隨著全球醫療保健進入數位化的拐點，客戶授權使用的健康資料量快速增長，將為行業發展提供先決條件。醫療與人工智慧結合的關鍵在於「演算法+有效資料」，目前深度學習等演算法的發展已經相對成熟，資深業內人士介紹，醫療衛生和保健目前已進入數位化拐點。
中國發展醫療人工智慧具有三個利好：第一，中國人口基數大，醫療資源分布不足，讓人工智慧醫療落地應用成為一種剛需；第二，人工智慧在各領域的技術積累達到了乙個爆破點，可以為醫療人工智慧落地起到巨大的推動作用；第三，國家政策紅利。
人工智慧在醫療行業具體應用包括：診前的疾病預防、健康管理；診中的輔助診斷，醫學影象處理；診後額虛擬醫護助手，慢病管理。其他領域包括藥物研發，醫保控費等。目前，發展相對成熟的領域包括「智慧型診斷」和「醫學影像識別」領域。
作為健康資料的採集基礎，可穿戴裝置可以說是作為人工智慧的先鋒來到大眾視野。但是由於資料的準確性、標準化等諸多因素成為了「雞肋」產品。而隨著人工智慧技術的快速發展，以及對醫療資料的採集及應用情況的完善，伴隨著物聯網大環境的促進下，可穿戴裝置也將再次發力，為人們的健康保駕護航。
語音識別可有效緩解醫院三大痛點：效率、安全、資料。因為病歷書寫工作量大，很多醫生寫病例的時候就選擇複製貼上的方式，誇張的有些把左右腿都搞混，這樣的結果就造成了醫院誤診率提高，甚至出現醫療事故，安全問題不容忽視。語音識別能夠很好的與現有電子病歷系統相結合，在記錄每個病人病情時，通過語音錄入的方式極大的提高了效率，將醫生從機械的文案錄入工作中解放出來，提公升就診效率和患者體驗度。
在醫學影像方面，人工智慧除了可以對影象進行識別，還可以通過對大量影像資料和診斷資料深度學習訓練，掌握診斷能力。以肺結節為例，人工智慧可以降低漏報率，並識別多種肺部結節，比如磨玻璃結節、血管旁小結節、微小結節、多發小結節等比較難判定的結節。
人工智慧醫療診斷的效率及精確度均大幅高於人類醫生，朗銳慧康（www.lrioh.com）認為，隨著國內老齡化加重及人力成本攀公升，未來人工智慧在醫療診斷領域滲透過程有望加快。
人工智慧落地的思考
顯然，人工智慧已經為眾人所熟知，人們生活中已充斥著智慧型的字眼。誠然，alphago打敗了世界冠軍，機器同聲傳譯獲得了巨大成功，而事實上，人工智慧還遠遠沒有達到人類想象的境界。我們先不談人工智慧是否可以取代人類，也不談是否會給人類帶來多大 我們來談談人工智慧落地的問題。學術界與工業界已然研究了各種智...
亞馬遜正發力人工智慧
salesforce 28億美金收購demandware salesforce今日向外宣布，將以每股75美元的 收購電子商務公司demandware，總交易金額約為28億美元。這是salesforce創立以來最大的一筆併購交易，交易預計在明年第二季度完成。salesforce的這次收購目的也非常明確...
降低AI門檻，英特爾加速人工智慧落地與創新
北京2018年8月3日電 美通社 在科技創新的發展路途中，開源扮演了重要的角色，積極地影響著技術 產品 產業和市場。如果能基於開源基礎設施充分發揮開源軟體的功能，那麼便能專注於人工智慧業務的開發，激發更多的創新活力。英特爾認為，開源基礎設施的優勢就是它的開放性，這並不僅包括開源本身，開放的設計 開放...