作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述
在近些年来，人工智能领域不断推出新的研究成果，发表了多篇顶级论文。其中一些重要的成果可以帮助医疗健康领域更好地实现个性化的治疗方案、降低患者用药难度并提高治疗效果。这些技术解决了医生和患者之间信息不对称的问题，根据患者的个体特征，制定精准的医疗策略。 然而，个人化医疗并非只有计算机算法的发明。从人类个体的角度出发，人的生理系统有着丰富的生物信息，能够辅助医生进行诊断和治疗，这就是“自主学习”（self-learning）模式。目前，医疗健康领域已经在实践这种自主学习模式。
传统的个人化医疗技术
疾病检测与分类
传统的个人化医疗技术一般包括：
- 在线诊断：基于计算机算法的在线诊断系统能够识别患者的症状、基础功能以及各种诊断因素，提供诊断建议；
- 手术指导：通过分析患者的基因数据，进行基础检查和影像学处理，获取诊断需要的关键信息；
- 目标诊断：能够快速准确地识别患者的遗传或生理因素，并将其映射到人群中的典型特点上，从而给出更科学的诊断结果；
- 药物筛选：通过分析患者的生活方式、饮食习惯、近期症状等，结合知识图谱和历史数据库，推荐可能对症的药物；
- 终端诊断：用于评估某种药物是否对患者有效，并进行初步治疗方案设计。
运动护理及舒缓疼痛技术
传统的个人化运动护理技术通常包括： - 眼部保健：眼部保健也是由计算机算法驱动的，它会分
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