近年来，AI诊断研究在基于医学图像的诊断上一次次超越人类。譬如应用在放射学、病理学、眼科学、皮肤病学等影像数据的识别和筛查上，以机器学习为基础的诊断工具表现抢眼。AI能否像人类一样，不仅能读懂疾病信息，分析图片，还能判断出疾病情况……
随着人工智能（AI）与大数据技术渗透到社会的各个领域，AI通过“深度学习”，模拟人脑进行分析学习神经网络，集深度学习核心训练和推理框架，在这项研究中，科学家们成功实现了这一目标，挖掘出了AI在辅助医生诊断上的巨大潜力。
为解决好自动化识别，研发团队分别对医学知识和疾病诊断进行数据建模，以“神经网络”自动深度学习技术为基础，以海量电子病历临床特征的数据挖掘框架为核心，采用逻辑回归分类器的机器学习方式，快速三维分割与处理重建。在这套模拟人类医生问诊的框架分类系统中，涵盖基础模型库、疾病库、端到端开发套件等。应用者可根据需要选择模型，通过训练模型得到数据参数，或者在顶端选择自己需要的优化算法分类器，把电子病历中提取到的临床特征按人体各大系统来逐级划分。
“神经网络”框架模块是一个万向链接的网络，在通过模仿人脑的机制解释数据，如图像、声音和文本，并不断延伸人脑的功能，系统首先会按心脑血管疾病、肿瘤疾病、呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统划分，然后在每一类下面做细分。多种应用可通过各种不同的接口调取，从而让“新问题”迅速通过数据的积累训练系统，学会如何人工思考和应对。
人工智能（AI）在医疗领域的快速发展让人们倍感鼓舞，许多AI技术正在简化患者的就医流程，同时也在颠覆性地改变医生的工作流程。譬如：影像自动化识别；病因诊断和发病机制诊断；AI可帮助医生预测患者预后；临床辅助决策；AI辅助临床康复；AI辅助的血管内治疗；AI为基础的健康教育；AI为基础的药物研发……
AIDr机器人辅助诊断狭窄病灶标识和自动辩证识别病理，深入电子病历中，包括个人史、体格检查、实验室检验结果、用药和手术等许多方面。在最常见的呼吸系统疾病中，在系统中，AIDr机器人会先按上呼吸道和下呼吸道进行区分，再按喉炎、气管炎、支气管炎、肺炎进行细分。经过检验，在每一层级，由AI做出的初级诊断码，在精确度上都接近检查医师做出的初级诊断。对于一些凶险的、有可能威胁生命的疾病（例如急性哮喘发作、细菌性脑膜炎等），算法也同样表现出了强大的诊断性能。这在临床应用中有非常重要的意义，因为有了AI快速分诊的辅助，就可以让医疗服务的有限资源用于最需要帮助的患者。
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