1. 人工智慧來了，未來醫療會怎麼樣

從全球創業公司實踐的情況來看，目前基於健康醫療大數據深度學習的人工智慧技版術，在醫療權領域的應用主要集中於醫療機器人、智能葯物研發、智能診療、智能影像識別、智能健康管理等領域，不少已經重塑了醫療。
達·芬奇手術系統是醫療機器人的典型代表。達·芬奇手術系統分為兩部分：手術室的手術台和醫生可以在遠程操控的終端。手術台是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術。該機器人擁有「微創、精確、過濾人的抖動、高靈活度、傷口更小、流血更少、術後恢復所需時間更短」等諸多優勢。截至目前，我國已有60多台達·芬奇手術機器人系統進入了醫療第一線。
由於風險大、周期長、成本高，新葯研發一直是葯企的最大痛點之一。而在智能研發葯物方面，醫療人工智慧卻讓葯物研發駛入了快車道。
在智能影像識別方面，美國企業Enlitic通過給計算機展示足夠多的疾病圖像，如腦腫瘤，使計算機能夠自動給醫生標出腦腫瘤所在。實驗證明，該公司研發的相關系統的癌症檢出率超越了4位頂級放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的7%的癌症。
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2. 人工智慧在醫療領域有哪些應用場景

人工智慧在醫療領域的典型嘗試包括：語音錄入病例、醫療影像分析、綜合性診療、身體健康管理、醫療機器人、醫學葯物研發等。

3. 人工智慧+醫療圖像已走出實驗室了嗎

IBM的人工智慧已經走出實驗室了，IBM也是最早在醫療領域應用人工智慧的，研究了幾十年了

4. 人工智慧在醫療上有哪些表現

手術機器人是人工智慧與醫療的結合。還有就是症狀識別掃描用的設備，可以減輕醫生的工作負擔。

5. 人工智慧+醫療，有哪些真正有價值，可落地的

你提的問題在未來有希望實現，現在還是處於雛形階段，誰也說不好。

6. 人工智慧在醫療上是怎麼發揮作用的

人工智慧可以在醫療上用自主的能力。可以自動地對病人的病情進行識別，可以分內析病人現在的狀況容，並且可以進行最全面的分析。人工智慧的進一步發展，甚至可以對病人直接進行手術，而不需要人完全由機器來控制，並且可以達到最好。

7. 人工智慧醫學影像能識別哪些圖像類型

隨著醫學影像智能化診斷的快速發展，為了滿足愈加復雜的醫學圖像回分析和處理答要求，人工智慧方法成為近年來醫學圖像處理技術發展的一個研究熱點。本文對近五年來人工智慧方法在醫學圖像處理領域應用的新進展進行綜述。方法：將應用在醫學圖像處理領域主要的幾種人工智慧方法進行了分類總結，討論了這些方法在醫學圖像處理各分支領域的應用，分析比較了不同方法間的優缺點。結果：人工智慧方法應用主要在醫學圖像分割、圖像配准、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等領域；包括蟻群演算法、模糊集合、人工神經網路、粒子群演算法、遺傳演算法、進化計算、人工免疫演算法、粒計算和多Agent技術等；涉及MR圖像、超聲圖像、PET圖像、CT圖像和醫學紅外圖像等多種醫學圖像。結論：由於醫學影像圖像對比度較低，不同組織的特徵可變性較大，不同組織間邊界模糊、血管和神經等微細結構分布復雜，尚無通用方法對任意醫學圖像都能取得絕對理想的處理效果。改進的人工智慧方法與傳統圖像處理方法的結合，在功能上相互取長補短，將是醫學圖像處理技術重要的發展趨勢。關鍵詞：醫學影像；醫學圖像處理；人工智慧

8. 為什麼人工智慧技術能用在醫療影像

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議回性也不大。有時我們會答要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。

9. 人工智慧在醫療中有哪些重要的應用

作為一種新技術來，不是任何源領域都能現在、就直接套用人工智慧的。
一. 人工智慧在醫療健康領域應用的兩個前提

（1）獲得醫生、護士、患者的信任

（2）消除政策、監管、商業方面的障礙

二. 人工智慧在醫療健康主要的應用領域

（1）臨床決策支持，或者臨床輔助診療系統；
（2）患者管理和教育;
（3）輔助手術或者患者照護的自動設備，即各種機器人；

（4）醫療機構的管理；

（5）新葯研發

人工智慧來襲，不少人驚呼未來有不少職業將會被人工智慧和機器人所替代。我想說的是，確實，機器和人工智慧會替代人的一些簡單勞動、重復性勞動和規則性活動，但是，它們也會創造出更多更新的、前所未有的新的職業。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。