各位网友好，小编关注的话题，就是关于角膜人工智能的问题，为大家整理了3个问题角膜人工智能的解答内容来自网络整理。

有没有可能利用打印3d角膜进行角膜移植来治疗近视

完全没必要，现在的全飞秒和ICl植入术治疗近视，切口才2毫米左右，不需要缝合，所以术后第二天就视力很好了！

如果做角膜移植，切口大概是π✖8mm，大概是25mm，而且缝合12-16针，散光大，还容易发生排斥，对于圆锥角膜导致的高度近视可以考虑，对于角膜正常的近视眼完全是小题大做了！

举个通俗的例子，明明整容就可以变漂亮，病人却要求做换头手术。

理论上可以，但是没有必要，现在已有的技术不用移植角膜，直接在角膜上进行激光消融，改变角膜表面形态，影响角膜屈光度，提高视力，也就是我们说的激光类的手术，比人造一个角膜再移植方便很多，另外你把角膜移植，特别是人工角膜的移植想象的太简单，太天真了，迄今为止的人工角膜材料也是临时性或者短期使用可以，最重要的依然是捐献的角膜。所以你的这个想法理论上可以，但是意义不大，代价太高了。

男孩双眼患“圆锥角膜”，无法完成学业，该怎么帮助他走出失明阴影

圆锥角膜是非常严重的角膜疾病，以近视度数持续增长，而且后期可能有角膜破裂的风险。由于人类对圆锥角膜的原理还不是太清楚，因此治疗和控制比较困难。但技术发展很快，现在主要是用硬的隐形眼镜压迫，阻止进一步发展。如果到了后期控制不足，可以角膜移植。现在整个角膜移植技术没有任何问题，主要是受捐的角膜太少，影响了这种病的治疗。但是欣慰的是目前人工角膜生产发展很快，极可能不久就可以大规模应用，那时圆锥角膜就可以很容易治疗了。因此，看书学习不行，可以听书学习，保持希望，等到治疗那一天，一切就都好了！！！

你认为有哪些曾经不可能实现的事情,现在能通过人工智能实现

完全自主的绘画创作到帮助医生更高效且精确地完成诊断。

2018年10月25日，由人工智能创作的画作《埃德蒙·贝拉米肖像》在佳士得拍卖行拍出43.2万美元高价。

这幅《埃德蒙德·贝拉米的肖像》描绘一名穿黑色大衣、体态发福的男子。乍一看，它像是18世纪或19世纪常见的作品。但细看，我们会发现人物面部模糊，画作似乎尚未完工，而本应该是画家署名的地方却是一个方程。法国的Obvious团队让AI观看了1.5万幅14世纪至20世纪之间的画作（从随意涂鸦到世界名画）后，让AI以这些画为基础进行自主创作，最终得出这幅油画。整幅画的创作使用了原谷歌公司研究人员伊恩·古德费洛的深层对抗网络算法（GAN），既让两个AI互相竞争——一个作为生成器、另一个作为鉴别器。

生成器的主要工作在阅过大量的画作后随机创作出画作，像是一个画家；鉴别器的主要工作是依据大数据给生成器的画作打分，像是一个评论家。二者互相博弈的同时再使用遗传算法（Genetic Algorithm，模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法）让更好的画作被保留下来，最终得出AI认为的最优解。

然而这两种算法的结合用来画画只是冰山一角，AI在医学影像学上的应用能够在近年内造福大众。生成器大量阅读X光片后进行判断而鉴别器对生成器的判断进行打分，经过一系列优胜劣汰后AI能做到精确的读片与判断。AI 正在对医学成像领域深度渗透，这已是业内共识。2019WAIC世界人工智能大会上，中国工程院院士范云鹤表示，在甲状腺癌识诊上，医生的平均阅片时间为45分钟、准确率为74.46%，而AI的平均阅片时间1分36秒、准确率90％。

浙江大学医学院附属邵逸夫医院积累出了20年间各种角膜病的16万张图像记录和完备的病历记录以及医生手绘的图解，AI学习后判断准确率接近80％，超过91％的受试医生（421人）。根据市场调查公司 Signify Research 报告，包括自动检测、量化、决策支持和诊断软件在内，全球医学影像 AI 市场在 2020 年将达到 15 亿美元。

如今除了通用电气公司（GE）、西门子和谷歌等大公司，大量的新创公司正在涌入到这个领域来。AI读片有着人工读片不能比拟的优势，目前有部分公司的产品在闭环数据上已经显示了非常好的敏感度和特异度（分别达到95%和70%），达到了主治医生的水平——AI的介入，能够让水平较差的医院获得与世界顶级医院同级别的读片以及诊断能力。

不过目前来看我们还不能完全让机器来做复杂的处理，现在的 AI 还有可解释性、鲁棒性（即系统稳定性）等在医学影像领域尤其重要的问题需要解决。

未来可期，也许正是2020年，即使是在普通的县区医院，医生在AI的辅助下进行更高效更准确的诊治将变为可能。当然，一步到位未免太过夸张，但AI 的介入将会大大提高医生的诊治效率是将至的未来。

云计算

云计算对人工智能的影响与加成，可能是一件2020年会产生巨大叠加效应的一件事。如今云计算基本上已经成为了信息社会的“基础设施”，光去年一年，云计算的市场规模就达到了962.8亿元，云计算和人工智能好像天生就是一对，云计算助力人工智能应用快速落地。

工业信息化

我们可以想象一种未来，在这个未来里，传感器和计算机无处不在，每个人的公开行为，都会变成数据，被上传到某个数据集散中心，统计成集合，并且成为一种趋势。比如食品巨头可以对一种牛奶的配方进行微调，收集用户反馈，并通过神经网络分析来对配方进行优化。

当红豆口味的牛奶突然在某个地点畅销，并且随着人的迁徙而流行开来，人工智能系统识别到了这个趋势，就可以告诉商品生产厂家，研发更多红豆口味的商品，并且结合地域热度信息来进行配货。而在这个过程中，加密算法又能保护我们每一个人的隐私，保证数据的脱敏。

而这还只是工业信息化未来的冰山一角。

在这个未来里，人类可以通过量子计算解决复杂的计算、分析问题；工业互联网，使不同的工业系统更高效、更精确地协作，增加效率。比如可以根据淘宝上的销售数据，经过深度学习的分析，来指导下一代产品的更新迭代，生产。提前预测不同地区不同季节的销售情况，合理安排生产，并且通过更多的机器化流水线提高生产、运输效率。

到此，大家对角膜人工智能的解答时否满意，希望角膜人工智能的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。