析X射线和其他医学图像来检测肺炎，然后自动提醒医疗保健专业人员提供适当的治疗。

常见癌症的检测
肿瘤学家使用医学成像对癌症（如结肠癌、前列腺癌和乳腺癌）进行常规和预防性筛查。在乳腺癌筛查中，放射科医生可能难以最终将肿瘤分类为良性或恶性。假阳性可能会导致不必要的侵入性检测或治疗，而未被发现的恶性肿瘤可能会导致诊断延迟和不良后果。人工智能的使用可以帮助提高读取医学图像的准确性，从而有可能降低不必要的良性活检的发生率。

自然语言处理 (NLP) 在医疗保健中的应用
数据科学家和医疗保健专业人员使用自然语言处理 (NLP) 工具来处理和分析各种因素，例如患者就诊、症状、生命体征等。 NLP 可以提供一种更便宜的方式来快速扫描医疗文档并将结果信息集成到数据库中，因为 NLP 系统从文本和图像中提取可读数据来识别关键字和术语。将 NLP 应用到医疗保健领域有许多令人兴奋的可能性。这些应用程序主要用于改善医学研究和医学。本节重点介绍 NLP 在医疗保健中的一些用途。该列表并不详尽，而是对机器学习的一些应用的总结。