人工智能在医学领域应用越来越广泛。在人工智能医疗中，通过人工智能辅助诊断，医生可以根据自己的经验对医学问题有更清晰的判断和理解，也可以在更少的情况下发现潜在的疾病风险，这有利于提高医疗质量，节省医疗开支，保障健康。人工智能可以可提升医疗服务质量，降低医疗成本。通过人工智能技术与医疗专家进行有效沟通，实现医疗保健服务流程的优化，提升诊疗质量，降低运营成本。
人工智能在医学领域的应用主要分成三大块。
第一、数据的处理，通过图像识别、语音识别、自然语言处理等技术实现医学数据的存储和计算。
第二、临床预测。在国内还没有一个医疗数据库以医疗机构为唯一对象，人工智能可以利用数据库来进行预测，这样可以帮助医生判断病人的健康状况，从而提高医疗服务质量。在诊疗过程，人工智能可以将病历数据整合成一个可以查看的图形，通过图形识别技术来完成诊断，并且提供相应的报告，最后再将诊断结果反馈给医生，医生就可以根据数据进行诊断及处理
第三、疾病的诊断，比如肿瘤。一般的医生是没有办法把这种病诊断出来，但是有了人工智能的帮助之后，我们可以把这类病的临床症状用影像的一些方法进行诊断，这样就可以提前发现疾病的一些症状，这样就能提前进行治疗了。
从数据的采集和分析上来看，人工智能对医学行业是有非常大的影响的。现在人们对于医疗器械的检测手段在不断地进步，不同的器械会有不同的检测手段，这个手段也不是一成不变的，而是根据它不同的功能进行不同的检测。比如一些医疗器械的检测。这在过去是不容易达到的，所以现在就可以使用人工智能，使得医学的数据能够得到更好的保存和分析，这对于医学行业来说是非常有好处的。
目前，国内已有的医学影像设备有超过10亿件，但是在应用上，国内的医疗数据存储仍然十分不足。现在很多医疗设备，包括传统的设备，可以通过网络实时获取大量的影像。但是这些传统设备，存储有一定的限制和技术问题。医疗设备的应用，现在还没有真正地走进医院的手术室，也没有真正地走进大量的临床应用。但是人工智能可以走进临床的环节，比如医生，可以在手术室的大屏幕上可以看到患者的手的运动，医生可以了解患者的心率和呼吸的情况，可以得到很多的影像资料，这些影像有可能被应用到医疗的诊断上。
但人工智能最终会走向医疗领域的应用同时也面临着三大挑战。
首先，医疗数据的分析、处理能力不足。这是目前医疗领域共性的问题。医疗数据是医疗行为的最重要的数据，但在医疗领域的应用非常受限。随着人工智能和大数据技术的成熟，医疗数据的分析、处理能力有望达到一个更高的水平，这对医疗行业而言都是利好的消息，但医疗数据处理速度、准确度、安全性的问题也将成为医疗领域不小的一个挑战。
其次，人工智能医疗数据的可获得性问题。目前医疗行业的数据库主要是针对临床专业医师，而人类医师数据却非常稀缺，而且人类医师的数据获得困难，对于人工智能医疗应用的可获得性也有很大的制约。
第三，人工智能医疗系统的应用成本问题。随着医疗技术的发展，传统的医疗系统在应用人工智能系统进行医疗行为的时有可能存在误诊，医疗行业的数据获得成本和可获得性也是人工智能医疗应用的一个方面。
随着人工智能技术的发展，人工智能将在医疗行业得到更多的应用场景，我们也将更好地享受到医疗服务。
