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2011—2016年，得益于多个研究团队及软件公司在医学影像和人工智能（artificial intelligence，AI）领域的突破，AI与医疗的结合获得了前所未有的关注。2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将智能医疗纳入了国家发展战略，并提出了培育高水平人工智能创新人才和团队、加大高端人工智能人才引进力度、建设人工智能学科的要求。自此3年以来，在市场新兴、政策落地等环境下，医疗行业也迎来了探索的新机遇，医疗行业的需求从某种程度上讲，也正在从就医流程的优化转向对资源配置不平衡的调整。一些利用AI技术解决医学科学问题的项目也如雨后春笋般出现。
AI是一种用计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器的概念；机器学习指的是利用算法帮助决策判断完成智能任务的方法，是实现人工智能的一种方法；而深度学习则是近些年得益于大数据的积累发展而出的，依靠神经网络模型的一种实现机器学习的技术。
其实AI理论的提出已有半个世纪之久，机器学习的想法也可追溯至20世纪80年代，而深度学习的真正飞速发展，还是从2010年以来的各个开源的标注图像数据资料建立开始的。目前深度学习主要包含计算机视觉和自然语言处理。本文旨在介绍AI在骨科应用的现状和前景，一定程度上也是对计算机视觉和医疗影像技术、人工神经网络在骨科的应用前景进行介绍。