㈠ 大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用请举例说明，谢谢！
大健康产业顺应了中国经济转型升级、绿色发展的趋势，全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年，全年达到6846.03亿元，投融资数量最多在2019年，达2044起。大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域，包括公共卫生大数据、疾病快速诊断、远程医疗、识别诊断、药物研发、康复治疗等
在数字健康产业供应链，智慧眼一方面“深挖洞”，纵向深耕数字健康产业，形成自主可控、安全可靠的AI核心技术；另一方面是“广积粮”，横向扩展健康产业多元化市场应用场景，帮助政府、医院、群众乃至整个产业界激发数字化力量。
AI+社会保障
基于大数据＋人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台，解决了养老金防冒领的世界难题，保障社保基金安全，稳定社会大局。
AI+医疗保障
基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全。
AI+血透管理
遵循医院血液透析中心临床业务流程，从患者管理、透析日程准备、患者治疗排班、临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控。以患者为核心，从根本上改变诊疗信息的采集处理、分析查询和传输方式，为医护人员提供智能化工作方式，辅助医生制定更加人性、优质的治疗决策，提高科室工作质量和院内服务水平，提升患者满意度，做到医疗行为溯源全记录，保障医疗质量和医疗安全。
AI+慢病管理
依托智慧眼云慢病管理系统，门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案，通过机器学习和医学知识图谱数据库，智能化形成疾病管理目标，帮助医生快速掌握患者信息，指导开药和开展疾病管理，形成以患者为中心的数字化病程管理体系，实现诊前导诊、疾病预判，诊后用药提醒等闭环服务，助力医疗健康行业的持续发展。
AI+健康乡村
以健康乡村综合服务平台&智能终端为载体，将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联，提高基层卫生室的首诊能力和水平，帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心，让村民“足不出村”就能享受到便捷的健康服务，助力国家乡村振兴战略落地。
㈡ 大数据医疗行业有哪些应用
一、电子病历
到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。
二、健康监控
医疗业的另一个创新是“可穿戴设备”的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。
三、医护资源配置
这个看似不可能完成的任务，已经在大数据的帮助帮助下在一些“试点”单位实现。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。
四、大数据与人工智能
人工智能技术通过算法和软件，分析复杂的医疗数据，达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验，例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。
㈢ 关于大数据、DRG、价值医疗、医院精益运营管理 海内外专家这么说
近日，由东软望海和国药励展共同主办的全球医院精益运营论坛暨第二届HIA大数据国际峰会在山东青岛召开。全球医疗行业重磅专家、国内一流名校及科研学者、医院运营管理者及行业大咖共聚一堂，围绕大数据、DRG、价值医疗、医改下医院精益运营管理等进行深入探讨。
本次峰会由一场主论坛、两场平行论坛组成。论坛嘉宾围绕“价值医疗与精益运营”、“DRG引领精益变革”、“数据驱动价值医疗”三个主题发表了演讲，动脉网对嘉宾的精彩观点进行了整理。
价值医疗与精益运营
会议开始前，原国家卫计委副主任、中国卫生信息与 健康 医疗大数据学会会长金小桃明确了精益运营、价值医疗和 健康 医疗大数据三者的关系，表示价值医疗是目标，精益运营是保证， 健康 医疗大数据是核心。价值医疗的最终体现，也需要依靠精益运营、 健康 医疗大数据两者产生的效益来保证。
中国医药会计学会常务副会长，中国卫生经济学会财会分会副会长杜书伟说：“无论是医疗企业还是医疗机构，唯有坚持精益思维，以最小的资源投入，准时的创造出尽可能多的价值，提供及时的产品服务，才能满足中国发展的要求。”
“价值医疗就是提供高质量的医疗服务。”中美 健康 峰会组织理事长、哈佛大学教授、纽约科学院终身顾问William A.Haseltine从安全、质量和患者满意度三个方面来定义价值医疗，并对如何提供高质量医疗服务提出了三点建议，即医护中心要确保每一位患者都有权获得高质量的医疗服务；管理层要进行人才培养；医生也有进行基础研究，提高医疗服务水平。
东软集团董事长兼首席执行官刘积仁则从医疗的艺术与工程角度来进行了演讲。为什么要谈医学的艺术和工程？刘积仁认为，医疗没有艺术将没有医学的进步，没有工程将不会今后事业的持续性发展。
“从艺术到工程的实现路径，需要通过新技术的力量破解医疗行业的‘痛点’，医学的工程化将以数据为驱动，以连接为桥梁，以人工智能为创新应用，为患者和医疗机构创造价值，从而建立起新医疗服务模式与生态。”刘积仁说，在工程化变革中，医疗费用的支付方将通过各种方式控制支出，医院从按服务收费向按结果付费过渡，医院有病人就挣钱的时代即将过去。
东软望海产品与数据研究院院长郭启勇教授作《数据驱动精益运营与价值医疗——2019医院运营分析报告导读》演讲。郭院长强调，全球都面临医疗和经济发展基础的矛盾，尤其是人口众多的中国。
医疗支付方式的改变就像是一场蝴蝶效应，大到医疗系统、保险公司，小到医生、护士和患者，所有相关人员和机构都必须做出改变。以DRG为主的支付方式改革推动了医疗体系变革，使医院、医保、政府三方协同、创造价值医疗。同时，作为东软望海产品与数据研究院院长，郭启勇在会上公布了《2019年医院运营分析报告》导读内容，精彩内容让大家先睹为快。
DRG引领精益变革
本场平行论坛上，三位行业专家针对如何助力DRG信息标准化发展、如何实现精细化绩效成本核算，以及如何借助DRG推进现代医院的精益运营等问题展开了一场深度的学术交流和经验分享。
国家卫健委卫生发展研究中心客座研究员、上海 健康 医学院客座教授邵晓军从国际的角度，分析了DRG的发展历程，为我国借鉴国外先进经验、未来落实DRG改革提供了参考。青岛市海慈医疗集团总院长刘宏则用具体事例分析了信息化支撑下的医院精准绩效考核制度，表明运用信息化平台实施绩效管理是医院提高管理水平的重要手段。刘宏说：“信息化的支撑对绩效考核的运作具有重要作用。在信息化支撑方面，我们始终坚持三个原则，即标准、数据共享、安全。”
河南省人民医院总会计师李建军作为本次平行论坛的最后一位演讲嘉宾首先谈到了目前医疗环境的变化、政策的变化，随后从医院资源运营等方面，分享了DRG在医院财务方面发挥的作用。
数据驱动价值医疗
在第二场平行论坛上，海内外行业专家进行深度对话，探讨了大数据、人工智能等新兴 科技 与医疗和管理的融合，分析了创新医疗服务路径与模式，对大数据驱动价值医疗进行了丰富解读。
四川省人民医院院长邓绍平以智慧医疗为着力点，结合自身实践，从如何理解、如何认识、如何快速推进智慧医疗发展三个方面，分析了医院数字战略对驱动智慧医疗发展的重要意义。邓绍平认为智慧医疗可以从三个方面带来作用，降低成本、辅助诊断、解决医疗资源短缺和不均。要想快速推进智慧医疗的发展，“离不了改革、创新，特别是离不开科学技术和人才。”
武汉儿童医院院长邵剑波则通过AlphaGo、迁移学习、人工肺三个人工智能和 健康 医疗的事例，来佐证人工智能实践能力，以及就自身经历分享了人工智能在辅助医生决策、临床的规范性等方面起到的积极作用。
如何将AI路径与DRG进行融合？邵剑波对DRG的未来也进行了展望，在未来，希望 科技 企业能够通过AI的早期规范诊断，把DRG从单纯的付费系统转变为整体的医疗 健康 服务系统。
医疗数字化建设是医疗行业数字化的最重要部分。美国医疗大数据上市企业Health Catalyst的首席临床官Holly Rimmasch女士则从不同的角度谈了谈价值驱动的医保问题。英特尔(中国)有限公司行业解决方案集团首席技术官CTO吴闻新从底层技术的维度 探索 目前的数据服务，以及基于价值的医疗服务话题。吴闻新总结到：“业务从医疗流程化转变至医疗数字化，我们要提供医疗价值服务，需要考量用什么样的技术来处理数据。”
最后一位演讲嘉宾江西省萍乡市人民医院院长苏晓清则分享了其所在医院以糖尿病路径管理为纽带，建立基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗制度的体会，为提升基层医疗卫生服务能力，引导优质医疗资源下沉，切实促进基本医疗卫生服务水平，提供了行之有效的实践和方法。
来源: 动脉网
㈣ 典型案例巡展二 | 省人民医院：互联网+人工智能 助力医疗服务提质增效
自党史学习教育开展以来
陕西省人民医院
把“我为群众办实事”实践活动
作为改善医疗服务行动、
提升医疗服务质量的主要抓手
运用“互联网+”、人工智能等信息技术
加快智慧医院建设
努力解决群众就医过程中的困难和问题
持续改善患者就医体验
显著提升了医疗服嫌春务水平和效率
近年来，陕西省人民医院打造一站式智慧医疗服务体系，通过新增、完善并整合、线上预约候诊、复诊咨询、缴费查询以及智慧导诊、远程查房、信息共享等20余种功能，搭建以“陕西省人民医院”微信公众号和小程序为主的移动互联医疗服务平台，大幅减少院内患者聚集，有效避免人员交叉感染，群众的就医体验不断提升。
理清信息化连接线
一站式智慧服务更便利
医院以智慧服务为抓手，通过收集常态化疫情防控信息流， 分析就诊患者需求大数据，依托医院公众号打造预约预检、候诊复诊、配药送药、缴费结算等“一站式”智慧医疗服务体系。疫情防控伊始，医院在省内率先开通线上核酸检测预约功能，患者线上预约，线下检测，获取电子和纸质版两种报告。
为方便患者复诊，医生通过视频问诊或调用分析患者前期大数据，为患者开具电子处方，线上缴费后，药房通过物流配送将药品快速送达患者家中，大幅度减少院碰陪内患者聚集，有效避免人员交叉感染。
找准信息化落脚点
群众看病、报销不再难
为了解决患者挂号、候诊、缴费等候时间长等“老大难”问题，医院推出线上挂号、候诊、缴费等便捷服务。门诊患者通过智能AI导诊可以对自己病情进行基本判断，避免有病乱投医的现象。
就诊前，通过网上自主预约减少现场挂号、排队时间消耗；在线候诊功能通过综合数据分析，为患者推荐最优就诊时段，超笑者蠢时就诊率控制在标准范围之内；就诊时，拿到检查单和处方后，门诊患者无需排队，扫描申请单上的二维码即可实现线上缴费。入院后，住院患者可以通过线上直接缴纳住院押金，查询缴费记录与每日住院清单；出院时，参加商业保险患者只需提供保险公司名称和基本账户信息，即可实现一键式信息共享，直接办理商业保险理赔，将理赔时间缩短至3个工作日。
拓宽信息化服务面
为群众提供暖心服务
医院结合疫情防控要求和患者需求，把检验、影像等检查节点前移，开通预住院通道，将符合住院条件的预住院患者门诊检查费用纳入住院费用，优化手术申请流程，缩短术前等待时间；入院后，患者使用“智能点餐”功能按需点餐，配餐点准时准点将美味可口的饭菜送到病床旁。不会使用手机的老年患者，子女可以通过手机远程操作下单，让服患者务更有温度。数字化病案室简化工作流程，提高病案归档和调阅速度，缩短患者病例复印等待时间。医院与京东物流合作，让患者足不出户即可拿到自己的住院病历。
㈤ 大数据技术与人工智能的关系
结合了学习的知识和网上的相关资料，我个人觉得大数据与人工智能的关系如下：
人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习，大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。
如果说大数据相当于人的大脑存储了海量知识，而人工智能则是吸收了大量的数据，并不断的深度分析创造出更大的价值。
人工智能离不开大数据橘慧，大数据依托着饥伍耐人工烂春智能。
以上是我个人对于学习的知识和网上的相关资料做的一个总结
㈥ 大数据和人工智能有什么关系呀
大数据是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。
人工智能是对让计算机展现出智慧的方法的研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。
云计算，英文名称：cloudcomputing，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
通俗来讲，云计算是一种通过网络以服务的方式提供动态可伸缩的IT资源的计算模式。
近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2019年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。
云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。现在有人称之为大数据时代，也有人称之为智能时代。个人认为称之为"大数据时代"或"智能时代"都是可以的，未来的人工智能将会代替人类多项工作。那为什么称之为"大数据时代"也是可以的呢？
因为，人工智能是建立在大数据的基础上的，没有大数据的支持人工智能将无法实现智能。而且人工智能只是大数据的一个很小的应用方向，大数据有众多的应用方向！将来会覆盖全行业乃至影响人类文明。所以称之为"大数据时代"也是可以的。人工非要挑出一个时代概念来讲，那么就是"大数据时代"。
㈦ 人工智能和大数据的关系
云计算、大数据、人缓敬没工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。
3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物扰纳联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
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㈧ 从大数据平台到数据治理，智慧医院大数据何去何从
背景：上周看了阿里章剑锋写的一篇大数据文章，加上对健康医疗大数据相关政策的分析，想就医院大数据的建设说几点看法，毕竟国家健康大数据战略下智慧医院大数据是必然先驱，有大数据抱负的医院信息科大部分还在摸着石头找过河的路，而其他行业的经验还是很有借鉴意义的。
2019年6月，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃（中国卫生信息学会会长）在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》（尽管找遍网络都没找到这个指南，可能还在整理中...）
而基本同一时间，国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》，对“医院大数据”明确为“医院数据”，这也是我一直在解释的名词，正符合大数据的正确引导和深度理解。
2019年的厦门CHIME，中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南（征求意见稿）》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导，大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑，而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台，信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能，当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策：
2018年4月，国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引（试行）》基础上，形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图，云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能，最近几年AI大数据经常被一起称呼，不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家（或者同一生态圈）建设会是最好的选择，毕竟做AI的一定先做数据，但是做数据的却不一定做得好AI，看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了，这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。
再来看大数据的宏观发展环境，从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰，已经迈过了甘特曲线的2个关键节点，现在正处于稳步发展。
大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。何为大数据？这一轮数据到大数据的概念，水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化（这个维度数据大数据都应该称为数据处理），而聚变的是技术栈维度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是闪亮的hadoop不也在没落么，因为技术为业务而生，符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop，就医院数据体量和应用需求，hadoop真不是最佳实践，而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。
再来看医院大数据上云，尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境，但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策，允许医院将患者数据对患者开发，但是把医院数据放在厂家提供的云上，对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平，最重要的资产就是医院数据，医院数据又比较敏感，医院本身是要遵从严格监管的，所以按照当前形势，更适合医院的还是数据在医院（很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云）。
还是回到大数据平台，伴随着大数据概念火热，hadoop缺在逐步没落，就大数据技术栈本身，不存在hadoop架构和oracle架构的选择（在这个点上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存储方案的差异，hadoop是大数据完整技术栈），只存在数据存储架构的选择，根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构，选了hadoop就不能用oracle吗？这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案，根据数据分析需求选择技术栈，如果不清楚需求，何不来个混合架构搞个万金油？其实医院大数据，oracle是可以用的，国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？
这里又引申到另一个问题，Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展，医院大数据建设技术要求必提，但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲，难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗？能用的技术才是好技术，自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌，应该是信息科都可以简单上手操作做数据治理，以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易操作、专业化、流程化、全链路的数据平台（绝对不是hadoop），这个平台准备后续专门介绍。
智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢？参见前一篇文章《如何做数据治理》，数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业，以及运营商，现在每个AI互联网公司都会有数据部门，医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身，能不能发展到数据中台，还要看医院战略，而不是各种广告中的概念。
还有一点需要补充的，中美贸易摩擦，美对中进行了严格的出口管制，无论从硬件还是软件，能支持国产化会是一个更好的选择。
最后，数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情，当前市场大量充斥草台班子的数据搬运，没有深度长期的价值挖掘，再好的搬运工做的也是劳民伤财的事，参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议，这才是医院大数据真正有远见的规划。
简单总结下，智慧医院大数据发展趋势：
1. 政策会频繁颁布，医院大数据（数据）建设一定是必然，目前已经开始稳步发展；
2. 大数据平台概念会褪去，医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台；
3. 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身，现阶段还需要一套简单上手的平台辅助；
4. 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案；
5. 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求；
6. 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实，毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工；
㈨ 大数据和人工智能有什么区别
人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。
㈩ 既能检索病例还可帮助诊断，看人工智能如何助力医疗升级
你知道吗？眼底医学检查是窥见高血压、糖尿病、冠心病、帕金森症等重大慢病信号的重要窗口，但是很多患者因定期复查的时间、财务成本和距离的阻隔而错过了控制病变的机会。
在9月18日，首台国产“黑 科技 ”眼底影像仪问世。这个集合了AI辅助诊断系统、华为云人工智能和连接技术以及协和医院顶尖临床实力的眼底影像仪，实现超弱光照量环境下的精准诊疗，简单、快速、无损地还原图像的真实纹理，为眼科医生提供更有利于精准诊断的信息，降低了漏诊、误诊的发生率！
什么是人工智能？
人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能在医院里的应用
1、医用虚拟助理
医用虚拟助理是一种基于人工智能技术和医疗知识体系，将患者症状表现与诊疗标准对比，为患者提供全流程服务的专用型信息系统，使用者可以通过语言文字、图像等形式与AI系统进行互动，使其提供医疗咨询等服务。
目前医用虚拟助理可用于疾病诊疗的前、中、后多个环节，如诊疗前的智能导诊机器人能对患者讲话内容进行语义分析经后台数据处理并给出分诊和导诊建议，或通过传感器获取患者生命体征信息并反馈给医生来提高问诊效率。
2、医学影像识别
AI 与 X 射线、超声、CT和MRI等医学影像结合能提高医师诊断效率，辅助治疗与判断。AI在医学影像领域的应用主要是图像分割、分类、配准、识别和深度学习系统等，即通过分析影像获取有意义的信息，进行大量的影像数据对比，进行算法训练，逐步掌握诊断能力。医学影像领域已成为AI与大数据在医疗领域应用发展最快的方向之一。
3、病理诊断
AI在标注病理结构等肿瘤特征时能够识别到人眼无法观察到的细节并作定量描述，可避免医师主观性带来的差异。AI深度学习技术在病理学领域展现出极大的应用前景，它可以帮助病理医师提高诊断效率和准确性，减轻工作负担，缓解病理医师缺乏以及不同地区医师诊断水平差距明显的难题，为患者提供更加精准、可靠的高质量医疗服务。
4、辅助诊疗
辅助诊疗是指将AI技术用于疾病诊疗中，让计算机从医学书籍、文献、指南和案例等深度学习医学知识并归纳，建立知识库，模拟医师的思维和诊断推理过程，对患者的病症信息等医疗大数据进行智能匹配，通过已学习的知识推理判断疾病原因与发展趋势，给出初步的诊断和治疗方案，医师参考辅助诊疗结果并结合临床经验提供更多的临床决策指导，使诊疗流程更加客观、科学、合理、高效。
5、医学数据平台
基于AI与互联网技术的医学数据平台可以分为两类：一是医学研究大数据平台，通过对医学文献中的海量医疗大数据进行分析，能够有效促进医学研究；二是医学评价数据平台，通过平台获取医疗机构内包括病案首页以及大型医用设备和临床重点药物相关的医疗活动中重要的数据点，让大数据进行分析和数据模型推演，从而提高医疗机构相关工作整体管理水平。
6、疫情诊治与监测
AI 借助大数据技术可以通过影像识别、自动体温检测和病毒溯源等辅助新冠肺炎诊治并进行疫情监测预警，开发适宜的预警关键技术，基于人工智能的疫情监控云平台监测预警、疫情地图、确诊及密切接触人员轨迹追踪、人群流动监测等在减少人力成本、降低感染风险的同时显著提升抗疫效率。
人工智能技术广泛的应用前景，将给老百姓看病带来许许多多、实实在在的便利。手术机器人、远程手术等应用场景，还将让更多百姓享受到优质的医疗资源。
专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副教授余心乐