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人工智能是個很寬的賽道，在各個領域都有深度應用的機會，人工智能與實體經濟相融合提升了經濟高質量發展的效率，也創造了更方便簡單的生活方式，相關技術不僅推進智能制造、智能物流、智慧交通等模式和業態的創新，更帶動了搜救狗、對話機器人、自動駕駛汽車、人臉識別等產品或軟件的不斷發展成熟，成為泛在化的智能經濟發展的新引擎。

人工智能醫療也具有同樣的意義，旨在通過高效、靈活的醫療方式為人類生命健康造福，智慧醫療已然成為當下備受關注的熱點，也持續吸引著科技公司與資本的關注。

AI 助力醫療水平進步  

2017~2019年間我國醫療人工智能行業市場規模得到了快速擴容，年復合增長率達到了31.98%，且在2020年疫情的催化下，人工智能相關技術產品迅速發展，并落地實行嵌入了醫院系統或醫生的工作流程。

2020年，人工智能醫療融資總額強勁走高，達到歷史最高的40億元，其中新藥研發是最熱門醫療AI融資領域，占已披露投資額的54%。AI+影像占融資額的比例連續三年保持在20%左右，是另一熱門融資領域。據中國電子學會預計，2021年醫療人工智能行業市場規模將達到75.3億元。

人工智能醫療的持續火熱并不意外。與曾經醫療設施落后、醫療藥品供應不足相比，我國目前的醫療水平已經基本形成體系，但醫生間水平參差不齊的問題依然存在，不少患者對地方級醫院信任不足，尤其在重大疾病、罕見病面前依舊傾向于選擇去大城市、大醫院看病。除了對醫院整體環境的認可，患者也希望能找專家看病，然而專家的門診時間往往有限，頂級的專家更是鳳毛麟角。醫療發展一方面面臨專家資源的局限性，另一方面，病歷記錄、人員培訓、病癥篩查等等都消耗著醫護人員的時間與精力，超負荷工作的情況時有發生，甚至有工作人員在崗位上突發疾病去世，長期以來醫護人員自身生命健康的質量得不到保證。顯然，行業發展的背后存在著對數字化、智能化的需求。

人工智能技術及相關設備的出現緩解了類似的問題，通過使用標準統一、技術統一的產品參與醫院工作，彌補了人員資源及素質上的不足，更提升了看病效率。一些復雜且重復的工作可通過人工智能系統完成，人工智能設備、識別系統、初步問詢甚至手術機器人已成為醫療市場中的新鮮血液。例如，人工智能的圖像識別技術就為醫學影像診斷帶來了曙光。腫瘤治療過程中的靶區勾畫與治療方案設計會占用醫生大量的時間和精力，而每個腫瘤病人的CT圖像約在200到450張，勾畫時需要對每個圖片上的器官和腫瘤位置進行標注，傳統方法會耗費醫生好幾個小時，而人工智能可以在制定放療方案時，對上百張CT片進行靶區自動勾畫，然后由放療科醫生糾錯檢查，大大縮短了勾畫時間。

目前，人工智能在醫療細分領域逐漸明朗，在醫療健康領域中已經非常廣泛的應用，醫學影像、虛擬助理、制藥技術、健康管理、疾病風險預測、營養學、病歷/文獻分析、可穿戴設備等領域都有了明顯的進步，而這樣人工智能+醫療的模式在智能問診、智能分診、醫藥研發、精準醫療等多方面起到了聯動作用。可以說，人工智能發展對各類醫學學科、醫療相關的各個環節都有所滲入。除效率上的提升外，醫療上的準確度也在提高。在疾病早期提前發現、及時治療，降低個人、家庭及社會醫保負擔。此外，利用人工智能技術，還能幫助制藥公司大幅度縮短制藥時間，降低研發成本......人工智能醫療應用場景正不斷擴寬，是未來發展的焦點。

從量變到質變

雖然人工智能在醫學領域的應用越來越多，但目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，這些產品還存在一些不成熟的地方，而這些不成熟可能會影響人工智能未來在醫學領域的應用。可以說，人工智能醫療正處于量變到質變的過程，一旦有任何突破，發生質變，企業與醫療行業都將獲得巨大的收獲與回報。

AI的本質是一種數據處理工具，無論是醫學影像、醫療信息化還是新藥研發，其構造的壁壘并非單單算法可以解決，打造某種疾病的AI、一個專科知識圖譜或者藥物研發平臺需要大量的醫療數據積累，而這些臨床數據是基于醫院現存病例的，除了疾病名稱、對應的身高體重等定量的數據，還有關于病情描述、分析等十分靈活的信息，整體數據數量是十分龐大的；更為重要的是，醫療數據并不是所有都可以使用的，例如，一種疾病，受條件限制，可能會存在漏診和誤診的情況，如果收集到的數據在醫生對患者作出判斷時就是錯誤的，又怎么能期待基于此類數據所研發的產品也能做出正確的判斷呢？因此，不僅需要花費大量的人力物力進行數據建設，也要保證數據質量的可靠，高質量數據決定醫療AI的高度，沒有質量保障的大數據沒有實際意義，一味的追求數據的多，可能會導致數據庫的數據質量不高，甚至出現錯誤的地方，進而最終影響產品的結果輸出。

此外，一般從事人工智能醫學產品研發的企業絕大多數是從事IT開發的，對于IT類產品，其軟件的更新迭代是非常快而且頻繁的，但人工智能產品用于診療后，其更新迭代就成為需要考慮的問題。對于診療產品首要考慮問題其實不是算法優化、界面美觀、使用體驗，它最在意的是準確性。計算結果的準確性可能會影響醫生后續的診療措施，又因為醫療行業的特殊性，一旦出現錯誤，后果可能是難以挽回的。可以預測，對醫療產品迭代更新的監測是非常受重視的，每一次軟件迭代更新，特別是核心算法的迭代更新都將是產品的許可變更事項，都有可能導致需要重新評估產品的風險受益比。因此科技企業的發展不能一味求快，更要在保證合理、合規、精準、正確的范圍內進行醫療應用更新升級。

AI+醫療的發展也會產生一些倫理性問題。國家衛健委曾針對AI+醫療倫理問題的調研顯示，六成受訪者對個人隱私及知情權表示擔憂；超過一半的受訪者對大數據及算法的不可控性表示擔憂；超過三成的受訪者對于診療道德方面表示擔憂。因此，未來發展中，在AI+醫療倫理監管不斷加強的同時，AI在應用于醫療服務實踐時需要更加安全可靠，致力構建以人為本、用戶友好的AI+醫療生態體系。2021年9月，我國正式發布了《新一代人工智能倫理規范》，指出人工智能相關技術發展應自覺遵循增進人類福祉、促進公平公正、保護隱私安全、確保可控可信、強化責任擔當、提升倫理素養等六項基本倫理規范。人工智能時代的倫理道德愈發重要及必要，是為人類帶來福利的基本。

因此，實現相關技術從量變到質變，除了硬件上的必要的升級與創新，也要求人工智能醫療企業意識到文化層面的道德倫理，人工智能需要合理、合情地融入社會生活，只有與情感、價值觀等人類最基本的需求相結合的時候才能真正實現人工智能造福人民的初衷，發揮其最大的正向應用價值。