1. 人工智能来了，未来医疗会怎么样

从全球创业公司实践的情况来看，目前基于健康医疗大数据深度学习的人工智能技版术，在医疗权领域的应用主要集中于医疗机器人、智能药物研发、智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理等领域，不少已经重塑了医疗。
达·芬奇手术系统是医疗机器人的典型代表。达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术。该机器人拥有“微创、精确、过滤人的抖动、高灵活度、伤口更小、流血更少、术后恢复所需时间更短”等诸多优势。截至目前，我国已有60多台达·芬奇手术机器人系统进入了医疗第一线。
由于风险大、周期长、成本高，新药研发一直是药企的最大痛点之一。而在智能研发药物方面，医疗人工智能却让药物研发驶入了快车道。
在智能影像识别方面，美国企业Enlitic通过给计算机展示足够多的疾病图像，如脑肿瘤，使计算机能够自动给医生标出脑肿瘤所在。实验证明，该公司研发的相关系统的癌症检出率超越了4位顶级放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
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2. 人工智能在医疗领域有哪些应用场景

人工智能在医疗领域的典型尝试包括：语音录入病例、医疗影像分析、综合性诊疗、身体健康管理、医疗机器人、医学药物研发等。

3. 人工智能+医疗图像已走出实验室了吗

IBM的人工智能已经走出实验室了，IBM也是最早在医疗领域应用人工智能的，研究了几十年了

4. 人工智能在医疗上有哪些表现

手术机器人是人工智能与医疗的结合。还有就是症状识别扫描用的设备，可以减轻医生的工作负担。

5. 人工智能+医疗，有哪些真正有价值，可落地的

你提的问题在未来有希望实现，现在还是处于雏形阶段，谁也说不好。

6. 人工智能在医疗上是怎么发挥作用的

人工智能可以在医疗上用自主的能力。可以自动地对病人的病情进行识别，可以分内析病人现在的状况容，并且可以进行最全面的分析。人工智能的进一步发展，甚至可以对病人直接进行手术，而不需要人完全由机器来控制，并且可以达到最好。

7. 人工智能医学影像能识别哪些图像类型

随着医学影像智能化诊断的快速发展，为了满足愈加复杂的医学图像回分析和处理答要求，人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。方法：将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结，讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用，分析比较了不同方法间的优缺点。结果：人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域；包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多Agent技术等；涉及MR图像、超声图像、PET图像、CT图像和医学红外图像等多种医学图像。结论：由于医学影像图像对比度较低，不同组织的特征可变性较大，不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂，尚无通用方法对任意医学图像都能取得绝对理想的处理效果。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合，在功能上相互取长补短，将是医学图像处理技术重要的发展趋势。关键词：医学影像；医学图像处理；人工智能

8. 为什么人工智能技术能用在医疗影像

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议回性也不大。有时我们会答要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

9. 人工智能在医疗中有哪些重要的应用

作为一种新技术来，不是任何源领域都能现在、就直接套用人工智能的。
一. 人工智能在医疗健康领域应用的两个前提

（1）获得医生、护士、患者的信任

（2）消除政策、监管、商业方面的障碍

二. 人工智能在医疗健康主要的应用领域

（1）临床决策支持，或者临床辅助诊疗系统；
（2）患者管理和教育;
（3）辅助手术或者患者照护的自动设备，即各种机器人；

（4）医疗机构的管理；

（5）新药研发

人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。我想说的是，确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。