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人工智能发展的关键是什么?
人工智能发展的三个要素包括：算力、算法、大数据。算力 ：芯片又叫集成电路，算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同。
目前，人工智能产业发展的基础相对薄弱。数据安全、道德、收入分配、技术泡沫和区域空间等也面临着严峻挑战。这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷，还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
如何评价人工智能药物的发展?
1、减少了职业暴露的风险。将人工智能应用于含有放射性物质、危险化学药品等医疗领域，则可以避免医护人员与危险环境的直接接触，将人体损伤降到最低。同时，其存在也有一定的弊端和风险。医疗行业部分领域面临失业风险。
2、人工智能(AI)+医疗健康是医药健康领域与信息通信技术融合形成的创新型产物。
3、AI+医药新业态供应现状相当不错 人工智能与医药行业结合起来是许多人都未曾设想的一条道路，在人工智能没有那么发达的时候，我们总是将人工智能寄托在自动驾驶和某些新能源汽车科技领域。
4、人工智能带来了许多方便与创新，提高了社会生产力和生活质量，在医疗、交通、教育等领域发挥着重要作用。这有利于解决人类面临的某些重大挑战。 人工智能的发展推动科技进步，带来更多就业机会，同时也促进了人才的技能升级。
5、人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。
6、自主决策和自主学习的发展：人工智能系统将变得更加自主，能够更好地做出决策和学习。这将使得人工智能系统能够更好地适应变化和新情况，并且更好地满足人类需求。
大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景?
可穿戴设备：穿戴设备正被用在不同的场景中帮助帕金森症、糖尿病、心脏病、高血压和其他疾病患者管理疾病，这项技术降低了住院率和就诊率，是智慧医疗领域的一项重大技术。
在医疗领域，人工智能有着广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：医疗影像分析：利用计算机视觉和机器学习技术，自动检测病变和异常情况，从而节省医生的工作量。
医疗辅助决策：医生需要在巨大的医学数据库中筛选出最佳的治疗方案。AI可以利用大数据分析和机器学习算法，快速筛选出治疗方案，并为医生提供辅助决策。
摘要：智慧医疗的应用场景广泛，主要有远程会诊、远程超声、远程手术、应急救援、远程示教、远程监护等远程医疗应用，以及智慧导诊、移动医护、智慧院区管理、智慧院区管理等院内应用场景。
智能辅助决策：AI技术还可以通过深度学习和数据挖掘等方法，帮助医生制定最佳的治疗方案。例如，基于大数据和实时监测，AI可以为医生提供个体化的治疗建议和药物选择，提高治疗效果和减少不必要的副作用。
人工智能在医疗领域可以发挥以下作用： 医学图像分析：人工智能可以利用深度学习等技术，对医学图像（如CT、MRI等）进行自动分析和识别，帮助医生快速准确地诊断疾病。
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