長期以來，醫療行業對于人工智能技術的探索和應用一直持續發展。隨著自然語言學習、計算機視覺等人工智能技術在醫療中深入應用，醫療人工智能系統（AI）在近兩年呈現出爆發式發展態勢。

早年的臨床決策支持系統（CDSS）建立在臨床知識庫和規則機之上，形成合理用藥系統、輔助診斷系統等；隨著大數據技術的發展以及以大數據為基礎的認知計算的發展，醫療認知計算系統開始發展。IBMWatson就是典型的認知計算系統，目前在幾十家醫院的腫瘤治療中試用。近兩年，計算機視覺技術的應用取得突破性發展，促進了醫學影像人工智能的跨越式進步，目前有多家醫院正在試用醫療影像人工智能系統。例如，推想科技的影像人工智能系統已經在上海長征醫院、武漢同濟醫院等醫院使用；今年7月，萬里云發布"DoctorYou"人工智能醫學影像平臺，為上千家基層醫院提供遠程咨詢服務；匯醫慧影、雅森科技、科大訊飛等公司都有醫學影像人工智能產品在醫院試用或使用。

醫院在使用人工智能系統的工作中，不僅僅在改變診療工作方式，同時也在促進醫療業務運營方式的轉型。目前，醫療人工智能系統在應用中呈現出如下特征：

人工智能系統作為醫生工作助手的定位基本獲得業界共識。醫生利用的新工作方式正在悄然形成。人工智能系統確實為醫生工作提供了輔助支持，提高了醫生的工作效率。例如影像AI初步篩選疑似的病例，節省醫生閱讀影像的時間；認知計算系統給出針對某種疾病的初步治療方案，再由醫生檢查、補充和完善。醫生不僅提高了工作效率，而且降低了工作負荷。所以，業界不再爭論AI是否可以替代醫生，而是把AI作為工具和助手開始使用。一些對AI持懷疑的醫生或者醫院也開始重新審視AI的作用。

人工智能系統促進診療方式改變，也激發醫院對于運營轉型的全面思考。AI不僅改變醫生的工作方式，而且也改變診療業務的運行方式。例如，在影像AI的支持下，在不增加放射科醫生的情況下，醫院可以提高影像數量。影像科室工作效率獲得提升，其績效也得到提升，影像醫生報酬也隨之增加。根據截至目前的一些AI試用情況，影像AI至少提高數倍工作效率，在正式使用之后，則每年可為醫院節約幾百萬元人民幣的費用或者增加百萬甚至千萬的收入，對于科研和教學也有很大促進作用。醫院及其影像科室將會考慮這種由于AI帶給醫院管理以及業務運營帶來的沖擊，促進醫院業務運營轉型。

人工智能系統的應用與整個醫療衛生行業的同步發展相互促進。大型醫院的門診量持續維持在高位而且還在繼續增長，醫生的工作負荷大，對于AI的需求比較迫切。中小醫院和基層醫院則可以在AI的支持下，更好地獲得專業的診療資源，AI與互聯網醫療、分級診療等結合在一起相互促進，可以充分發揮AI的作用，提升基層醫療的服務能力和服務質量。

展望未來，人工智能系統將會改變診療模式，其發展與診療模式創新相輔相成。醫療AI的發展也會促進整個醫療健康行業運營模式的轉型。醫院、人工智能系統廠商以及其他醫療技術服務上都需要做出改變，才能在AI發展中把握方向，在未來轉型中獲得收獲。未來幾年中，醫療人工智能系統的發展趨勢以及對于醫療行業將產生如下影響：

隨著醫學影像人工智能系統發展并逐漸形成成熟的診療服務模式之后，其他領域的AI將會借鑒影像AI的發展模式，逐步獲得醫生的認可和使用。例如用于常見病、慢性病等診斷和治療的AI。另外，AI也會結合分級診療、互聯網醫療、全科醫生等體系發展，得到廣泛應用。

醫院將積極參與到人工智能系統開發中，形成企業合作機制。醫院通過自己的數據和專業診療知識獲得AI的部分產權。這不僅提高了工作效率，而且通過科研提高了專業水平，并通過AI系統的推廣應用獲得相應的收益。

對于復雜病的診斷和治療，將會逐步結合精準醫療、基因、蛋白質等數據，以及生物制藥的數據進行AI的開發。這將是一個長期的過程。

醫療人工智能系統廠商、以及其他醫療技術廠商，需要與醫院和醫生合作，開發新型AI診療系統，而不僅僅是提供現有的AI工具。這樣才能長期的獲益。

*新興的專業AI廠商，需要和醫院、醫生建立緊密的合作，并不斷推出新的診療模式，通過專利等知識產權保護手段，發展自己的業務。

*影像設備廠商、PACS軟件廠商將會加入到影像AI市場的競爭中，并逐漸發揮自己的優勢，獲得有利的競爭地位。

*傳統的醫療信息化廠商將會借助自身在醫療行業長期的醫院合作伙伴關系的優勢，與醫院合作，開發更多貼近臨床的AI系統。東軟、衛寧等廠商都在研發此類系統，微醫也投入了大量資金進行研發。預計未來將會有更多的AI系統出現在臨床應用中。

IDC中國行業研究與咨詢服務部高級研究經理肖宏亮表示："AI是必然的發展趨勢，將會改變診療服務模式和醫院運營模式，同時，也會改變醫院和各種醫療技術供應商、服務商的合作關系。醫院、醫生和廠商都需要從長遠發展的角度規劃未來發展，才能在AI促成的轉型中處于有利位置。"

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