医疗是专业度更高的领域，有很多专业术语和专业技能需要机器去学习，只有通过海量的学习，人工智能诊断疾病才能更准确、更快捷、更安全，使得人机交互与智能诊断能成为现实。随着人工智能医疗新型检测技术的不断发展，一些主观指标也进入了可检测的范围。

前不久麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员研制出一款名为EQ-Radio的情绪检测仪，通过让无线信号在接触一个人的身体后回弹，分析其呼吸和心跳信息，从而识别出愤怒、哀伤、高兴、愉悦等情绪。

据悉，这项技术无需受试者穿戴任何检测设备或身体传感器，其情绪检测仪仅基于心跳识别情绪的准确率就达到87%。因此，未来类似的主观指标检测也将逐步成为现实。

早在2012年，以色列的一家公司就发明了一系列算法，可以根据说话方式和音域变化，分析出愤怒、焦虑、幸福或满足等情绪。心情的细微差别也能被精准检测。至今为止，该算法可以分析出11个类别的400种复杂情绪。除了语音识别，表情与文本识别也是感知情绪的常用方式。

可以预见在不远的将来更多指标的检测将成为可能，例如精力识别可以帮助在高效率的时候工作或学习，低效率的时候养精蓄锐。

设想一下这样一个场景，一个热爱学习的学生，他有很多课程要学习，但在某个时间段内他的记忆能力比较好，通过检测反馈的结果建议他适合学习文科记忆力科目；而在另一段时间里，他的记忆力不好但思考能力佳，通过检测反馈的结果建议他学习理工类偏向分析思考类的科目，这样以来，他的个人学习效率就可以得到大大提升。

人工智能在医疗领域应用的高级阶段。朗锐慧康（www.lrioh.com）认为,其特点在于其机器能够“理解”非结构化数据，就包括语言、图像、视频等，认知智能的核心能力实际上是机器拥有人类的某些能力，与人类相比，其优点是计算能力更加高效而且永不会疲劳。