医院使用的人工智能系统主要包括以下几种：
1. 医学影像诊断系统：这类系统主要用于辅助医生进行医学影像的诊断，如X光、CT、MRI等。例如，AI-Assisted Radiology（AIR）系统可以帮助医生更准确地识别和诊断疾病。
2. 病理分析系统：这类系统主要用于辅助医生进行病理样本的分析，以帮助医生更准确地诊断疾病。例如，AI-Assisted Pathology（AAP）系统可以帮助医生更快地完成病理切片的分析和解读。
3. 临床决策支持系统：这类系统主要用于辅助医生进行临床决策，以提高医疗质量和效率。例如，AI-Assisted Clinical Decision Support（AACCDS）系统可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗方案。
4. 药物发现和开发系统：这类系统主要用于辅助医生进行新药的研发和筛选。例如，AI-Assisted Drug Discovery（AADDC）系统可以帮助医生更快地找到可能有效的药物候选分子。
5. 患者管理和随访系统：这类系统主要用于帮助医生更好地管理患者，提高医疗服务的质量。例如，AI-Assisted Patient Management（AAPIM）系统可以帮助医生更好地跟踪和管理患者的健康状况。
6. 电子病历系统：这类系统主要用于帮助医生更好地记录和管理患者的病历信息。例如，AI-Assisted EHR（AIEHR）系统可以帮助医生更快速地录入和检索患者的病历信息。
7. 智能手术辅助系统：这类系统主要用于辅助医生进行手术操作，以提高手术的安全性和成功率。例如，AI-Assisted Surgery（AAS）系统可以帮助医生更准确地识别和定位手术部位。
8. 虚拟助手系统：这类系统主要用于帮助医生处理一些重复性的工作，如预约、查询等。例如，AI-Assisted Virtual Assistant（AVAA）系统可以帮助医生更高效地处理这些工作。
9. 自然语言处理系统：这类系统主要用于帮助医生更好地理解和处理自然语言输入的信息。例如，AI-Assisted Natural Language Processing（AINLP）系统可以帮助医生更快地理解患者的病情描述和需求。
10. 语音识别和合成系统：这类系统主要用于帮助医生更好地与患者沟通，提高医疗服务的效率。例如，AI-Assisted Voice Recognition（AVR）系统可以帮助医生更快速地识别患者的语音指令。
