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。

　　醫(yī)療人工智能會(huì)在云計(jì)算、AI芯片、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、類腦智能等基礎(chǔ)上，用于臨床輔助決策、影像識(shí)別、病理輔助診斷、個(gè)人健康管理、基因測(cè)序、新藥研發(fā)等。

　　醫(yī)療健康終端正在從專業(yè)領(lǐng)域向大眾領(lǐng)域擴(kuò)展，應(yīng)用范圍從醫(yī)院、體檢機(jī)構(gòu)到社區(qū)、家庭再到個(gè)體，產(chǎn)品也已開(kāi)始從專業(yè)醫(yī)療檢測(cè)設(shè)備到家用、社區(qū)醫(yī)療檢測(cè)終端再發(fā)展到可穿戴醫(yī)療健康設(shè)備。而且，目前的三大關(guān)鍵技術(shù)使得智能終端為用戶實(shí)現(xiàn)了定制化的數(shù)據(jù)采集傳輸，分別為：一、高性能高可靠生物體征感知技術(shù)，包括智能傳感、識(shí)別、算法等；二、低功耗輕量級(jí)底層軟硬件技術(shù)，包括低功耗芯片、操作系統(tǒng)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具等；三、低功耗廣域智能物聯(lián)技術(shù)，包括物聯(lián)解決方案、芯片等。

　　目前，國(guó)家正在提倡分級(jí)診療，而基層首診是分級(jí)診療制度的重要基礎(chǔ)，分級(jí)診療需要基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)做好 “守門人” 和 “健康管理者”。這里說(shuō)的基層主要是指醫(yī)療服務(wù)能力比較薄弱的地方，比如說(shuō)具備“老三件”、簡(jiǎn)單生化儀器的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心或村衛(wèi)生室等。

　　值得注意的是，雖然智慧醫(yī)療在基層的推廣和普及，可能是一種“攪局式”創(chuàng)新，但是這些技術(shù)創(chuàng)新有助于推動(dòng)原來(lái)需要專家才能做到的診斷、治療，讓基層醫(yī)生在缺乏高端儀器設(shè)備的情況下，也能為患者提供初步的診治工作。

　　其次，從技術(shù)應(yīng)用來(lái)看，比較常見(jiàn)并且高效運(yùn)轉(zhuǎn)的智慧醫(yī)療，主要是自然語(yǔ)言處理類輔助診斷系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像識(shí)別類輔助診斷系統(tǒng)兩個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。實(shí)際上，醫(yī)療人工智能作為一種提高效率的工具，目前已經(jīng)覆蓋了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條上的醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院四大環(huán)節(jié)，主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、虛擬助手、藥物發(fā)現(xiàn)、醫(yī)院管理、健康管理、疾病預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)治療以及輔助診療等方面。

　　眾所周知，目前國(guó)內(nèi)面臨優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡，醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異，人口老齡化加劇，慢性疾病增長(zhǎng)等問(wèn)題待解決。公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，全球醫(yī)療行業(yè)，平均每萬(wàn)人擁有醫(yī)生14人，在中國(guó)這一數(shù)字也是14人，美國(guó)在27人左右。隨著人們對(duì)健康重視程度提高，大量需求催生了醫(yī)療AI的快速發(fā)展。

　　不同領(lǐng)域的人才之間的交流還是會(huì)存在比較大的困難，一個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)人才去了解另外一個(gè)自己不熟悉的領(lǐng)域，其困難也是顯而易見(jiàn)的。因此，復(fù)合型人才在智慧醫(yī)療行業(yè)尤為重要，如果讓越多具備醫(yī)學(xué)知識(shí)和AI知識(shí)的復(fù)合型人才加入，必然對(duì)AI醫(yī)療的發(fā)展起到事半功倍的效果。

　　總的來(lái)說(shuō)，我國(guó)在人工智慧醫(yī)療方面仍有很大的進(jìn)步空間，絕大多數(shù)的產(chǎn)品都還沒(méi)到商業(yè)化階段。對(duì)于那些掌握人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)專家和技術(shù)的公司來(lái)說(shuō)，AI+醫(yī)療就是興奮劑，但依然存在諸多需要突破的壁壘。毋庸置疑的是，只有那些真正有實(shí)力的公司，才能在大浪淘沙的競(jìng)爭(zhēng)中留存下來(lái)。隨著AI+醫(yī)療的進(jìn)一步融合、深入，政策和資金層面的大規(guī)模投入，AI輔助技術(shù)也在多個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域提供了幫助。未來(lái)，基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)將改變醫(yī)療行業(yè)，對(duì)疾病提供更快速、準(zhǔn)確的診斷和治療，將變得不再可怕。