人工智能(以下簡稱“AI”)，在不久的將來會加速普及及應用到醫(yī)療器械中，改變傳統疾病的預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。人工智能技術與醫(yī)療健康領域的融合不斷加深，隨著人工智能領域，語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟，人工智能的應用場景越發(fā)豐富，人工智能技術也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務水平的重要因素。其應用技術主要包括：語音錄入病歷、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、個人健康大數據的智能分析等。

人工智能一鍵在改變我們的生活，合肥語音電子病歷及應用平臺項目完成試點，醫(yī)生的看病方式得到了改變，人工智能病歷可以自動生成電子病歷，可以長期保存，解決了聽不懂方言、病歷丟失、字跡潦草、還可防病歷造假等，提高了醫(yī)生速率等問題，并且也提高了患者看病的滿意度。

醫(yī)療是一個優(yōu)質資源長期稀缺的行業(yè)，大家都希望有最資深、最頂級的醫(yī)生來治療，然而，頂級的醫(yī)生是有限的，高水平醫(yī)生的精力也是有限的。特別是結合我國國情，人口老齡化、慢性病高速增長、醫(yī)療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題，造就了對醫(yī)療人工智能的巨大需求;同時，我國人口基數大、產業(yè)組合豐富、人才儲備充分等特點，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎。因此，醫(yī)學人工智能是解決醫(yī)療生產力的根本之道。想必各位都經歷過醫(yī)院排隊之苦，也多多少少聽說過庸醫(yī)害人的故事，那么這個時候，AI+醫(yī)療的重要性就凸顯出來了。

人工智能和醫(yī)療結合得最好的點，顯然是影像分析，在抗擊新冠疫情的戰(zhàn)役中，部分企業(yè)的AI閱片系統就做出了卓越的貢獻。工信部的文件中，主要提及的也是醫(yī)療影像方面的應用。我們認為，人工智能要落地，需要具備兩個條件：數據的可獲得性和場景的封閉性。這兩個條件，醫(yī)療影像均具備，所以影像分析確實是一個非常適合人工智能落地的點。

醫(yī)療健康是我國大力支持人工智能應用落地的四大產業(yè)之一。近年來，國家也出臺了多項政策文件推動醫(yī)院病歷電子化、數字化以及人工智能的落地，分級診療制度在逐步建立，在我國面臨醫(yī)療資源供給不足、分布嚴重不均衡的背景下，人工智能在醫(yī)療健康各細分領域紛紛落地，覆蓋全產業(yè)鏈各應用場景。人工智能醫(yī)療企業(yè)的產品和服務帶來行業(yè)的降本增效，在醫(yī)學影像分析、疾病風險預測等領域相對成熟，賽道逐漸擁擠競爭激烈進入紅海戰(zhàn)役。

雖然我國人工智能醫(yī)療發(fā)展較快，但各應用場景產品及服務多處于試用階段，尚未實現營收或盈利。目前我國人工智能醫(yī)療仍面臨醫(yī)療數據孤島及結構化數據不足、醫(yī)療人工智能技術仍相對不成熟仍處于弱AI醫(yī)療階段、醫(yī)療器械許可證監(jiān)管政策相對海外偏緊等三大突出問題，尤其是行業(yè)監(jiān)管政策偏嚴限制了人工智能醫(yī)療落地的速度和規(guī)模。此外，在人工智能人才短缺的背景下，既懂醫(yī)學又懂AI的復合型人才巨大缺口也限制AI醫(yī)療的發(fā)展速度。

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)模式尚不清晰未產生造血能力，目前行業(yè)仍處于普遍虧損階段，產品大多處于試用階段。當前AI醫(yī)療面臨醫(yī)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(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。

人工智能和醫(yī)療，兩個前途無量的行業(yè)，將會在未來碰撞出無限的可能性，算力，算法和海量數據，會使得現在的醫(yī)學，藥學，基因生物學產生顛覆性的發(fā)展。從扁鵲華佗，到鐘南山院士，人類一直在和疾病的斗爭中奮勇向前。但愿有了人工智能技術的加持，人類能夠真正的戰(zhàn)勝疾病，永葆健康。但愿世間人無恙，何妨架上藥生塵。