隨著人工智能逐漸滲透我們的生活，最近AI醫(yī)療在當下興起。醫(yī)學領域的人工智能是使用機器學習模型搜索醫(yī)療數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)洞察，從而幫助改善健康狀況和患者體驗。 得益于近年來計算機科學和信息技術的發(fā)展，人工智能 (AI) 正迅速成為現(xiàn)代醫(yī)學中不可或缺的一部分。 由人工智能支持的人工智能算法和其他應用程序正在為臨床和研究領域的醫(yī)學專業(yè)人員提供支持。

　　全球范圍內(nèi)的公共衛(wèi)生進步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發(fā)達地區(qū)尤其需要我們的關注。在研究人員致力于從醫(yī)學角度改進診療方案的同時，技術的進步也可以幫助他們加速研究，拓展醫(yī)療手段的可能性。通過 AI 和醫(yī)療健康的結合，許多疾病的診斷和治療方法都可以得到改善，尤其是包括心腦血管疾病和癌癥在內(nèi)的一些最棘手的疾病。

　　人工智能醫(yī)療廣泛落地的同時，商業(yè)化難題困擾各創(chuàng)業(yè)企業(yè)，商業(yè)模式尚不清晰未產(chǎn)生造血能力，目前行業(yè)仍處于普遍虧損階段，產(chǎn)品大多處于試用階段。當前AI醫(yī)療面臨醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島、結構化數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一難以共享，導致算法模型訓練優(yōu)化遇到困難，市場教育過程緩慢，醫(yī)學和人工智能復合型人才短缺。作為一個特殊的傳統(tǒng)行業(yè)，醫(yī)療健康是一個強監(jiān)管行業(yè)，政策在某種程度上起到了決定性作用。

　　我國已進入人口老齡化社會，慢性疾病數(shù)量也隨之增加，預計到2026年，我國糖尿病和高血壓將分別增加至14%和28%，老齡化催生大量醫(yī)療需求;而優(yōu)質(zhì)醫(yī)生、醫(yī)療資源不足難以滿足醫(yī)療需求，醫(yī)生培養(yǎng)周期長、優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源多數(shù)集中在在一、二線城市三級醫(yī)院，而基層醫(yī)院醫(yī)生素質(zhì)參差不齊，這些成為醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展瓶頸。因而，未來醫(yī)療人工智能的價值主要體現(xiàn)在提升三甲醫(yī)院醫(yī)生效率和提升基層醫(yī)療機構的診療水平兩個方面。

　　醫(yī)療人工智能的應用基本涵蓋了從發(fā)現(xiàn)病情、分析診斷到治療全流程以及醫(yī)院管理等內(nèi)容，廣泛應用在各個醫(yī)療細分領域如醫(yī)療影像、輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病預測、醫(yī)院管理、虛擬助理、醫(yī)療機器人和醫(yī)學研究平臺等，醫(yī)學影像率先落地、率先應用、率先實現(xiàn)商業(yè)化，是應用最為廣泛的場景;手術機器人、藥物研發(fā)、精準醫(yī)療等領域已有部分落地應用，未來增長空間較大。

　　AI醫(yī)療是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過基礎設施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將人工智能技術及大數(shù)據(jù)服務應用于醫(yī)療行業(yè)中，提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務質(zhì)量，更好的解決醫(yī)療資源短缺、人口老齡化的問題。根據(jù)權威網(wǎng)站的定義，可以簡化為“人工智能+醫(yī)療”是人工智能技術對于醫(yī)療相關領域應用場景的賦能現(xiàn)象。具體來說，AI特別適用于醫(yī)學影像診斷、慢性病管理和生活方式指導、疾病排查和病理研究、藥物開發(fā)等領域，并在精準醫(yī)學方面幫助填補基因型與表現(xiàn)型的區(qū)別。

　　全球范圍內(nèi)的公共衛(wèi)生進步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發(fā)達地區(qū)尤其需要我們的關注。在研究人員致力于從醫(yī)學角度改進診療方案的同時，技術的進步也可以幫助他們加速研究，拓展醫(yī)療手段的可能性。通過 AI 和醫(yī)療健康的結合，許多疾病的診斷和治療方法都可以得到改善，尤其是包括心腦血管疾病和癌癥在內(nèi)的一些最棘手的疾病。

　　當前，正是醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展的重要機遇期，政府已密集釋放相關利好政策;人工智能醫(yī)療產(chǎn)品堅持“以患者為核心、切實滿足醫(yī)生臨床工作需求”的核心理念，正在向更多病種、更深應用場景發(fā)展?！俺逼絻砂堕煟L正一帆懸”，人工智能醫(yī)療大規(guī)模應用時代已可展望。