问：智慧医疗：科技推动医疗的发展
- 答：一、减少了进入市场的时间
用户通过低代码平台提供的可复用组件、内置的模版和拖拽功能，能够加速开发，不管应用复杂与否都能快速搭建出一个 MVP。这样一来，一个应用程序的上市时间将至少减少到 100 天左右，相较于传统的定制化方案需要的 3 到 5 个月，低代码的引入大大节约了开发时间和开发成本。
二、降低了维护成本
随着技术的不断发展，当下的技术方案可能会和遗留的系统不兼容，因此，许多企业往往还要耗费大量的努力和成本来维护系统。而低代码平台的建立很大程度上解决了这一问题，Forrester 的报告指出，约 84% 的组织已经开始使用低代码平台搭建可扩展的应用程序而进一步减少了开支，这个开支不仅是系统维护的开支，还有雇佣技术人员设计应用程序的开支。
三、降低了公民中颂开发者的门槛
低代码最大的优势之一就是简洁易用。这让许多公民开发者也能快速上手，使医疗机构的 IT 部门在相同的资源下提供更多的解决方案。包括业务分析师、数据库管理员、设计师等人都可以使用这项技术来加快他们的业务流程、建立数字系统，来取代从前的依赖于人工的复杂流程等等。
四、与三方软件和遗留系统的无缝集成
正如上文中提到的，遗留系统可能已经过时且与最新的技术要求不兼容。尽管如此，许多企业依旧不能舍弃他们的遗留系统，因为该系统卖蔽郑可能承载着他们业务运营的核心。这时候他们就需要一个能与现有系统无缝集成的解决方案，来提供所有新的技术功能。这也是为什么医疗保健公司使用低代码平台来并枯整合传统模块和三方技术的原因之一。 - 答：随着物联网、大数据的发展使智慧医疗更信息化。智慧医疗使现在科学和文化进步的产物，智慧医悄枣疗解决了传统的医疗的难处，比如说看病难 看病贵 排队叫号的时间长，通过智慧医疗的信息化发展趋势，现在是启并拆手机 、微信公众号各种方式直蔽睁接线上挂号，或者互联网医生看病等便利一大批患者的问题。
问：智能医学工程专业发展前景如何?
- 答：您好，智能医学工程专业发展前景是很好的。
智能医学工程专业，这是一个新的专业，是在互联网与自动化发展的背景下，这也是中国医疗体制改革下的一门新兴学科。
该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
在医疗体制改革的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进散春行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗;借慎谨助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。
就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医宽掘基药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。
可以试一试哦。
问：人工智能在医学上的应用
- 答：人工智能在医学上的应用如下：
目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、扒含个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。
1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。
2、个体化用药：关巧此粗于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。
目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有孝镇根据的推测。这可以促进更好的预防措施。
3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。
4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。
麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。
