在全球往高龄化社会迈进之际，新型态的智慧医疗将以资通讯技术优化、促进医疗资源配置整合及安防管理，从云计算到大数据，医疗领域为了加快医学研究的进展和技术的突破，与越来越多的技术的结合，云计算与AI其实不可分割，医疗大数据的形成是人工智能的基础。
智慧医疗
随着应用的深入，远程临床教育、远程护理、远程手术、远程会诊、远程探视等医疗业务的延伸将会日益普及并逐渐成为常规手段。这些在推动医疗水平提升与共享的同时，也让更多的患者受惠于高科技带来的好处。以人脸识别、RFID、智能分析等为代表的新智能化技术将会进一步提升医疗整体信息化水平。
在辅助诊疗方面，人工智能显现出比人类更高效的优势——海量、快速收集医学知识，进行医学方面结构化数据与非结构化数据的处理，迅速成为某一医学领域的专家。并且模拟诊断思维，凭借超高的诊断准确率，辅助医生对患者进行诊疗。
智慧医疗应用场景
医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”;
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。
智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，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。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。朗锐慧康（www.lrioh.com）认为智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
我国人口老龄化正在不断加剧，相信人工智能与医疗的结合，能够带给人类更多医疗技术上的突破，使需要救治的人都能够得到治疗，疑难杂症都够找到解决方案，医疗资源能够分布平均，为人们带来全新的健康管理体验。人工智能在药物研究方面可以通过计算机数据模拟缩短药品的研发周期，在疑难杂症的研究方面就像一个超级大脑，势必也会发挥巨大作用。
