据悉，“腾讯觅影“医疗影像人工智能解决方案是腾讯20多年的技术积累在医疗健康领域的延伸，作为人工智能在医疗领域的典型应用，成效和带动作用逐步显现。目前，已经积淀了大量的互联网、云计算、大数据、人工智能方面的技术和经验，以及诸多成功应用案例。

　　其实，影像识别作为辅助诊断的一个细分领域，将人工智能技术应用于医学影像诊断中，是人工智能医疗应用一个十分广泛的场景。过去，医学影像前处理+诊断，一般需要约4名医生参与。而基于人工智能的影像诊断，训练计算机对医学影像进行分析，只需1名医生参与质控及确认环节，这对于提高医疗行为效率大有助益。

　　医学影像，是AI在医疗领域应用广且较成熟的场景。我国一年医学影像的检查量超过75亿人次。根据火石创造《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告分析，2020年我国医学影像市场规模将达到6000~8000亿人民币。由于医学影像数据具有易标注、可获得性强、标准化程度相对较高等特点，大大降低了AI的应用门槛。因此，医学影像将成为当前乃至今后AI应用的主要市场。

　　而油气回收自动监测系统，是指油气回收在线监测系统是在油气回收系统的基础上，对油气回收运行参数进行在线监测的一系列设备的组合。 

　　从技术层面来看，医学影像诊断主要依托深度学习、图像识别这两项技术。依据临床诊断路径，首先将图像识别技术应用于感知环节，将非结构化影像数据进行分析与处理，提取有用信息。然后，利用深度学习技术，将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型，对神经元网络进行深度学习训练。后，基于不断验证与打磨的算法模型，进行影像诊断智能推理，就可以输出个性化的诊疗判断结果。

       同时，在加油站内设立在线监测的实时数据显示屏，油罐压力、管道压力、油气浓度等数据都能在后台看得一清二楚，一旦监测到设备出现故障或数据不正常的情况，就能自动保存数据并产生报警信息和声光报警提示，还具有关闭气液比不合格加油枪的功能，有效降低了油气排放的环保风险。接下来，该数据还将实时传送到环保部门，为环保部门提供环境监测的数据分析。 

　　当然，AI同样可以与5G 融合，将诊断功能下放到有通讯条件的基层地区，提升基层医生的诊断治疗水平。与数据中心、计算中心融合后，利用AI强大的算力支持，各地区可以探讨开发单器官全病种的应用。

　　加油站的油气，主要是指在加油过程中外溢的气态汽油，它将引起一系列的环境问题。比如，加油站的油气挥发物被吸入人体后，还会对人体产生直接危害；油气挥发物经紫外线照射后，会与空气中的氮氧化         物发生化学反应，生成光化学烟雾，影响空气质量。而有时候，油气回收系统出现问题，加油站并不知情，要解决这些问题，最好的办法就是上线油气回收自动在线监测系统。　　有分析人士指出，人工智能算法、系统与医疗服务流程深度融合是大趋势所在，国内外企业纷纷布局人工智能，但全面产业化仍需时间。虚拟助手、医学影像、病历文献分析，距离产业化平稳期年限为5-10年；医院管理、健康管理、新药发现、智能化器械、疾病筛查和预防等应用的产业化进入平稳期预计要超过10年时间。

 　　油气回收，是指汽油储运、销售过程中所产生的油气通过一定装置进行回收，将油罐车卸油、加油机加油过程中挥发的油气收集到地下储油罐内，因此，开展油气回收及长效监管是削减VOCs排放量，进一步改善环境空气质量的一种有效措施。 

　　值得关注的一点是，X线成像设备是所有医疗机构必备的影像学检查设备，包括三级医院、二级医院、一级医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院和专科医院，我国X线成像设备市场保有量约7万台，远高CT(约2.5万台)和MRI(约1万台)。因此，基于DR的影像的骨折人工智能辅助诊断产品等，已经成为许多企业争相研发的热点，未来搭载了智能化功能的X线成像设备应用推广步伐有望进一步加快。