人工智能，在医疗领域有哪些应用
当前，人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。
一，虚拟助理：人类医师的得力助手还是替代者？
在医疗领域，虚拟助理可以根据和用户的交谈，智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类，一类是包括Siri等的通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早，资本支持度高，数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。
虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域，目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是BabylonHealth，而国内在虚拟助手上，也有大数医达和康夫子崭露头角。
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，分别是优化医疗资源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。
AI+医疗！人工智能促进医疗服务迎来新模式，后续市场走向如何
谢邀！
Al+医疗应该是医疗市场发展的方向。医疗从人工看病到机器加人工治疗，再到今天的Al+医疗模式，是时代的进步！有广阔的市场发展前景。比如，人工智能的机器人手术，既减轻了医生的劳动强度，还能克服人工手术中的疲劳、心里情绪波动及失误等缺点。还有创伤小时间短效率高等优点。机器人凭着超人的记忆和高速的计算分析能力，它的强大是人民不可想象的。比如大家知道的人机围棋国际象棋大赛，人的胜率几乎为零！把机器人这种强大的功能应用到医疗领域是很好的选择。人工智能应用于医疗领域，只要价格合理，发展空间巨大。
人工智能+医疗有什么样的发展趋势及机遇
人工智能+医疗是一个很新的产业，全球都处在初期的飞速发展阶段。中国是一个非常擅长将技术应用落地的地方，所以这是一个前所未有的历史性机遇，在人工智能领域，我们处在相同的起跑线。维卓致远首席科学家李欣作客《AI时刻》，在谈到这个机遇以及如何面对时，这样说道：“现在无论是对维卓致远也好，还是对中国广大临床医生也好，其实都是一个很难得的历史机遇，就是说我们现在其实和世界是处在同一个水平上，因为大家知道其实我们西医，西医当然是从西方来的，我们创始新还是要差一点。
可能在国外已经使用或者说经过验证之后，我们可能引进过来，这是我们国内医学层面来讲，大部分的现状是这样的。所以说，有一个新的技术，我们和国外在同一起跑线上，其实这个机会也真的是很难得。但同时这个可能对，不论是对维卓致远，还是对临床医生也好，也提出了更多的挑战。因为恰恰是你需要原创了，就是需要我们更多地开发自己的脑筋去扩展它的应用，你没有可以参照的东西了，所以说对大家的要求会更高一些。”
时代临近，医疗人工智能将如何飞翔
除了辅助医生看病，人工智能也许还能预测病人什么时候会离世。
谷歌现在就在训练机器预测病人离世概率。谷歌5月份发表了一篇关于神经网络保健潜力的研究报告，这是一种人工智能软件，特别擅长使用数据自动学习和改进。谷歌已经创建了一个工具，可以预测一系列病人的身体健康结果，包括人们会在医院住院多久甚至逝世的概率。
谷歌新的研究最让医学专家们印象深刻的是，能够筛选以前不可及的数据，包括以PDF格式或以旧图记录的笔记。神经网络能够吸收所有这些不守规矩的信息，然后给出预测，它比现有技术更快，更准确。谷歌的系统甚至显示了哪些记录导致了结论。
医院，医生和其他医疗保健提供者多年来一直在努力更好地使用电子健康记录和其他患者数据的库存。在正确的时间共享和突出显示更多的信息可以挽救生命，至少可以帮助医务人员在文书工作上花费更少的时间，并在患者护理上花费更多时间。但是目前的健康数据挖掘方法成本高昂，麻烦且耗时。谷歌的下一步是将这一预测系统转移到诊所。
不过尽管人们对Google的潜力感到乐观，但利用AI来改善医疗保健成果仍然是一项巨大的挑战。这个领域在技术突破上一直也有很多困难，特别是IBM的沃森公司，已经尝试将AI应用于医药领域，但是在节省资金和将技术整合到偿付系统方面取得的成果有限。
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