医学人工智能是什么专业

是本科专业。

它是指以现代医学与生物学理论为基础，融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术，研究人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。

智能医学工程强调新兴智能技术在医学中的应用，包括医学数据的智能感知、智能分析和智能决策，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。旨在建立一个跨学科、多元化的教学和科研平台，促进各学科交叉融合，进而培养出适应时代发展的综合性高素质人才。

智能医学专业就业前景及薪资

智能医学工程出来之后的话，你可以进医药公司的呀，也可以做医生的，这些行业都是比较适合你的呀，它的就业前景还是非常的广泛的。在大型综合性医院中从事医疗方向的临床和研究工作。在高校、研究院所、人工智能以及智能医疗相关企业中从事研发及管理等工作。

现代医学模式也会在科技的推动下日益发生重大的改变，所以新兴的智能医学工程专业也是时代的产物，虽然了解的人很少，因为这个专业会交叉到智能科技领域，属于交叉的学科。在校学习的时间仅仅为四年就能获得工学学位，如果想要更加深入学习甚至成为更加尖端的人才可以选择读研，这样毕业参加工作就会更具有优势。

人工智能AI如何影响医学领域，行业将走向怎样的未来

目前来看，在医学领域，AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。

比如在疾病诊断方面，2017年，阿里推出了“ET医疗大脑”，在某些疾病诊断方面，比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上，阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下，人类准确判断率是60-70%，但有了人工智能的帮助，准确率已经提升到85%

同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师，病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的住院费用结算，司法与伤残鉴定，疾病预防等产生重要影响。此前，手写病历因其难以辨认的字迹，经常被患者誉为“天书”。

阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时，实时提醒其不合规内容，从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范，给诊疗上一道AI保险。

目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型，整体质检点超过180个。

在提高患者的就诊体验上，AI也有一些新的进展，Facebook的人工智能（AI）实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。

未来随着医疗AI能力的不断进化，AI将能够帮助医生做更多的事，使医生能够把精力集中在更重要的事情上。

人工智能加医疗有哪些方向

人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向：

1.医学影像分析：AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析，帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如，AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型，并辅助医生制定治疗方案。

2.个性化医疗：基于大数据和人工智能技术，AI可以建立患者的健康档案，并根据患者的病史、基因信息等特征，为患者提供个性化的诊疗建议。此外，AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险，提前进行干预和预防。

3.药物研发：人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如，AI可以通过计算机模拟和预测试验，帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物，从而缩短研发周期并降低研发成本。

4.医疗机器人：医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人，可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如，一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术，提高手术的准确性和安全性；另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练，加速康复过程。

5.医疗管理与决策支持：AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘，为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外，AI还可以协助医生进行临床决策，提高诊疗效率和准确性。

疫情后，人工智能在医疗领域的发力点在哪里

人工智能的医疗领域：医疗机器人、药物研发、智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、电子病历

疫情后，我们会发现中国医疗在线就诊为国际提供经验和就医咨询现场，已经在比较成熟，看到这样场景后，个人认为智能健康管理是一个发力点。例如，老人福利院、有社区资源企业或医疗机构会跟着学样。

第二个发力点，医疗机器人在今年5G普及时，会带动远程手术简单试验。血管仪器利用人工智能使仪器进入更深层次处理。

第三个发力点，智能药物研发通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。如李兰珍团队研发会给企业很多启示。

感觉，智能健康是个发力点，为将来大量老人群体和社区做准备优先，因为成熟度比较高。然后是药物，再次才是医疗机器人。医疗机器人这个风险比较高，需要不断迭代，体制完善，流程完善，需要一个时间过程。