繼“互聯網＋”之后，“AI＋”已經成為各行各業的共識和追逐的熱點。AI＋醫療早已不是炒作，而是確實的存在。目前，人工智能賦能醫療領域的場景主要表現在：虛擬助理、醫學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究報告等模塊。其中的醫學影像和疾病風險管理是當前最熱門的兩大應用場景。

　　國內AI＋醫療的發展成果

　　在國內，但凡新興的科技領域，都會有BAT角逐的身影，這似乎已經成為“常識”。

　　7月8日，騰訊旗下AI醫學解決方案“騰訊覓影”發布結直腸腫瘤篩查AI系統，利用人工智能技術輔助臨床醫生實時發現結直腸息肉，并實現實時鑒別息肉性質。其實，這是“騰訊覓影”發布的第二個解決方案，2017年8月“騰訊覓影”發布了早期食管癌篩查AI系統。

　　“騰訊覓影”結直腸腫瘤篩查AI系統，利用圖像識別、深度學習等人工智能技術，與消化內鏡結合，實現了輔助臨床醫生實時發現結直腸息肉，并實時鑒別息肉性質，以每秒分析10張影像的速度，為臨床醫生提供非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等狀態的實時提醒，輔助臨床醫生更準確、更高效地診斷結直腸腫瘤。

　　2017年云棲大會期間，阿里健康與浙江大學醫學院附屬第一醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院和上海交通大學醫學院附屬新華醫院分別簽約，在人工智能研究、人才培訓、智慧醫院三個方面推進智慧醫療落地。

　　目前，阿里健康已經在人工智能醫療領域進行了一系列嘗試和探索。比如和醫療機構合作建立的科研數據平臺和臨床輔助決策系統；通過脫敏病例和數據生成“虛擬病人”，用浸潤式的方式來做醫生的培訓系統；影像智能檢測引擎，幫助醫生提升效率；用區塊鏈技術，幫助衛計局建立醫聯體，解決數據互聯互通和安全存儲安全傳輸的問題。

　　阿里健康在人工智能醫療領域探索的另一個方向是健康管理平臺，靠天貓、淘寶等整個阿里系的海量用戶基數，建立起用戶互動平臺，幫助用戶更好地管理自己的身體狀況。

　　百度在2016年10月份推出了百度醫療大腦，正式將人工智能技術應用到醫療健康行業，醫療健康是百度最看重的垂直領域。百度醫療大腦通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計，模擬醫生問診流程，與用戶多輪交流，依據用戶的癥狀，提出可能出現問題，反復驗證，給出最終建議。目前，百度醫療大腦有兩款產品一個是針對患者自診的平臺，一個是為醫生服務的、協助醫生進行輔助診療的平臺。

　　此外，作為在智能語音領域獨樹一幟的科大訊飛，在人工智能醫療方面的布局主要在三個方面：在智能語音在醫療領域的應用方面，訊飛目前開發了一系列完備的語音電子病歷產品，并在多家醫院應用。在影像輔助診療領域，訊飛目前在肺部CT、乳腺鉬靶上都做出了實際應用的產品。還有其人工智能輔助診療中心接入了安徽全省40多家醫院，能夠實時反饋醫生提交的影像診斷需求，在1秒內給出結果。在機器人導診導醫的應用方面，目前科大訊飛研究的“曉醫”機器人已在全國50多家醫院落地應用，提供導診導醫服務。

　　AI＋醫療，前路漫漫

　　就目前來看，人工智能在醫療健康領域的應用，還處于簡單融合的初級階段。要想全面落地，還有許多壁壘。比如，在醫療領域，“數據孤島”一直存在。

　　將人工智能技術應用于醫療行業，數據處理是關鍵。在技術層面，目前人工智能技術的應用大多體現在對影像資料和數據的分析上。而人工智能如何通過與病人的直接接觸和互動交流來實現精準診斷和治療，依然是一道技術難題。同時，“人工智能＋醫療”的普及，還面臨著行業標準的建立、監管體系的完備、社會觀念的更新等一系列問題。

　　AI+醫療，又是一場BAT的角逐

　　其次，盡管一直在探索，但目前并未形成較為成熟的人工智能醫療盈利模式。當前中國公立醫院的特性是非營利性機構，企業和具有公益性質的非營利性機構合作如何獲取利潤？醫療是個信息極度不對稱的領域，人工智能醫療方面盈利模式的核心在于解決不對稱的兩端的痛點，這是一個復雜的難題。同時民營醫院多數自身經營不錯，如何說服民營醫院進行合作也是一個挑戰。