人工智能(以下簡(jiǎn)稱“AI”)，在不久的將來(lái)會(huì)加速普及及應(yīng)用到醫(yī)療器械中，改變傳統(tǒng)疾病的預(yù)防、檢測(cè)、治療模式，為提高健康服務(wù)質(zhì)量提供新手段。人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，隨著人工智能領(lǐng)域，語(yǔ)音交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)的逐漸成熟，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。其應(yīng)用技術(shù)主要包括：語(yǔ)音錄入病歷、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、個(gè)人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等。

人工智能一鍵在改變我們的生活，合肥語(yǔ)音電子病歷及應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目完成試點(diǎn)，醫(yī)生的看病方式得到了改變，人工智能病歷可以自動(dòng)生成電子病歷，可以長(zhǎng)期保存，解決了聽(tīng)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(wèn)題，并且也提高了患者看病的滿意度。

醫(yī)療是一個(gè)優(yōu)質(zhì)資源長(zhǎng)期稀缺的行業(yè)，大家都希望有最資深、最頂級(jí)的醫(yī)生來(lái)治療，然而，頂級(jí)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(jié)合我國(guó)國(guó)情，人口老齡化、慢性病高速增長(zhǎng)、醫(yī)療資源供需嚴(yán)重失衡以及地域分配不均等問(wèn)題，造就了對(duì)醫(yī)療人工智能的巨大需求;同時(shí)，我國(guó)人口基數(shù)大、產(chǎn)業(yè)組合豐富、人才儲(chǔ)備充分等特點(diǎn)，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。因此，醫(yī)學(xué)人工智能是解決醫(yī)療生產(chǎn)力的根本之道。想必各位都經(jīng)歷過(guò)醫(yī)院排隊(duì)之苦，也多多少少聽(tīng)說(shuō)過(guò)庸醫(yī)害人的故事，那么這個(gè)時(shí)候，AI+醫(yī)療的重要性就凸顯出來(lái)了。

人工智能和醫(yī)療結(jié)合得最好的點(diǎn)，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(tǒng)就做出了卓越的貢獻(xiàn)。工信部的文件中，主要提及的也是醫(yī)療影像方面的應(yīng)用。我們認(rèn)為，人工智能要落地，需要具備兩個(gè)條件：數(shù)據(jù)的可獲得性和場(chǎng)景的封閉性。這兩個(gè)條件，醫(yī)療影像均具備，所以影像分析確實(shí)是一個(gè)非常適合人工智能落地的點(diǎn)。

醫(yī)療健康是我國(guó)大力支持人工智能應(yīng)用落地的四大產(chǎn)業(yè)之一。近年來(lái)，國(guó)家也出臺(tái)了多項(xiàng)政策文件推動(dòng)醫(yī)院病歷電子化、數(shù)字化以及人工智能的落地，分級(jí)診療制度在逐步建立，在我國(guó)面臨醫(yī)療資源供給不足、分布嚴(yán)重不均衡的背景下，人工智能在醫(yī)療健康各細(xì)分領(lǐng)域紛紛落地，覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈各應(yīng)用場(chǎng)景。人工智能醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)帶來(lái)行業(yè)的降本增效，在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域相對(duì)成熟，賽道逐漸擁擠競(jìng)爭(zhēng)激烈進(jìn)入紅海戰(zhàn)役。

雖然我國(guó)人工智能醫(yī)療發(fā)展較快，但各應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)品及服務(wù)多處于試用階段，尚未實(shí)現(xiàn)營(yíng)收或盈利。目前我國(guó)人工智能醫(yī)療仍面臨醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不足、醫(yī)療人工智能技術(shù)仍相對(duì)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(duì)海外偏緊等三大突出問(wèn)題，尤其是行業(yè)監(jiān)管政策偏嚴(yán)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(xué)又懂AI的復(fù)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(shí)，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(chǎn)生造血能力，目前行業(yè)仍處于普遍虧損階段，產(chǎn)品大多處于試用階段。當(dāng)前AI醫(yī)療面臨醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一難以共享，導(dǎo)致算法模型訓(xùn)練優(yōu)化遇到困難，市場(chǎng)教育過(guò)程緩慢，醫(yī)學(xué)和人工智能復(fù)合型人才短缺。作為一個(gè)特殊的傳統(tǒng)行業(yè)，醫(yī)療健康是一個(gè)強(qiáng)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(gè)前途無(wú)量的行業(yè)，將會(huì)在未來(lái)碰撞出無(wú)限的可能性，算力，算法和海量數(shù)據(jù)，會(huì)使得現(xiàn)在的醫(yī)學(xué)，藥學(xué)，基因生物學(xué)產(chǎn)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(zhēng)中奮勇向前。但愿有了人工智能技術(shù)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(wú)恙，何妨架上藥生塵。