今天小编要和大家分享的是医疗电子相关信息，接下来我将从5G将赋能智能医疗行的应用创新，物联网技术以及物联网卡,大数据,云计算,人工智能等助力智慧医疗,为这几个方面来介绍。
医疗电子相关技术文章5G将赋能智能医疗行的应用创新
（文章来源：东方财富网）
当前，以人工智能、云计算、大数据、5G网络、物联网等为代表的新一代信息技术迅猛发展，并与医疗器械行业加速融合。可穿戴健康监测设备、人工智能辅助诊断系统等智能化医疗器械加速普及应用，改变传统疾病预防、检测、治疗模式，为提高健康服务质量提供新手段。
其中，医学影像辅助诊断主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。通过大量学习，医学影像、人工智能辅助诊断产品可以辅助医生进行病灶区域定位，有效减少漏诊、误诊问题。目前，人工智能技术与医学影像相结合的应用包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。
医学智能虚拟助手是指通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南作对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。智能问诊是虚拟助理广泛应用的场景之一。智能问诊是指机器通过语义识别与用户进行沟通，听懂用户对症状的描述，再根据医疗信息数据库进行对比和深度学习，为患者提供诊疗建议，包括用户可能患有的健康隐患、应当在医院进行复诊的门诊科目等。
疾病筛查与预测主要指通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险。基因测序是一种新型基因检测技术，通过分析测定基因序列，可用于临床的遗传病诊断、产前筛查、罹患肿瘤预测与治疗等领域。
人工智能利用机器学习和自然语言处理技术可以自动抓取来源于异构系统的病历与文献数据，并形成结构化的医疗数据库。大数医达、惠每医疗、森亿智能等企业正是基于自己构建的知识图谱，形成智能临床决策支持产品，为医生的诊断提供辅助，包括病情评估、诊疗建议、药物禁忌等。
辅助药物研发指利用人工智能开发虚拟筛选技术，发现靶点、筛选药物，以取代或增强传统的高通量筛选(HTS)过程，提高潜在药物的筛选速度和成功率，改善传统药物研发需要的模拟量大、测试周期长、成本高等问题。通过深度学习和自然语言处理技术可以理解和分析医学文献、论文、专利、基因组数据中的信息，从中找出相应的候选药物，并筛选出针对特定疾病的有效化合物，从而大幅缩减研发时间与成本。
