从上世纪70年代起，便接连不断有人在医疗领域进行人工智能探索。1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初，起步虽然较发达国家晚，但是发展速度迅猛。

前两年，医疗人工智能进入“高潮期”，从较早试水的IBM Watson，再到诸多初创型企业，勇敢入局的“创新者”不断。雄心勃勃的创业玩家们，在医药、医疗器械、医疗服务等各大领域纷纷制造变局。但2017年开始，商业化变现、政策审批等诸多问题将诸多实力不足的企业逼到绝境。对于已经走入价值验证的医疗人工智能来说，对于医疗大健康行业有何变化？各大医疗人工智能企业又是如何“接招”？

人工智能在医疗影像领域的热度与疯狂有目共睹。2015年，IBM出资10亿美元将医疗影像公司Merge Healthcare收之麾下，成为了人工智能医学影像领域的标志性事件。短暂两年后，2017年，国内多数初创类的人工智能医学影像公司获得大笔融资，总金额超过40亿元；互联网巨头也开始不甘落后，纷纷成立医学影像部门。人工智能医疗影像的热度彻底被“点燃”。

AI在医学中的重要性，生命将来肯定也是要用数字去注释的。现在大家看病的时候，医生问你头痛吗？你说痛。将来可能会变成痛几分，把主观感觉进一步客观化，而客观的事情能够进一步数字化，诊疗也更为精准。人工智能医学影像的前景的确极为光明，但是新兴产业的演化路径往往比预想的更为复杂。随着资本市场的冷却，这一行业开始告别“野蛮式”增长，开始迎来对于产品落地、三类医疗器械注册审批等问题的探讨。

医疗行业本身就是非常谨慎、需要专注的行业，所以一定要保证其准确性和安全性。在美国，监管部门希望能够站在行业的前端，所以美国FDA有专门的突破性渠道，比如说有糖尿病人工智能设备审批通过，其实可以有更好的行业支持性政策，所以要确保相关部门能够理解人工智能现在的进展，帮助监管者加强他们的工作、提高效率，这样也可以让投资者有一定的信心。

目前很多人工智能都还处于探索的阶段，但我觉得应该更多的去应用、探索，去解决实际问题，在这个过程当中再不断的去形成一些标准和规范，之后再规范应用。在没有道理的时候，我认为我们的方法不要太讲道理。实际上，不讲道理起步比讲道理更为科学，在不讲道理的过程中逐步形成规范和法律，这就是道理。

人工智能在进入新一代的时候，将对医疗仪器和人类医疗保健的方式产生巨大的变化，也对医疗、药物和医疗保健的整个系统的构成产生一个巨大的变化。在这个变化中间，医疗的水平一定会取得极大的提高，关键要在医院、医生和病人以及政府之间形成一个多赢的模式，如此才能把医疗的智能化迅速的推向一个高潮。

过去，对于传统药企来说，以产品为主，将产品打包销售给患者即可。但在药品销售过程中，决策者、使用者、接收者的需求日益多元，这就致使原来的简单思路在目前的大环境下已经“失效”，药企必须利用人工智能、大数据技术进行企业内部结构革新。

为应对时代的发展变化，关注数字化，实施信息化管理，用信息化去提升管理效率，降低成本，增加利润将会是未来药企的重要转型方向。而对于阿斯利康中国来说，打造以患者为中心的创新医药平台已经成为阿斯利康中国数字化与创新转型的重要航向。

大数据对于药企内部转型起着事关重要的作用。尤为一提的是，大数据在医药研发上的“功劳”。新药研发历来贴着风险大、周期长、成本高的标签。国际上甚至有“双十”的说法：10年时间，10亿美金投入，才能成功研发出一款新药。

当人工智能医疗成为一种新的业态，它对于传统的医药、医疗器械、医疗服务等领域都提出了新挑战，质量保证、资源共享与有效监管等问题都成为了无休止的辩题。尽管如此，未来，随着人工智能技术的加速应用落地，医疗将变得愈发高效与便捷，每个个体都将成为受益者。