隨著人工智能逐漸滲透我們的生活，最近AI醫(yī)療在當(dāng)下興起。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的人工智能是使用機(jī)器學(xué)習(xí)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(yàn)。 得益于近年來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)的發(fā)展，人工智能 (AI) 正迅速成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)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(yīng)用程序正在為臨床和研究領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)專業(yè)人員提供支持。

　　全球范圍內(nèi)的公共衛(wèi)生進(jìn)步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發(fā)達(dá)地區(qū)尤其需要我們的關(guān)注。在研究人員致力于從醫(yī)學(xué)角度改進(jìn)診療方案的同時(shí)，技術(shù)的進(jìn)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(guò) AI 和醫(yī)療健康的結(jié)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(shí)，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(dāng)前AI醫(yī)療面臨醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一難以共享，導(dǎo)致算法模型訓(xùn)練優(yōu)化遇到困難，市場(chǎng)教育過(guò)程緩慢，醫(yī)學(xué)和人工智能復(fù)合型人才短缺。作為一個(gè)特殊的傳統(tǒng)行業(yè)，醫(yī)療健康是一個(gè)強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，政策在某種程度上起到了決定性作用。

　　我國(guó)已進(jìn)入人口老齡化社會(huì)，慢性疾病數(shù)量也隨之增加，預(yù)計(jì)到2026年，我國(guó)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(zhǎng)、優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源多數(shù)集中在在一、二線城市三級(jí)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(lái)醫(yī)療人工智能的價(jià)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(jī)構(gòu)的診療水平兩個(gè)方面。

　　醫(yī)療人工智能的應(yīng)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(yīng)用在各個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域如醫(yī)療影像、輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)院管理、虛擬助理、醫(yī)療機(jī)器人和醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)等，醫(yī)學(xué)影像率先落地、率先應(yīng)用、率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，是應(yīng)用最為廣泛的場(chǎng)景;手術(shù)機(jī)器人、藥物研發(fā)、精準(zhǔn)醫(yī)療等領(lǐng)域已有部分落地應(yīng)用，未來(lái)增長(zhǎng)空間較大。

　　AI醫(yī)療是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)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(wù)質(zhì)量，更好的解決醫(yī)療資源短缺、人口老齡化的問(wèn)題。根據(jù)權(quán)威網(wǎng)站的定義，可以簡(jiǎn)化為“人工智能+醫(yī)療”是人工智能技術(shù)對(duì)于醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景的賦能現(xiàn)象。具體來(lái)說(shuō)，AI特別適用于醫(yī)學(xué)影像診斷、慢性病管理和生活方式指導(dǎo)、疾病排查和病理研究、藥物開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域，并在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)方面幫助填補(bǔ)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(jìn)步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發(fā)達(dá)地區(qū)尤其需要我們的關(guān)注。在研究人員致力于從醫(yī)學(xué)角度改進(jìn)診療方案的同時(shí)，技術(shù)的進(jìn)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(guò) AI 和醫(yī)療健康的結(jié)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(dāng)前，正是醫(yī)療人工智能行業(yè)發(fā)展的重要機(jī)遇期，政府已密集釋放相關(guān)利好政策;人工智能醫(yī)療產(chǎn)品堅(jiān)持“以患者為核心、切實(shí)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(yīng)用場(chǎng)景發(fā)展?！俺逼絻砂堕?，風(fēng)正一帆懸”，人工智能醫(yī)療大規(guī)模應(yīng)用時(shí)代已可展望。