当前，作为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。

医疗健康是我国大力支持人工智能应用落地的四大产业之一。近年来，国家也出台了多项政策文件推动医院病历电子化、数字化以及人工智能的落地，分级诊疗制度在逐步建立，在我国面临医疗资源供给不足、分布严重不均衡的背景下，人工智能在医疗健康各细分领域纷纷落地，覆盖全产业链各应用场景。人工智能医疗企业的产品和服务带来行业的降本增效，在医学影像分析、疾病风险预测等领域相对成熟，赛道逐渐拥挤竞争激烈进入红海战役。

人工智能医疗广泛落地的同时，商业化难题困扰各创业企业，商业模式尚不清晰未产生造血能力，目前行业仍处于普遍亏损阶段，产品大多处于试用阶段。当前AI医疗面临医疗数据孤岛、结构化数据不足、数据标准不统一难以共享，导致算法模型训练优化遇到困难，市场教育过程缓慢，医学和人工智能复合型人才短缺。作为一个特殊的传统行业，医疗健康是一个强监管行业，政策在某种程度上起到了决定性作用。

从目前我国人工智能医疗领域创业公司和产品的分布来看，“人工智能+医疗”的主要集中在八大应用场景。主要包括疾病风险预测、医学影像、辅助诊疗、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台、虚拟助理等。因计算机视觉与基因测序技术的发展，疾病风险预测和医学影像场景下的公司数量最多，相关产品相对成熟，产品主要以尚未成熟的软件形态存在，算法模型尚处于训练优化阶段，未完成大规模应用，主要面向B端的医院、体检中心、药店、制药企业、研究机构、保险公司、互联网医疗等，业务模式主要以科研合作方式展开，引入技术、训练模型、获取数据与服务。

人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其应用技术主要包括：语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

在传统医疗模式下，医疗资源紧张，各医院和门诊可谓人满为患，病人常常因为没能得到及时的治疗而错过了最佳的治疗时机。而AI在医疗领域的出现可谓是雪中送炭，在如下几个方面大大的缓解了医疗资源紧张的燃眉之急。一：AI自动化的工作流程可以大幅减轻医生、护士们的工作步骤，优先处理紧急事件，并且可以自动化的分析病人的数据，甚至界面图形化。二：AI手术辅助系统可以提供给医生更清晰的视角，让医生可以精准快捷的手术，并且对病人造成较小的伤害、较小的伤痕和快速的恢复时间。三：AI在药物研发方面可以提高研发阶段的效率，降低成本。

医学是一个前沿学科，会随时遇到新问题新的疑难杂症，而相关数据的积累需要时间，因而算法模型难以迅速得到优化，同时AI医疗产品的数据算法也需要不断更新和迭代，算法技术难度也会加大，医学领域的高门槛和技术力量的欠缺也会限制AI医疗的进一步发展。

关键词： 人工智能 医学影像 医疗领域