隨著新一輪科技和產業革命的爆發，人工智能已經成為全球經濟發展的新引擎，各行各業都在積極部署，推進人工智能應用落地。逐漸增加的醫療服務需求，讓醫療行業也不得不提高對人工智能技術的重視。
目前的醫療行業的確存在一些不足，比如資源短缺、分佈不勻以及醫療成本高、醫生培養的週期長，加上醫療事故糾紛，甚至隨著外界客觀環境的影響，人口老齡化嚴重、慢性病增長，對醫療服務的需求提高，這種不足與需求之間的矛盾，讓醫療行業“痛點百出”，如何解決這些痛點成為醫療行業重點關注的問題。
數據統計顯示，中國人口占世界人口的19%，但醫療資源僅佔世界醫療資源的2%;而美國佔世界人口4.5%，卻擁有13.6%的世界醫療資源。我國的醫療資源狀況僅比印度、尼日利亞等國家好。2016年醫院衛生技術人員同比增長5.57%，而診療人數的增幅略高，達到6.17%。
另一方面，在如此緊缺的醫療資源的大環境下，優質的醫療資源向一線城市集中的趨勢顯著攀升。據數據統計，2017年上半年，三級醫院診療人數增長幅度為6.1%，還是超過一級和二級醫院診療4%的增長幅度。
2017年7月，國務院發佈《新一代人工智能發展規劃》，提出發展便捷高效的智能服務，圍繞教育、醫療、養老等需求，加快人工智能創新應用。提出推廣應用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診。智能健康和養老方面，突出加強群體加強群體智能健康管理，突破健康大數據分析、物聯網等關鍵技術，構建安全便捷的智能化養老基礎設施體系，加強老年人產品智能化和智能產品適老化等，提升老年人生活質量。
在醫療領域，人工智能技術應用還比較廣泛，從企業的佈局和具體應用場景來看，主要應用在醫學影像、虛擬助手、病歷/ 文獻分析、健康管理等。
一、AI+醫學影像
人工智能＋醫學影像，是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上，實際上是模仿人類醫生閱片模式，在國外主要分為兩部分：一是圖像識別，應用於感知環節，其主要目的是將影像這類非機構化數據進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用於學習和分析環節，是AI應用的最核心環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。圖像智能識別可以降低醫生的工作量，作為醫生的輔助工具，是極具意義的一項技術。
二、虛擬助手
虛擬助理是指通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病症描述與標準的醫學指南對比，為用戶提供醫療諮詢、自診、導診等服務的信息系統。在用戶端，人工智能虛擬助手能夠幫助普通用戶完成健康諮詢、導診等服務。
此外，語音識別技術為醫生書寫病歷，為普通用戶在醫院導診提供了極大的便利。當放射科醫生、外科醫生、口腔科醫生工作時雙手無法空閒出來去書寫病歷，智能語音錄入可以解放醫生的雙手，幫助醫生通過語音輸入完成查閱資料、檢查史、病史、檢查指標、檢查結果等形成結構化的電子病歷，大幅提升了醫生的工作效率。
三、病歷/ 文獻分析
人工智能的切入主要是利用機器學習和自然語言處理技術自動抓取病歷中的臨床變量，智能化融匯多源異構的醫療數據，結構化病歷、文獻生成標準化的數據庫將積壓的病歷自動批量轉化為結構化數據庫。目前有眾多人工智能企業正是基於自己構建的知識圖譜，形成了供醫生使用的臨床決策支持產品，為醫生的診斷提供輔助，包括病情評估、診療建議、藥物禁忌等。
四、健康生活管理
健康生活管理是依據人工智能和大數據將人們的生活習慣以數字化顯示出來，進而根據顯示的數字化，干預用戶的生活方式，從而提高用戶的生活水平。這些是基於機器學習去主動了解用戶情況，分析用戶行為和習慣，預測健康風險，並給出以用戶為中心的解決方案的健康管理新模式。同時，方案會照顧用戶喜好，提高用戶依從度，增加用戶黏性。
確實，人工智能技術能夠幫助醫療行業帶來“好運”，在醫療細分領域內能做到影像分析、醫院管理和虛擬助手等，讓醫生的工作效率更高，這是科技給我們帶來的改變，但與此同時，如果想要真切改變當今醫療領域的一些不足和缺陷，首先還是要建立醫患之間的信任關係，這也是人工智能應用在醫療領域的關鍵所在，如果人工智能技術能順利應用到醫療領域，那麼這將是緩解醫療資源以及醫患緊張關係的好方法。
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