人工智能在医学上的发展趋势，2016年人工智能医疗健康创新趋势报告医疗搭上人工智能可以做什么

1，2016年人工智能医疗健康创新趋势报告医疗搭上人工智能可以做什么

《2016年人工智能医疗健康创新趋势报告》最后两篇的研究范围主要为全球范围内医疗健康领域的人工智能初创公司，纳入本报告统计范围的初创公司共74个。这些初创公司分布在虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共11个领域。

可以设立健康管理个人档案，根据监测报告以及检测数据分析并指导从膳食均衡到生活方式以及行为习惯和运动喜好等等。传统医疗机构太少、医疗人员知识储备、职业素养良莠不齐，不是非常了解不敢就诊的情况太多，即便就诊也尽量选择知名大机构医院和专家！不如数据分析来的清楚明晰！

2016年人工智能医疗健康创新趋势报告医疗搭上人工智能可以做什么

2，人工智能在医疗上是怎么发挥作用的

人工智能可以在医疗上用自主的能力。可以自动地对病人的病情进行识别，可以分析病人现在的状况，并且可以进行最全面的分析。人工智能的进一步发展，甚至可以对病人直接进行手术，而不需要人完全由机器来控制，并且可以达到最好。

人工智能中，对医疗领域影响最直接的地方！专家言简意赅

人工智能在医疗上是怎么发挥作用的

3，人工智能医学影像能解决哪些问题

很多问题，有报道称其可以替代影像医生

随着医学影像智能化诊断的快速发展，为了满足愈加复杂的医学图像分析和处理要求，人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。方法：将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结，讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用，分析比较了不同方法间的优缺点。结果：人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域；包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多agent技术等；涉及mr图像、超声图像、pet图像、ct图像和医学红外图像等多种医学图像。结论：由于医学影像图像对比度较低，不同组织的特征可变性较大，不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂，尚无通用方法对任意医学图像都能取得绝对理想的处理效果。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合，在功能上相互取长补短，将是医学图像处理技术重要的发展趋势。关键词：医学影像；医学图像处理；人工智能

人工智能医学影像能解决哪些问题