如果說2016年是人工智能元年，那么2017年將是人工智能產業化元年。以人工智能技術為基礎的商業形態將會形成全新的模式、全新的生態，人工智能＋將成為新的趨勢，比如人工智能＋醫療就充滿了想象空間。
基于人工智能的智慧醫療主要有五個發展方向
第一，醫療機器人。一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也稱為“智能外骨骼”；二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。
機器人在醫療領域的應用正越來越深入，且不斷創新。如榜單中所列，博為醫療機器人專注于高端醫療機器人及醫療自動化技術服務，主要產品包括靜脈藥物配藥機器人和醫療服務機器人，并在精準診療設備、醫院智能化建設等方面進行前瞻性布局。天智航醫療科技智能醫療機器人科技公司，以計算機輔助手術導航和醫療機器人為核心，為各級醫療機構提供臨床數據共享與遠程醫療服務，旗下有“骨科導航機器人”等。
第二，將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。
人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得新突破。在抗擊埃博拉病毒中，智能藥物研發也發揮了重要的作用。
第三，智能診療，即將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。輔助診斷的底層核心是知識圖譜，通過把病癥描述置于知識圖譜中，機器智能通過知識關聯的映射進行病情的推理和確診。由于知識圖譜構建的工程量和難度，輔助診斷現在發展較為緩慢。
智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。醫務工作者將從大量的診療業務中被解放出來，將走向復雜度更高、服務更細致的崗位，諸如，不規則疑難病癥的診斷和高端上門服務；而一批規則度高、判別難度不大的診斷都將由相應機器實施，這無疑是緩解“看病難”的一劑良方。
如，思派網絡是專注于腫瘤領域的專業數據平臺，并以此為基礎進行智能診療系統的研發及提供提高腫瘤診斷治療水平和醫生臨床工作效率的綜合解決方案。如醫醫生基于移動互聯網支持智能診斷、自動病歷分析、醫療復診等 。
第四，智能影像識別，即將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。
醫學影像領域發展較早，已涌現出以匯醫慧影、醫眾影像、醫渡云等為代表的影像云服務公司，同時還出現了DeepCare、推想科技、圖瑪深維、雅森科技等提供智能影像分析與診斷服務的公司。醫學影像發展相對其他領域較為超前，但存在大批量數據標注困難和標注質量控制的問題。其中，DeepCare公司專注于研發影像識別技術，通過對醫療影像進行檢測、識別、篩查和分析，尋找新錄入病例與已確診病癥的匹配性，為醫生診療提供輔助支持；雅森科技則利用數學模型和人工智能技術定量分析醫療影像，提高了診斷的精確性。
第五，智能健康管理，即將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。
在消費需求升級的大環境下，人們利用最新的智能技術管理健康已成為一種趨勢，而人工智能技術將促使智能健康管理更加專業化、精細化地分工。如，碳云智能科技圍繞消費者的生命大數據、互聯網和人工智能創建數字生命的生態系統。由頂尖的生物科技和人工智能團隊共同打造個人的健康管家，通過數字生命的生態系統引領健康生活。e護士是移動健康監測服務云平臺，可實現從移動智能醫療終端（智能血壓計/血糖儀/體脂稱/計步器）、移動手機APP應用到e護士健康監測網站的全程、閉環的移動健康管理。博士媽咪專注于嬰幼兒的健康管理平臺及智能硬件，致力于記錄寶寶的成長，科學育兒智能輔助，以及寶寶信息全家共享。諦達諾科技致力于采用健康機器人等智能硬件和網絡以及數據智能分析管理系統，打造兒童健康管理平臺，為學校、家庭和社會關注兒童健康成長提供科學的管理方式和內容平臺。
未來，人工智能技術讓醫療產業鏈得以進一步優化，走向更高效率與更高層次
人工智能＋對醫療領域的改造是顛覆性的，它不僅僅是一種技術創新，更是對醫療產業生產力的變革，將帶來龐大的增量市場，市場空間無限。除此之外，它將可能加速醫療結構改革，重構醫療服務生態體系。
