目前，人工智能技術日趨成熟，特別是深度學習和數據挖掘技術的發展，人工智能滲透到各行各業，其中醫療模式的創新給醫療相關產業帶來了新的變化。朝陽醫院原副院長認為，其不僅可以對傳統信息進行數據化，還可以有效發掘信息與疾病的潛在聯系，對疾病進行預測，做出更好的決策和治療。人工智能的醫療能力提高了醫療效率，降低了醫療費用。

目前，人工智能醫療領域的場景主要出現在虛擬輔助、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等模塊中。其中醫學影像和疾病風險管理是目前最熱門的兩個應用場景。

一、醫學影像應用場景

人工智能在圖像識別領域的迅速發展為醫學圖像診斷帶來了曙光。利用圖像識別技術和深度學習識別患者的視頻，有助于提高圖像醫生的診斷效率。目前，人工智能在醫學影像領域的應用主要有三類：爐灶篩選、目標區域草圖和影像三維重建，具體表現如下。

1.病灶篩查：x線、CT、MRI等醫學影像的病灶自動識別可以大幅提高影像醫生的診斷效率，同時幫助醫生發現肉眼難以發現和判斷的早期病灶。

2.靶區勾畫：腫瘤治療期間目標區素描及治療方案設計占醫生的很多時間和精力，每個腫瘤患者的CT圖像約為200 ~ 450張，素描時要標注每張照片的器官和腫瘤位置，現有方法需要醫生幾個小時，人工智能在制定放療方案時可以自動繪制數百張CT，然后由放射專家進行矯正

?3.影像三維重建：自動重建長期真實三維模型，讓醫生通過設備在虛擬空間全方位直接觀察患者真實人體結構的細節，通過實時器官和病變的立體分析準確測量結構的位置、體積等參數，使手術更快、更準確、更安全。

二、疾病風險預測應用方案

疾病風險預測是醫療圖像以外的人工智能在醫療場景的應用中最受歡迎的。通過基因測序和檢測，盡早預測疾病發生的危險。疾病風險預測的核心是基因組學的發展。朝陽醫院原副院長表示，基因測序的核心技術是人工智能技術的成熟，即通過人工智能自動分析個人基因序列信息，從而大大減少時間、節約成本，推進基因測序商業化進程。

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