ai在医疗领域应用
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。
医疗人工智能公司有哪些
医疗人工智能公司包括阿里健康、腾讯觅影、百度灵医智惠、平安健康、BOE移动健康等全国医疗科技公司，中国ai医疗公司排名榜均为用户票选。
在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来
人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。
传统医疗行业与模式存在众多弊端
医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。
医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。
人工智能技术在哪些环节拥有优势？
可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。
统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。
新医疗技术更加依赖人工智能
中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。
Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。
大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务
相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。
“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来
总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：
一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；
二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；
三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；
四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；
五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；
六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；
七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。
所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。
人工智能AI如何影响医学领域，行业将走向怎样的未来
目前来看，在医学领域，AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。
比如在疾病诊断方面，2017年，阿里推出了“ET医疗大脑”，在某些疾病诊断方面，比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上，阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下，人类准确判断率是60-70%，但有了人工智能的帮助，准确率已经提升到85%
同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师，病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的住院费用结算，司法与伤残鉴定，疾病预防等产生重要影响。此前，手写病历因其难以辨认的字迹，经常被患者誉为“天书”。
阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时，实时提醒其不合规内容，从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范，给诊疗上一道AI保险。
目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型，整体质检点超过180个。
在提高患者的就诊体验上，AI也有一些新的进展，Facebook的人工智能（AI）实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。
未来随着医疗AI能力的不断进化，AI将能够帮助医生做更多的事，使医生能够把精力集中在更重要的事情上。
人工智能对医疗的影响
人工智能在医疗领域有着广泛的应用，它可以帮助医生和医疗工作者更准确、快速地诊断疾病，并且能够更好的管理患者的病历。
例如，人工智能系统可以帮助分析大量的医学影像数据，以帮助医生发现疾病的早期症状，并且可以帮助医生做出更精准的诊断。
此外，人工智能还可以帮助医生预测疾病的发展趋势，并且能够帮助医生做出更好的治疗决策。总之，人工智能在医疗领域有着巨大的潜力，可以提高医疗水平，改善患者的健康状况。
推荐阅读美国担心人工智能领域(美国人工智能出问题)
创业人工智能领域，创业人工智能领域包括
mit 人工智能领域(mit首次提出人工智能)
小米人工智能领域加盟，小米人工智能家居加盟
人工智能领域工程 人工智能领域工程有哪些
医疗人工智能领域 医疗人工智能领域包括
医疗领域人工智能融资(医疗领域人工智能融资现状)
人工智能领域规范，人工智能领域规范文件