照片：图片显示了众所周知的生物技术公司蜂窝高速公路下的药物开发工具。 \网络诊断和对医学成像的评估当前的AI开发自动分析从X射线，CT到MRI，快速识别微病变并提供数据量支持的各种医学图像。以早期乳腺癌检查为例，由Google DeepMind开发的AI系统通过深度学习技术检查了大量的胸部X射线图像，该技术可以自动检测潜在的癌症病变。这种做法证明，AI系统降低了丢失的诊断率5.7％。当前的操作是AI技术在手术操作中的主要应用包括Ironi的机器人，术前计划，实时成像等。自2000年首次亮相以来，由Intuitivitive Surgical Inc制造的DA Vinci机器人在全球范围内广泛使用，尤其是在微创手术，尿液学，尿液学，Gynecologery，Gynecologery，Gynecologery，Gynecologery，Gynecologery，Gynecology，Gynecology，Gynecology，Gynecology，Gynecology，Gynecology，Gynecology，Gynecology ofergery中和其他领域，表现出良好和灵活性。研发传统医学研发不仅需要很长时间和昂贵，而且失败率也很高。相比之下，人工智能通过限制药物分子与生理系统之间的关系来探索大量生物学和化学数据的潜在定律，并迅速预测候选者的有效性和安全性，从而探索了潜在的定律。通过研究算法，AI可以解析大量遗传数据并迅速识别与疾病相关的遗传突变，“个人化”医学解决方案通过大量的数据审查和主持人进行了大量研究和主题。例如，沃森（Watson）的IBM基因组学系统可以在很短的时间内研究超过200,000多个医学文献和基因 - 与患者的遗传差异相匹配，并帮助医生准确地制定个性化计划。
