在众多创新中，医学领域有许多实用的人工智能（AI）应用。几乎所有医院都已经在使用某种形式的AI，许多医疗机构已经在进行大规模的AI项目。机器学习技术已广泛用于医疗保险理赔，临床决策支持和放射摄影判断。据报道，2017年，有86％的医院正在使用某种形式的AI。纽约长老会等医疗机构已经启动了大规模的AI项目。有两种类型的机器学习，有监督的和无监督的。机器学习工程师是最热门的新兴专业之一，早期的实际应用包括保险索赔，临床决策支持，网络安全，放射学等。人工智能还引发了有关道德和情商的问题，也就是说，医疗机构和非医疗公司需要在部署技术之前建立标准，义务和指标。此外，如果机器学习算法在阅读射线照片方面被证明比人类更有效，那么让人们继续从事这项工作是否不道德？当然，这个问题还有待观察，短期内没有明确的答案。 IBM Watson Health Health首席健康官Kyu Rhee博士提出了AI的三项原则：目标，透明度和技能。目的是帮助人类，而不是取代人类。供应商必须透明地披露算法和AI系统的培训过程。 Rhee将AI所需的新技能称为人类+ AI（人类+ AI），因为它们可以增强人们的能力。这适用于临床医生，经理和卫生IT专业人员。实际上，2018年将是学习更多关于AI未来的好时机。据埃森哲（Accenture）称，这些技术正在重组人们现代的医疗服务概念。该公司预测，人工智能工具的部署将在10年内激增至1500亿美元。就预算而言，医院和IT部门显然面临巨大风险。专家开始预测，人工智能，机器学习和认知计算正在朝着类似于互联网泡沫的方向发展，并最终泡沫破灭。医院在引入尖端技术以改善或挽救患者生命的同时，应仔细考虑如何避免错误的投资。向其他行业学习是一个好的开始。 AI投资的回报在2017年也已成形。实际上，AI是一种全新的投资回报模型，因此说服企业高管在这项新兴技术上投入大量资金更加困难。该报告认为，2017年医疗保健行业在AI方面取得了长足进步。缺乏最佳实践表明，仍有大量工作要做。展望2018年，医院将进一步区分炒作，人工智能，认知计算和机器学习，并使用人工智能工具使手术和护理工作更高效，更安全。