UCF在医疗健康领域的人工智能研究与创新
UCF的人工智能研究
不会令人感到意外的是，人工智能（AI）正在改变医疗行业，就像它已经在几乎每个行业中留下印记一样。幸运的是，这些影响被证明是有益的。在医疗领域，AI正在重塑专业人士如何诊断、治疗和管理患者护理。美国中央佛罗里达大学（UCF）在这方面并不陌生，迅速以其在各种医学学科中创新使用AI而闻名。UCF在AI驱动的医疗解决方案方面的进步，从医学成像到患者监测和药物发现，正在为医学设定新的标准。这些努力使UCF成为将AI整合到循证医疗实践中的领导者。
医疗健康中的AI是什么？
人工智能是指能够执行通常需要人类智能的任务的技术系统。这包括视觉感知、语音识别和决策制定。在医疗健康中，AI展示了通过自动化和增强诊断、治疗和患者监测过程来彻底改变医疗护理交付方式的潜力。AI应用使用机器学习和自然语言处理等技术来理解复杂的医疗数据。它们可以查看医学图像以定位问题，检查实验室结果以发现疾病，甚至阅读冗长的医生笔记以生成易于理解的健康记录。随着AI收集更多的患者数据，它将能够更准确地个性化医疗和基于预测模型和算法的循证治疗计划。AI还可以协助：
- 行政工作流程
- 患者安全监控
- 健康结果预测
- 新疗法的发现
- 帮助患者导航医疗服务
- 确保医院工作人员正确洗手
- 将患者匹配到实验性试验
医疗健康继续发展，变得更为复杂和数据密集，预计AI也将随之发展。UCF的研究人员正在开发AI工具和系统，以提高诊断的准确性、治疗的有效性、疾病的预防和整体医疗质量。有了这些系统，AI可以为医疗专业人员提供一个不可思议的机会，能够提供更加个性化、主动和以患者为中心的医疗护理。
UCF在AI驱动医疗解决方案中的先锋角色
UCF正在利用AI改进医疗健康研究和实践，目标是使医疗健康更加精确、高效和有效。UCF建立了强大的研究基础设施，吸引了世界级的人才，推动AI驱动的医疗解决方案创新。来自UCF工程、计算机科学和医学部门的研究人员正在合作开发改进医疗健康的AI系统。通过结合这些领域的专业知识，该大学能够更有效地应对更大的医疗挑战。以下是UCF取得进展的一些方式：
医学建模、成像和分析中的AI
医学建模、成像和分析允许医疗专业人员通过查看人体的详细视觉表示来更有效地诊断和治疗患者。当AI集成到这一领域时，它可以：
- 快速分析并提高复杂扫描的准确性
- 识别可能被人类忽视的异常
- 减少医疗专业人员的行政工作量
- 创建预测模型，帮助预测疾病的进展
例如，生物医学工程项目的教授兼主任Alain Kassab利用生物工程、AI和3D建模更好地理解心血管疾病。他的实验室使用患者特定建模来改进先天性心脏病儿童的诊断和手术规划。最近，Kassab合作开发了一种由心脏自身能量驱动的可注射分流器，以减少单心室循环的长期影响。这一创新有潜力显著改善患有这种病症的儿童的生活质量和生存率，因为它提供了一种侵入性较小且更可持续的解决方案来管理心脏缺陷。
人工智能（AI）通过实现更准确的诊断、个性化的治疗和高效的护理协调，正在彻底改变医疗健康。Kassab在工程和医疗健康方面的专长已经导致UCF在医疗成像AI应用方面的重大进展。在他的监督和指导下，UCF能够深刻贡献于医疗健康领域的AI。医疗提供者、工程师和计算机科学家之间的合作使UCF在医疗健康中使用AI取得了成功。通过AI和模拟，UCF研究人员正在构建下一代用于医学图像分析的智能工具。这些工具提供了更快、更准确的见解，有助于诊断和治疗患者。
患者监测和医疗健康管理中的AI
UCF研究人员正在开发能够实时监测患者健康的AI系统。这些技术将能够更早地检测问题，这意味着医疗专业人员可以更早开始治疗。UCF在这方面的关键人物之一是酒店管理学院的助理教授Chaithanya Renduchintala。Renduchintala专门研究社区健康中的AI应用。他的工作集中在患者参与和确保健康资源的高效分配上。这样，患者可以更多地参与自己的医疗健康，更容易理解自己的健康状况，并对与医生交流更有信心。他的工作还探索确保每个人都能获得所需医疗健康的方法。在Renduchintala教授等专家的指导下，UCF不断推进医疗健康中的AI。通过结合医疗管理、数据科学和临床实践的优势，他们正在开发创新解决方案，实现持续监测和个性化护理。UCF致力于开发创新的AI解决方案，可以在问题发生之前进行预测，使医生能够在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗。这些工具有能力重塑医疗健康的交付和管理方式。
AI驱动的药物发现和开发
UCF还在通过AI驱动的药物发现和开发计划加速制药创新。为了实现这一目标，他们开发了AI机器学习模型，以帮助通过快速筛选大量药物分子库来发现新药。这些AI系统可以预测最有前景的临床试验候选药物，从而实现更快、更安全的药物设计。工业工程系的助理教授Ozlem Garibay（01MS，08PhD）是UCF在这方面工作的知名人物之一。Garibay教授专门研究医疗健康中的AI应用，特别是在创建药物治疗方面。她的工作包括开发创新的BindingSite-AugmentedDTA模型，该模型提高了药物-靶标相互作用的预测能力。这个模型在AI辅助药物筛选技术方面取得了重大进展，不仅提高了UCF自身模型的预测准确性，还增强了其他最先进药物发现模型的性能。UCF正积极与制药公司和其他研究机构合作，促进AI驱动方法在药物发现和开发中的持续发展。通过这些合作，UCF的研究和创新找到了实际应用，加速了新药从实验室到市场的进程。与制药公司和研究机构的积极合作增强了UCF在该领域的影响。这些合作伙伴关系有助于分享知识和资源，推进AI驱动的药物发现和开发方法。因此，UCF的研究带来了实际解决方案，加快了新药从实验室到市场的过程。此外，这些AI系统可以实现机器人驱动的实验室实验，可能会加速救命药物的发现和开发。
医疗健康模拟中的AI
医疗健康模拟使用虚拟现实和AI为临床医生培训提供超现实的环境，同时加速医疗研究。UCF正在利用虚拟现实技术为下一代医疗健康提供者创造逼真的培训环境。以Greg Welch和Gerd Bruder领导的虚拟体验研究加速器（VERA）为例，这是UCF模拟与训练研究所的一个项目。这个由美国国家科学基金会资助的项目将通过虚拟现实（VR）培训平台创建高度逼真的沉浸式体验，以促进大规模研究——这是一个近500万美元的项目。通过结合使用VR和AI技术，研究人员将能够分析人们在不同场景中的行为、反应和学习。VERA的目标是使研究人员能够在虚拟环境中进行涉及多样化参与者群体的大规模研究。这种方法不仅拓宽了医疗研究的范围，还允许纳入更多样化的人口群体，增强了研究结果的普遍性和适用性。通过VERA，UCF正在为医疗模拟设立新的标准，使其更加包容、详细和有影响力。VERA的目标是在虚拟环境中进行涉及多样化参与者群体的大规模研究。这种方法将拓宽医疗研究的范围，包括更广泛的人口群体。这种包容性增强了研究结果的相关性和适用性。通过VERA，UCF正在使医疗模拟更加全面和有影响力。UCF融合了AI、VR模拟和临床科学家的合作，为革命性的医疗教育和研发提供了无与伦比的机会。VERA提供的超现实环境和数据集为未来的医疗健康专业人员提供了一个安全和受控的空间来磨练他们的技能。这项技术不仅改善了医生的培训，还有潜力挽救生命。
UCF未来在医疗健康领域的AI
UCF通过利用最新的AI进展，在医疗健康领域取得了显著进展。他们即将开展的项目旨在提高诊断的准确性、提高治疗效果并加快新疗法的引入。展望未来，UCF在医疗健康AI方面的创新专注于提供适应个人不断变化的健康需求的非侵入性、连续护理。UCF的研究人员设想了一个分散的护理网络，提供实时指导，增强个人和社区层面的预防和疾病管理。通过领导医学、AI和模拟领域的前沿项目，UCF致力于使数据驱动、主动的医疗健康既可及又公平。该大学致力于道德和有效的AI整合，将继续设定新标准并塑造最佳实践，以改善人类健康。
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