如何看待人工智能在医疗领域的发展前景
1、基于大数据的医疗。
会有比较更广泛的应用。
可以根据饮食情况，运动情况，身体温度，心跳，血压以及所有病历，所有家族病史。来绘制你的身体健康状况曲线，甚至可以预测你的病情，并给出合理的治疗方案以及饮食，运动建议。
2、基于人工智能的医疗。
一些精密度比较高的手术，医术再高明医生手臂也会有微小的抖动，会影响手术效果。但如果是人工智能机械臂操作，精度更有保证。
人工智能还能代替许多医院的问诊服务。患者输入病情，系统给出需要做的检查，然后根据检查情况作为输入，自动输出诊断结果。患者通过移动终端就能查看诊断结果。
人工智能还能代替很多医院的导诊服务。患者来到医院，通过智能客服机器人帮助患者解决挂号，咨询情况，求助等各种问题。
人工智能将给医疗领域带来哪些改变
20世纪80年代和90年代带来了微型计算机的激增和新的网络连接水平。在此期间，研究人员和开发人员认识到，医疗保健系统在医疗保健方面的设计必须能够适应缺乏完美数据和建立在医生的专业知识基础上。涉及模糊集理论，贝叶斯网络和人工神经网络的方法已经应用于医疗保健领域的智能计算系统。
这半个世纪以来，人工智能技术在医疗上的成长有这些方面：计算能力的提高导致更快的数据收集和数据处理，个人和医疗保健相关设备的健康相关数据的数量和可用性增加，基因组测序数据库的增长，电子健康记录系统的广泛实施，自然语言处理和计算机视觉的改进，使机器能够复制人类感知过程，机器人辅助手术的精确度提高。
而在放射学上，解读成像结果的能力可以帮助临床医生检测详细细节的图像变化，或临床医生可能意外漏掉的某些变化。这种在放射学中纳入AI的研究是斯坦福大学的一项研究，该研究的结果表明，他们创建的算法可以比放射科医师更好地检测肺炎。放射学会议北美放射学会在其成像中实施了大部分时间表来使用人工智能。
同时远程医疗的增加显示了人工智能应用的兴起。如果疾病发生，使用AI监测患者的能力可以允许向医生传达信息。使用设备以使得人可以佩戴，可以允许对患者进行持续监测，并且还能够注意到人类可能较难区分的变化。
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为什么人工智能要应用于医学领域
人工智能有利于临床决策，或者可以为临床决策提供依据。不过人工智能无法替代医生，至少目前来看。
第一，门诊中，通过数据整合处理分析，人工智能可以通过病人的病史、简单的临床表现等，给出临床决策建议。人工智能处理信息的容量高、速度快，对一些简单疾病可以迅速排查。如果发展到一定程度，这可以大大缩短门诊中的问诊时间。（当然，这是理想状态）
第二，便于对检查结果的分析处理。可以横向、纵向对比病人的检查结果，有利于建立病人的健康病例，同时对解决疑难杂症提供了新可能。以往冷门的疑难杂症，往往只能依靠医生本人的经验。如果数据库中有录入，那么见到类似的检查结果，人工智能可以第一时间筛查出，并提示风险。
第三，人工智能可以缓解部分医患矛盾。人工智能可以充当医患之间“解释”的角色，医生在诊疗中来不及或者没有说清楚的事项，人工智能可以在诊疗前后向患者解释清楚。这也是目前希望人工智能可能应用的场景之一。
但是，临床研究是严肃严谨的，人工智能目前的应用，仅仅在于慢病管理、简单的健康建议和笼统风险提示上。未来还有很长的路要走，才能达到以上的几点希望。当然，科技发展日新月异，希望那一天会更快到来。
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。
临床医学硕士转行到人工智能领域怎么样
我就是从医生转到人工智能领域，兴趣是最好的老师，如果你是真心喜欢的话。当然，从事人工智能方向，离不开扎实的数学基础。需要学习的东西很多，从微积分，离散数学，线性代数到概率论和数理统计，然后是，各种机器学习的算法，模型，神经网络和深度学习的各种算法。
人工智能的本质是数学和算法，所以把数学学好的话，人工智能就可以慢慢入门了。当然还要不断的去学习实践，查看前沿的学术论文和文章，最终和你的医学知识和临床经验结合起来。总之这条道路非常艰难，想想我们学医的，所学到的那点高等数学的皮毛，你需要有很多的知识要补，慢慢来吧。
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