人工智能医疗发展前景

1. 人工智能医疗发展前景

亲，你好[鲜花]！人工智能医疗发展前景很好的。从技术发展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开始像人类一样会计算，传递信息。第二阶段机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考，主动采取行动。从数据有效性和商业模式的发展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生，将进一步推动人工智能应用的发展。由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的发展。以上就是我对您的回答，如果觉得我的回复不错请动动手指给我一个五行赞哦[开心]！【摘要】
人工智能医疗发展前景【提问】
亲，你好[鲜花]！人工智能医疗发展前景很好的。从技术发展的历程看，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开始像人类一样会计算，传递信息。第二阶段机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考，主动采取行动。从数据有效性和商业模式的发展来看，医疗人工智能应用也可以分为三个阶段：第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段，人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力，因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法是实现医疗人工智能的核心，能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件，医疗大数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生，将进一步推动人工智能应用的发展。由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础，所以在医疗领域，凡是具备获取有效数据的领域，人工智能均有用武之地，比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面，医疗人工智能均有不错的发展。以上就是我对您的回答，如果觉得我的回复不错请动动手指给我一个五行赞哦[开心]！【回答】

2. 智能医学专业就业前景好吗？

这是一个新的专业，是在互联网与自动化发展的背景下，这也是中国医疗体制改革下的一门新兴学科。该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

在医疗体制改革的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗；借助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。

就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。近几年前景广泛。

3. 智能医学工程怎么样

我室友就是智能医学工程的，他们既要学医学知识还要学工科知识，每天课都好多。这个专业和生物医学工程差不多，以后发展很好的，本科毕业获得工科学位证。

1、智能医学工程一门新兴的医、理、工高度交叉的学科，按照“医教研一体，医理工融合”的建设思路，紧密结合医疗健康与人工智能、机器人、大数据等新兴产业，把临床需求作为出发点和落脚点，布局医学与智能的交叉融合、转化创新，打通医学从“实验室”到“手术台”的通路桥梁。
                                    
                                   
2、智能医学工程强调新兴智能技术在医学中的应用，包括医学数据的智能感知、智能分析和智能决策，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。旨在建立一个跨学科、多元化的教学和科研平台，促进各学科交叉融合，进而培养出适应时代发展的综合性高素质人才。

4. 人工智能来了，未来医疗会怎么样

从全球创业公司实践的情况来看，目前基于健康医疗大数据深度学习的人工智能技术，在医疗领域的应用主要集中于医疗机器人、智能药物研发、智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理等领域，不少已经重塑了医疗。
达·芬奇手术系统是医疗机器人的典型代表。达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术。该机器人拥有“微创、精确、过滤人的抖动、高灵活度、伤口更小、流血更少、术后恢复所需时间更短”等诸多优势。截至目前，我国已有60多台达·芬奇手术机器人系统进入了医疗第一线。
由于风险大、周期长、成本高，新药研发一直是药企的最大痛点之一。而在智能研发药物方面，医疗人工智能却让药物研发驶入了快车道。
在智能影像识别方面，美国企业Enlitic通过给计算机展示足够多的疾病图像，如脑肿瘤，使计算机能够自动给医生标出脑肿瘤所在。实验证明，该公司研发的相关系统的癌症检出率超越了4位顶级放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
希望colorreco人脸识别的回答能帮助到你，望采纳。

5. 人工智能在医疗行业的影响是怎样的?

人工智能的面世,世界各个领域都发生了翻天覆地的变化，AI+医疗的结合也变得越来越紧密。人工智能（AI）在医疗上扮演一定的重要角色，在医疗领域可以显著降低成本、提高效率、改善医疗水平，为医疗行业点燃新的希望。这将是AI在医疗行业的主要驱动因素。
  
  医疗影像 
  
 人工智能技术在医疗影像的应用，主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基，自动识别病人的临床变量和指标，同时结合相关医学知识，在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作，并为患者提供诊疗方法参考。
  
 
  
                                          
  新药研发 
  
 人工智能（AI）技术在新药开发领域逐渐兴起，特别是利用机器学习（ML）和深度学习（DL）算法来改善药物开发过程。利用人工智能技术对候选化合物进行鉴定和优化，使其具有所需要的药理学特性。利用人工智能算法可以将原本需要持续多年的开发过程缩短至仅需数月。
  
 
  
                                          
  手术机器人 
  
 利用机器人做外科手术已日益普及，美国仅2004年一年，机器人就成功完成了从前列腺切除到心脏外科等各种外科手术2万例。现在许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中，通过数据化和3D技术，将传统的二维图像信息立体化，使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。手术机器人可以极大提高手术的精准度、减少手术创伤和副作用，能加快手术后的恢复、降低患者的手术成本。
  
 
  
                                          
  康复机器人 
  
 康复机器人是工业机器人和医用机器人的结合，是目前世界上最成功的一种低价的康复机器人系统。如今一些医疗康复机器人，例如微创外科手术机器人、脊柱手术机器人、血管介入机器人、肢体功能康复机器人、智能假肢、外骨骼辅助机器人等，已经开始应用于临床或具备了临床应用的技术条件和基础。诸多临床试验表明，康复机器人能一定程度上帮助长期瘫痪的中风患者恢复自身主动控制肢体的能力。患者可以在康复机器人的帮助下，对肢体的患侧进行准确重复性的运动练习，从而加快运动功能的康复进程。
  
 
  
                                          
 未来，AI将发挥重要作用，通过提质增效、降本增益、模式创新，推动医疗体系各方的变革和提升。但是新的医疗技术在很多方面都不会取代医疗工作者，毕竟医者人心，这点机器是永远替代不了的。

6. 互联网医疗的前景怎么样？

7. 智能医疗的简介

智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。  随着人均寿命的延长、出生率的下降和人们对健康的关注，现代社会人们需要更好的 医疗系统。这样，远程医疗、电子医疗（e-health）就显得非常急需。借助于物联网/云计算 技术、人工智能的专家系统、嵌入式系统的智能化设备，可以构建起完美的物联网医疗体系，使全民平等地享受顶级的医疗服务，解决或减少由于医疗资源缺乏，导致看病难、医 患关系紧张、事故频发等现象。早在 2004 年，物联网技术便应用于医疗行业，当时美国食 品药品监督管理局（FDA）采取大量实际行动促进 RFID 的实施和推广，政府相关机构通 过立法，规范 RFID 技术在药物的运输、销售、防伪、追踪体系中的应用。美国医院采用 基于 RFID 技术的新生儿管理系统，利用 RFID 标签和阅读器，确保新生儿和小儿科病人的 安全。2008 年底，IBM 提出了“智慧医疗”概念，设想把物联网技术充分应用到医疗领域，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学以及公共卫生预防等。

8. 智能行业的前景在哪里？

移动支付行业发展势头猛 两大巨头呈并驾齐驱之势移动支付行业发展概况分析
移动支付也称为手机支付，就是允许用户使用其移动终端(通常是手机)对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式。单位或个人通过移动设备、互联网或者近距离传感直接或间接向银行金融机构发送支付指令产生货币支付与资金转移行为，从而实现移动支付功能。
移动支付将终端设备、互联网、应用提供商以及金融机构相融合，为用户提供货币支付、缴费等金融业务。移动支付主要分为近场支付和远程支付两种，所谓近场支付，就是用手机刷卡的方式坐车、买东西等，很便利。远程支付是指：通过发送支付指令(如网银、电话银行、手机支付等)或借助支付工具(如通过邮寄、汇款)进行的支付方式，如掌中付推出的掌中电商，掌中充值，掌中视频等属于远程支付。
随着智能手机的推广和普及，移动支付已成为人们日常购物的主要支付方式之一，第三方移动支付在快速发展中呈现出多元化的特点，加速行业创新，开创红包的企业营销，加强了移动支付的社交性。伴随着智能手机技术的逐渐成熟，中国手机品牌纷纷推出具有NFC功能的手机。NFC支付安全、便捷、移动设备无需联网，NFC的推行将使得移动支付更加便捷化和安全化。
中国第三方移动支付交易规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《移动支付行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国第三方移动支付交易规模为58.8万亿元，同比增长率超300%，达381.9%。截止到2017年中国第三方移动支付交易规模达到了102.1万亿元。随着智能手机的普及和二维码支付市场的爆发，消费者从PC端向移动端的迁移速度加快，预计2018年中国第三方移动支付交易规模将超170万亿元，达到171.5万亿元，增长率为68.0%。预计到2020年中国第三方移动支付交易规模将达355.1万亿元，同比增长38%。
数据来源：前瞻产业研究院整理
2019年中国移动支付用户数将增至7亿
中国、香港和韩国是全球前三大移动支付市场，亚太地区移动支付渗透率为53%，而北美和欧洲分别为33%和35%。2016年，网民手机网上支付的使用比例由57.7%提升至67.5%1。截至2016年12月，我国手机网上支付用户规模达到4.69亿2，年增长率为31.2%，预计2019年移动支付使用人数将增至7亿。
消费者在实体店使用手机支的途径统计分析
随着移动支付的日益兴盛，对以银行卡业务为主的银联必然带来了冲击，尤其是此前支付机构都是采取“直连”模式，绕开了银联，更是让银联在移动支付市场显得更加被动。同时，在支付宝和微信支付日益兴盛之时，银联也对这块市场虎视眈眈。在过去的几年间，银联从未放弃过移动支付市场，推广了包括银联钱包在内的支付产品，并通过大规模补贴，对移动支付市场也发起过多次有力的冲击。
2018年Q1中国第三方移动支付市场交易份额统计分析
2018年第1季度中国第三方支付移动支付市场交易规模达40.4万亿元，环比增长6.99%。从具体排名来看，今年第一季度经过持续的深耕细作，苏宁金融交出了亮眼的成绩单，苏宁支付位列行业第八。
在目前的移动支付市场的格局中，财付通和支付宝占领绝大部分市场份额，领导地位难撼动，而随着二者的竞争进入胶着状态，财付通显示出更猛的发展势头。
个人类交易财付通优势明显，得益于社交支付
凭借社交支付的优势，和话费充值等其它高频支付场景上的良好表现，财付通在个人类交易场景的移动支付交易量已领先支付宝，交易金额和笔数占比分别为48%和58%，而支付宝的交易金额和笔数占比分别为42%和34%。
线下消费财付通领跑，财付通领先优势仍在放大
线下场景支付更突显小额、高频的特点，也更适合财付通利用微信/QQ以社交关系链进行渗透，尤其当找到二维码这样的低成本载体时。目前，财付通和支付宝在线下支付场景的交易金额占比分别为50%和42%，财付通基本维持了2018年5月调查时取得的领先优势;以交易笔数计，财付通的领先优势则更大。曾经两巨头各自拥有一些优势线下支付场景，而如今，几乎是财付通全面占优。
线上支付支付宝主导，差距来自网购支付
分别以交易金额和笔数计，支付宝占线上消费类交易的份额为49%和48%，而财付通的份额为42%和44%;与2018年5月调查相比，支付宝在此支付场景的领先优势依旧。对财付通而言，差距仍然主要来自网购支付。
金融支付是支付宝优势领域，但群体规模小
仅约20%的用户在过去三个月内使用过移动支付进行金融类交易，支付宝在金融支付领域仍然具有明显优势，交易金额和笔数占比分别为62%和55%。不过，与其它支付场景相比，金融支付的用户规模要小得多。
过去，移动支付市场曾经是支付宝一家独大，但时至今日，财付通在移动支付市场已经赶上支付宝，两者呈并驾齐驱之势。鉴于财付通在其他支付领域的快速发展，支付宝恐怕难以凭借在金融支付领域的优势来依旧占据移动支付市场的半壁江山。
事实上，移动支付的兴起不仅将支付推向了更加智能化、便利化的新阶段，并借助大数据、云计算、人工智能、超级电商以及区块链等新兴金融科技支持，迅速突破了支付业务的原始范畴，存款、信货、理财、投资等业务的快速发展提供了宝贵的获客渠道、数据基础和决策支持。
而财付通作为腾讯FiT的前身，自成立以来，便以“连接人与金融”为愿景，以微信支付和QQ钱包两大平台为基础，连接用户、商户和金融机构。在移动支付领域，腾讯除了社交属性赋予的优势外，更与腾讯金融科技能力的输出是分不开的。在互联网金融大爆发的2013年夏天，财付通已经联合微信推出微信支付，将支付与社交融合起来，从而改写了中国支付市场的格局，并推动中国大步迈进移动支付新时代。