医疗健康领域的人工智能已经跨越了医学方面的许多核心领域

健康是人类永恒的话题，在人口老龄化加剧与医疗资源有限的矛盾日益凸显的背景下，人工智能技术以其极强的分析决策能力全面赋能院前、院中、院后各个环节，提升了诊疗水平和效率，促进医疗资源合理配置。

基层医疗卫生机构是卫生健康服务体系的网底，无论是在新冠疫情发生前还是疫情中，基层医疗机构对于全民健康都起到了不可忽视的作用。作为医疗体制改革的重心，“强基层”的关键在于提升基层医疗机构的服务能力;而我国仍存在优质医疗资源相对匮乏和基层医疗服务能力不足的结构性问题。“互联网+医疗健康”的快速发展，为基层医疗能力提升提供了创新方向，在方便群众看病就医、提升医疗服务质量效率、增强经济发展新动能等方面发挥了重要作用。智慧医疗是人工智能与医疗健康产业的深度融合，既让优质医疗资源深入基层，也为基层医疗机构改善医疗服务、提升就医效率提供了新思路。

就行业层面而言，现阶段还普遍面临着高质量数据不够、与医生需求差距较大、基层医院经费不足等现实问题。由于医疗健康领域的特殊性和复杂性，使得市场和用户对医疗AI产品提出了更高的要求。医疗AI想要“落地”并实现大规模商业化应用，就必须能够满足临床的需求和行业痛点，但这一切都需要高质量标准化的数据作为支撑。医疗AI和医生一样，都是依靠对比大量的经验数据和医疗数据来发现和分析问题，因此高质量的数据至关重要。但是现阶段，针对特定疾病的数据并不多，部分影像资料质量较差，且一些医生的诊断结果是基于并发症及患者的精神状况做的判断，而这些数据又并没有被记录。因此，基层医院的医疗数据状况并不出色。

我国高质量发展核心动能的数字经济，正逐步迈入以人工智能为核心驱动的新阶段，而后疫情时代，医疗人工智能适逢其时。虽然人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段，因而商业化程度相对较低、行业渗透率不高，但医疗人工智能具有广泛的市场空间和业务多元化趋向已是业界共识;随着我国十四五规划的实施，政策利好数字新基建和智能技术应用，我国医疗人工智能将乘此东风、扬帆沧海。

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。

技术层面上，医疗健康领域的人工智能已经跨越了医学方面的许多核心领域，从诊断到健康医疗，再到智能设备。在许多方面，人工智能技术已经成为医疗健康行业的有力辅助和支撑。因为人工智能软件无需人工干预就可以做出适应调整，也就是说它可以“自我学习”来满足人类的健康需求。

许多行业领先的人工智能公司都在充分利用这一趋势。随着人工智能技术获得更多的投资和增长，预计未来几年将有更多用于医疗健康的人工智能用例。此外，企业现在还可以使用人工智能即服务，或者使用基于云计算的人工智能服务构建自己的智能应用程序。

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。