隨著人工智能逐漸滲透我們的生活，最近AI醫療在當下興起。醫學領域的人工智能是使用機器學習模型搜索醫療數據，發現洞察，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展，人工智能 （AI） 正迅速成為現代醫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學專業人員提供支持。

　　全球范圍內的公共衛生進步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發達地區尤其需要我們的關注。在研究人員致力于從醫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，拓展醫療手段的可能性。通過 AI 和醫療健康的結合，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的一些最棘手的疾病。

　　人工智能醫療廣泛落地的同時，商業化難題困擾各創業企業，商業模式尚不清晰未產生造血能力，目前行業仍處于普遍虧損階段，產品大多處于試用階段。當前AI醫療面臨醫療數據孤島、結構化數據不足、數據標準不統一難以共享，導致算法模型訓練優化遇到困難，市場教育過程緩慢，醫學和人工智能復合型人才短缺。作為一個特殊的傳統行業，醫療健康是一個強監管行業，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%，老齡化催生大量醫療需求；而優質醫生、醫療資源不足難以滿足醫療需求，醫生培養周期長、優質醫生資源多數集中在在一、二線城市三級醫院，而基層醫院醫生素質參差不齊，這些成為醫療行業的發展瓶頸。因而，未來醫療人工智能的價值主要體現在提升三甲醫院醫生效率和提升基層醫療機構的診療水平兩個方面。

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

　　AI醫療是以互聯網為依托，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量，更好的解決醫療資源短缺、人口老齡化的問題。根據權威網站的定義，可以簡化為“人工智能+醫療”是人工智能技術對于醫療相關領域應用場景的賦能現象。具體來說，AI特別適用于醫學影像診斷、慢性病管理和生活方式指導、疾病排查和病理研究、藥物開發等領域，并在精準醫學方面幫助填補基因型與表現型的區別。

　　全球范圍內的公共衛生進步并不平等，人類的健康成本仍然高昂，疑難雜癥、不發達地區尤其需要我們的關注。在研究人員致力于從醫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，拓展醫療手段的可能性。通過 AI 和醫療健康的結合，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的一些最棘手的疾病。

　　當前，正是醫療人工智能行業發展的重要機遇期，政府已密集釋放相關利好政策；人工智能醫療產品堅持“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念，正在向更多病種、更深應用場景發展。“潮平兩岸闊，風正一帆懸”，人工智能醫療大規模應用時代已可展望。