人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 是计算机科学的一个分支，是通过对人的意识和思维过程进行模拟并加以系统应用的一门新兴科学。当下热度较高的“人工智能医疗”，实际上说的就是人工智能在医学领域的应用，涉及医疗领域的诊断、治疗、预防、科研和教学等方面，其终极目标是利用人工智能辅助人来预防疾病或为患者诊断、治疗。要实现医疗的人工智能化，其前提是医学数据，而医学数据主要包括医学信息数据、医学图像数据和生物学数据等。目前，人工智能技术在医疗领域的主要发展方向包括辅助诊断、医学图像识别药品研发、健康管理、基因测序等，用到的技术包括语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。下面我们将介绍人工智能技术在医疗领域的发展。
1.1.1 人工智能在医疗领域的发展史
人工智能诞生于20世纪40 ~ 50年代，当时图灵发表了一篇论著，提出了著名的“图灵测试”，随后，人工智能经历了第一波早期的发展热潮，主要表现为早期推理系统、早期神经网络等系统的出现
人工智能在医疗领域的发展，早期主要是将复杂专家医生的想法用数学和计算机技术来表征，将复杂的解释方法和专家医生的见解相结合，以改善医疗服务的工具。下面所列的是这一时期几个较为典型的医学人工智能的程序系统。
·AAPHelp: 这是一个临床决策支持系统，主要用于急性腹部剧痛的辅助诊断和决策活动。
Internist-1: 这是一个医学诊断专家系统，拥有当时最大的知识库
。MYCIN: 这是一个首次采用了知识库、推理机结构的系统，可用于判断患者感染的病菌类型并提出诊断方案，并能给出答案的可信度估计，形成了一整套专家系统的开发理论，为其他专家系统的研究与开发提供了范例和经验。
。CASNET: 这是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，用于青光眼等疾病的诊断
。PIP: 这是一个采用了分类和推理机制的疾病发现系统，主要是根据用户描述的症状来发现疾病。
·ABEL: 这是一个利用结构化数据和决策系统，使用多层次病理生理模型诊断酸碱和电解质紊乱相关疾病的程序.
上述6个系统紧跟现代科学技术的发展，其发展经历了一个循序渐进的过程。同时，这6个系统中提出的医学文本的数学表达方式和数据推理模式具有典型的代表性。
(1) AAPHelp。 1972年，由英国利兹大学的Tim De Dombal和Susan Clamp研发的AAPHelp是已有记载资料当中医疗领域最早出现的人工智能系统。这个系统是一种临床决策支持系统，主要用于急性腹部剧痛的辅助诊断和决策活动，可以根据患者的状况推断引发疾病的原因。1974年，该系统的诊断准确率已超过部分有经验的医生。