網際網路女皇mary meeker發布的《2023年網際網路趨勢報告》認為，智慧型醫療已進入數位化拐點：醫療行業表現出資料輸入量和資料積累量的爆發式增長，有88%的消費者至少使用1項資料健康工具(遠端醫療、可穿戴裝置)，同時，消費者願意分享健康資料，資料統計60%和50%的消費者分別願意向谷歌和蘋果分享健康資料。
醫療與人工智慧結合的關鍵在於「演算法+有效資料」。國際巨頭ibm watson 2015-2023年花費約40億美元收購數家具備健康資料資源的公司，也反映了資料的重要性。目前，深度學習等演算法的發展已經相對成熟，醫療數的「量」和「質」是阻礙人工智慧在醫療行業應用發展的主要原因。
目前，人工智慧醫療領域智慧型診斷與醫學影像識別發展相對成熟，醫療行業應用價值突出，人工智慧具體應用包括：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。
可攜式醫療儀器
嵌入式主機板
終端產品解決方案。
智慧型診斷和醫學影像識別的發展將分別提公升「門診」和「影像科」醫療資源的供給，解決目前醫療行業嚴峻的供需矛盾。
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人工智慧涉及的領域
人工智慧是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧型的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知 決策 反饋的過程。由於科學技術的逐步提公升，實現了更優演算法模型 更高算力和大資料，人工智慧範疇在以往的基礎上涉及到更多領域，細分為以下的21個子領域 近幾年，其研究的主要內容包括深度學習 ...
人工智慧醫療正加速落地
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...
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...