人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，...
從2016年開始，利用AI技術進行醫療影像初步診斷成為新熱點，國內巨頭紛紛入局，初創公司先后完成融資。隨著相關政策在2017年相繼落地，AI醫療已經成為人工智能落地的又一個風口。
隨著互聯網、大數據和云計算等產業的快速發展，2015年后，全球人工智能再掀巨浪，“撩撥”起中國產學研投各界的熱情。從2016年開始，利用AI技術進行醫療影像初步診斷成為新熱點，國內巨頭紛紛入局，初創公司先后完成融資。隨著相關政策在2017年相繼落地，AI醫療已經成為人工智能落地的又一個風口。
目前，人工智能進入到迅猛發展的時代，國務院關于新一代人工智能發展規劃也指出人工智能發展已進入新階段，醫療作為民生大問題，關于推廣人工智能治療新模式新手段，也給予大力支持，同時也做出相關規定。
根據設想，AI醫療不僅可以幫助醫生解決“看片子”等重復性工作問題，提高效率，降低誤診;還可以做“醫生助手”，通過深度學習醫療專家的知識和經驗，降低醫生知識差異，提高精確診斷水平;甚至AI醫療的未來理想是用機器給人看病，取代醫生，升級醫療。
而政策的出臺以及資本的不斷流入，使得這一設想也逐漸實現。當前人工智能與醫療的結合催生了更多創新創業機會，也給醫療就診帶來了新的體驗：計算機視覺可以在檢查CT影像時幫醫生閱片，機器學習可以為病患提供就醫流程的咨詢服務，“語音病歷”把醫生的雙手從手寫病歷中解放出來……
不過，醫療這個門檻高、環節多、問題復雜的行業，也是與人工智能的結合、應用中最為特殊的領域。醫生的角色、醫院的管理、醫療數據的獲取與使用等都是在技術推進中存在著難題。
眾所周知，國內醫療機構的信息基礎建設相對薄弱，而且缺少統一標準。不同區縣醫院之間的數據無法互通或許尚能理解，但目前的情況是，就連同一家醫院不同科室采用的數據存儲系統都可能是不一樣的。由于對數據的重要性缺乏足夠的認識，和成本上的考量，有些醫療機構甚至根本不會對病人的健康數據進行長期保存。
不過從另一方面考慮，數據的存儲也在一定程度上有可能導致個人信息數據的“暴露”。對此，中國信息協會醫療衛生和健康產業分會會長宋新透露，隨著《網絡安全法》的落地實施，接下來監管方面對數據的采集、存儲和市場化應用都將會有一系列詳細要求，將提高數據整合的門檻。
與此同時，隨著大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的發展，人工智能醫療結構化標準化問題將緩解。比如在分級診療進程中，云計算作為一個低成本、高效率的信息共享途徑，可以為醫療機構實現資源互通、協作及共享創造更為高效的信息平臺。目前，阿里巴巴、華為等國內科技公司巨頭企業均由推出相關醫療云產品。
醫療數據與云計算的結合會使得三方受益，零氪科技CEO張天澤表示。第一是臨床醫生和醫者;第二是醫療企業和整個醫療產業，真正有效的功能性主導藥物的生產，需要以大量臨床數據作為支持;第三就是醫療的支付方，金融工具介入醫療領域也需要大數據的支撐。
當然在醫療行業，技術始終服務和幫助醫生，人工智能是醫療服務的一個發展方向，但不論怎樣，技術都不是要代替醫生，而是把專家、醫生的意見和經驗總結起來，提升效率。
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