人工智能和医疗结合已经是大势所趋，虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等领域已经开始逐渐引入人工智能技术。人工智能的加持，创造了全新的医疗模式，人工智能可以打造医学影像智能诊断平台，提供三维影像重建、远程智能诊断等服务。
是指在系统应用中随时间变化而改变的数据，如库存数据等。动态数据的准备和系统切换的时间有直接关系。动态数据是常常变化，直接反映事务过程的数据。
计算机视觉
是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
计算机视觉包括以下功能：
图像处理
图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
模式识别
模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图像分成予定的类别。例如，文字识别或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
图像理解
给定一幅图像，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图像代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
医学影像分析技术
医学影像技术主要分对比剂、传统X线摄影、数字X线摄影、计算机断层扫描、磁共振成像、数字减影血管造影、图像显示与记录、图像处理与计算机辅助诊断、图像存档与通信系统、医学影像质量管理与成像防护、医学影像技术的临床应用。
医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单 一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影(DSA)、MRI、普通X线检查的数字化成像(CR和DR)以及图 像存储和传输系统(PACS)多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已 经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。
由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治 疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。影像学设备的价值占医院固定资产 50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。