人工智慧在HIV診斷方面的突破，醫生對病人病狀的迅速精確判斷可以極大地降低發病率和死亡率，而一直以來，這個病狀診斷的過程都是因“醫”而異的，通常都需要靠醫生的經驗，在2015年，美國三角洲州立大學數學與計算機科學系的Akazue Maureen等人將神經網路與模糊推論系統相結合，組成了一個神經模糊系統（neuro-fuzzy system），生成了一個透過症狀來判斷病人HIV感染風險的模型，並且這個系統可以透過自我學習和自我適應來處理更多的病狀，解決了單個醫生分析的侷限性。

人工智慧技術逐漸被廣泛運用於醫學領域，透過對海量資料進行深度學習，人工智慧已經能夠在很多領域輔助醫生進行疾病的診斷和作出醫療決策，並起著越來越強大的作用。

人工智慧對耳鼻咽喉科頭領腫瘤的診療意義巨大。透過對甲狀腺癌影象進行獨立的分類判斷，與富有經驗超聲醫生相比，其人工智慧模型在鑑別甲狀腺癌方面顯示出與人相似的敏感性和更高的特異性。鼻咽癌是頭頸部發病相對較高的惡性腫瘤，治療主要為放療，精確的靶區劃定是治癒疾病、減少復發和放療併發症的關鍵，利用人工智慧技術輔助進行靶區的劃定，其結果均認為人工智慧能夠實現對靶區的精準劃定。對鼻咽癌周圍重要解剖結構的分割是有效規劃鼻咽癌放射治療的關鍵一步，基於CT影象，訓練自動檢測和分割的人工智慧系統，其建立的人工智慧系統可以精確地對 CT影象中的重要解剖結構進行自動檢測和分割,從而達到鼻咽癌的精準治療。

隨著AI+醫療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規模投入，AI輔助技術也在多個醫療細分領域提供了幫助。未來，基於大資料的深度學習將改變醫療行業，對疾病提供更快速、準確的診斷和治療，將變得不再可怕。

人工智慧在醫療領域的應用，意味著全世界的人都能得到更為普惠的醫療救助，獲得更好的診斷、更安全的微創手術、更短的等待時間和更低的感染率，並且還能提高每個人的長期存活率。從醫療行業發展狀況和人工智慧的特點優勢來看，可以預想，未來人工智慧在醫療領域將在至少以下5個方面影響我們的生活。

1、智慧診療

智慧診療就是將人工智慧技術應用於疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理，體檢報告等的統計，透過大資料和深度挖掘等技術，對病人的醫療資料進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變數和指標。計算機透過“學習”相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智慧診療是人工智慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

2、醫學影像智慧識別

傳統醫療場景中，培養出優秀的醫學影像專業醫生，所用時間長，投入成本大。另外，人工讀片時主觀性太大，資訊利用不足，在判斷過程中容易出現誤判。有研究統計，醫療資料中有超過 90%的資料來自於醫學影像，但是影像診斷過於依賴人的主觀意識，容易發生誤判。AI透過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區域定位，減少漏診誤診問題。

3、醫療機器人

機器人在醫療領域的應用非常廣泛，比如智慧假肢、外骨骼和輔助裝置等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等 。目前，關於機器人在醫療界中的應用的研究主要集中在外科手術機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人方面。國內醫療機器人領域也經歷了快速發展，進入了市場應用。

4、藥物智慧研發

依託數百萬患者的大資料資訊，人工智慧系統可以快速、準確的挖掘和篩選出適合的藥物。透過計算機模擬，人工智慧可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測，找出與疾病匹配的最佳藥物。這一技術將會縮短藥物研發週期、降低新藥成本並且提高新藥的研發成功率。

5、智慧健康管理

根據人工智慧而建造的智慧裝置可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食、身體健康指數、睡眠等。對身體素質進行簡單的評估，提供個性的健康管理方案，及時識別疾病發生的風險，提醒使用者注意自己的身體健康安全。目前人工智慧在健康管理方面的應用主要在風險識別、虛擬護士、精神健康、線上問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。

人們期望人工智慧幫助人類戰勝疾病。但是悲劇是，目前人類對疾病認識無法滿足人類需要，那麼人工智慧從哪裡獲得智慧呢？