参考文献： 赵星，等. 人工智能在医疗影像诊断中的应用与发展. 中国医学影像技术，2018，34（7）：1085-1088. 张华，等. 人工智能在疾病预测中的应用与发展. 中国数字医学，2019，14（3）：22-25. 王晓冬，等. 人工智能在医疗中的应用与发展. 医学信息学杂志，2019，40（5）：35-39.
1. 医学影像识别
医学影像识别是人工智能在医疗影像诊断中的重要应用之一。通过对医学影像的自动识别和分类，可以辅助医生快速、准确地诊断疾病。目前，人工智能已经可以实现胸部X光片、肺部CT等常见医学影像的自动识别和分类。
2. 医学影像分析
医学影像分析是人工智能在医疗影像诊断中的另一个重要应用。通过对医学影像的自动分析，可以提取出病变部位的形状、大小等信息，从而辅助医生进行疾病的诊断和评估。例如，人工智能可以通过对乳腺X光片的自动分析，提取出乳腺肿块的形状、大小等信息，从而辅助医生进行乳腺癌的诊断。
3. 医学影像辅助诊断
医学影像辅助诊断是人工智能在医疗影像诊断中的又一重要应用。通过人工智能技术，可以将医学影像中的病变部位进行标注和提示，从而辅助医生进行疾病的诊断。例如，人工智能可以通过对肺部CT的自动分析，将肺部结节等异常情况进行标注和提示，从而辅助医生进行肺癌的诊断。
1. 基于数据挖掘的疾病预测
基于数据挖掘的疾病预测是人工智能在疾病预测中的重要应用之一。通过对大量的医疗数据进行数据挖掘和分析，可以发现疾病发生的潜在规律和影响因素，从而进行疾病的预测。例如，通过对慢性病患者的医疗数据进行挖掘和分析，可以发现慢性病发生与年龄、性别、生活习惯等因素的关系，从而进行慢性病的预测。
2. 基于深度学习的疾病预测
基于深度学习的疾病预测是人工智能在疾病预测中的另一个重要应用。深度学习是一种模拟人脑神经网络的人工智能技术，通过对大量数据的训练和学习，可以实现对疾病的自动预测。例如，通过对医学影像的深度学习，可以实现对肺癌、乳腺癌等疾病的自动预测。
3. 基于知识图谱的疾病预测
基于知识图谱的疾病预测是人工智能在疾病预测中的又一重要应用。知识图谱是一种以图形化的方式表示知识关系的人工智能技术，通过对医学知识图谱的构建和应用，可以实现疾病的预测和诊断。例如，通过对某种疾病的医学知识图谱进行查询和分析，可以对该疾病的发病原因、诊断方法、治疗手段等进行全面的了解和分析，从而进行该疾病的预测和诊断。
1. 基于基因测序的医疗
基于基因测序的医疗是人工智能在医疗中的重要应用之一。通过对患者的基因测序和分析，可以了解患者的基因特点和病变机制，从而进行的治疗和用药。例如，针对某种肿瘤患者的基因特点，可以地选择相应的药物进行治疗。
2. 基于生物信息学的医疗
基于生物信息学的医疗是人工智能在医疗中的另一个重要应用。生物信息学是一种研究生物体信息的获取、处理、存储和利用的学科，通过对生物信息的分析和挖掘，可以实现的疾病诊断和治疗。例如，通过对患者的生物信息进行分析和研究，可以了解患者的生理特点和病变机制，从而进行的治疗和用药。
