医疗，医药人工智能需要知道的几件事情

人工智能蓬勃发展，对各行各业都产生了影响，那么人工智能对医疗保健行业的影响会是怎么样的呢。我结合freshbenies首席战略官的文章，并加入自己的理解，联系国内的实际情况谈谈人工智能对医疗保健行业的发展。

一机器学习（包括深度学习）和人工智能是有区别的

机器学习使用人工智能算法来处理大量的数据，并允许机器自己学习。如电子邮箱中的垃圾邮件分类，而机器学习在医疗行业的应用主要局限于医疗影像行业。如CT影像扫描与快速诊断。

而人工智能是在机器学习基础上的升级，不再是具有单一的功能的简单应用，而是结合某一领域专业知识后的具有一定咨询，综合辅助功能的系统应用，如科大讯飞的翻译件，以及科大讯飞的晓医，辅助诊断系统。

二医疗，医药行业的知识专业性和场景复杂性

医疗，医药行业的专业性复杂性，特别是医药行业本身就是和人工智能一样的高科技行业，其在科技树的高度甚至比人工智能还要高，比如如果一个人工智能工程师需要对CT进行诊断分类，他只需要和医生交流并且有足够的CT数据就可以了，再比如讯飞的晓医在利用语音识别和自然语言技术的基础上，融合了，医学考试教材的知识和大量医疗案例，也能差不多做到。但是制药行业，就涉及化学，生物，物理等基础学科，不仅如此还有化学合成，药物合成，有机物副反应，物料系统的合成路线，到前沿的计算化学，以及现在的免疫，靶向治疗所涉及的基因组学，蛋白组学，免疫学，以及药物代谢动力学，没有哪一项不是和人工智能一样专业，而艰深的学问，一个人工智能工程师如果想深入制药行业做出好的应用，就必须对上述学科有一定程度的掌握和足够的行业经验才有可能将机器学习，人工智能技术用来解决医药的调研，研发，临床试验，生产合成，以及后期的效果追踪等方向中的痛点，难点。

下面举几个医疗方面的人工智能应用，目前在制药方面还处在实验室阶段，应用乏善可陈

1一个医疗对话机器人对临床交