随着人工智能逐渐渗透我们的生活，最近AI医疗在当下兴起。医学领域的人工智能是使用机器学习模型搜索医疗数据，发现洞察，从而帮助改善健康状况和患者体验。 得益于近年来计算机科学和信息技术的发展，人工智能 （AI） 正迅速成为现代医学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应用程序正在为临床和研究领域的医学专业人员提供支持。

　　全球范围内的公共卫生进步并不平等，人类的健康成本仍然高昂，疑难杂症、不发达地区尤其需要我们的关注。在研究人员致力于从医学角度改进诊疗方案的同时，技术的进步也可以帮助他们加速研究，拓展医疗手段的可能性。通过 AI 和医疗健康的结合，许多疾病的诊断和治疗方法都可以得到改善，尤其是包括心脑血管疾病和癌症在内的一些最棘手的疾病。

　　人工智能医疗广泛落地的同时，商业化难题困扰各创业企业，商业模式尚不清晰未产生造血能力，目前行业仍处于普遍亏损阶段，产品大多处于试用阶段。当前AI医疗面临医疗数据孤岛、结构化数据不足、数据标准不统一难以共享，导致算法模型训练优化遇到困难，市场教育过程缓慢，医学和人工智能复合型人才短缺。作为一个特殊的传统行业，医疗健康是一个强监管行业，政策在某种程度上起到了决定性作用。

　　我国已进入人口老龄化社会，慢性疾病数量也随之增加，预计到2026年，我国糖尿病和高血压将分别增加至14%和28%，老龄化催生大量医疗需求；而优质医生、医疗资源不足难以满足医疗需求，医生培养周期长、优质医生资源多数集中在在一、二线城市三级医院，而基层医院医生素质参差不齐，这些成为医疗行业的发展瓶颈。因而，未来医疗人工智能的价值主要体现在提升三甲医院医生效率和提升基层医疗机构的诊疗水平两个方面。

　　医疗人工智能的应用基本涵盖了从发现病情、分析诊断到治疗全流程以及医院管理等内容，广泛应用在各个医疗细分领域如医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等，医学影像率先落地、率先应用、率先实现商业化，是应用最为广泛的场景；手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，未来增长空间较大。

　　AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。根据权威网站的定义，可以简化为“人工智能+医疗”是人工智能技术对于医疗相关领域应用场景的赋能现象。具体来说，AI特别适用于医学影像诊断、慢性病管理和生活方式指导、疾病排查和病理研究、药物开发等领域，并在精准医学方面帮助填补基因型与表现型的区别。

　　全球范围内的公共卫生进步并不平等，人类的健康成本仍然高昂，疑难杂症、不发达地区尤其需要我们的关注。在研究人员致力于从医学角度改进诊疗方案的同时，技术的进步也可以帮助他们加速研究，拓展医疗手段的可能性。通过 AI 和医疗健康的结合，许多疾病的诊断和治疗方法都可以得到改善，尤其是包括心脑血管疾病和癌症在内的一些最棘手的疾病。

　　当前，正是医疗人工智能行业发展的重要机遇期，政府已密集释放相关利好政策；人工智能医疗产品坚持“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念，正在向更多病种、更深应用场景发展。“潮平两岸阔，风正一帆悬”，人工智能医疗大规模应用时代已可展望。