人工智能在医学影像行业的实现过程大致如下。随着国内医疗改革的不断深入，大数据人工智能等技术手段将更加全面深入地应用于医疗行业的各个领域。以上回答只是从我自己的工作经验和行业角度给出的，这些只是冰山一角。一种是医疗市场化导致的过度医疗，以药养医。
大数据对医疗行业有哪些帮助？
作为一名身处过医疗行业四年，目前正在从事体医结合项目的IT从业者，谈谈自己对这个问题的看法。大数据将是能够帮助提高医生诊断精确性的有力工具。不得不说，资深医务人员需要在大量医学理论与临床实践中学习和成长，练就一双火眼金睛，从而给出精确诊断。从某种意义上来说，医生律师这两个职业属于同一级，通过大量的案例给出自己的判断，医生诊断分析病情，律师判断分析案情。
我从事医疗行业的工作时期，主要专注于医院院内感染的预测和分析，即通过来自于医院系统中的HISRISLIS等系统的数据库数据，结合自身院内感染监测系统的算法，推算和预测出在临床病人中有哪些有院内感染的风险，哪些是可以确诊为院内感染，系统将这部分数据报告给院感科工作人员以及临床医生，以进行病人的感染预防与感染病情控制，防止感染暴发的发生。
通过与院感科主任的前期调研与沟通，深刻意识到在没有信息系统大数据人工智能的帮助之前，院感科医务人员只能每天不停的往返于各个临床科室，询问临床医生是否发现可疑病例在病案室里翻阅病史，以一种十分低效的方式去逐步总结出院内感染病例发生的原因与趋势，这只能做到事后总结，没有能够做到事前干预。在有了大数据的帮助之后，结合各个信息系统的全方位综合分析，通过建立数据模型，推算出院内感染疑似病例，并由医务人员进行判断，使得病例干预成为可能，有效降低了医疗成本减少病人发生院内感染的可能性。
大数据将具有在特定医疗诊断领域中代替医生进行诊断的人工智能。在国内外医疗领域，已经有大量的案例说明大数据人工智能能够做出比临床医生更加精确的诊断。通过大量学习影像学拍片，基于大数据的信息系统，能够针对患者病灶部位的拍片，给出其RIS诊断报告，其准确性甚至可以超过行医三十年的资深医生。我一直觉得医疗行业在运用大数据人工智能等技术进行科学创新与技术应用过程中有着得天独厚的优势。
一方面是相对其他行业，医务人员的整体素质普遍较高，生产出的医疗诊断过程数据相对客观全面真实，所以在数据积累上是比较有优势的。基于大量数据的积累，利用大数据分析机器学习人工智能等技术手段，可以发现大量人工所不能在短期内发现的规律和趋势，这就体现出技术的应用价值。总结一下。随着国内医疗改革的不断深化，大数据人工智能等技术手段将更加全面深入的应用于医疗行业的各个领域，以上只是从我自身的工作经验和行业视点中给出回答，这些只是冰山一角。
医疗行业可以有多暴利？
谢谢邀请，医疗行业是有多暴利，是否应该盈利主要是看医院地运营费用从哪里出，如果公立医院国家全额拨款那确实不该盈利，但如果不是全额拨款，医院不盈利要如何生存呢？我们的医疗模式因为本身在医院工作，比较了解现在的公立医院模式，为什么以前的医疗费用便宜？以前的医院不用自己盈利，因为国家会拨款。但是现在的医院国家已经减少了很多的拨款，如果医院不盈利，早就关门大吉了。
拿我身边的例子说，一所公立大型三甲医院，国家每年的拨款可能只够这个医院运行一个月，或者把所有退休人员一年的社保交齐，接下来的十一个月都要依靠盈利来养活自己。医院得开支也不是只有医生护士，还有庞大的后勤和行政人员，还有医疗仪器的维护和折旧费用，还有时不时的要赔付该赔的和不该赔的医疗纠纷。如果不盈利，可能真的开不下去了。
但是真的有你说的那么暴利吗？你所谓的暴利，就是医生护士提供专业技术服务时，价格超过了患者及其家属的心理价位。但是，医院毕竟要养活一大家子，不是外面路边摊的薄利多销模式。所谓问题的根源是我们的医学模式。既然医院要自力更生而不是赚钱，那就要用生命养活自己。此外，我们的收费和医生的收入在全世界已经处于很低的水平。
