现代医疗的诞生，离不开科技的功劳。显微镜、生物化学技术……每一步的医疗进步，背后都是科技的进步。医疗关系着人类的健康，所以科技总是不遗余力地为医疗服务，为人类服务。
人工智能的诞生，同样给医疗产业带来了巨大的影响。当人工智能带上“医生帽”之时，它不再只是医生的助手，而是比医生还要专业的“科技医生”。尤其在诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面，AI已经展现出了超过人类的医疗水准。
计算机的出现，让原始医疗数据的收集变得更加快捷；互联网的诞生，让数据共享更加成为现实。所以，越来越多的医生，会通过计算机与互联网进行全球交流，数据改变了医生疾病诊断的方式。
但是，当医疗数据积累到一定程度，呈现出“过于庞大”的特点之时，单凭医生自己对数据进行快速处理，已经不可能实现实时诊断。庞大的数据库，既给医生带来了便利，但另一方面却也同样给医生带来了巨大的“数据压力”。
就像在城市里，想要寻找一条尾巴上有一个小黑点的宠物犬一样，这项工作无疑大海捞针。
而当人工智能出现，这一切变得迎刃而解。
例如，IBM推出的“沃森”医疗助手，它通过大数据进行比较，容纳了历史上所有的医学期刊，能够快速根据患者的特点进行深度比对，医生需要上千小时完成的工作，在沃森的“大脑”里，不过只是几分钟的时间。
除了快速筛选数据，沃森还与数十家癌症研究机构展开了合作，对认知系统进行训练。通过训练，“沃森”能够找到个性化疗法，这些方法在结合大数据的同时，会主动进行模型建立，根据患者的特点进行模拟，判断疗法是否适合患者。
也许在未来，医院中我们会越来越少见到真实医生的模样。来到人工智能设备前进行系统检查，几分钟之后，一个完整的治疗方案报告，就已经摆在眼前。
人工智能对于疾病的直接诊断尚需时日，但是，疾病预测已经成为现实。
在过去，疾病预测，尤其是大规模传染病预测的方式往往是滞后性的：医院短期内接收大量病人，以此判断该区域存在传染病爆发的疫情。先发现问题再解决问题，造成贻失最佳预防时机。
而人工智能的出现，则会主动进行疫情监控，当某一类疾病就诊人数一旦触发预警机制，相关信息会第一时间立刻上传到疾病控制与预防中心，并根据患者的信息直接进行趋势预判，预测响应时间大大缩短，不必再依赖人工进行，传统疾病预测的延迟得到有效修复。
影像是协助医生对于患者进行深度诊断的有效方式，传统影响判断需要人工编写规则，存在耗时较长、临床应用难度大的问题。尤其医生自身的业务能力和经验，直接决定了影像是否能够取得帮助。
正因为此，很多人都曾有过这样的经历：每到一家医院，都需要进行长时间影像拍摄。然而，不同医生看到影像，得出的结论却截然不同：A医生认为不必惊慌，只需简单几副药即可；B医生却认为刻不容缓，需要立刻住院准备手术。(www.xing528.com)
医疗影像的目的，是帮助医生进行提取和分析，为诊断和治疗提供评估方法与精准诊疗方案。但是，传统影像模式不仅没有取得这样的效果，反而让患者更加迷茫——到底哪一位医生说的才是对的？
人工智能的出现，将会颠覆这一弊端。首先，大数据决定了人工智能可以通过各种对比，将诊断统一，人类自身的经验与人工智能的经验相比，只是冰山一角；其次，人工智能的深度学习，会根据患者自身的特点，进行精准的治疗方案设定，保证每一位患者的治疗计划都是“个人定制”的。
这种模式，已经开始应用。例如眼科，谷歌的人工医疗智能系统已经可以通过深度学习的方法，诊断糖尿病视网膜病变，它的准确率已经与医生不相上下，但效率却更高。随着深度学习的不断加深，无论准确率和效率，人工智能都将得到明显提升。
可以看到，人工智能对于医疗的改革是深层次的，它不仅包括前期诊断、中期治疗、后期理疗，还会将挂号、取药等其他工作一一囊括。未来，当患者走进医院，在专属智能机器人的服务下，“一站式治疗”不再是奢望。
所以，人工智能的落地已经开始加快。
作为世界医疗水平最高的国家，日本在智能医疗领域的落地最为成熟。日本拥有完善的分级诊疗体系，已经在各个医疗机构开始推行人工智能医疗服务。
例如，日本医疗机构CVIS旗下的心血管专业影像中心CVIC.CVIS已经将人工智能影像产品推广与市场。有了AI的帮助，患者的各类影响资料会先发送给AI助手进行整理、筛选与前期诊断，随后转交给放射科医生，进行更完善的检查和诊断。原本需要一星期左右的工作，现在只需2～3天即可完成。AI不仅帮助医生节省了时间，同时报告内容更加详尽，涉及患者的各个方面，所以做出的数据统计与前期判断更为精准，为医生的临床治疗提供了强大的支持。
中国同样如此，尤其从政策层面，开始提升AI医疗的地位。2016年，中国正式提出对AI医疗的发展要求，并且对行业的发展创造良好的行业环境，如清华大学、北京大学、复旦大学等，都成立了相关专业和研究所，不仅针对医疗智能产品进行自主研发，更为整个行业输送专项人才。
商业机构同样不甘落后。中国AI的领军者——腾讯，目前已经完成了医院、医生、患者的闭环布局，腾讯觅影布局在食道癌、肺癌、乳腺癌等方向，还和多个地方政府谈定合作意向。速途研究院发布《2018年上半年AI医疗行业研究报告》显示：2018年上半年AI医疗行业实现多起融资，云知声先后完成C轮和C+轮融资，而深睿科技一年内获得三次融资，还有多家AI医疗机构完成C轮融资。
还有更多的科技巨头，无一例外都在加速智能医疗的布局：
谷歌在糖尿病、神经性疾病诊疗和医疗器械的研究方面发力，DeepMind已经与英国国家健康体系（NHS）合作共同开发新技术；
微软发布了面向个人的健康管理平台，整合不同的健康及健身设备搜集的数据；
苹果、Facebook通过设立医疗健康部门、开发医疗健康类应用、收购医疗健康类初创企业等方式，逐步踏入医疗健康行业……
尽管当下，AI对于医疗的应用尚处于试用阶段，并没有大规模得到推广，但AI的想象空间、实际应用空间决定了它的未来，必然是“遍地开花”。也许在未来，人工智能会为我们带来现实中真实存在的华佗、扁鹊等神医！
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