医疗领域人工智能的应用
人工智能在医疗中的应用案例
人工智能在医疗中的应用案例随着人工智能技术的不断发展，医疗领域也在积极探索其中的应用。
人工智能技术的应用能够为医疗领域带来更高效、更准确的诊断和治疗，为患者们带来更好的医疗体验和治疗效果。
下面将介绍几个人工智能在医疗中的应用案例。
1. 智能诊断智能诊断是人工智能在医疗领域的一项重要应用。
通过对患者的病历和各项检查数据进行分析和处理，人工智能系统可以快速地对疾病进行诊断，并且可以提供更准确的诊断结果。
例如，谷歌在2018年推出的一款人工智能诊断系统，可以准确地诊断皮肤癌的种类和程度。
通过输入皮肤病变的照片，系统可以在几秒钟内生成一份详细的报告，为医生作出正确的诊断提供了重要的参考。
2. 个性化治疗人工智能在医疗中的另一个重要应用是个性化治疗。
通过采集患者的基因数据、病历资料、生理指标等多种指标，人工智能系统可以生成一份患者特征清单，这份清单可以为医生提供更详细的治疗方案。
例如，IBM公司的人工智能系统Watson Oncology，可以为癌症患者提供个性化治疗方案，系统根据患者的病历资料和基因数据分析出最适合患者的治疗方案，以帮助医生更准确地制定治疗计划。
3. 智能辅助手术人工智能还可以在医疗领域的手术中发挥重要的作用。
通过对患者的病历和各项检查数据进行分析和处理，智能手术系统可以为医生提供手术的辅助决策，并且可以帮助医生完成手术过程中的各项操作。
例如，德国的一家医疗公司研发的智能手术机器人可以实现高精度的手术操作，机器人能够通过扫描患者身体获取数据，根据数据推算医生操作后的效果，并且能够在手术过程中根据医生的操作进程进行自动调整，以确保手术的成功。
4. 医学影像识别在医学影像诊断方面，人工智能同样可以发挥作用。
通过对病人的影像数据进行处理和分析，人工智能系统可以快速地识别出影像中的异常，比如肺癌、脑部肿瘤等。
例如，美国的一家医疗公司开发了一种人工智能系统，可以通过对CT影像的分析，快速地检测出可能存在的肺癌，并且可以根据检测结果为医生提供参考建议。
医疗行业的人工智能应用有哪些
医疗行业的人工智能应用有哪些在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个行业，医疗领域也不例外。
人工智能的应用为医疗行业带来了前所未有的变革，提高了医疗效率和质量，改善了患者的治疗体验。
那么，医疗行业中的人工智能应用究竟有哪些呢？一、医学影像诊断医学影像诊断是人工智能在医疗领域的一个重要应用方向。
传统的医学影像诊断，如 X 光、CT、MRI 等，需要医生凭借经验和专业知识对影像进行解读，这不仅费时费力，还可能存在人为的误判。
而人工智能技术能够快速、准确地分析大量的医学影像数据，帮助医生发现潜在的病变。
例如，基于深度学习算法的人工智能系统可以对肺部 CT 图像进行分析，自动检测出结节的位置、大小和形态，并评估其恶性的可能性。
这大大提高了肺癌早期筛查的准确性和效率，为患者争取了宝贵的治疗时间。
此外，人工智能还可以应用于乳腺 X 光检查、心血管造影等领域，辅助医生做出更准确的诊断。
二、疾病预测和预防人工智能可以通过对大量医疗数据的分析，预测疾病的发生风险，从而实现早期预防。
例如，通过分析患者的基因数据、生活方式、家族病史等信息，预测其患糖尿病、心血管疾病、癌症等慢性疾病的可能性。
在传染病防控方面，人工智能也发挥着重要作用。
通过对疫情数据的实时监测和分析，预测疫情的发展趋势，为政府和卫生部门制定防控策略提供依据。
同时，人工智能还可以根据患者的症状和病史，预测疾病的并发症，提前采取干预措施，降低患者的风险。
三、药物研发药物研发是一个漫长而复杂的过程，需要耗费大量的时间和资金。
人工智能的出现为药物研发带来了新的机遇。
首先，人工智能可以通过对大量化合物的筛选和模拟，预测其潜在的药效和毒性，从而缩小药物研发的范围，提高研发效率。
其次，人工智能可以分析临床试验数据，优化药物的剂量和治疗方案，提高药物的安全性和有效性。
此外，人工智能还可以预测药物的市场需求和竞争情况，为药企的决策提供支持。
四、医疗机器人医疗机器人是人工智能在医疗领域的另一个重要应用。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域有许多应用，以下是其中一些例子：
1. 疾病诊断和预测：人工智能可以通过分析大量的医学图像、病历和疾病数据，帮助医生对疾病进行诊断和预测。
例如，AI算法可以用于辅助医生判断肿瘤的类型和恶性程度，提供更准确的诊断结果。
2. 药物研发和治疗：人工智能可以加速药物研发的过程。
通过分析大规模的分子数据和药物数据库，AI可以帮助科学家提取潜在的药物候选物，并进行虚拟筛选和设计。
此外，人工智能还能够根据患者的基因信息和病历数据，为医生提供个性化的治疗方案。
3. 医疗影像分析：人工智能可以分析医学影像，例如X光片、磁共振图像和超声图像，帮助医生检测和诊断病变。
AI算法可以自动标记异常区域，并提供辅助诊断的建议，提高疾病的早期检测率和准确性。
4. 医疗助手和智能健康监测：人工智能可以开发智能助手和移动应用程序，帮助患者管理健康和疾病。
例如，AI助手可以提供个性化的健康建议、药物提醒和症状跟踪。
智能健康监测设备可以通过传感器收集患者的生理数据，并使用人工智能算法分析这些数据，实时监测患者的健康状况。
5. 医疗机器人和手术辅助：人工智能可以应用于医疗机器人和手术系统，提供精确和安全的手术辅助。
机器人可以根据医生的指令，执行精细的手术操作，减少人为误差和创伤。
AI算法可以帮助机器人实时感知手术环境，提供辅助决策和操作的建议。
总之，人工智能在医疗领域的应用涵盖了疾病诊断、药物研发、影像分析、健康管理等多个方面，为医生提供决策支持和患者提供更加个性化的医疗服务。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域：
1.诊断辅助：人工智能可以利用大量的医学数据和图像来辅助医生进行
诊断。
例如，基于机器学习的算法可以从医学图像中识别出肿瘤或其他异常情况，帮助医生更准确地判断病情。
2.个性化治疗：通过分析患者的基因组数据和其他临床数据，人工智能
可以为每个患者提供个性化的治疗方案。
这可以提高治疗效果并减少不必要的药物和治疗。
3.药物研发：人工智能可以通过分析大量的生物数据来加速药物研发过
程。
它可以预测分子的药效和毒性，加快合成和筛选药物的过程。
4.医疗机器人：人工智能可以用于开发医疗机器人，可以在手术中辅助
医生操作，执行复杂的手术程序，并提高手术的准确性和安全性。
5.医疗数据分析：人工智能可以通过分析大量的医疗数据来提取有价值
的信息，例如发现疾病的风险因素、预测患者的转归和制定公共卫生政策。
总的来说，人工智能在医疗领域的应用可以提高诊断的准确性，加速药物研发，改善患者的治疗效果，并提高医疗系统的效率和可持续性。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域的应用也变得越来越广泛。
医疗领域作为一个关乎人类生命和健康的重要领域，也开始积极探索和应用人工智能技术，以提高医疗服务的质量和效率。
本文将介绍人工智能在医疗领域的几个主要应用方向。
一、辅助诊断与预测在医疗诊断方面，人工智能可以进行图像分析、数据挖掘等工作，辅助医生进行诊断和治疗方案的选择。
例如，通过对医学影像的算法分析，人工智能可以识别出病变位置和类型，帮助医生更准确地进行疾病诊断。
此外，人工智能还可以利用大数据分析患者的病历、症状、生理指标等信息，进行疾病风险评估和患病预测，为患者提供早期干预和个体化治疗方案。
二、个体化治疗与精准医学人工智能可以根据患者的基因信息、病情及其他相关因素，为患者提供个体化的治疗方案。
通过分析海量的医疗数据，人工智能可以发现病人之间的共同特征和规律，从而为医生提供精准的治疗建议。
此外，人工智能还可以辅助医生进行手术和康复训练等操作，提高治疗的准确性和效率。
三、医疗资源优化与管理借助人工智能技术，可以对医疗资源进行智能管理和优化，提高医疗服务的效率。
例如，通过人工智能的调度算法，可以合理安排医生和护士的工作时间表，减少空闲时间和交叉安排的问题，提高医护人员的工作效率。
此外，人工智能还可以提供患者就医流程的智能导引，减少患者等候时间和医疗资源的浪费。
四、医学研究与药物研发人工智能在医学研究和药物研发方面也发挥着重要作用。
通过分析海量的医学文献和病例数据，人工智能可以辅助研究人员进行疾病发生机制的探索和药物研发。
此外，人工智能还可以通过模拟试验和虚拟患者，减少药物研发的时间和成本，提高研究的成功率。
总结起来，人工智能在医疗领域的应用正逐渐改变着医疗服务的模式和效率，为人类的健康事业带来了前所未有的发展机遇。
然而，在人工智能的应用过程中，也面临着一系列的挑战和争议。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用在医疗领域，人工智能的应用正在逐渐改变着医学的面貌，为我们提供更加准确、快捷、个性化的医疗服务，并在某些方面超越了人类医生的智能水平。
下面将从三个方面来探究人工智能在医疗领域的应用。
一、医学诊断在医学领域，人工智能的应用大多是通过深度学习等算法来实现对疾病的精准诊断和分析。
目前，世界上有许多基于人工智能技术的诊断工具已经问世，如基于谷歌DeepMind开发的“AlphaGo”人工智能技术用于早期癌症的诊断以及基于IBM的“Watson”系统，可以辅助医生制定治疗方案。
在医学诊断方面，人工智能最大的优势在于其能够快速、准确地获取海量、分散的临床数据，同时利用深度学习等算法来分析和识别数据中的模式，从而得出更加准确的诊断结果。
对于某些疾病，如肺癌、乳腺癌等，由于其病变位置和形态的复杂性，人工智能的诊断准确率远高于人类医生。
二、病历管理在传统的医疗服务中，病历管理是一个需要耗时耗力的工作。
在整个治疗过程中，医生需要持续不断地记录和更新病历，因此常常容易出现漏记、漏查、记录不规范等问题。
而这些问题就会对后续的诊疗工作造成不良影响。
人工智能技术通过自然语言处理、智能问答系统、语音识别等技术，大大简化了病历管理的流程。
医疗机构可以利用自然语言处理技术分析病历中的文本信息，自动进行分类、归档和检索。
同时，在智能问答系统的帮助下，患者和医生可以轻松地查看和更新自己的病历。
这样不仅节省了医生的时间，也可以保证病历信息的准确性和完整性。
三、辅助诊疗和手术在医疗领域，人工智能技术还可以为医生提供更加安全、准确和精细的手术辅助服务。
例如，基于人工智能技术的手术机器人可以在手术过程中通过感知和摄像头等技术，为医生提供更加精准的操作。
同时，它还可以根据医学数据和图像数据，实时提供术前准备、手术方案、术后护理等方面的支持。
此外，在康复和治疗方面，智能康复装置、智能健康监测设备、智能门诊等技术也得到了广泛的应用。
人工智能在医疗行业应用的例子
人工智能在医疗行业应用的例子随着人工智能技术的发展，医疗行业也开始引入智能化的技术，以提高医疗服务质量和效率。
下面将列举10个人工智能在医疗行业中的应用例子。
1. 人工智能辅助诊断人工智能可以通过学习大量的病例和医学知识，对医生进行辅助诊断。
通过分析医学影像和病人的症状，人工智能可以提供更准确的诊断结果，帮助医生制定更科学的治疗方案。
2. 人工智能辅助手术人工智能可以通过机器人手臂进行精准的手术操作，辅助医生进行手术。
这种技术可以减少手术时间和创伤，同时提高手术的精确性和安全性。
3. 人工智能辅助药品研发人工智能可以通过分析大量的药物数据和临床试验结果，对药物的研发进行辅助。
通过预测药物的安全性和有效性，人工智能可以帮助研发者更快地找到有效的治疗方案。
4. 人工智能预测疾病风险人工智能可以通过分析病人的历史健康数据和遗传信息，预测病人患某种疾病的风险。
这种技术可以帮助医生更早地发现疾病并采取相应的预防措施。
5. 人工智能个性化治疗人工智能可以通过分析病人的基因和生理特征，制定个性化的治疗方案。
这种技术可以提高治疗的效果和减少副作用。
6. 人工智能自动化病历记录人工智能可以通过语音识别和自然语言处理技术，自动化记录病人的病历信息。
这种技术可以提高医生的工作效率，减少错误和误解。
7. 人工智能智能化药品管理人工智能可以通过监测药品库存和使用情况，自动化管理药品。
这种技术可以提高药品的使用效率，减少浪费和错误。
8. 人工智能虚拟助手人工智能可以通过虚拟助手的形式，为病人提供医疗咨询和指导。
这种技术可以提高病人的医疗服务体验，缓解医疗资源紧张的情况。
9. 人工智能医疗大数据分析人工智能可以通过分析海量的医疗数据，发现潜在的医疗问题和趋势。
这种技术可以为医学研究提供有价值的数据支持。
10. 人工智能智能化医疗设备人工智能可以通过智能化的医疗设备，为医疗人员提供更准确的测量和监测结果。
这种技术可以提高医疗设备的效率和精确性，同时减少人工操作的错误。
人工智能在医疗业中的应用
人工智能在医疗业中的应用一、引言随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用也越来越广泛。
人工智能技术已经成为医疗领域提高效率、改善服务、提升医疗质量的重要工具，为医疗工作者提供了更多更好的手段。
二、人工智能在医疗领域中的应用1. 诊断辅助人工智能技术可以通过学习海量的医学数据，为医疗工作者提供快速、准确的诊断辅助，缩短疾病诊断时间，提高疾病诊断准确率。
目前，人工智能技术已经在多个领域取得了较高的成功率，如肺癌影像诊断、眼底病变分析等。
2. 医疗影像处理医疗影像是医生诊断和治疗疾病的一个非常重要的辅助工具。
人工智能技术在医疗影像处理中的应用，可以通过自动化、智能化的方式对影像进行分析和解释，为医生提供准确、可靠的诊断结果。
人工智能技术不仅可以在医疗影像的诊断上发挥作用，还可以在影像数据的获取和管理上提高效率。
3. 药物研发药物研发是一个长周期、高风险、高投入的过程。
人工智能技术可以通过分析大量的药物分子数据，帮助科学家找到更加有效的药物分子，缩短药物研发周期，降低研发成本，提高药物的研发成功率。
4. 医疗管理人工智能技术可以在医疗管理中发挥重要的作用。
例如，可以通过人工智能技术对病人的治疗方案进行分析和优化，为医生提供更好的治疗建议；可以通过人工智能技术分析医疗机构的运营数据，帮助医疗机构进行管理优化和资源分配。
三、人工智能在医疗领域中面临的挑战1. 隐私和安全问题医疗数据是一种非常敏感的数据，需要经过严格的保护和安全措施。
人工智能技术的快速发展和普及，也带来了隐私泄露和信息安全的风险。
如何保护医疗数据的隐私和安全，是人工智能在医疗领域应用面临的主要挑战之一。
2. 人工智能算法的可信度人工智能算法的可信度是指算法输出的结果与真实情况之间的一致性。
在医疗领域中，算法的可信度非常重要，因为一个错误的诊断结果或治疗方案可能会对病患造成严重伤害。
如何保证人工智能算法的可信度，是人工智能在医疗领域面临的另一个挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
医疗领域人工智能的应用周素珍，杨会宝，马式雷（山东中医药大学理工学院）摘要：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支。
尤其在医疗卫生领域,人工智能更具有广阔的应用前景和较高的实用价值。
本文简述了人工智能的起源与发展，回顾近年来人工智能在医疗领域的应用，重点介绍了人工智能在神经网络中的应用，并进一步展望了人工智能在医疗领域的应用前景。
关键词：人工智能；医疗；专家系统；神经网络；前景1 引言人工智能（Artificial Intelligence AI）是当前科学技术发展中的一门前沿科学，它是由Mc－Carthy等在1956年发起的关于机器模拟智能的学术讨论会上提出的［1］。
自此，人工智能广泛应用于医学领域，在临床医疗诊断、神经网络技术、中医学、专家系统以及医学影像诊断中均得到应用。
随着科学技术的发展，人工智能技术在医疗诊断中的应用将越来越广泛，越来越重要。
2人工智能在医疗领域的应用回顾2.1 人工智能发展简史[2]上世纪三四十年代，Wiener、弗雷治、罗素的数理逻辑，和Church、图灵的数字功用以及计算机处理促使了1956年夏的AI学科诞生。
20世纪60年代以来，生物模仿用来建立功能强大的算法。
这方面有进化计算，包括遗传算法、进化策略和进化规划（1962年）。
1992年Bezdek提出计算智能。
他和Marks（1993年）指出计算智能取决于制造者提供的数值数据，含有模式识别部分，不依赖于知识；计算智能是认知层次的低层。
今天，计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，呈现多学科交叉与集成的趋势。
人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应，具体包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。
20世纪60年代，罗森布拉特研究感知机，Stahl建立细胞活动模型，Lindenmayer提出了生长发育中的细胞交互作用数学模型。
这些模型支持细胞间的通信和差异。
70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。
80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。
其主要研究方法有信息模型法和工作原理法。
其研究途径分为工程技术途径和生物科学途径。
2.2 医疗领域人工智能的兴起和医疗专家系统的创建专家系统在90年代兴起, 模拟人类专家解决领域问题,知识库的改进与归纳是其重点。
医疗专家系统（Medical Expert System，MES）是人工智能技术应用在医疗诊断领域中的一个重要分支［3］。
在功能上，它是一个在某个领域内具有专家水平解题能力的程序系统。
医学诊断专家系统就是运用专家系统的设计原理与方法，模拟医学专家诊断疾病的思维过程，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，可以作为医生诊断的辅助工具，可以继承和发扬医学专家的宝贵理论及丰富的临床经验。
第一个人工智能的医疗专家系统早在50年代就出现了，当时为了模拟病人的病症和疾病之间的关系，主要是医学领域的知识被融合到专家系统中。
人工智能在医疗诊断中的应用是在20世纪50年代后期才开始出现的，如用在一些常规的医学疾病诊断上。
但由于研究任务的复杂性，从而缩小了医疗专家系统的研究范围。
医疗诊断专家系统存在的问题通常，人们对理论上难以解决、而实际上却需要迫切解决的问题，往往希望通过专家的经验来解决，这样，“专家系统”式的医疗诊断系统就应运而生了［4］。
该系统通过把专家的经验和知识以规则的形式存入计算机中，建立知识库，用符号推理的方式进行医疗诊断［5］。
但是，这种“填鸭式”的知识获取遇到了较大的困难。
一方面，一些疑难病症的复杂性使其很难用一些规则来描述，甚至难以用简单的语言来表达，原因在于符号的知识表达方式的局限性；另一方面，基于规则的专家系统，随着规则库规模的增大，搜索空间的急剧增大，可能导致组合爆炸，并且由于推理循环过程包含了大量无效的匹配尝试，浪费了大量的系统时间，推理效率很低。
产生上述问题的根本原因在于该系统的产生式结构及串行工作方式存在一定的缺陷。
因此，单纯的“专家系统”式的医疗诊断系统只能用于比较简单的疾病诊断，价值不大。
此外，在人工智能的应用中，存在着一个最基本的问题是建模的不确定性。
这个问题一直困扰着人工智能的发展，后来经典概率和DemP－ster—schafers的迹象理论被应用到这个领域，以及后来的贝叶斯网络成为最受欢迎的工具，它取代了利用符号的不确定性跟踪不确定性的起源的研究。
直到20世纪80年代中期，Peral的形式论才使得贝叶斯网络在计算机上成为易处理。
从那时起，人工智能才在临床诊断问题上得到了实施。
当今21世纪，人工智能技术的医学虚拟应用不仅要对特定病人进行模拟，而且要对整个治疗过程中可能出现的反应和问题有一精确的预测和提出相应的对策。
这就是２１世纪医学虚拟现实的最后目标。
3 人工智能在医学上的应用3.1 人工智能在临床医疗诊断中的应用人工智能在临床医疗诊断中常用于医疗专家系统[6],主要是运用专家系统的设计原理与方法模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程编制的计算机程序，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断的辅助工具，继承和发扬医学专家的宝贵理论及丰富的临床经验。
概括来说，人工智能在医疗领域有如下作用：(1)可以为医生提供完整和有效的信息，从而为疾病的诊断和治疗提供科学、可靠的依据。
(2)可以极大地提高医学数据的测定和分析过程的自动化程度，从而大大提高工作速度，减轻人的工作强度，并减少主观随意性。
(3)可以集中专家的知识，辅助医生做出更为可靠和正确的诊断；随着病例的增多，还可以丰富系统的知识，自动地或在人工干预下进行知识的积累和分析，提高医疗水平。
可以从大规模的医学历史数据中发现规律和知识，从而为未来疾病防控提供决策支持。
3.2 人工智能在神经网络中的应用3.2.1 医疗智能诊断系统的研究进展人工神经网络理论的发展为医疗智能诊断系统提供了一条新的有效途径。
基于这一思路，人们将人工神经网络与专家系统进行了有效的结合，建立了人工神经网络式的医疗智能诊断系统［7，8］。
该系统知识获取的特点是向现实世界学习，它是将大量的样本（病例），通过特定的学习算法得到网络各种神经元之间的连接权而获得的。
这种方式与人脑存贮知识十分相似，具有联想、并行处理和容错的功能，可以将医疗智能诊断系统提高到一个新的水平。
然而，目前用这种方法建立医疗诊断系统的成果仍是有限的。
这主要是由于建立人工神经网络模型所需要的算法在解决规模稍大、特征较多的疾病诊断问题时，往往学习算法不能计算出正确的结果。
经研究，本文提出了一种“非梯度学习算法”，即单参数动态搜索算法（简称为SPDS算法）［9］。
这种学习算法对于规模稍大、特征较多的实际问题可上百倍地快于以往的学习算法。
在一些实际问题中，该算法已见到明显效果，并开始引起人们的重视。
相信将这种学习算法用于医疗智能诊断系统，必然会带来新的突破。
人工智能技术在医学诊断中的应用开始遇到以下难题：知识获取难；推理速度慢；自学习和自适应能力差。
而以研究人脑连接机制为特点的人工神经网络 ANN （Aitificial NeuralNetwork）能够解决知识获取途径中出现的“瓶颈”现象、知识“组合爆炸”问题，并提高知识的推理能力和自组织、自学习能力等，从而加速神经网络在医学专家系统中的应用和发展。
ANN 属于人工智能领域，有别于其他人工智能方法，它是人工智能的一个分支，传统的人工智能是通过逻辑符号模拟人脑逻辑思维来实现其智能的，而 ANN 是通过学习或训练来实现其智能的。
ANN 具有学习的能力，使用者无需设计复杂的程序来解决问题，只须提供数据。
目前，医学对绝大多数疾病的病因尚不明确，而各种疾病的表现也千变万化，在医学实践中，对疾病的判断和相应的治疗往往以经验为基础，因此，ANN所具有的学习、记忆和归纳功能使其在医学领域具有良好的应用前景。
3.2.2 人工神经网络在中医学中的应用3.2.2.1 在中医专家系统知识挖掘中的应用中医学辨证施治过程，实质上是对一大堆数据信息作出处理，提取规律的过程。
人工神经网络有较好获得数据规律的能力，应用于中医学具有可行性。
中医学中的“辨证论治”中的“证”[10]具有模糊性、不确定性的特点，主观性较强，所以中医的诊断和治疗与医师的经验、水平有较大关系，多年来对“证”的研究思路和方法主要集中在实验研究、临床观察、文章整理、经验总结上。
人工神经网络的应用可以替代部分“辨证”过程，选择适当的中医症状作为基本输入和适当的人工神经网络模型，人工神经网络能够根据已有的学习“经验”进行分析，综合提出中医诊断。
人工神经网络由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成，是具有某些智能代写论文功能的系统。
从网络结构划分，人工神经网络有许多不同的种类，如感知器、BP 网络、Hopfield 网络等，其中 BP 网络是目前应用最为广泛的神经网络之一。
BP 网络是一种前向网络，通过网络的结构与权值表达复杂的非线性 I/O 映射关系，同时 BP 网络具有优良的自学习功能，可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本进行反复训练，调整网络的权值，直至网络的 I/O 关系在某一训练指标下最接近样本。
3.2.2.2 在中医舌诊研究中的应用赵忠旭等[11]采用神经网络模型对中医舌像分析仪的摄像机、显示器的输入输出三刺激值特征化。
并采用动量法和学习率进行自适应调整，有效地抑制网络陷入局部极小或“假饱和”现象。
这样舌象分析仪在采集舌图象时，可将相机的输出代入其建立的校正环节模型，然后将它的输出作为计算机的数字驱动值，以达到校正的目的。
吴芸等[12]构建了一个“中医舌诊八纲辨证”神经网络知识库。
3.2.2.3 在中医脉象研究中的应用王炳和等[13]针对脉象本身的模糊性特点和中医辨识脉象的思维方式，研究了人工神经网络方法应用于人体脉象的识别问题。
建立了一个8-5-7三层结构的脉象人工神经网络模型。
采用输入样本的模糊化处理，并对BP算法用加动量的自适应算法加以改进，因此大大减少了训练时间。
经280例脉象的识别检验，结果表明，该对7种脉象的识别准确率平均为87%，比传统的模糊聚类方法提高了12个百分点。
此研究为计算机识别脉象和辅助诊断疾病提供了一种有效的方法。
岳沛平等[14]构建了一种比较实用的基于小波分析BP神经网络的中医脉象信号辨识系统，经1456例临床脉象检测，准确率>90%。
徐方维等[15]针对海洛因吸食者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异，成功地应用人工神经网络对15例海洛因吸食者和15例正常人。