智慧医疗在全面推动医疗健康产业，在人工智能领域被大程度上催生，加快了人工智能技术的进程，智能影像识别将病灶识别速度降至2～3秒，提高了医生诊疗效率还有智能化的体温测量系统，

智慧医疗主要是在医疗模式（由疾病到患者），信息化结构（从临床信息化到区域信息化）、医疗管理（从一般化到个性化）以及预防和治疗观念（从关注疾病治疗到关注疾病预防）发生了较大的变化，在各大系统都有应用，例如业务管理系统、电子病历系统、临床应用系统、慢性疾病管理系统、区域医疗信息交换系统、临床支持决策系统、公共健康卫生系统。

1、诊断

智能机器人可以辅助医生更好更快的进行病情分析，现阶段的智能机器人分析病理已经比大部分有经验的医生的还会准确一些，他的形成输入的特别庞大的数据集，扫描过成千上万的案例，并查找数百个变量之间的相关性，从而发现越来越多关于病证的特点，智能机器人系统可以通过网络技术实现远程诊断，缓解医疗资源不均问题;还可以为体检机构提供高质量的影像筛查，快速全面提升筛查诊断水平。现在智能机器人已经可以通过问诊、检查、智能分析病情或者进行病理分析可以筛查出潜在的高危患者。

2、消毒

现在已经有了大辆的以机器人为载体的喷雾消毒系统以及紫外线杀菌系统，结合机器人的智能移动和自主工作的特性，利用智能机器人可达到消毒过程人机分离，全方位无死角消毒，降低防疫从业者的职业伤害，并且将每次消毒过程进行量化管理，从而提高院内消毒水平和院感管理水平。

3、导诊

现在基本很多的医院都在使用机器人导诊，机器人节省人力成本，还可以更有效的提升导诊的效率，增加效益还提高了医院的品牌形象，智能机器人可以为患者提供指路、预检分诊、健康宣教、医院介绍等服务，实现了对患者的合理分流，让患者享受到智慧医疗的全新体验。它们具有智能记忆功能，可以按照提问顺序依次回答问题，能与人进行眼神交流、肢体交互;它们还可以通过与患者进行对话和语义理解，提供优质人机交互服务，实现在医院内的鉴诊导诊功能，大大方便了患者就医。

4、护理

智能机器人可以取代大部分医护人员的工作，可以给病人做日常的身体检查，可以照顾形形色色的病人，日常护理，喂食等等都是可以做到的，全球人口目前已经呈现出老龄化现象，传统的专业护理和辅助人员，已经不能满足日益扩大的需求缺口;一些发达国家开发出许多智能护理机器人产品，专为老年人提供服务。我国近年来也在护理方面开发出一些智能护理机器人，深受市场欢迎。

5、药物研发

计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构，计算病毒蛋白与药物之间的结合能量，实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物，从而快速为药物研究和临床试验提供方向，计算机辅助技术可以极快地加速前两个阶段，利用同源建模和分子动力学模拟，从病毒蛋白一级序列快速获得病毒蛋白3D结构，并且依托云端算力实现大规模筛选和成药性分析，随后研究机构、药厂通过试验验证和临床试验，最终确定可靠的药物小分子用于疾病治疗。

6、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。

7、远程手术

利用医工机器人和高清音视频交互系统，远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治，利用 5G 网络切片技术，可快速建立上下级医院间的专属通讯通道， 有效保障远程手术的稳定性、实时性和安全性，让专家随时随地掌控手术进程和病人情况，实现跨地域远程精准手术操控和指导，对降低患者就医成本、助力优质医疗资源下沉具有重要意义。

8、紧急救援

可以通过5G网络实时传输医疗设备监测信息、车辆实时定位信息、车内外视频画面，便于实施远程会诊和远程指导，对院前急救信息进行采集、处理、存储、传输、共享可充分提升管理救治效率，提高服务质量，优化服务流程和服务模式。基于大数据技术可充分挖掘和利用医疗信息数据的价值，并进行应用、评价、辅助决策，服务于急救管理与决策。

9、智慧园区管理

患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求。利用 5G 海量连接的特性，构建院内医疗物联网，将医院海量医疗设备和非医疗类资产有机连接，能够实现医院资产管理、院内急救调度、医务人员管理、设备状态管理、门禁安防、患者体征实时监测、院内导航等服务，提升医院管理效率和患者就医体验。

10、远程监护

远程监护是利用无线通信技术辅助医疗监护，实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测，并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员的一种远程监护形式。可以支持可穿戴监护设备在使用过程中持续上报患者位置信息，进行生命体征信息的采集、处理和计算，并传输到远端监控中心，远端医护人员可实时根据患者当前状态，做出及时的病情判断和处理。

互联网技术加快向各行各业渗透，医疗数据平台的普及，物理设备、支付接口和患者生成大量的健康数据，医疗数据采集系统建设，医疗卫生信息的标准化采集逐渐完善，医疗保健行业逐渐从过时的纸质记录系统向更加高效和集成的电子化过渡，海量的数据有助于病例信息的提取和管理，利用大数据技术提供疾病诊断和治疗的建议。人工智能也越来越多的被用于改善数据分析的深度，辅助医生诊断并自动化关键的医疗保健服务。