“十四五”期间是智能医院建设的重要机遇期，也是医疗机构从数字化向“数字+智能”转型的窗口期，以促进服务改进和效率改革。
从宏观上看，数字智能是新一代信息技术的核心，在新一轮科技革命和产业改革浪潮中发挥着主导作用。“以数据资源为关键要素，以新一代信息技术为有力支撑，以数字化、网络化、智能化推动产业转型升级”。对于医疗机构来说，只有掌握以下四项关键技术，才能跟上发展趋势，促进优质医院的建设。
近几年来，人工智能技术发展迅速，并在医疗行业得到了应用。人工智能的三个核心要素是计算能力、算法和数据。
算力即计算推理能力，单点计算能力的主要载体是芯片。一九九七年五月，IBM这使得人机游戏的核心技术——强大的计算推理能力揭开了世界的面纱。随着芯片设计和制造能力的快速发展，全球计算能力呈现出几何指数的快速增长，广泛应用于医学领域，如计算正常指标、猜测疾病发展等。
21世纪，云计算是计算能力发展的另一个里程碑。通过网络和软件包装和收集大量分散的计算能力资源，然后根据需要进行分配。数据中心已成为计算能力的主要载体，可以突破单点数据中心的计算能力限制，人类计算能力规模开始了新的飞跃。智能医院还将利用这种虚拟的计算能力资源，几乎无限扩展，实现更广泛、更先进的智能功能，为智能医院开辟更广阔的空间。
算法指计算机解决方案的计算方法和步骤。人工神经网络它是一种能够处理大型复杂机器学习任务的算法。工作原理类似于大脑的结构，可以通过输入数据训练神经网络进行深度学习训练，学习输入和输出之间的关系。
系统可以在训练阶段访问正确答案。如果网络不能准确识别输入，系统将调整权重。经过充分的训练，它将始终识别正确的模式。人工智能算法广泛应用于医学领域，包括2D识别引擎、3D识别引擎、驻波识别引擎和多维识别引擎。
指纹识别、肖像识别、文本识别、图像识别、车牌识别等都是2D识别引擎推出的；3D识别引擎引入了人类行为识别技术；驻波识别引擎引入了语音识别等。；这些识别技术可以实时观察和理解环境、物体和人物，包括自助智能咨询、自助智能体检、各种可穿戴监控设备、检测设备、3D打印人工器官等，可广泛应用于医疗行业。在人工神经网络的基础上，未来越来越多的人工智能应用技术可以通过深入学习来培养，支持智能医院建设的高质量发展。
数据，学习和训练人工神经网络需要大量的数据。各种知识工程都可以通过人工智能对大数据的深入学习和培训来构建。也就是说，利用人工智能和软件技术，编制软件程序，设计、构建和维护智能搜索引擎、计算机视觉和图像处理、机器翻译和自然语言理解、数据挖掘和知识发现等知识体系。人工智能辅助诊断和治疗系统（包括图像诊断、病理诊断和诊断和治疗决策）在医疗行业和智能健康管理系统中的应用越来越广泛。
