導讀：

人工智能+醫療與生命科學即AI醫療已從起步期邁入發展期，AI醫療應用已從早 期浮現階段過渡為深入探索階段。在該時期與階段內，醫療數據的安全性得到維護，數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變，AI醫療影像向多疾病橫向拓展與縱向深挖，NLP技術產品領先于 KG、ML技術產品，如CDSS領先于AI制藥，個別賽道競爭加劇，可行的商業模式浮出水面。

人工智能+醫療與生命科學概念界定

借助AI技術介入醫療環節，以提高醫療服務效率為核心目的人工智能+醫療與生命科學，是在協助人或解放人的狀態下，以提升院內外醫療服務效率效果為目的、以人工智能為核心干預技術手段介入傳統的院內外醫療環節，從而產生相應軟硬件產品的新型醫療應用技術，后文中將人工智能+醫療與生命科學簡稱為AI醫療。

因AI醫療需AI技術結合具體的醫療場景方能釋放與彰顯其具象的原理與作用，故其具有很強的場景關聯性。按應用場景分類，人工智能+醫療與生命科學主要分為AI醫療影像、CDSS、智慧病案、AI制藥、醫療數據智能平臺、AI醫療機器人、AI基因分析等細分應用技術。由于AI基因分析在我國的發展處在早期雛形階段，商業模式與規模釋放尚不清晰。

AI制藥的下游服務市場為藥企，而其他應用技術的下游主要覆蓋范圍都為醫院，少部分應用會在院外市場中使用，如AI醫療服務機器人應用于康養機構環境消毒，醫學數據智能平臺應用于醫學研究中心統計數據與疾病研究等。

技術原理解析（1/3）

深度學習為機器學習的子集，有多種神經網絡算法

技術原理解析（2/3）?

AI技術與特定醫學場景結合，衍生通用或定制化模型

技術原理解析（3/3）?

AI技術與特定醫學場景結合，衍生通用或定制化模型

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI+医疗与生命科学技术原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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