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人工智能首先在医学图像中爆炸和着陆，主要是因为图像数据的访问和处理相对容易。对比医疗记录等数据积累超过三五年以上，影像资料只需一次拍摄，几秒钟即可获取。一部影像学影片可以反映患者的大部分病情，成为医生确定治疗方案的直接依据。
医学图像庞大且相对规范的数据库，智能图像识别算法的不断进步，为人工智能医学在该领域的应用提供了坚实的基础。
从技术角度看，医学图像诊断主要依靠图像识别和深度学习。根据临床诊断路径，首先将图像识别技术应用于感知环节，对非结构化图像数据进行分析处理，提取有用信息。
其次，利用深度学习技术，将大量的临床影像数据和诊断经验输入到人工智能模型中，使神经元网络进行深度学习训练。好后，基于连续验证和研磨的算法模型，进行图像诊断的智能推理。输出个性化诊疗判断结果。
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