大数据和人工智能是相辅相成的。由于计算机信息技术的革命，在各个领域产生了大量的数据积累，人工智能技术发展迅速。目前人工智能技术主要应用于生物医学的研究与发展、医学成像、辅助诊断与治疗、基因分析等领域。其中，国外借助先进的药物研发技术和人工智能技术起步较早，主要是人工智能药物研发，我国凭借着大量的数据优势，主要是人工智能医学图像。本文将分别讨论这四个主要领域。

一、大规模文献信息分析与整合

对于药品研发人员来说，最麻烦的是如何筛选每天产生的大量科研信息。人工智能技术可以从这些零散、海量的信息中提取促进药物研发的知识，提出新的可验证的假设，从而加快药物研发的进程。

ai技术可以通过整合现有的复合数据库信息、数据提取和机器学习，提取大量化合物、毒性和有效性关键信息。这不仅避免了盲人的试错路径，而且大大提高了筛查的成功率。

二、医学影像

根据Global MarketInsight的数据报告，仅次于药物研发，医疗成像市场作为人工智能医疗应用的第二大部分，将增长40％以上，到2024年将达到25亿美元的规模。是25％。

医学影像产业是我国医学领域人工智能和大数据应用发展最快的方向，远高于其他场景。根据一份研究报告，在进入中国100强人工智能相关非上市公司的10家人工智能医疗公司中，有6家参与了人工智能医学成像领域。

智能医学图像识别是以人工智能技术为基础的。扫描图像和外科视频的过程是通过常用的医学成像技术，如x射线、计算机断层扫描和磁共振成像进行分析和处理的。其发展方向主要有智能图像诊断、图像三维重建与配准、智能手术视频分析等。

三、辅助诊疗

当您拥有足够高质量的医疗数据时，您就拥有了进行正确诊断的基本数据条件。 AI深度学习可以工作，它可以更有效地处理海量数据，并快速查找功能和规律。在图像识别中，人工智能的优越性尤为突出。

在辅助诊断的方向上，除了上述医学影像领域外，人工智能还可以利用大量高质量病历数据的优势，基于真实的大量临床电子病历数据，集成临床指南、专家共识与医学文献相结合，并结合分析和深入的学习技术建立多维的。学位诊疗模式在病历上进行了大量的标注工作，通过人工智能提供初步的诊断提示，提高了患者和医生就医的效率。

四、基因数据分析

基因第二代测序技术产生了大量的测序数据，而ai在分析大基因数据方面也显示出良好的应用趋势。

随着计算机计算能力的不断提高，超级计算机强大的数据处理能力可以处理和挖掘数TB的大量基因组数据，大大缩短了基因检测的时间，提高了基因检测的效率。

在此基础上，出现了两家致力于疾病风险预测的公司，一家是为B端，如医院、企业等，开发和提供能够预测癌症基因、遗传基因、传染病等疾病的基因测序仪；另一家是重点C端公众疾病风险预测及开放基因测序。服务。