医学人工智能优缺点
医学人工智能（MedicalAI）是一种利用人工智能技术在医学领域进行研究、诊断、治疗和预防的技术。它具有以下优缺点：
优点：
1.提高诊断准确性：医学人工智能可以通过分析大量的医学数据和病例，学习并掌握疾病的规律和特点，从而提高诊断的准确性。
2.提高治疗效果：医学人工智能可以根据患者的个人情况和病史，为其提供个性化的治疗方案，从而提高治疗效果。
3.减少医疗错误：医学人工智能可以通过自动化和标准化的流程，减少医疗过程中的人为错误，提高医疗质量。
4.提高医疗效率：医学人工智能可以通过自动化的流程和智能化的管理，提高医疗效率，减少患者等待时间。
缺点：
1.数据隐私和安全问题：医学人工智能需要收集和处理大量的患者数据，这就涉及到数据的隐私和安全问题。需要采取严格的措施来保护患者的隐私和数据安全。
2.缺乏人类判断力：尽管医学人工智能可以通过学习和分析大量的数据来提高诊断和治疗的准确性，但它仍然缺乏人类医生的判断力和经验。在某些情况下，医学人工智能可能会出现误诊或漏诊的情况。
3.技术发展不成熟：医学人工智能是一个新兴的领域，技术发展尚未成熟。在某些情况下，医学人工智能可能会出现技术故障或错误，从而影响医疗质量。
4.费用问题：医学人工智能需要大量的资金投入和技术支持，因此在某些情况下，使用医学人工智能可能会增加医疗成本，给患者带来经济负担。
综上所述，医学人工智能具有提高诊断准确性、提高治疗效果、减少医疗错误、提高医疗效率等优点，但同时也存在数据隐私和安全问题、缺乏人类判断力、技术发展不成熟、费用问题等缺点。在使用医学人工智能时，需要权衡利弊，谨慎应用。
人工智能加医疗有哪些方向
人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向：
1.医学影像分析：AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析，帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如，AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型，并辅助医生制定治疗方案。
2.个性化医疗：基于大数据和人工智能技术，AI可以建立患者的健康档案，并根据患者的病史、基因信息等特征，为患者提供个性化的诊疗建议。此外，AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险，提前进行干预和预防。
3.药物研发：人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如，AI可以通过计算机模拟和预测试验，帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物，从而缩短研发周期并降低研发成本。
4.医疗机器人：医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人，可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如，一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术，提高手术的准确性和安全性；另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练，加速康复过程。
5.医疗管理与决策支持：AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘，为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外，AI还可以协助医生进行临床决策，提高诊疗效率和准确性。
医疗行业人工智能有哪些应用场景
医疗行业是人工智能应用最早，也是令人类最为受益的一个应用领域，主要在以下几个方面：医疗影像分析、病理分析诊断、医疗手术、药物研发、患者关怀等。为此，许多技术公司在这方面投入了大量的研究，使得人工智能技术进入世界各地的医疗体系。
比如，在医学领域，早在2013年，美国一个医疗机构曾借助IBMWatson来帮助阅读和分析医学文献——仅仅几个星期的时间，就从2300万份候选文献中选出了7万篇相关文章，并从中准确找到了7种可修改P53的蛋白质（P53是与很多癌症有关的一种重要蛋白质）。而在使用Watson之前，这种发现结果通常需要整个生命科学行业的顶级医生花7年时间来完成！现如今，IBMWatson已经可以做到在10分钟内阅读和剖析20,000,000份医学文献、论文和病理。
此外，据了解借助于计算机视觉技术，Watson只靠图片就能准确诊断患者是否患有黑色素瘤。目前，其对皮肤癌诊断的正确率高达了97%，已经超出了专家的平均诊断水平（85%）。
这里再列举几个其它案例：
1.谷歌AI可以通过眼部扫描预测心脏疾病风险
日前，谷歌和同属Alphabet集团的VerilyLifeSciences公司共同进行了一项研究，通过深度学习算法分析个体的视网膜图像从而准确预测心脏病。
该算法可以通过对视网膜眼底照片的识别和分析，判断个体是否吸烟、血压、年龄、性别、是否曾经有过心脏病史，甚至是种族，这些与心血管疾病相关的危险因素。
据了解，该算法的训练数据用来自于284,335名患者，包括来自英国Biobank数据库的48101名患者和来自EyePACS数据库的236244名患者。不仅能够预测心血管疾病的风险，还能预测发作时间。
2.IDx公司用21年研发了能预诊糖尿病患者失明的AI系统
最近，美国IDx公司宣布，其创始人MichaelAbramoff花费21年开发创建的AI自动系统IDx-DR，正在由美国食品和药物管理局（FDA）加快审查，并将很快投入临床使用。该系统能够用于尽早发现糖尿病患者失明的主要原因——糖尿病视网膜病变，从而加以预防、提前治疗。
到今年，IDx公司和FDA已经用了7年时间来确定评估系统准确性和安全性的标准。
值得一提的是，这一系统在没有眼科专家的帮助下，就能自行诊断。由于目前许多患者经常都要等待数周或数月才能看到眼科专家，无法及时诊断，因此，这一系统的出现患者来说可能会产生巨大影响。
据Abramoff介绍，IDx公司还对系统做了一些必要的调整，以便从实验室走出来，真正进入诊所，得以应用。比如，IDx团队添加了一个互动组件，当AI的诊断质量足够高时，系统就会将拍摄的视网膜图像情况反馈给护士或医生。在对公开数据集进行早期测试后，IDx公司在去年夏天完成了一项900人的临床试验，将进行了四小时培训的系统及具有10年以上经验的专家通过摄取和分析视网膜图像，从而提供的诊断结果相比较。虽然Abramoff还拒绝分享审查结果，但他指出：“我们对此非常兴奋。”
3.科学家利用AI预测人类死亡时间，从而改善医疗服务质量
由吴恩达与斯坦福大学计算机科学系教授AnandAvati、斯坦福大学生物医学信息学研究中心KennethJung、LanceDowning与NigamH.Shah，以及斯坦福大学医学院StephanieHarmon六位斯坦福大学科学家组成的研究小组正在研究如何利用人工智能技术预测人类的死亡时间，从而改善对其的姑息治疗程度，或者对患有严重疾病的患者提供专门的护理。
据统计，在美国所有需要接受姑息治疗的病人（占所有住院病人7%-8%）中，只有不到一半的人真正接受了这种治疗。这与医生在判断患者的生存时长方面往往过于乐观有很大的关系。此外，姑息治疗的相关护理人员及资源也较为有限。因此，为了尽可能帮助更多适合此种安慰疗法的病患，斯坦福大学的研究小组希望利用人工智能技术发现剩余生命仅为三到十二个月的对象。
以往的做法是，由医生检查每一份病例表，借此确定病患是否有资格获得姑息治疗方式。但这整个过程非常耗时，而且医生的个人偏见可能对最终护理决定产生影响。
而通过人工智能技术，就能够让深度学习算法自动评估住院病人的EHR（电子健康记录）数据，帮助姑息治疗怀团队判断哪些病人可能需要姑息治疗。
为了进行这项研究，研究小组使用了斯坦福医院及露西尔-帕卡德儿童医院中的200万份成人和儿童电子病历作为数据样本。
但需要强调的是，这套模型的预测结果仅被用于在姑息治疗小组进行病例审查（及自动转诊）时推荐部分符合条件的病患。人类医生仍然负责整个审查流程的主导工作，而该项目所得出的结果只作为符合姑息治疗条件的参考，而非对死亡时间的直接预测。
答案来自科技行者团队最爱谈应用的Dora老师