目前，人工智能技术日趋成熟，特别是深度学习和数据挖掘技术的发展，人工智能渗透到各行各业，其中医疗模式的创新给医疗相关产业带来了新的变化。朝阳医院原副院长认为，其不仅可以对传统信息进行数据化，还可以有效发掘信息与疾病的潜在联系，对疾病进行预测，做出更好的决策和治疗。人工智能的医疗能力提高了医疗效率，降低了医疗费用。
目前，人工智能医疗领域的场景主要出现在虚拟辅助、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块中。其中医学影像和疾病风险管理是目前最热门的两个应用场景。
一、医学影像应用场景
人工智能在图像识别领域的迅速发展为医学图像诊断带来了曙光。利用图像识别技术和深度学习识别患者的视频，有助于提高图像医生的诊断效率。目前，人工智能在医学影像领域的应用主要有三类：炉灶筛选、目标区域草图和影像三维重建，具体表现如下。
1.病灶筛查：x线、CT、MRI等医学影像的病灶自动识别可以大幅提高影像医生的诊断效率，同时帮助医生发现肉眼难以发现和判断的早期病灶。
2.靶区勾画：肿瘤治疗期间目标区素描及治疗方案设计占医生的很多时间和精力，每个肿瘤患者的CT图像约为200 ~ 450张，素描时要标注每张照片的器官和肿瘤位置，现有方法需要医生几个小时，人工智能在制定放疗方案时可以自动绘制数百张CT，然后由放射专家进行矫正
3.影像三维重建：自动重建长期真实三维模型，让医生通过设备在虚拟空间全方位直接观察患者真实人体结构的细节，通过实时器官和病变的立体分析准确测量结构的位置、体积等参数，使手术更快、更准确、更安全。
二、疾病风险预测应用方案
疾病风险预测是医疗图像以外的人工智能在医疗场景的应用中最受欢迎的。通过基因测序和检测，尽早预测疾病发生的危险。疾病风险预测的核心是基因组学的发展。朝阳医院原副院长表示，基因测序的核心技术是人工智能技术的成熟，即通过人工智能自动分析个人基因序列信息，从而大大减少时间、节约成本，推进基因测序商业化进程。
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