人工智能已經發展了大半個世紀，經歷幾次大起大落。從上世紀80年代到本世紀初，人們對于深度學習探索較多，但受制于計算機的計算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解決了神經網絡的大量參數訓練的問題。從2009年開始的ImageNet的競賽、商湯科技的創立、以及清華等高校人才從事人工智能方面的創業，這波人工智能商業化是從高校、科研院所從事人工智能方向研究的師生帶起來的。2015年，通過阿爾法狗的圍棋比賽，人工智能進入到普通人的視野。

這個時代是特別好的時代，因為我們碰上了人工智能這個新的浪潮、新的機會。行業里有很多人認為，人工智能是未來20年的新的趨勢。人工智能現已不僅僅是中國的國家戰略，它其實是全人類的戰略——每一個國家都在講人工智能，都在人工智能上布局，害怕落后于其他國家。人工智能具有非常大的魅力和威力。并且，人工智能醫療已經變成全球醫療的重要話題。

中國其實具有非常好的發展人工智能醫療的基礎。上個月在上海舉辦的國際醫學人工智能論壇上，WHO的官員講到，中國已經走在全世界的人工智能尤其是在醫療行業落地方面的前列。這主要源于四個方面的因素，一是政策，二是配套的監管輔助人工智能落地，三是資本的助力，四是行業的人才資源。

在醫療行業這個大的賽道里，我覺得中國在醫學影像這塊遠遠走在世界的前列；除此之外，語音識別、病理結構化等方面也相對領先；而藥物發現上與國外還有一定的差距，但這不是人工智能的問題，是更基礎的化學、制藥過程上的差距。

為什么醫療需要人工智能？一方面來說，健康是我們每一個人最基本的保障，尤其目前人類面臨老齡化和出生率下降的挑戰——20年之后，我們整個社會的真正的勞動力是誰？誰來養育小孩、誰來照看老人、誰來照顧我們的健康？這將會是一個巨大的挑戰。

另一方面，醫生不僅僅在中國、在全世界都是稀缺資源。舉例來說，在美國看病比在中國看病更難，費用昂貴；預約一家公立醫院，得等好幾個月才能看上病。全世界在醫療健康上都面臨同樣的難題：第一，支出很大，成本很高；第二，老百姓的體驗很差。

我們知道，人工智能需要數據作為土壤。醫療行業的數據很豐富，可以通過各種各樣的醫學影像設備，產生越來越精準的不同層次的數據。并且，醫療行業是嚴重依賴數據做決策的行業，從這個意義上來說，人工智能是醫療臨床、科研等方面的極佳助力。

      當然，人工智能與醫療的結合，也是一個逐漸被認同及接受的過程。最開始的時候存在很多疑惑的聲音，人工智能是來替代醫生的嗎？人工智能做的結果可信嗎？等等。但漸漸的，所有參與到人工智能醫療的項目里面的教師、臨床醫生、院所主任等，都已經轉變為擁抱人工智能的態度。一流的三甲醫院更加關注臨床在人工智能方面的科研熱點；投資人也看到這些落地案例的熱度和效益，尤其是醫療影像人工智能各企業的融資節奏正在極力與行業發展的節奏相匹配。

尤其在臨床上，人工智能與醫療的結合，具有降低醫生及醫療機構負荷、提升診斷質量及數量、惠及患者的價值。人工智能能夠減輕大醫院的工作負荷，提高小醫院的診療水平，解放臨床醫生和主任耗費在大量報告等流程上的精力，降低患者預約、等待的焦急心理和風險以及為其提供時間、金錢上成本更低的就醫選擇，同時提高全社會整個醫療系統的效率。

人工智能在醫療行業的應用，能夠非常有效地解決患者、系統性等醫療問題，但它需要時間，不像互聯網一樣通過積累用戶產生網絡效應就能很快“爆發”那么簡單。
      第一，算法需要一個成熟的過程。
      第二，由于疾病的種類很多，針對單一疾病的人工智能產品能夠給予醫院的價值非常有限，我們需要時間來研發更高臨床價值的人工智能產品，以針對更多種類的疾病、覆蓋更廣泛的應用場景；第三，監管的放行會非常有助于規模化、商業化。