今天人工智能应用领域拓展至医疗保健，提升患者治疗体验，百度正式下线百度医生人工智能应用领域拓展至医疗保健，提升患者治疗体验，百度方面表示，并不是要放弃医疗这块香饽饽，相关业务将转入人工智能体系。AI＋的当下，百度为何怎么都不肯放下医疗？到底市场有多大？人工智能在医疗方面的应用十分广泛，现在主要的应用场景集中在虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。
虚拟助理：人工智能可以诊断疾病
虚拟助理是一个你身边的语音助手，交谈是与虚拟助理交互的基本模式。你跟助理说话，通过自然语言处理和语义分析之后，语音助理也会回复你，Siri可能是大家最熟悉的虚拟助理。而垂直到医疗的虚拟助理则可以根据和用户的交谈中智能化地通过你的病情描述来判断你生人工智能应用领域拓展至医疗保健，提升患者治疗体验了什么病。
Babylon Health是一家位于伦敦的初创公司，已完成金额约17.18M英镑的A轮融资，该公司计划推出一款类似Siri的医健类虚拟助理应用。
Babylon Health需要经过两个阶段的建造，第一个步骤是自然语言处理，也就是听懂患者对症状的描述，知道哪里不舒服。然后根据疾病数据库里面的内容进行对比和深度学习，对患者提供医疗和护理建议。这个阶段局限于肾脏、肝脏、胆固醇和骨科等较小范围的领域。
在第二个阶段，随着更大规模数据库的加入和更长时间的训练，Babylon Health将提供更多种类的疾病建议。
然而，由于目前在政策法规方面，医疗责任主体的不明让虚拟助理只能作为轻微疾病的咨询和建议使用。
医学影像：辅助和代替医生看胶片
医学影像与人工智能的结合，是数字医疗领域较新的分支。基于图像识别技术和深度学习，人工智能在此处的处理能力迅速提高。
X光照片的分辨率为3000×2000像素。其中的恶性肿瘤的尺寸为3×3像素左右。从非常大的图像上判断一个很小的阴影状物体是不是恶性肿瘤，是非常难的任务。
AI可首先选取一张胶片进行预处理，然后分割成若干小块，再在每一块中提取特征值和数据库进行对比，最后经过匹配后作出阳性判断。在整个诊断过程中，人工智能也会自己做出深度学习，在病历库中寻找案例，做出自己判断的依据。
药物挖掘：大幅度降低药物研发成本
传统的药物研发存在巨大痛点：研发周期长、成功率低。而人工智能与药物挖掘的结合可能极大地提高研发效率，降低企业成本。
举个例子：
在新药筛选时，常常会有很多种甚至成千上万个化合物都对某个疾病显示出某种疗效，它们的安全性又难以判断，这时可以利用人功智能所具有的策略网络和评价网络以及蒙特卡洛树搜索算法，来挑选最具有安全性的化合物，作为新药的最佳备选者。
在例如，可利用人工智能模拟和检测药物进入体内后的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等，让药物研发进入快车道。
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