人工智慧在醫學領域的應用正在出現很好的趨勢，
它預示著我們的醫療會有好的進步。
診斷和治療多種健康狀況方面都在進展， 醫學人工智慧技術的應用正以閃電般的速度出現， 隨著新的發展， 先前的解決方案在某件事上已經過時。
我們將回顧人工智慧技術的一些方法提高醫療保健領域的效率， 提高醫療衛生服務品質護理， 提出道德問題， 並提供醫療實踐
競爭優勢
人工智慧在醫療保健領域的歷史， 早在1959年， 醫學研究領域就對人工智慧應用的潛力。 早研究人員設想出一種能容納大量具備醫學知識和提供潛能的能力診斷。 在20世紀80年代初， 人造的新興領域醫學智慧(AIM)的發展推動了醫學智慧的數位技術的存儲和處理能力發展。 研究在羅格斯大學、斯坦福大學和麻省理工學院進行的研究為今天的人工智慧在醫學上的廣泛應用。
人工智慧的使用使得醫療團隊能夠根據大型醫療設備進行診斷資料集。 各種醫學測試和生成的資料可以說極其複雜和廣泛， AI可以在中的統計關係和因果關係。 這些關聯對人類來說可能是困難的， 也可能是研究人員和衛生專業人員做不到的， 當病人醫療條件不穩定， 需要緊急護理， 而且需要準確， 判斷， 人工智慧可以提供及時的預測， 做到幫助醫生快速處理。
精密醫學
也許人工智慧最有希望的是精確性， 而不僅是在準確的處方上， 精確的建議醫療方法， 人工智慧有能力利用病人的遺傳特徵來創建以下建議是個人密碼， 人工智慧系統可以存儲和處理關於醫療狀況、病人的資料基本上是無限的歷史， 案例研究， 和藥物化合物。
這種精確性的另一個例子是使用人工智慧驅動的機器人手術設備。 智慧組織自主機器人(STAR)， 謝赫·紮耶德研究所的研究人員證明機器人精確地執行計畫， 並對計畫進行即時修改。
外科手術比人類外科醫生；然而， 這項研究引用了大約40%的病例，
雖然這項技術最終可能允許完全自動化， 而醫療的應用， 幾乎可以肯定的是需要一個人在觀察， 人工智慧的精度是最完美的， 對人的個人、分析和技術技能的補充醫療專業人士。
過程管理
在醫療實踐中， 人工智慧技術承諾提供更好的治療。 能力、減少醫療責任、節省勞動力和改善顧客滿意。 人工智慧從企業家的角度看， 在經濟上為其快速發展作出貢獻， 可以發展和廣泛應用於許多行業。 忙碌過程可實現自動化快速(監督)調度， 簽入， 診斷， 和後續過程， 以及獲得過程的精准回饋。
從病人那裡， 這項技術可以通過通過持續的溝通和促進客戶的參與服務速度， 節省人事費用和避免人為錯誤是一個主要問題， 人工智慧和機器人採用的資料， 實踐可以減少很多時間的浪費。
醫生和護士日常工作時間可以儘量減少，履行基本職能就行。未未用工具裝備他們提供優質服務，打造差異化作為技術領先的企業在市場上的競爭優勢。
人工智慧與人類互動
醫生或護士是否應該被一種類似生活的模擬所取代？
由AI？
這是醫學界不得不解決的一個新問題。
由於技術的普及，勞動力減少的承諾費用、提高業務效率和減少醫療責任。
現代處理能力允許程式使用密切的人的素質，可以減輕醫務人員的工作量，提高醫療流程的效率，儘管後勤方面這種技術的優點，在倫理上引起了爭議。
考慮因素和社會影響
醫學的未來當設備或軟體沒有情感時，移情因素是沒有的，我們能否依靠人工智慧來提供情感上的困難診斷？
在這個過程中，真實的人類互動有什麼價值？是嗎？情緒妨礙準確的診斷和護理？或者，激情醫務人員確保盡職調查和創造性思維？這些問題在本質上是主觀的，將引起很多代人的爭論，在人工智慧在醫學上的應用是根深蒂固的，而且肯定會是動態醫學領域的主要變革源。
格雷迪，他們正在努力讚美所有偉大的研究成果。
通過使用他們自己獨特的演算法來比較可穿戴設備、dna和其他有預見性症狀的來源發現癌症早期階段的情況要比每一個階段都難得多治療。人工智慧和機器學習技術發展中，每個開發人員都必須仔細考慮如何成為符合HIPPA，但積極推進，幫助家庭保護他們所愛的人的安全是值得的。
醫生和護士日常工作時間可以儘量減少，履行基本職能就行。未未用工具裝備他們提供優質服務，打造差異化作為技術領先的企業在市場上的競爭優勢。
人工智慧與人類互動
醫生或護士是否應該被一種類似生活的模擬所取代？
由AI？
這是醫學界不得不解決的一個新問題。
由於技術的普及，勞動力減少的承諾費用、提高業務效率和減少醫療責任。
現代處理能力允許程式使用密切的人的素質，可以減輕醫務人員的工作量，提高醫療流程的效率，儘管後勤方面這種技術的優點，在倫理上引起了爭議。
考慮因素和社會影響
醫學的未來當設備或軟體沒有情感時，移情因素是沒有的，我們能否依靠人工智慧來提供情感上的困難診斷？
在這個過程中，真實的人類互動有什麼價值？是嗎？情緒妨礙準確的診斷和護理？或者，激情醫務人員確保盡職調查和創造性思維？這些問題在本質上是主觀的，將引起很多代人的爭論，在人工智慧在醫學上的應用是根深蒂固的，而且肯定會是動態醫學領域的主要變革源。
格雷迪，他們正在努力讚美所有偉大的研究成果。
通過使用他們自己獨特的演算法來比較可穿戴設備、dna和其他有預見性症狀的來源發現癌症早期階段的情況要比每一個階段都難得多治療。人工智慧和機器學習技術發展中，每個開發人員都必須仔細考慮如何成為符合HIPPA，但積極推進，幫助家庭保護他們所愛的人的安全是值得的。