医学检验技术会被人工智能代替吗
一百年内不会，人工智能只有进化到超人工智能才有可能取代人类，但是现在来说，太早了。
某些领域机器人目前已经替代了人工检验，但是目前还不可以被机器人全部替代的，人工智能在某些方面毕竟不是人，不能完全的替代的。
随着人工智能技术的发展，一些传统职业的工作可能会被自动化和机器替代。以下是一些可能会受到影响的职业： 机械和生产领域：例如装配线工人、焊接工人等。 客服和销售领域：例如客服代表、电话销售员等。
医学影像学不会被人工智能完全取代。医学影像的运用 通过医学影像学，医生能够观察和诊断患者的内部结构，帮助确定病变的类型和位置，并制定治疗方案。
如果单纯从临床诊断等个别领域来看，人工智能已经可以替代医生。例如IBM Watson的应用已渐成熟，它以肿瘤诊断为中心，在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大领域中实现突破。还比如，隐适美牙齿矫正技术已经可以部分取代高年资正畸医生的工作。
广州开发诊断肺炎人工智能系统准确率如何?
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。
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%。
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。
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
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。
基于机器学习的医学影像分析：医学影像分析是医生诊断和评估疾病的关键工具。AI可以通过机器学习的方法来自动识别和分析X光，CT扫描，MRI等医学图像，从而帮助医生更准确地诊断疾病。
协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。医疗机器人 医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。
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。
人工智能医疗底层基础逐渐完善 ——产业进入商业模式构建阶段 国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。
AI可以通过机器学习的方法来自动识别和分析X光，CT扫描，MRI等医学图像，从而帮助医生更准确地诊断疾病。目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。
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。
所以不难看出，DVFFR是一个产品，而CTFFR是一种冠心病的诊断方法。此外，DVFFR作为国内首款搭载CTFFR技术的智能产品，也是全球首款采用深度学习技术进行冠状动脉生理功能评估的产品。
DVFFR是科亚医疗研发的“深脉分数”冠脉血流储备分数计算软件，它是一款智能无创的CTFFR检测产品。而CTFFR是一种冠心病的检测手段。
什么是深度学习
1、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。
2、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。
3、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。
