当AI与医疗相碰撞，会产生什么样的火花
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随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。
基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。计算机对新患者医学影像的诊断与21位顶级皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确。
每个人都将是AI医疗的受益者。
AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。
简单来说医疗AI泛指应用人工智能技术，例如智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术应用于医疗健康领域。
医疗+AI是AI应用中尤为值得关注的领域，主要是因为以下几方面的原因：在市场需求层面，医疗行业是个抗周期行业，老龄化趋势是不可逆的，随着收入水平的提高大家在医疗上的支出也一直在上升，不论从哪个方面看，这个市场都会在未来很长一段时间保持高速增长。在技术成熟度层面，刚才提到硬件的进步为计算机提供了足够的算力，同样，医院信息化水平的提高、医疗影像质量的提高也为训练医疗AI提供了充足的养料，在加上高智商程序员们设计出来的算法，AI三要素算力、学习材料、算法就集齐了。简而言之，就是有钱赚+有能力赚，当然是个理想的AI落地场景了。
医疗影像AI辅助诊疗类产品，想要做的事情是告诉患者“你生病没”。没病说成有病，纵然患者是虚惊一场，但也是浪费了社会医疗资源；有病说成没病，则很有可能会耽误患者治疗。因此，医院要使用医疗影像AI辅助诊疗类产品，需要经过极其严格的论证。
