一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布

医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:

①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。

②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。

③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。

④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖

历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。

老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~

其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。

AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。

从2016年机构“干逛不花钱”，到2017年豪掷千金，AI迎来它的最好时刻。

在2017年共计183起B轮前AI融资事件中，企业服务、医疗、金融位列应用层前三，而这三个领域在过去一年，也经历了技术和场景的演变。

1. 挤出水分的AI+企服

在企业服务领域，泡沫是从云计算、大数据到AI，依次转移的。在2017年初，收到最多的报道需求来自大数据公司，且创始人都表达过未来的AI规划。同样，也正是由于历经了云计算、大数据到AI，这些创业公司已经积累起一批稳定的企业客户。而对于投资人而言，在还未看透AI与其他领域结合的前景时，企业服务无疑是最稳妥的选择。

可以说今后的各行各业都可以应用人工智能

顾名思义，AI即模仿人类思维去从事相关的专业工作，所以在今后可能说各行各业都会出现替代人的AI，初期会主要集中在单一性、规律性非常强的行业和领域。

9月15日，百度在京举办了云智峰会，展示了人工智能目前以及今后即将应用的众多领域

1、工业企业

上海电力展示了AI在风电项目从可研、选址、到后期运维、监控等全过程的应用场景

首钢自动化集团，在现场提供了10000张钢板的照片，让百度ABC一体机去找出缺陷，如果通过人去分别，效率极低，时间也会很长，而一体机在现场用不到5分钟的时间就分辨完成了，只有两张错误。

2、视频、音频处理

从7个方面向大家科普AI

1.人工智能+医疗

人工智能可以通过学习然后快速筛选出患者病情以及治疗方案，并且改进药物研制的进程。

包括X光的判断参考。

2.人工智能+教育

现在已经有人工智能合成的记者24小时不间断播报新闻。

后期人工智能老师可以定制教课，根据学生情况自动判断

2016 年 9 月 1 日，斯坦福大学“人工智能百年研究（AI100）”项目发布了首篇名为“2030 年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）”研究报告，该报告是这项百年研究系列中的第一篇。AI100 项目成立于 2014 年，旨在长期研究和预测人工智能对人类生活各方面的长期影响。人工智能发展协会前主席埃里克·霍尔韦兹（Eric Horvitz）是该项目的最初倡议者。AI 技术不是孤立的象牙塔，其发展背后有诸多其他学科的推动。因此，该项研究机制也将为 AI 和相关交叉学科的专家提供良好的交流平台。这份 2030 年报告指出，具备自我维持的长期目标和意图的机器并未被开发出来，在不久的将来也很难实现。然而，具备影响社会和经济巨大潜力的人工智能应用，则很有可能在当前与 2030 年之间出现。”

然而，报告也承认，人工智能工具也有可能最终会造成社会混乱。因此，对研究人员、科学家和政策制定者而言，如何在技术创新与社会机制之间找到平衡点，从而能够确保人工智能的益处是广泛分享的。

该份报告首次从 AI 应用的角度研究了人类活动的 8 大领域

1、娱乐

机器学习是我的主要研究方向之一，目前也在带相关方向的研究生，我来一下这个问题。

首先，人工智能的应用场景将随着技术的不断发展而逐渐得到扩展，未来人工智能产品的应用场景将全面拓展到生产、生活和教育等各个领域。

要想详细了解人工智能产品的应用场景，首先应该从了解人工智能的研究方向入手。人工智能领域的研究方向主要集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向，目前机器学习、自然语言处理和计算机视觉这三个方向的热度比较高，也有大量的科技公司在这几个领域陆续开始布局。

机器学习简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，因此机器学习在大数据分析领域也有广泛的应用，目前不少从事机器学习领域研发的技术人员就是从大数据领域转过来的，所以从大数据领域进入人工智能领域是相对比较容易的。

目前机器学习的应用场景比较多，当然这与大数据的发展有密切的关系，可以说没有大数据技术的发展就不会有今天机器学习领域的繁荣。机器学习目前主要应用在自动驾驶、智能诊疗、智慧教育、智慧金融、智慧城市（政务处理、安防、险情处置）等领域，可以说有数据的地方就会有机器学习。

我是乐创物联!我来这个问题。我主要是做物联网方面和工业自动化方面的。

人工智能关注度随着科技技术发展与进步越来越高。大量人力、物力、财力、智力来驱动人工智能技术研究不断向前推进。

1 首先来了解一下人工智能是什么？

人工智能，简称AI。简单的理解，就是用机器来模拟人类认知能力的技术。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

根据Gartner 2019年CIO调查报告显示，过去四年中实施人工智能（AI）的企业数量增长了270％，而且过去两年中增长了3倍。结果显示，所有行业的企业组织都在各种应用中采用人工智能，但却面临严重的人才短缺问题。

Gartner杰出研究副总裁Chris Howard表示：“四年前，人工智能的实施很少见，只有10％的受访者表示，他们的企业已经部署了人工智能，或者很快就会部署。到2019年，这个数字已经跃升至37％——也就是说，4年内增长了270％。如果你是一名CIO，而你所在的企业组织没有采用人工智能，那么竞争对手就有很大的领先机会，这应该成为一个你需要担心的问题。”

2019年Gartner CIO调查的目的，是帮助CIO和其他IT负责人制定并验证来年的管理议程。Gartner收集了来自89个国家各大行业的3000多名CIO受访者的数据，这些行业代表着15万亿美元的收入和公共预算，以及2840亿美元的IT支出。

AI是游戏规则改写者 人才短缺问题日益凸显

在过去一年中，人工智能的部署率从2018年的25％增加到今天的37％，主要是因为人工智能已经显著成熟，让企业更愿意实施人工智能技术。Howard补充说：“我们仍然距离实现能够完全接管复杂任务的AI普及还有一段距离，但是现在我们已经进入到了人工智能增强和决策科学的领域——我们称之为‘增强智能’。”

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