人工智能与医疗结合的关键是算法+有效数据+计算能力
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目前我国在高端医疗装备领域相对比较落后，再者我国人口基数大，病情复杂，如何实现中国在高端医疗装备领域的跨越发展已成当务之急。所以人工智能与医疗的交叉融合至关重要。希望设备制造商能够基于健康医疗大数据和人工智能，把算法集成在设备当中，真正形成智能化的治疗设备，使疾病的诊断和治疗得到更好地普及。
医疗人工智能又称“AI医疗”、“AI+医疗”、“人工智能医疗”， 泛指人工智能技术在医疗行业的应用及赋能。人工智能与医疗结合的关键是算法+有效数据+计算能力。
医疗人工智能的探索尝试从1972年利兹大学研发AAPHelp系统开始，20世纪80年代初，我国开始开发研究，已历经计算智能阶段、正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段。
医疗人工智能的应用基本涵盖了从发现病情、分析诊断到治疗全流程以及医院管理等内容，广泛应用在各个医疗细分领域如医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等，医学影像率先落地、率先应用、率先实现商业化，是应用最为广泛的场景;手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，未来增长空间较大。
医疗人工智能也存在一些问题：2016年，国内医疗人工智能投资风口期，大量玩家因开源和低门槛框架起步门槛相对较低而涌入医疗人工智能行业，导致同质化竞争严重;在医疗各细分领域所采用的算法和框架差异化不足，各个病种之间模型迁移和复制壁垒较低;医疗人工智能服务商多数尚在规模化数据获取阶段、商业化程度偏低;我国医疗人工智能发展速度较快，但商业化落地迟滞，主要原因是医疗产品的注册审批制。2019年6月，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点。这些行业发展中的问题，将随着技术不断创新进步、政策完善与扶持、行业逐步成熟等慢慢得以解决。
互联网和数字化已在众多行业带来颠覆性变革，医疗健康领域也不例外。在供给侧，人工智能、机器人、精准医疗、3D打印、虚拟现实、远程医疗等新技术正逐步应用在医疗服务中，以控制成本、提升效率和优化质量。在需求侧，科技不断改变患者对医疗的期望，越来越多的患者希望在日常生活场景中得到更高效、便捷、舒适的医疗服务。在此背景下，作为医疗服务体系的核心，医院通过“智慧升级”进行自我变革的时刻已到。同时，智慧医院也是“智慧城市”建设必不可少的组成部分。
人工智能、大数据和深度学习算法技术持续发展，不断丰富AI在生物医药领域的应用，进一步推动技术创新融合。全球多个AI驱动研发的候选药物进入临床试验阶段，AI+医药研发领域已成为发展迅速、备受行业资本追捧的黄金“赛道”。如何利用数字化技术助推产业发展，已成为当下生物医药产业的重要议题。
5G的发展应用将深刻改变医疗手段、医疗模式甚至整个医疗行业。近年来，工业和信息化部贯彻落实党中央、国务院的部署要求，在信息通信基础设施建设、5G、人工智能和超高清视频发展等方面开展了一系列工作，有力地推动了新一代信息技术与医疗健康的融合发展。综合考虑我国的5G发展水平、制造业实力和人口规模，再加上集中力量办大事的体制优势，推进智慧医疗健康发展大有可为，完全有信心有能力为全球医疗健康行业发展做出中国贡献。
大数据、互联网与人工智能正推动医疗系统的数字化进程。新的智能化及平台化应用，将进一步提升医疗质量，为预防疾病提供个体化解决方案。
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