下台后，一群院长围着他，向他提出关于人工智能的看法，在演讲完后Airdoc副总裁张京雷和一群院长展开了深入的沟通，是什么吸引了这么多院长对Airdoc的兴趣呢？
人工智能作用远超想象
医疗服务的质量关乎我们的生命健康，多少年来，如何提高医疗服务水平，搞好医患关系，让更多群众享受优质医疗资源，在无数医疗从业者不懈的努力下，医疗服务已经取得了巨大的进展。
如今的医疗技术已经达到了自古以来最高水准，无数的疾病已经被攻破，但是因为一些客观因素导致医疗发展不均衡，很多边远地区的居民并不能享受最优质的医疗服务，各种各样的科学技术被寄托厚望，希望可以提高医疗效率。
我们都知道医疗领域环节众多，现今在各个环节纷纷出现了不同功能的人工智能，我们认为根据受众不同，医疗人工智能可以分为五大领域，影像识别、问诊分诊、基因，微生物研究、药物研发和营养学。
现在我国市面上的医疗人工智能企业大多数是在影像识别领域，但是在其他领域的作用依然重要，甚至可以成为可以帮助到每一个居民的产品。
以营养学为例，现在有很多问题实际上吃出来的，我们现在饮食习惯其实并不健康，外国人在在购买东西时会习惯的看一下包装上都有什么营养元素和热量，我们则没有这个习惯。
举个例子，很多糖尿病人高血压病人不知道自己的病情，一年中参与体检的人次才是几百万，有很多人都不去体检，张京雷表示，可以通过对患者的饮食进行分析，例如，在食用一个三明治时，在APP上面拍一张照片，算出来这个东西大约有多重？里面营养成分分别是什么样的？里面有多少碳水化合物？多少的热量？多少的重金属？多少的微量元素？然后为用户提供饮食建议，可以帮助用户拥有更加健康的饮食习惯。
同时识别数十种疾病
2012年对科技的发展是重要的一年，这一年是一个分水岭：在当年的ImageNet图像分类竞赛中，基于深度学习的算法以压倒性的优势取得了大赛的冠军，奠定了人工智能准确识别图像的基调，之后人工智能在图像识别领域不断刷新纪录。
我们都知道影像对于医疗的重要性，图像是我们判定疾病的一个重要的标准，随着X光在医疗领域中的应用，我们可以更客观、更直观的查看到病灶，从而可以制定更好的解决方案。
但是，在现实中，影像仍然有很多未知需要我们去挖掘，以视网膜影像为例，很多人认为视网膜上可以看到眼底疾病，但是很多慢性疾病会改变血管和神经，而视网膜上可以看到裸露的血管和神经，因为可以看书众多的慢性疾病。
比如，人工智能可以通过视网膜识别阿尔兹海默症（老年痴呆症）作为中枢神经系统的有效外延，视网膜与大脑有相近的组织学来源、解剖学特征，其血管系统与大脑小血管具有相似的生理学特性。
随着阿尔兹海默症的发展，会出现持续性进展性脑萎缩等形态改变，越来越多的研究发现阿尔兹海默症患者视网膜神经纤维层厚度较正常人变薄；阿尔兹海默症会患者黄斑区视网膜退化；有研究人员发现，高血压患者视网膜改变可能与痴呆相关，而局部小动脉变细是唯一与混合型痴呆有相关性的因素。
根据张京雷介绍，通过Airdoc视网膜识别算法，可识别30多种慢性疾病，包括糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病并发症和高度近视、老年性黄斑变性等常见眼科疾病。
提供医疗服务完成上百万人群筛查
随着大健康时代和老龄化社会的到来，慢性病成为一个社会性的问题，现有医疗机构组织模式已无法满足患者全部需求，国家卫健委适时推出分级诊疗政策，更多疾病诊疗和健康管理服务将由基层医生完成。
但是因为一些原因，基层医生的软件以及硬件条件不足以满足日益增长的医疗需求，导致基层医疗机构逐渐失去患者的信任，但是随着科技的发展，这一现状正在逐渐在被改变，互联网医疗和人工智能医疗的出现和成熟将会对基层医生产生巨大助益。
医生是一个需要经验的职业，很难短时间大批量复制医学专家，但是人工智能的特点就是可以像人类一样学习，并且可以在短时间内学会很多医学知识，通过和顶尖医生的学习，可以快速掌握医学知识，在和基层医生的合作中，可以提供帮助。
根据张京雷介绍因为视网膜照相技术日趋成熟完善，在移动性上有着巨大的优势——搭配眼底照相机，Airdoc的慢性病识别算法已经走出医院，在职场、社区卫生服务中心、体检机构展开大人群普查，针对大人群做初步筛查，然后将患者转诊到顶级医院进行进一步确诊和治疗，帮助患者早期治疗疾病，大大降低医院和患者家庭的治疗成本，同时给卫生管理部门建立本区域人群的疾病谱。
Airdoc在过去三年和基层医生的合作中，在北京、上海、海南、江苏、河北及安徽等多省市已经完成了超过百万人次的筛查。
