醫(yī)療領(lǐng)域是人工智能一個(gè)重要的應(yīng)用方向，近年來(lái)人工智能在精準(zhǔn)醫(yī)療上的應(yīng)用也越來(lái)越成功，人工智能技術(shù)和精準(zhǔn)醫(yī)療結(jié)合，可以讓醫(yī)生在治療和手術(shù)中更加精準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)重大疾病的治療，并可以大大節(jié)省手術(shù)時(shí)間。

如今，AI轉(zhuǎn)化為可實(shí)踐的工具用于臨床相對(duì)較少，并且有不少批評(píng)者提出AI用于實(shí)際臨床的質(zhì)疑。但目前已有相關(guān)RCT研究證明了AI在實(shí)際醫(yī)療環(huán)境中可產(chǎn)生可量化的積極影響。此外，相關(guān)臨床指南的制定也為AI用于臨床提供了理論支持，如SPIRIT和CONSORT 關(guān)于AI-specific部分和即將推出的 STARD-AI指南，這些均有助于醫(yī)療人工智能應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化，涵蓋了規(guī)范化臨床試驗(yàn)協(xié)議和療效判定等內(nèi)容。

此外近年來(lái)，部分人工智能工具贏得了政策支持。一項(xiàng)2020年的研究提示，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)正在批準(zhǔn)人工智能尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)等產(chǎn)品的加速研發(fā)。根據(jù)FDA規(guī)定，該類這產(chǎn)品將獲得更低要求的審批監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。值得注意的是，這些獲得監(jiān)管許可的數(shù)據(jù)集通常是由追溯性的單一機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)組成，這些數(shù)據(jù)大多未公開，被認(rèn)為是專有的。為了建立對(duì)醫(yī)學(xué)人工智能系統(tǒng)的信任，需要更強(qiáng)的報(bào)告透明度和驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)，包括對(duì)臨床結(jié)果影響的演示。

近年來(lái)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中取得的顯著成功，在較嚴(yán)重依賴圖像解釋的臨床專業(yè)如放射學(xué)、病理學(xué)、消化病學(xué)和眼科等，醫(yī)療相關(guān)AI技術(shù)也得到了蓬勃發(fā)展。

病理學(xué)領(lǐng)域，AI模型能夠有效地識(shí)別病理玻片中的感興趣區(qū)域，幫助加快診斷工作流程;辨別原發(fā)性腫瘤的起源，檢測(cè)病理結(jié)構(gòu)變異或驅(qū)動(dòng)突變;基于AI對(duì)不同腫瘤類型做出更準(zhǔn)確的生存預(yù)測(cè)。消化病學(xué)方面，AI用于協(xié)助結(jié)腸鏡檢查，幫助判斷病變良惡性，幫助診斷息肉和其他容易遺漏的病變，提高診斷準(zhǔn)確性。眼科領(lǐng)域，通過半自動(dòng)或全自動(dòng)人工智能篩查幫助節(jié)省眼科普查成本，例如用于糖尿病視網(wǎng)膜病變的篩查。

醫(yī)療資源供需不平衡既是國(guó)內(nèi)醫(yī)療行業(yè)面臨的突出問題，也是智能醫(yī)療發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。從需求層面來(lái)講，人口老齡化加速、慢性疾病種類增多、居民健康意識(shí)提高等增加大量醫(yī)療需求。從供給層面來(lái)講，優(yōu)質(zhì)醫(yī)生和醫(yī)療資源不足、資源分配不均，難以與快速增長(zhǎng)的醫(yī)療需求匹配。

疫情期間，人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中大量試水，加快人工智能技術(shù)驗(yàn)證進(jìn)程。智能影像識(shí)別將病灶識(shí)別速度降至2～3秒，提高了醫(yī)生診療效率。智能化人體體溫測(cè)量系統(tǒng)分擔(dān)了防疫工作壓力。多人檢測(cè)、無(wú)接觸、多目標(biāo)體溫測(cè)量，異常體溫篩查大幅提高了檢疫工作的效率和準(zhǔn)確性。智能語(yǔ)音對(duì)話機(jī)器人幫助防疫人員在線完成疫情通報(bào)、疫情調(diào)查、健康回訪等多場(chǎng)景任務(wù)，降低了防疫人員勞動(dòng)強(qiáng)度和感染風(fēng)險(xiǎn)。人工智能助力藥物研發(fā)、疫苗研發(fā)、病毒基因測(cè)序，可將原來(lái)60分鐘的新型冠狀病毒基因分析時(shí)間縮短一半。

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇，同時(shí)也因其發(fā)展的不確定性而帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。醫(yī)療人工智能涉及多學(xué)科，需要醫(yī)工復(fù)合型、創(chuàng)新型人才。針對(duì)“產(chǎn)業(yè)”創(chuàng)新乏力、“學(xué)術(shù)”偏理論不落地、“醫(yī)療服務(wù)”缺乏創(chuàng)新技術(shù)手段的問題，需要整合優(yōu)質(zhì)資源，積極吸納醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的產(chǎn)業(yè)資源，吸引高?？蒲性核目萍佳邪l(fā)智庫(kù)，積極引入醫(yī)學(xué)專家的力量，建立產(chǎn)學(xué)研醫(yī)創(chuàng)新平臺(tái)，開展深度交叉創(chuàng)新合作，加速科研成果落地。

從技術(shù)角度來(lái)看，人工智能作為新一代創(chuàng)新技術(shù)，可改變醫(yī)療領(lǐng)域的供給端，全方位、多層次改造傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)作方式。從市場(chǎng)角度來(lái)講，人工智能技術(shù)使醫(yī)療更加高效、便捷、個(gè)性化，催生巨大增量市場(chǎng)。因此，智能醫(yī)療將成為醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用“新常態(tài)”，相關(guān)的科技、產(chǎn)品、服務(wù)將成為拉動(dòng)醫(yī)療健康行業(yè)的“新基建”。