近年來，隨著深度學習等計算技術的日益成熟，人工智慧(AI)在與影像學的結合中取得了巨大的成功，它對某些病灶的識別和分類已經接近甚至超過了人眼的精度。
2005年左右開始，人工智慧進入發展加速期；科研人員不斷探索，各領域專家協同合作，技術不斷更新，2014年後人工智慧更是高歌猛進；2020年開始，多項人工智慧技術被國家藥品監督管理總局（NMPA）批准進入臨床應用。
雖然人工智慧輔助診斷技術尚不能代替醫生，後期還需醫生根據人工智慧輔助技術結果進行二次閱片、最終確診；但是人工智慧的應用降低了漏診率、誤診率，在提升診斷的準確率方面效果顯著，如以下幾個方面。
1.肺結節
有些微小結節肉眼較難分辨，但人工智慧依靠算法，即使結節只有１毫米，它都能夠識別，具有很高的靈敏度和特異度；人工智慧還可以對結節進行風險分層，將高風險的結節特別標記，為後續醫生的診斷提供了可靠的基礎。
不過，有些在肺門和縱隔接壤部位的實性結節，目前的人工智慧技術也會容易漏報，還需影像科醫生多次復看，但其在提高診斷及臨床醫師工作效率等方面的優勢不可否認。
2.骨 齡
家長在發現自家孩子發育不正常（過快或過慢）時，往往會諮詢醫生是否需要做骨齡檢查。從前，骨齡並沒有太大的說服力，評估也十分繁瑣費時。隨著技術的進展，骨齡漸漸成為評價兒童生長發育狀況的重要指標，也是部分兒童內分泌疾病診斷與療效評估的參考依據，更是預測成長期兒童成年身高的主要依據。而在人工智慧日益普及的今天，其繁瑣性得到明顯改善，準確性已能滿足臨床需求，現骨齡已可精準到幾歲幾個月。
3.骨 折
以前醫生會根據患者拍的片子來尋找有無骨折，每位醫生的觀察結果也會不一樣。骨折後，特別是肋骨骨折的患者會因疼痛而保持姿勢，甚至肌肉緊繃，無意中固定了骨折部位，使骨折線不甚明顯；幾天後骨痂形成、骨折附近組織吸收，骨折線明顯起來，醫生才發現還有幾處骨折。這一度令醫生和患者都相當困擾。而人工智慧的應用讓骨折的蛛絲馬跡都能被找出來，提高了診斷正確率和工作效率。
4.心腦血管
人工智慧結合CT血管造影（CTA）可預測動脈粥樣硬化斑塊的風險，對於軟斑塊的預測更准；同時，還可以輔助判斷冠狀動脈是否會有狹窄等；而對於混合型斑塊的評估準確性稍差一些，還需進一步提高。
人工智慧醫療只是用來輔助與醫生工作，人們在製造它們是的也主要是想用人工智慧輔助醫生提高效率，而不是為了取代醫生，那麼現在都有那些人工智慧醫療出現在我們的生活中了呢?那就請關注我們的下一期哦！等你來看！