疫情后，人工智能在医疗领域的发力点在哪里？

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。

医学影像ai是什么意思？

是指充分利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势。将其应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的

aigpu是什么？

现在到处都有AI的应用，无论是金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医疗影像分析等等，而人工智能时代的发展极度以来计算力的支持。人工智能的核心是算法，深度学习是目前主流的人工智能算法。

CPU无法做到大量数据并行计算的能力，GPU的特点是有大量的核心和高速内存，擅长并行计算，所以超算常用到GPU，各核之间的独立性相比CPU要低的很多。GPU本身擅长的就是海量数据的快速处理。人们利用GPU来训练这些深度神经网络，所使用的的训练集大的多，所耗费的时间也大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。GPU还可以用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。

总结一下GPU的优势：

多线程，提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，处理神经网络数据远远高效于CPU。拥有更高的访存速度。更高的浮点运算能力。因此，GPU比CPU更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。

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