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随着社会老龄化加剧，人口数量增加，我国已进入老龄化社会。各类慢性疾病负担加重，社会对医疗服务的需求也在不断提升并日益增长，智慧医疗对医疗服务提出越来越高的要求。同时，随着我国人口老龄化进程的加快，以及健康意识的提高，居民健康意识的不断增强，人工智能对医疗健康领域的投资也在不断增加。

突如其来的新冠大流行令人工智能、大数据等新兴数字技术在医疗健康领域的应用成为全世界关注的焦点。很多人将其视为医疗产业未来发展方向，因此相关投资也逐年攀升。大量实践证明，人工智能可以在疫情早期发现、追踪监测、精细管控、远程诊疗等方面发挥积极作用。除了防疫，人工智能在其他医疗领域也能实现丰富多彩的应用。

此外，医疗人工智能复合型人才短缺和过度依赖人工智能都是短板，亟待完善医疗人工智能的知识体系及创新人才培养机制。过度依赖人工智能，导致医生技能退化也绝非好事。医疗行业中不仅涉及医疗技术的问题，还可能涉及一些人文关怀问题。很多患者更愿意见到的是真正关怀自己的医生，而非冷冰冰的机器人。在人工智能技术应用越来越广泛的时代，如何在进一步发挥人工智能作用的同时尽可能不形成对其的依赖，不仅是医疗行业，也是各个行业的人员所要面临的问题。

高质量的医疗数据对提升人工智能在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用。医疗人工智能的应用依赖于广泛而准确的数据输入，也将产出大量数据，因此必须要有健全高效的数据集成和管理机制与之相适配。但是，医疗行业目前的总体信息化程度却与这一需求相去甚远。随着国家政策调整鼓励、扶持医疗健康产业持续发展与完善，未来人工智能会成为行业主要应用方向之一。可以预见，随着人工智能与大数据云计算、区块链、物联网等新一代信息技术与产业深度融合，人工智能在医学领域将发挥重要作用。

虽然目前，人工智能行业仍处于发展初期，但它对未来医疗健康行业的影响已经逐渐显现出来。一方面，人工智能能够为人类医疗健康服务提供者带来显著的提升：数字健康平台、医疗健康信息和医疗服务三大体系逐步形成;另一方面，近年来政策驱动下国家对智能手机等智能终端的大力普及、互联网、移动互联网高速发展以及医疗服务机构改革等多方面因素推动着智能健康行业快速发展。

人工智能技术发展仍处于初级阶段，主要表现在创新进度缓慢，研发存在瓶颈，辅助功能简单。特别是在医疗健康领域，实际的临床诊疗操作难以实现，人工智能在与人沟通、逻辑推理和复杂情景决策等高级功能方面亟待加强。人工智能技术仅依赖于人类现有知识的学习，对于未知的事物分析判断能力不足，难以超越人类现有的最高医疗水平，缺乏创新能力。

随着人工智能和医疗行业的不断融合，医疗行业在政策和市场方面逐渐步入发展快车道，与医疗行业相关应用越来越多，应用场景不断拓展，并取得了一定成效，但仍存在一定问题和挑战。但从产业趋势看，未来几年全球人工智能的落地应用仍会保持较快的发展速度。未来随着深度学习与多学科的深度融合，可为人工智能应用场景提供强大支持。

随着现代医学的不断发展，在“互联网+”、人工智能等新技术带动下，人工智能医疗出现并且造福着广大医生和病人。但同时，人工智能医疗也面临着商业化困局。所以，对于接下来AI医疗如何商业化来说，如何在加速推动智慧医疗分段式发展的同时尽可能加快建立有效的数据闭环成为了最大的关键所在。同样，把控好业务的边界以及时间节奏，场景位置，也是人工智能能够商业化的核心。

关键词： 人工智能 人工智能技术 不断提升