目前人工智能技術日趨成熟，尤其是深度學習與數據挖掘技術的進步，讓人工智能滲透到了各行各業，其中，醫療模式的創新，為醫療相關產業帶來了新的變化。不僅僅將傳統信息數據化，還能有效挖掘信息與疾病的潛在聯系，從而作出對疾病的預測，更好地進行決策和治療。人工智能對醫療的賦能，提升了醫療效率，也降低了醫療成本。

? ? ? ? 目前人工智能賦能醫療領域的場景主要表現在：虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等模塊。其中的醫學影像和疾病風險管理是當前最熱門的兩大應用場景。
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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，有助于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，同時幫助醫生發現難以用肉眼發現和判斷的早期病灶。

靶區勾畫：腫瘤治療過程中的靶區勾畫與治療方案設計會占用醫生大量的時間和精力，而每個腫瘤病人的CT圖像約在200到450張，勾畫時需要對每個圖片上的器官和腫瘤位置進行標注，傳統方法會耗費醫生好幾個小時，而人工智能可以在制定放療方案時，對上百張CT片進行靶區自動勾畫，然后由放療科醫生糾錯檢查，大大縮短了勾畫時間。

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，在虛擬空間里全方位直接觀測到患者真實人體結構的解刨細節，并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。
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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30億個堿基對組成的核苷酸序列，繪制基因組圖譜，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于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。

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? ? ? ? 虛擬助理應用場景

? ? ? ? 醫療領域的虛擬助理，基于特定領域的知識系統，通過人工智能語音技術和自然語言處理技術，實現人機交互，可以解決語音電子病歷等多種需求。在傳統方式下，醫生填寫病歷會浪費很多時間，虛擬助理則有效避免了時間的浪費，醫生的主訴內容可以實時轉成文本，錄入到HIS、PACS、CIS等醫院信息管理軟件中，提高了填寫病例的效率，使醫生能夠將更多的時間運載于患者溝通和疾病診斷中。
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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系方面，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，以便更好地服務于人類。人工智能賦能醫療后，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