在醫療行業的AI領域，壹部分是大數據和算法的能力，可以建立更精準的分析模型。強大而復雜的計算能力結合可視化顯示，必將取代傳統醫療。
然後是更加精密的智能制造設備，體現了AI的基礎設施，這也是傳統醫療無法超越的設備。
可以先看壹個帖子:/empty set 110/文章/詳情/46811505。
看完妳就知道從概率論的角度看現代醫學診斷有多不靠譜了。同樣可以看出的是，可靠有多難。這只是理論上的要求，不包括實際困難。
令人欣慰的是，現代醫學大大提高了人類的存活率。
人類在診斷領域的表現不佳，並不意味著機器可以很好地適應，而是取決於診斷錯誤的根本原因。
現代西醫喜歡用實驗室指標來治療疾病，很好地摒棄了診斷過程中數據的不確定性，將更多的癥狀量化。但是這個水平還是很低的，所以有經驗的老專家還是很有價值的。
未來，更多的癥狀將被量化，更多的指標將被可穿戴設備的日常監測所取代。人體表征診斷可能會成為隨時可以推出的功能，診斷會成為趨勢監測。去醫院可能完全沒有必要。
就算去了，連續壹個月上萬個指標的走勢也不是人類能勝任的工作。人工診斷可能會徹底退出歷史舞臺。
診所醫生、藥房醫生、放射科醫生甚至外科醫生幾乎都會被取代。如果技術設備成本足夠低，小規模醫院可能會消失。
不再有醫生、護士、藥劑師
在回答標題問題之前，我請妳思考下面這個問題。如果妳或妳的家人生病了，妳會允許壹個醫療機器人和人工智能(AI)為妳或妳的家人檢查、診斷和開處方嗎？妳會接受壹個機器人做妳的主治醫生嗎？如果有，人類臨床醫生還會做什麽？
在醫療行業，我們壹直著迷於人工智能能夠理解、推理和學習的可能性，即幫助我們更好地利用信息。如果單純看臨床診斷等個別領域，人工智能已經可以取代醫生了。比如IBM Watson的應用已經逐漸成熟，專註於腫瘤診斷，在慢病管理、精準醫療、體外測試等九大領域實現突破。例如，隱適美牙齒矯正技術可以部分取代高級牙齒矯正師的工作。人工智能將應用於醫學的方方面面。目前，人工智能在疾病的早期檢測、診斷、決策、治療、臨終關懷、科學研究、培訓等方面都有很多具體的應用實例。
當然，人們也會大膽推斷，人工智能完全可以取代醫生。尤其是人工智能和機器人，壹直是科幻小說的主題。比如《超級海軍陸戰隊》裏的醫療機器人“大白”，它最好能感知、計算、記錄妳每天的健康狀況，隨時為妳提供健康保障，讓妳達到並維持身體或心靈的“最佳”狀態或及早發現異常。坦白說，像《大白》這樣的東西，不僅僅是科幻小說裏的東西。用於支持、診斷和治療的人工智能和機器人已經在世界各地的家庭、工作場所和臨床環境中使用。在未來的10年，我們不會討論醫生是否會被人工智能取代(醫生短缺是所有國家都存在的問題)，而是如何利用人工智能和機器人技術補充和加強當前的醫療服務，這決定了我們能否提供更具響應性的醫療護理服務，提高醫療效果，同時使人們能夠更好地管理日常健康需求。
人工智能在醫療上不能完全取代真人，只能是人的輔助工具，或者說人工智能不能獨立於人工作。
總的來說，人工智能在精度、速度、耐用性上是無法比擬的。然而，所有這些都必須手動控制，而不能完全獨立地進行。
在情感和友好度上，機器是比不上人的。比如操作機器，如果病人的麻醉效果不好，機器就無法感知病人的痛苦，無法很好的把握手術的嚴重程度，也無法像人壹樣做到最大限度的減輕病人的痛苦。
即使機器“學習”並存儲了海量的數據和資料，但這些數據和資料都是建立在不超出人類智能的前提下的。換句話說，這些東西都是人做的，機器可以和這些東西進行無限組合，但在醫療上不能隨意組合，所以必須嚴格篩選出有用的東西。
我感覺人工智能只是起輔助作用。人工智能可以根據患者的病歷和存儲的相關信息，對普通患者進行診斷，讓嚴謹的工作程序挑出哪些問題，防止醫鬧。
而且壹些精準的操作也可以使用人工智能，因為機器更加冷靜，不會被情緒所左右，而且程序化的步驟更加精準，危險的操作實施起來更加安全。
當然，人工智能的上述醫療應用也需要人作為主體。
當人人都被任命為總督的時候，醫院醫生的醫療就成了現代人愚蠢的證據，其近幾十年的愚蠢歷史就成了人們心中的記憶和笑話。
說到人工智能
人們壹直在探索它的實用性。
希望能在更多領域發揮作用。
今天就和博醬壹起來看看吧。
AI+醫療
會是怎樣的碰撞？
政策助推，行業快速發展
近年來，國家出臺了多項關於醫療人工智能的國家政策和專項政策，充分體現了國家層面對AI+醫療領域的重視。2018年4月，國務院辦公廳發布了國家衛健委等部委起草的《關於推進“互聯網+醫療健康”發展的意見》。《意見》釋放多重政策利好:承認“互聯網醫院”合法性；支持處方外流；推進“互聯網+”醫保結算服務。
此外，醫療電子信息“確權”研究工作正在進行中；《意見》明確，到2020年，二級以上醫院普遍提供預約診療、智能引導分診、候診提醒、檢查結果查詢、診間結算、移動支付等在線服務。
在國家政策和各醫療領域需求的推動下，中國醫療人工智能行業市場規模迅速擴大，2017年至2019年復合增長率達到31.98%，可見行業潛力巨大。據中國電子學會統計，到2021，醫療人工智能產業市場規模將達到75.3億元。
人工智能的四個醫療應用場景
AI+醫學影像
醫學影像是對患者影像資料的定性和定量分析，通常是臨床醫生參考的重要診斷依據。醫療行業是存在大量數據的個人經驗處理和判斷，目前依賴於醫生對患者的各種化驗、圖像等數據和信息。這就需要人工智能快速高效地處理海量數據，分析出人無法察覺的數據差異，而這種差異可能決定對疾病的判斷；其次，通過機器學習，人工智能可以將專家經驗轉化為算法模型，使得專家經驗低成本復制。
AI+輔助診斷
輔助診斷的作用是支持醫生的臨床診療決策。得益於人類早期臨床診療知識庫的積累，融合人工智能後，醫生的診療水平大幅提升，不僅提高了疾病的早期發現率，也降低了臨床的漏診和誤診率；目前主要應用場景是導診機器人、電子病歷、虛擬助手。
AI+藥物研發
藥物研發是指壹種藥物從發現，到臨床前和臨床研究階段，再到批準上市的全過程。人工智能可以憑借優秀的算法優勢，虛擬篩選藥物候選化合物，從而逐步降低新藥的研發成本；此外，由於其還具備語言處理、圖像識別等深度學習能力，可以通過大數據不斷優化分析藥物與疾病的潛在關系。
AI+健康管理
健康管理的概念最早誕生於美國。它始於醫療保險機構對部分潛在高危疾病客戶進行系統的健康管理，以達到控制或延緩疾病發生發展的目的，從而降低機構自身風險發生的概率，減少相應的賠償費用。目前其主要應用場景集中在風險識別、虛擬護士、移動醫療、可穿戴設備等方面。
中國醫療資源不足的痛點，在人工智能和醫療的結合出現後，可以得到極大的改善。人工智能憑借其優秀的算法和大數據分析，可以不斷滲透到相關服務平臺的數據資源層和技術應用層。此外，還可以降低整體醫療成本，實現在醫學影像、輔助診療、健康管理、新藥研發、疾病預測、虛擬助手、流程管理、研究平臺等方面的應用。，提高我國整體醫療水平。
檢查和中醫可以實現遠程在線診斷，機器人靶心更有針對性，機器人釋放的藥物對身體幾乎沒有傷害，機器人基本用於緩解慢性病的痛苦。手術不需要太多護士和醫生。壹個人指揮，壹個人決策，另壹個人操作機械臂。如果向前發展，直接模擬人體，手臂與手術操作桿相連，進行手術。
中國醫療大數據已進入初步利好階段，在政策和資本的刺激下，有望迎來快速發展的良好態勢。
大數據在醫療領域的應用，不僅給傳統醫療帶來了深刻的變革，也從根本上改變了中國的醫療習慣，從原來的“治療”轉變為“預防”。
醫療大數據的發展不僅可以降低個人對國家的醫療費用，還可以有效提高醫療衛生服務的效率和質量，擴大資源供給。諸多利好反饋，將進壹步刺激新業態和經濟增長點的形成。
對於醫療大數據的發展，我國政府的態度非常明確。從2015開始，短短三年時間，多項扶持政策陸續推出。國務院2016發布的《關於促進和規範健康醫療大數據應用發展的指導意見》不僅明確提出健康醫療大數據是國家發展的基本戰略，還明確規範了健康醫療、醫藥、公共衛生、醫療保險大數據融合開放建設的方向。國家戰略推動醫療機構建設、區域信息化和醫療大數據應用，加速了醫療大數據產業的形成。
而且在2016發布的“健康中國2030”規劃綱要中，明確指出了醫療大數據的未來發展市場。據悉，健康服務業總規模到2020年將達到8萬億，到2030年將達到16萬億，行業前景極為廣闊。
如今，醫療大數據已經成為國家重要的基礎戰略資源。隨著“健康中國2030”的持續推進，以及全國試點省市醫療大數據中心的建設，未來醫療大數據行業將繼續規範發展。