人工智能在医疗行业的应用非常广泛，既可以用于医学图像识别，也可用于药物研发，再到智能化的导诊、离线用户服务和检查报告分析等。
首先，人工智能在医学图像识别方面有着非常重要的应用。在医院，CT扫描、MRI扫描等医学影像是常见的医疗手段，但由于患者数量庞大以及医疗资源有限，医生们往往需要花费大量时间去对这些大量的医学影像进行分析和处理。而借助于深度学习等人工智能算法，我们可以通过对这些图像进行训练，让计算机自动分析、识别、分类、标记这些影像，从而实现部分自动化处理。例如，使用卷积神经网络（CNN）可以快速、精确地检测照片中的结节、肿瘤等任何异常区域，并帮助医生作出更准确的诊断和治疗方案。
其次，人工智能还可以用于药物研发和筛选领域。众所周知，药物研发过程非常漫长且昂贵，而通过人工智能技术的应用，可以更快速地开发出潜力更大、效果更好的药物。例如，通过机器学习算法，科学家们可以分析基因和蛋白质序列之间的相互作用，从而预测理化性质、生物活性等相关结构，并选择最有可能成功的试验组合进行进一步研究，这可以有效减少实验开销、提高药物研发效率。
此外，人工智能还可以进一步提升医疗服务的体验以及解决实际问题。比如，在线诊疗聊天帮助病患判断症状对症下药、自动化导诊系统，还有智能语音助手等。在离线用户服务方面，计算机程序可以自主判断病情并进行合适管理。如果病情较为严重，它可以将病情描述和图片报告打包成一个视频，让医生更清楚地了解患者的病情和表现。在检查报告分析方面，计算机可以有效地协助医生进行初步的筛查和检查结果双重检查。在病历记录方面，人工智能可以更精确地收集、存储、整理和分析这些信息，从而帮助医生更好的进行诊断和治疗。
总之，人工智能在医疗领域有着广泛的应用。它可以大幅度提升医生的运行效率，减少看病排队时间，解决医疗资源不足等问题，充分发挥医学专业知识以及零售服务思维下机械化领域的实现。但这同时带来了一定的风险及不稳定性，如数据保密、误关键判断等，所以必须对于使用范围以及环境适配进行多方面的考量和检测。