-
随着现代医学的不断发展互联网医疗出现造福着广大医生和病人
智慧医院主要是通过产业聚合，以信息与通信基础平台为着手点，实现医院各级医疗部门智能系统的高度感知、互联与信息共享，达到医院、人、物与系统之间无障碍沟通和协同，进一步使医院充分调动医疗资源和优化配置的目的。随着现代医学的不断发展，在“互联网+”、人工智能等新技术带动下，人工智能医疗出现并且造福着广大医生和病人。但同时，人工智能医疗也面临着商业化困局。
-
AI与医学的结合有大的突破让更多基层百姓享受到技术进步
人工智能是当今科技界最热门的领域，而医学人工智能更是热门中的热门。谷歌、微软、IBM、百度等科技巨头都积极布局智能医疗产业，美国麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学以及我国的清华大学等知名学府均把医学人工智能作为未来发展重点，美国、中国、日本、英国等世界各国人工智能计划也都把医疗作为重要的应用领域。
-
随着“AI+医疗”驶入快车道我国医疗行业发生了巨大变革
人工智能(AI)作为新一代创新技术，改变了医疗领域的供给端及传统医疗机构的运作方式，使医疗变得更加高效、便捷、个性化，并催生了巨大增量市场。医疗资源供需矛盾是我国医疗行业面临的根本问题，也是AI医疗发展的主要驱动力。随着“AI+医疗”驶入快车道，我国医疗行业发生了巨大变革。
-
AI+医疗无疑是一块大蛋糕
互联网带来的信息爆炸引发了知识焦虑;3点钟社区带来了区块链的热潮，点燃了众多经济人的焦虑;AI技术蓬勃发展，各种AI威胁论甚嚣尘上，也是大众焦虑情绪的表征。AI+医疗无疑是一块大蛋糕，对此，大佬们干劲十足，但普通人却总是对其有一种既兴奋又不安的感觉，我们一方面知道科学技术是理性和人类文化的最高成就，另一方面又害怕科学技术会变成一种发展得超出人类控制的不道德的和无人性的工具。
-
人工智能技术已经成为医疗健康行业的有效辅助和有力支撑
“AI+医疗”可以说是当下最火热的人工智能应用场景之一，人工智能技术已经成为医疗健康行业的有效辅助和有力支撑。正如我国著名学者周海中教授在30年前指出的那样：“随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术将在医疗健康领域大显身手。其成果会不断涌现，应用前景令人期待。”
-
汇医慧影借AI之力，助力抗疫
全球新冠病毒蔓延，抗击疫情是一场艰难的战斗，在谷歌、华为、微软、阿里等巨头之外，也有诸多初创科技公司，用技术助力抗疫。
-
AI医疗对于国内新医疗改革来说，是一味好药，不过还需药引
中国新医改从2009年3月开始，至今已经走过了11个年头。目前AI医疗的商业模式落地始终绕不开两重纠葛的限制，首先是医疗体系现存复杂的利益关系，其次是法律与政策规范对医疗设备的严格管控。
-
AI医疗快速发展，视觉识别、NLP、语音三项技术会有怎样的联动？
计算机视觉是AI领域的一大吸金赛道，也由此产生了商汤、云从、依图、旷视这样的“图像四小龙”。背靠视觉识别的技术优势，依图在医疗领域的强项在于医学影像分析，能够用AI读取医学影像报告，智能甄别诊断影像情
-
AI技术功能强大，可帮助识别罕见疾病！
美国公司FDNA 在本月发表了最新研究，发现AI 演算法可以用于识别脸部特征与罕见遗传性疾病之间的关系，不久后脸部识别扫描可能成为医疗检查的一部份，加速诊断时间。
-
英伟达看准AI医疗商机，与逾75家医疗机构合作
根据外媒报导，本周英伟达宣布将全面推出其所建造的Clara软件开发套件(SDK)，内容包含GPU加速器、采样程序(sample application)等工具。同时，也公布了两项为医疗成像工作流程量身订做的AI工具，分别为迁移学习工具包(Transfer Learning Toolkit)以及AI辅助注释软件开发套件(AI Assisted Annotation SDK)。另外，英伟达也公布了与俄亥俄州立大学与国家卫生研究院的合作关系。
-
微软沈向洋称：将成立微软亚洲研究院上海分院
9月17日至19日，上海举办主题为“人工智能赋能新时代”的2018世界人工智能大会，此次论坛由中国发改委及其工业和网络空间部门主办，旨在展示中国在人工智能方面不断增强的实力。受邀客人包括马云、马化腾、李彦宏、沈向洋等。
-
英特尔发起AI医疗调查 人们对AI的态度大相径庭
在美国AI医疗的普及问题上，有19%的受访者表示AI在医疗保健领域的普及还需要两年的时间，认为需要3-5年的占比35%，5-10年的占比32%，另有11%的人认为这一过程需要花费10年以上的时间。值得注意的是，在参与调查的对象中，已经有37%的人正在使用AI。
-
医疗机器人有多火？强生也要踏入AI医疗圈
近日，强生医疗创新中心在美国德州医学中心登场。据强生内部人士透露，这一创新中心主要负责研发巨头突破性的医疗设备，以降低外科手术的侵入程度。该创新中心的负责人是强生医疗副总裁，其也是医学博士，还曾是名外
-
AI医疗领域大热，FDA应如何加强监管？
一些人称医疗领域中的机器学习应用太新，我们并不知道FDA将会作何反应，但事实并非如此，FDA已经有数十年的机器学习监管经验了，并且幸运的是，这能给我们一些有用的提示：当这种技术大幅扩张时，FDA将会作何反应?
