技术能力待提升

　　近年来，中国医疗人工智能市场发展迅速。据估测，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。包括阿里巴巴、腾讯、百度在内的科技巨头均发布了人工智能辅助医疗产品，并已进入多地医院和社区。

　　不少专家和学者认为，医疗正在成为人工智能最富变革力的领域之一。有业内人士指出，随着人口老龄化加剧、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问题日益凸显，人工智能将逐渐被用来解决医疗行业的痛点。庞大的人口数量和充足的医疗数据，则为医疗人工智能的发展提供了基础。

　　不过，技术的发展和数据的完善依旧是医疗人工智能必须要解决的问题。

　　从技术角度而言，目前人工智能在医疗领域的应用尚处于“初级阶段”。虽然“人工智能+医疗”的场景愈发广泛，但真正落地、符合临床使用场景的产品仍然短缺，相关技术与产品的研发和创新能力还有待进一步提升。

　　医学领域维度多、门槛高，人工智能技术突破的难度较大。即使在应用较为广泛的医疗影像方面，针对肺部、眼部等技术门槛较低的应用集聚了诸多企业，而在脊柱、腹部等复杂部位诊断的尝试则相对较少。

　　另一方面，大数据的发展也成为医疗人工智能发展的掣肘。专家指出，医疗大数据目前存在标准与质量缺失等问题，很多医疗数据不能互通互认，这导致医疗机构大量有价值的数据变成了“孤岛”，必须要靠相关企业的数据治理和数据挖掘技术做支撑，通过各方力量的结合，才能产生很好的效果。

　　人才培养空间大

　　标准化是影响医疗人工智能规范化和商业化的重要因素。为了更有效地评估人工智能技术，相关的测试方法必须标准化，并创建人工智能技术基准。人工智能技术标准化将有助于人工智能的稳健发展。同时，也有利于中国参与国际标准化研讨，加强在人工智能领域话语权。

　　有业内人士指出，目前我国对药品和器械在监管层面有详细的规定，但是医疗人工智能产品是新产品，其所适用的相关政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。

　　在医疗人工智能领域，复合人才的短缺同样是制约行业发展的迫切问题。在这样的背景下，中国也正在加强人工智能专业人才的培养。

　　去年，国家发改委、科技部等四部委联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，从人才从业年限结构分布上来看，我国新一代人工智能人才比例较高，人才培养和发展空间广阔。

　　教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中也强调，加强人工智能领域专业建设，推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。为加速培养医疗等领域的人工智能专业人才，各大高校也陆续建立人工智能学院，加快促进人工智能人才的培养。去年，浙江大学和互联网医疗微医合作，建立“睿医人工智能研究中心”，集合了浙江大学计算机学院、信息学院、医学院、药学院等相关院系的技术优势，搭建高校、企业、医院资源共享的开放式的医学服务平台。

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