基于計算機視覺技術對醫療影像智能診斷
人工智能技術在醫療影像的應用主要指通過計算機視覺技術對醫療影像進行快速讀片和智能診斷。醫療影像數據是醫療數據的重要組成部分，人工智能技術能夠通過快速準確地標記特定異常結構來提高圖像分析的效率，以供放射科醫師參考。提高圖像分析效率，可讓放射學家騰出更多的時間聚焦在需要更多解讀或判斷的內容審閱上，從而有望緩解放射科醫生供給缺口問題。
基于語音識別技術的人工智能虛擬助理
電子病歷記錄醫生與病人的交互過程以及病情發展情況的電子化病情檔案，包含病案首頁、檢驗結果、住院記錄、手術記錄、醫囑等信息。語音識別技術為醫生書寫病歷，為普通用戶在醫院導診提供了極大的便利。通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病癥描述與標準的醫學指南作對比，為用戶提供醫療咨詢、自診、導診等服務。智能語音錄入可以解放醫生的雙手，幫助醫生通過語音輸入完成查閱資料、文獻精準推送等工作，并將醫生口述的醫囑按照患者基本信息、檢查史、病史、檢查指標、檢查結果等形式形成結構化的電子病歷，大幅提升了醫生的工作效率。
從事醫療或輔助醫療的智能醫用機器人
醫用機器人種類很多，按照其用途不同，有臨床醫療用機器人、護理機器人、醫用教學機器人和為殘疾人服務機器人等。隨著我國醫療領域機器人應用的逐漸認可和各診療階段應用的普及，醫用機器人尤其是手術機器人，已經成為機器人領域的“高需求產品”。在傳統手術中，醫生需要長時間手持手術工具并保持高度緊張狀態，手術機器人的廣泛使用對醫療技術有了極大提升。手術機器人視野更加開闊，手術操作更加精準，有利于患者傷口愈合，減小創傷面和失血量，減輕疼痛等。
分析海量文獻信息加快藥物研發
人工智能助力藥物研發，可大大縮短藥物研發時間、提高研發效率并控制研發成本。目前我國制藥企業紛紛布局AI領域，主要應用在新藥發現和臨床試驗階段。對于藥物研發工作者來說，他們沒有時間和精力關注所有新發表的研究成果和大量新藥的信息，而人工智能技術恰恰可以從這些散亂無章的海量信息中提取出能夠推動藥物研發的知識，提出新的可以被驗證的假說，從而加速藥物研發的過程。
基于數據處理和芯片技術的智能健康管理
通過人工智能的應用，健康管理服務也取得了突破性的發展，尤其以運動、心律、睡眠等檢測為主的移動醫療設備發展較快。通過智能設備進行身體檢測，血壓、心電、脂肪率等多項健康指標便能快速檢測出來，將采集健康數據上傳到云數據庫形成個人健康檔案，并通過數據分析建立個性化健康管理方案。同時通過了解用戶個人生活習慣，經過AI技術進行數據處理，對用戶整體狀態給予評估，并建議個性化健康管理方案，輔助健康管理人員幫助用戶規劃日常健康安排，進行健康干預等。依托可穿戴設備和智能健康終端，持續監測用戶生命體征，提前預測險情并處理。
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