医疗保健漏洞,医疗保健漏洞有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于医疗保健漏洞的问题，于是小编就整理了2个相关介绍医疗保健漏洞的解答，让我们一起看看吧。

1. VxWorks累积的11个重大安全漏洞，对行业客户造成了多大影响？
2. 人工智能在医疗领域的应用怎么样？

VxWorks累积的11个重大安全漏洞，对行业客户造成了多大影响？

平时人们总能听到有关 Windows 和 Android 操作系统的漏洞报告，iOS 和 Linux 则要少一些。

不过本文要为大家介绍的，则是 VxWorks 实时操作系统（RTOS）曝出的 11 个严重的零日漏洞。

RTOS 被广泛应用于行业内的关键计算机系统上，此次曝出的大型安全漏洞，很可能引发灾难性的后果。

【题图 via SlashGear】

报道称，过去 13 年里，这些设备已存在不少于 11 个零日漏洞。遗憾的是，由于 RTOS 设备属于电子设备领域的沉默工作者，媒体并没有对其加以广泛的关注。

举个例子，RTOS 软件驱动着从调制解调器、电梯、乃至核磁共振（MRI）扫描仪等在内的各种机器。而 VxWorks 的客户名单，涵盖了 Xerox、NEC、三星、理光等知名企业。

物联网安全研究机构 Armis 将这些漏洞统称为 URGENT / 11，以敦促行业尽快更新机器的 RTOS 系统。其中六个比较严重的漏洞，或赋予攻击者远程代码执行的权限。

另外五个漏洞没有这样致命，但也可以在没有用户交互的情况下，授予攻击者相应的访问权限。讽刺的是，它们甚至可以绕过 VxWorks 自带的防火墙和 NAT 等安全设备。

人工智能在医疗领域的应用怎么样？

1.人工智能+医学影像

人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、肺、心脏等多个人体部位。结合目前循环系统疾病的特点，预防意义重于治疗，人工智能心血管影像能够有效提高循环系统疾病早筛及预防情况。

2.人工智能+医院管理

因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，医院在完成第一阶段的人工智能体系建设后，尤其是针对大型三级医院，应当大力发展人工智能医院管理。人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗***配置和弥补医院管理漏洞。

3.人工智能+疾病诊断和预测

现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中，去诊断是否患病。但如果要实现疾病的未来发展预测，往往力不从心。人工智能能够参与疾病的筛查和预测，需要从行为、影像、生化等检查结果中进行判断。

4.人工智能+医学研究

人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献，最后生成标准化的数据库。在具体的人工智能+医学研究的相关落地产品线中，报告认为应重点点关注医疗翻译与医疗知识图谱领域。

随着AI十医疗的进一步融合，深入，政策和资金的大量投入，AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。未来，基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速，准确的诊断和治疗，将变的不再可怕。

人工智能在医疗领域的应用，意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助，获得更好的诊断，更安全的微创手术，更短的等待时间和更低的感染率，并且还能提高每个人的长期成活率。从医疗行业的发展状况和人工智能的特点优势来看，可以预想，未来人工智能在医疗领域将在至少以下五个方面影响我们的生活。

1 智能诊疗

智能诊疗就是将人工能智能应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体验报告等的统计，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过学习相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景。

2 医学影像智能识别

传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。有研究统计，医疗数据中有超过90％的数据来自于医学影像。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区堿定位，减少漏诊误诊问题。

3 医疗机器人

机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能***肢，外骨骼和***设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人***医护人员的工作等。目前，关于机器人的应用研究主要集中在外科手术机器人，康复机器人，护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人也经历了快速发展，进入了市场应用。

4 药物智能研发

依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速，准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性，安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期，降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

医疗领域对人工智能（AI）有大量的应用场景，我列举几个有了解到的应用。如果觉得回答有价值，还请点赞留言哦！

1、阿里全新AI诊断***肺炎

在全国抗疫最紧张的时刻，阿里达摩院研发出全新AI诊断***肺炎技术：20 秒出结果，96% 准确率。AI通过大量胸部CT影像资料训练，建立成熟的***肺炎识别能力。用户拍片完成后，20秒内AI系统就可以提醒医生该患者是否被感染，提醒医生***取进一步的医疗措施。AI可以弥补核酸检测时间过长、医生之间经验有差异等不足，成为重要的抗疫检测方法。目前该检测技术已在意大利等疫情严重国家使用，反馈很好。

2、人工智能用于染色体核型分析

与[_a***_]交通大学生命科学与技术学院与陆道培医院细胞遗传和分子细胞遗传室合作，将人工智能技术用于染色体核型分析。

白血病治疗时，染色体检测是最重要一环。只有正确识别染色体变异情况，才能对症下药。传统的染色体检测是***用光学显微镜获得的图像，再用人工对染色体进行计算和识别，对分析人员的经验要求非常高。因此受条件限制，很多医院仍不能开展染色体核型分析。绝大部分医院查出白血病患者后，只能把病人的骨髓样本寄送到北京等少数机构检测。样本一去一回需要一周以上，严重耽误治疗时机。

通过人工智能，可以对光学显微镜获得的图像进行快速识别。训练过后的AI，对正常染色体核型的识别准确率已达93.79%。效率提升非常显著。

到此，以上就是小编对于医疗保健漏洞的问题就介绍到这了，希望介绍关于医疗保健漏洞的2点解答对大家有用。