市場研究公司CB lnsights發布的《高檔醫療類人工智能趨勢觀察報告》顯示，自2013年以來，醫療AI創業公司通過了576筆交易，融資金額達43億美元，在AI領域融資方面領先于其他所有行業。報告指出，醫療已經成為了AI行業重要的研究和應用領域。
而將目光聚焦到國內，智能醫療同樣成為AI的重要應用領域之一。
智能醫療，醫療資源不均下的另一種“解法”
據國家衛計委數據，截至2018年11月底，我國共有32476家醫院，其中三級醫院僅有2498家，占比為7．67％，而三級醫院的就診人數達到了16．47億人次，占到了全國總人次的50．97％，醫療資源供需差距明顯。
由于醫療資源分配不均，優質的醫療設備和醫護資源多集中于北上廣深等一線城市和發達的地區，這導致大量患者在當地無法得到救治，只能轉向發達城市的大醫院就醫。
此外醫護人員的供應也面臨嚴重不足。僅從護士數量來看，根據相關數據顯示，2017年我國注冊護士有380．4萬人，而我國2017年總治療人次為81億，出院人數2．4億。
毫無疑問，醫療資源分配不均衡，醫護人員缺乏極大的限制了醫療行業的發展、也逐步發展成了嚴重的社會問題。AI技術與醫療行業的融合則能夠改變這一現狀。
2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》中就提出要發展智能醫療，推廣應用人工智能治療的新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。該政策的發布，極大地推動了我國智能醫療的發展。
目前智能醫療涉及的具體業務已經包括：醫院管理、醫療輔助診斷、疾病預測、藥物開發、醫療咨詢、臨床決策支持、健康管理等等。同時，整個智能醫療行業市場也呈現出急速增長的態勢。根據數據顯示，2017年智能醫療行業市場規模為136．5億元，2018年市場規模已經達到了210億元左右，同比增長達到54％，更有分析認為，預計到2020年我國健康醫療大數據行業市場規模將突破800億元。
不斷成熟的技術、廣闊的市場前景、以及豐富的落地場景讓智能醫療成為了備受熱捧的“風口”。然而和其他領域類似，當AI技術與產業相融合走向落地應用時，挑戰出現了。
商業破冰是關鍵
縱觀智能醫療行業，影像AI因標準化程度較高，被視為最快能夠實現落地的場景之一，行業中也有幾十家創新公司選擇了該賽道。但有媒體關注到，AI影像產品在實際落地應用的過程中，效果并不理想，往往安裝了相關產品，卻未能得到真正的應用。
其中的原因來自多個方面：一是部分影像AI產品并不成熟，有不少醫生反應使用的過程中，產品的系統不穩定、準確率也不高，作用沒有想象中的大；二是市場環境還未成熟，醫生不習慣使用相關產品；三是責任認定的問題，如果AI給出的結果錯誤，誰來承擔責任，還需要法律和政策的完善；最后則是數據打通的問題，國內醫療領域的數據有不連續性和多樣性的特點，每個醫院的標準并不一致，數據如何打通，長遠來看都是難以解決的問題。
不過可以看到的是在醫療健康管理、藥物開發等方面，智能醫療的落地和應用已經顯現明顯的效果。譬如，在線掛號、在線問醫、手機病歷等已經在全國范圍內的各大醫院普及，為民眾提供了更加便捷的就醫體驗。
站在智能醫療的風口，行業內企業如何找到切實的應用場景，如何實現商業破冰，如何做好產品和服務真正創造價值至關重要，也將決定企業未來的發展。這需要行業內外人士的共同努力，以及行業從業者的交流探討。
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