醫學影像應用場景
人工智能在圖像識別領域的快速發展為醫學影像診斷帶來了曙光。利用圖像識別技術和深度學習對患者的影像進行識別，有助於影像醫生診斷效率的提升。當前，人工智能在醫學影像領域的應用主要為：病灶篩選、靶區勾畫和影像三維重建這三類，其具體表現在：
病灶篩選：對 X 線、CT、核磁共振等醫學影像的病灶自動識別，大幅度提升影像醫生診斷的效率，同時幫助醫生髮現難以用肉眼發現和判斷的早期病灶。
影像三維重建：自動重構器官真實的3D模型，實現醫生通過設備，在虛擬空間裡全方位直接觀測到患者真實人體結構的解刨細節，並通過操作實時進行器官和病變的立體分析，精確測量結構的區位，體積等參數，使手術更快，更精準、更安全。
疾病風險預測應用場景
疾病風險預測是除醫學影像外人工智能在醫療場景應用中最熱門的。通過基因測序與檢測，提前預測疾病發生的風險。疾病風險預測的核心是基因組學的發展，人類基因組計劃通過測定組成人類染色體中所包含的30億個鹼基對組成的核苷酸序列，繪製基因組圖譜，辨識其載有的基因及其序列，從而達到破譯人類遺傳信息的最終目的。
而基因測序關鍵技術取得重要進展要得益於人工智能技術的成熟，即通過人工智能自動分析個體基因序列信息，大大縮減了時間，降低了成本，也推動了基因測序商業化的進程。
虛擬助理應用場景
藥物挖掘應用場景
人工智能在藥物挖掘方面的應用，主要體現在藥物的化學結構和藥效關係方面，無論是新藥研發、藥物篩選、藥物副作用預測還是藥物跟蹤研究等方面的內容都會被人工智能改變。人工智能的使用，縮短了新藥研發的時間，也極大的降低了研發成本。
人工智能對醫療領域的影響非常大，目前從輔助診療到藥物研發，從基因測序到電子信息化都已經取得了巨大的進步。同時，人工智能也在推動著醫學檢測、影像診斷等業務的發展，以便更好地服務於人類。人工智能賦能醫療後，對醫療事業的貢獻可圈可點，也已經成為了未來醫療領域發展的趨勢。
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