既能检索病例还可帮助诊断,看人工智能如何助力医疗升级
1、诊断辅助：人工智能可以通过图像识别、语音识别和自然语言处理等技术，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗诊断的准确度和效率。
2、医学图像分析：人工智能可以利用深度学习等技术，对医学图像（如CT、MRI等）进行自动分析和识别，帮助医生快速准确地诊断疾病。
3、机器人手术：AI可以驱动机器人进行微创手术，精确控制手术过程，从而减少手术风险和侵入性。疾病预测和预警：AI可以从病例和病原体数据中发现疾病的早期标志，并及早警告医生和患者，从而更早的进行诊治和防治。
4、从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。
5、与传统医疗模式不同，智慧医疗具有数据密集型等特点，通过简单、友好的交互方式、大数据分析和人工智能，可以辅助医生进行病变检测，提高诊断准确率与效率，在提升医疗服务水平、缓解医疗资源紧张等方面发挥作用。
最近听说冠心病有一种新的检查方法叫CTFFR,靠谱么?
随着科技的发展，CTFFR的出现在一定程度上改变了这一局面，为冠心病检测提供了全新的选择。
相较于传统的利用压力导丝进行FFR值测量的方法，CTFFR这种无创的冠心病检测手段的出现无疑是一个巨大的进步。但是非智能的CTFFR检测产品也要承担庞大的运算量和复杂的运算过程。往往出一个检测结果需要4H左右。
我觉得是靠谱的。以最先获得中国NMPA人工智能三类医疗器械注册证的DVFFR来说吧，DVFFR是由科亚医疗研发的冠脉血流储备分数计算软件，是国内首个将智能AI与CTFFR相结合的智能无创FFR检测产品，也是中国AI医疗器械三类证首证产品。
CTFFR是冠心病诊断的一种检测手段，即无创FFR检测手段。FFR可以简单理解为判断是否有冠心病的一个数值，以往都需要进行造影手术才能够获得，这对患者来说还是有很大的风险的。
广州开发诊断肺炎人工智能系统准确率如何?
1、比对实验发现，该系统在诊断眼疾时的准确率达96%；在区分肺炎和健康状态时准确率达98%，这种水平足以与有十几年经验的专家医生相媲美。 本领有多大 精准用药，秒级判定 肺炎是全世界儿童因感染导致死亡的首要原因。
2、系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。
3、目前，该平台模型针对新冠肺炎、普通肺炎、正常状态的自动分类准确率在国家生物信息中心的测试集合上超过99%，对新冠肺炎检测的识别准确率和召回率均在99%以上。
4、工信部也发文向国家人工智能相关学／协会、联盟、企事业单位倡议，充分发挥人工智能附能效用，协力抗击疫情。
5、这个系统最让人佩服的地方就在于它从上线以来从未出现识别不准确的情况，而且准确率高达了99%，识别速度快明显实现了提质增效。产品自身还有着操作简单，模型离线，部署容易，迭代快速等等诸多的优势。
6、由华人科学家主导的一支科研团队开发了一款人工智能工具，可以根据胸部的CT影像，准确做出新冠肺炎的诊断。
什么是深度学习
1、第深度学习的核心目标是促进高阶思维能力的发展。第深度学习的本质特征是深度思维。
2、深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
3、深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
4、深度学习（DeepLearning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
