一、医疗影像诊断领域

AI 技术凭借其强大的数据分析和模式识别能力，正逐步改变传统的诊断模式。

肺部疾病诊断：肺结节的检测和性质判断是肺癌早筛的关键。北京中医医院怀柔医院引入的联影智能医学影像辅助诊断系统中的 CT 肺结节诊断系统，利用先进的自适应网络技术和规则算法，结合海量精选病例进行深度学习，能够快速检测出 1mm 及以上的微小结节，并对其精确定位和分析，大大提高了肺结节的检出率，为肺癌早期筛查提供了有力支撑。金山亭林医院引入 AI 辅助诊断系统后，肺结节和胸部骨疾病的 AI 辅助读片已达 1.16 万张，如同安检设备一般，AI 先筛查出可疑病灶，再由医生确认，既提高了效率，又利用其高度灵敏性，让微小结节无处遁形，还能通过三维构建，为医生制定治疗方案提供直观依据 。

脑部疾病诊断：在争分夺秒的脑卒中急救中，AI 发挥着关键作用。首都医科大学附属北京天坛医院的急性脑卒中智能影像决策平台（iStroke），基于医院诊疗经验和高质量影像数据研发而成。患者完成平扫 CT 和增强 CT 等检查后，该平台经过对上千张影像检查图片的分析，能进行颅内出血和缺血鉴别分析、颅内血管分析和脑灌注分析，直观勾勒出血区域，提示出血类型和血肿扩大风险概率，三维重建颅内血管，识别血管狭窄和闭塞位点，计算灌注状态，定量评估脑组织梗死区域和周围缺血区域严重程度，辅助医生快速做出诊疗决策。以往医生判读影像需 30 分钟甚至更久，如今 iStroke 在 3 - 5 分钟即可给出诊断报告，大大缩短了诊断时间，为患者争取了救治的黄金时间。研究表明，如果取栓时间提前半小时，患者的健康生活时间会平均延长 4 个月 。

心血管疾病诊断：北京中医医院怀柔医院的 CTA 冠状动脉智能分析系统，通过深度学习临床和影像数据，可自动完成心血管重建和病灶检出，为医生诊断心血管疾病提供准确、全面的信息。在冠状动脉粥样硬化性心脏病的诊断上，AI 诊断系统能精准测量冠状动脉的狭窄程度，判断斑块性质，其诊断结果与血管造影这一 “金标准” 的符合率达到 90% 以上，极大地辅助了心血管疾病的早期诊断和治疗 。

二、药物研发的加速器

药物研发是一个漫长且成本高昂的过程。AI 技术能够通过分析大量的生物数据，包括基因信息、疾病机理等，预测潜在的药物靶点，筛选出更有潜力的药物分子。这不仅缩短了研发周期，还降低了研发成本。据统计，传统药物研发从靶点发现到上市平均需要 10 - 15 年，成本高达数十亿美元。而英国的 BenevolentAI 公司利用 AI 技术，成功将一款罕见病药物的研发周期缩短了数年。AI 还能帮助优化药物临床试验设计，更精准地选择合适的患者群体，提高临床试验的成功率。

三、疾病预测与健康管理

AI 还能助力疾病预测和健康管理。借助大数据和机器学习算法，AI 可以分析个人的健康数据，如病史、生活习惯、体检指标等，预测个体患某种疾病的风险。对于慢性疾病患者，AI 可实时监测患者的健康状况，及时发现病情变化并给出预警，帮助患者更好地管理自身健康。例如，美国一家名为 Propeller Health 的公司，通过分析哮喘患者使用智能吸入器产生的数据，包括用药时间、地点、频率等，结合环境数据，能够提前 48 小时预测哮喘发作风险，准确率达到 80% 以上。像一些智能穿戴设备就运用 AI 技术，根据用户的心率、血压等数据，为用户提供健康建议和疾病风险提示。

四、手术机器人，让手术更精准

在外科手术领域，AI 驱动的手术机器人正逐渐崭露头角。这些机器人能够在医生的远程操控下，进行高精度的手术操作。它们可以突破人手的生理极限，完成更加精细、稳定的动作，减少手术创伤和并发症的发生。例如，达芬奇手术机器人已广泛应用于多种外科手术，在前列腺癌根治术等复杂手术中，与传统手术相比，其术后并发症发生率降低了约 20%，显著提高了手术的成功率和患者的术后恢复效果。