市场研究公司 CB lnsights 发布的《顶尖医疗类人工智能趋势观察报告》显示，自 2013 年以来，医疗 AI 创业公司通过了 576 笔交易，融资金额达 43 亿美元，在 AI 领域融资方面领先于其他所有行业。报告指出，医疗已经成为了 AI 行业重要的研究和应用领域。

而将目光聚焦到国内，智能医疗同样成为 AI 的重要应用领域之一。

智能医疗，医疗资源不均下的另一种“解法”

据国家卫计委数据，截至 2018 年 11 月底，我国共有 32476 家医院，其中三级医院仅有 2498 家，占比为 7．67％，而三级医院的就诊人数达到了 16．47 亿人次，占到了全国总人次的 50．97％，医疗资源供需差距明显。

由于医疗资源分配不均，优质的医疗设备和医护资源多集中于北上广深等一线城市和发达的地区，这导致大量患者在当地无法得到救治，只能转向发达城市的大医院就医。

此外医护人员的供应也面临严重不足。仅从护士数量来看，根据相关数据显示，2017 年我国注册护士有 380．4 万人，而我国 2017 年总治疗人次为 81 亿，出院人数 2．4 亿。

毫无疑问，医疗资源分配不均衡，医护人员缺乏极大的限制了医疗行业的发展、也逐步发展成了严重的社会问题。AI 技术与医疗行业的融合则能够改变这一现状。

2017 年国务院印发《新一代人工智能发展规划》中就提出要发展智能医疗，推广应用人工智能治疗的新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。该政策的发布，极大地推动了我国智能医疗的发展。

目前智能医疗涉及的具体业务已经包括：医院管理、医疗辅助诊断、疾病预测、药物开发、医疗咨询、临床决策支持、健康管理等等。同时，整个智能医疗行业市场也呈现出急速增长的态势。根据数据显示，2017 年智能医疗行业市场规模为 136．5 亿元，2018 年市场规模已经达到了 210 亿元左右，同比增长达到 54％，更有分析认为，预计到 2020 年我国健康医疗大数据行业市场规模将突破 800 亿元。

不断成熟的技术、广阔的市场前景、以及丰富的落地场景让智能医疗成为了备受热捧的“风口”。然而和其他领域类似，当 AI 技术与产业相融合走向落地应用时，挑战出现了。

商业破冰是关键

纵观智能医疗行业，影像 AI 因标准化程度较高，被视为最快能够实现落地的场景之一，行业中也有几十家创新公司选择了该赛道。但有媒体关注到，AI 影像产品在实际落地应用的过程中，效果并不理想，往往安装了相关产品，却未能得到真正的应用。

其中的原因来自多个方面：一是部分影像 AI 产品并不成熟，有不少医生反应使用的过程中，产品的系统不稳定、准确率也不高，作用没有想象中的大；二是市场环境还未成熟，医生不习惯使用相关产品；三是责任认定的问题，如果 AI 给出的结果错误，谁来承担责任，还需要法律和政策的完善；最后则是数据打通的问题，国内医疗领域的数据有不连续性和多样性的特点，每个医院的标准并不一致，数据如何打通，长远来看都是难以解决的问题。

不过可以看到的是在医疗健康管理、药物开发等方面，智能医疗的落地和应用已经显现明显的效果。譬如，在线挂号、在线问医、手机病历等已经在全国范围内的各大医院普及，为民众提供了更加便捷的就医体验。

站在智能医疗的风口，行业内企业如何找到切实的应用场景，如何实现商业破冰，如何做好产品和服务真正创造价值至关重要，也将决定企业未来的发展。这需要行业内外人士的共同努力，以及行业从业者的交流探讨。