医疗人工智能，进化到了什么程度？

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医疗人工智能有哪些具体的落地场景？有哪些公司正在这个领域布局？其在发展过程中又遇到了哪些问题？在医疗人工智能火热发展的当下，业内人士对行业充满期待，并致力于共同推动行业的发展。

近年来，中国医疗人工智能市场发展迅速。根据前瞻产业研究院发布的《2018—2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016 年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61 亿元，2017年将超过 130 亿元，2018 年则有望达到 200 亿元。

目前，初创企业受资本追捧，巨头纷纷布局。然而，医疗人工智能产业的发展与当下中国的医疗市场环境密不可分。首先，目前中国人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人工智能之间被用来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特-沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高30%到40%，减少多达50%的医疗成本”。其次，在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。比如，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。值得关注的是，医疗 AI 已经覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节。

其中，人工智能+医学影像是 AI 在服务患者过程中的典型应用。目前，人工智能在医疗环节的应用主要以服务患者为主，包括健康管理、智能诊断、辅助治疗、辅助康复等。而医药、医保、医院环节则更多是为B端的医疗机构、企业等服务。其中，在医药领域，AI 可以帮助药企提高新药研发效率。在医保环节，AI 可以通过大数据分析帮助医保相关方进行控费。而在医院中，AI 可以帮助医院管理者提高管理效率，或是部分取代一些简单的重复性工作，如导诊等。

纵观整个医疗大环境，不难发现：在中国从事医疗人工智能相关业务的公司大致可以分为三类：创业企业、互联网平台、传统医疗相关企业。值得注意的是，三者所具备的优势和劣势不同，其商业模式也不尽相同。其中，初创企业尝试通过与保险、药企等方面的合作变现，而互联网平台与传统医疗相关企业则并不急于直接通过AI变现。

除了商业模式尚未完善，医疗人工智能产业还面临一些其他困难，比如行业缺少统一标准进行监管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习缺乏结合实际医疗场景进行的训练，算法有待提高、技术仍待完善等。在此背景下，飞利浦等传统医疗相关企业的器械产品及平台已经通过FDA 和 CFDA 的认证，因此，其搭载了人工智能的器械产品及平台会更加受到用户的青睐。