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为什么人工智能要应用于医学领域
人工智能有利于临床决策，或者可以为临床决策提供依据。不过人工智能无法替代医生，至少目前来看。
第一，门诊中，通过数据整合处理分析，人工智能可以通过病人的病史、简单的临床表现等，给出临床决策建议。人工智能处理信息的容量高、速度快，对一些简单疾病可以迅速排查。如果发展到一定程度，这可以大大缩短门诊中的问诊时间。（当然，这是理想状态）
第二，便于对检查结果的分析处理。可以横向、纵向对比病人的检查结果，有利于建立病人的健康病例，同时对解决疑难杂症提供了新可能。以往冷门的疑难杂症，往往只能依靠医生本人的经验。如果数据库中有录入，那么见到类似的检查结果，人工智能可以第一时间筛查出，并提示风险。
第三，人工智能可以缓解部分医患矛盾。人工智能可以充当医患之间“解释”的角色，医生在诊疗中来不及或者没有说清楚的事项，人工智能可以在诊疗前后向患者解释清楚。这也是目前希望人工智能可能应用的场景之一。
但是，临床研究是严肃严谨的，人工智能目前的应用，仅仅在于慢病管理、简单的健康建议和笼统风险提示上。未来还有很长的路要走，才能达到以上的几点希望。当然，科技发展日新月异，希望那一天会更快到来。
人工智能和计算机视觉在医学方面可以有哪些比较靠谱的应用
谢邀！提到人工智能在医学方面的应用，现在已经得到应用的具体产品也有不少，对于人工智能会取代部分人的工作的争议也是不断。但未来一定会是人工智能的医学时代，一定会是人工智能帮助医学更好的时代。鉴于人工智能在医学领域的众多应用，本段文字只能简单以两个例子说明人工智能在医学方面的应用。一个是关于人工智能对放射科医生的帮助，另一个是IBM人工智能通过语言预测精神疾病的应用。
在2016年年底，神经网络的GeoffreyHinton教授表示，“很明显，我们应该停止放射科医师的培训”，因为图像感知算法很快就要比人类强很多。”
这一说法将大波人们对于人工智能的想法放到了想象的最前沿，人们对于放射科能够采用人工智能报了极大的期待，也获得了巨大的资金支持，但是由于过度膨胀了决策者的期望造成了极大的伤害，并对招聘产生了明显的连锁效应，因为人们开始相信机器确实正在替代人们，所以他们不应该费心申请成为放射科医生。
然而，事实是，没有放射科医生，医院根本无法运作。据保守估计，95％以上进入医院的病人都会有某种形式的医学影像，随着病人数量的增长，对影像服务的需求也会增加。不仅如此，随着成像技术被认为是大多数诊断、大多数治疗途径和大多数结果测量的关键，我们已经看到医疗成像和放射科医师的需求几乎呈指数级增长。这种情况正好与“机器打败放射科医生”的耸人听闻的头条新闻相平衡，这只会使目前大众对AI的真实状况进一步误传，误导他们放射科学家的日子已经不多了。
然而，无论你有多痴迷或相信人工智能和自动化的可能性，要想在不久的将来完全取代人类放射科医生（如果有的话）是不现实的，至少是还需要一些时间的，看到这儿，相信很多人都会提出争议的看法，因为目前对于人工智能的各种炒作的声音不绝于耳，数量惊人。
那么放射科医生会做什么？
未来几十年的放射科医师将渐渐摆脱过去的平凡任务，并且以华丽的预填报告来验证，以及分析工具来提供数据。
放射科人工智能正在走向数字化，以至于他们的工作成为监测和评估机器输出的位置，而不是像现在这样手动完成每一个可能的寻常发现。在多次CT扫描中测量淋巴结或计算椎体报告转移水平，已经浪费了太多的工作时间。对于放射科医生来说，可能处理更加复杂的量化产出才是重要的工作。
放射科医生也将被赋予比以前更多的“医生”的能力，生产力的提高可以有更多的时间将结果传达给临床医生和患者。当然可以将放射科医师设想为数据传播者，直接走向临床队伍和肿瘤委员会，甚至是直接向患者提供信息。目前的行业力量还没有被完全激发。
而提到语言，这是在大众的生活中是一个必不可少的工具，可以让人们彼此分享想法。通常情况下，如果语言的清晰度和准确性使用得当，语言就会引起人们的共鸣。此外，语言也是精神病学家评估病人特定精神病或精神障碍（包括精神分裂症）的工具。但是，这些评估往往需要有训练有素的专业人员和足够的设施。
目前在全球各地都有IBMResearch计算精神病学和神经成像团体和大学成员组成的团队，他们一起开发了一种人工智能（AI），能够相对精确地预测患者精神病的发作，克服上述评估障碍。他们的精神病预测AI的研究已经发表在世界精神病学杂志上。
该组织基于2015年IBM的一项研究发现，证明了使用AI来模拟后来确实患上了精神疾病的高风险患者的言语模式差异的可能性。具体而言，他们使用称为自然语言处理（NLP）的AI方法分别量化句法复杂性和语义一致性。
然后，他们的人工智能评估了患者的一个小时的语音模式。IBMResearch的计算精神病学和神经成像小组的首席研究员和经理GuillermoCecchi表示，“在我们之前的研究中，我们能够构建一个预测模型，它的人工评分达到了80%的准确率，但是自动化的特性达到了100%。”
根据这项研究，这个系统可以预测精神病患者的最终发病率为83％。如果将其应用于来自第一项研究的患者，则AI预测患者最终发展为精神病的准确度达79％。
IBM研究人员的精神病预测，最终可能会帮助精神健康从业者和病人。正如Cecchi在2017年的IBM研究报告中所写的那样，传统的评估患者的方法是非常主观的。他和他的团队认为，使用AI和机器学习作为所谓的计算精神病学工具可以消除这种主观性，并提高准确评估的机会。
这项新的研究只是IBMResearch计算精神病学研究的一部分。早在2017年，Cecchi的团队和艾伯塔大学的研究人员通过IBMAlberta高级研究中心进行了一项研究。这项特殊的工作将神经影像学技术与人工智能相结合，通过分析病人的大脑扫描来预测精神分裂症。
至于新的研究，Cecchi认为这可能是向更广泛的公众提供神经精神评估的一个重要步骤，改善精神病发病的诊断可能会改善治疗。
此外，这个系统可以用在诊所。被认为处于危险之中的患者可以快速而可靠地进行分类，以便（总是有限的）资源可以用于那些被认为很有可能是首发精神病的人身上。没有专业人员或诊所的人则可以通过发送音频样本进行远程评估。
当然，这种方法也不限于精神病。Cecchi表示，“在其他情况下也可以采用类似的方法，例如抑郁症。”事实上，IBM研究人员已经凸现了在探索计算精神病学上的潜力，以帮助诊断和治疗其他疾病，包括抑郁症、帕金森病和阿尔茨海默病，甚至是慢性疼痛等疾病。
人工智能是真正的医学革命，随着这些先进的系统变成主流，我们将进入一个新的医疗时代，希望这是一个任何人、任何地方都能获得最佳诊断和治疗选择的时代。
人工智能在医疗领域的应用怎么样
1.人工智能+医学影像
人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、肺、心脏等多个人体部位。结合目前循环系统疾病的特点，预防意义重于治疗，人工智能心血管影像能够有效提高循环系统疾病早筛及预防情况。
2.人工智能+医院管理
因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，医院在完成第一阶段的人工智能体系建设后，尤其是针对大型三级医院，应当大力发展人工智能医院管理。人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。
3.人工智能+疾病诊断和预测
现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中，去诊断是否患病。但如果要实现疾病的未来发展预测，往往力不从心。人工智能能够参与疾病的筛查和预测，需要从行为、影像、生化等检查结果中进行判断。
4.人工智能+医学研究
人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献，最后生成标准化的数据库。在具体的人工智能+医学研究的相关落地产品线中，报告认为应重点点关注医疗翻译与医疗知识图谱领域。