不同于傳統的勞動密集型醫療，新興的人工智能醫療模式是知識驅動和數據密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時大數據分析的人工智能工具。

　　人工智能＋大數據觸發產業變革智能醫療藍海正藍

　　機器人只是人工智能的冰山一角，機器學習、神經網絡、自然語音、圖像識別等這些對于普通人來說生疏而又不具吸引力的技術，才是人工智能這座“冰山”的支柱。縱然人工智能領域的技術數量龐大、迭代迅速，但有兩項核心基礎卻從不曾改，它們就是數據和算法。海量的數據是支持人工智能生成的來源，而優質的算法是確保人工智能進化的保障。

　　智能醫療是人工智能的下一個藍海

　　“AI＋”有多種可能性，為何偏說智能醫療是AI的下一個藍海呢？主要還是基于兩個因素的考慮：

　　首先就是巨頭的入局以及投資者的目光走向。加上微軟，目前已有4家科技巨頭進入智能醫療，其余三家分別為谷歌、IBM和蘋果。隨著這些擔當“行業風向標”的科技巨頭的紛紛加入，哪怕項目再冷門，一直跟在他們身后的行業追隨者們也會將目光投放在該領域。

　　其次就是基礎技術、設施的逐漸完善。作為“云”的兩項最基本服務，“云儲存與云計算”的性能已發展的相當成熟，而共享服務更是在醫院與醫院、醫生與患者之間搭建了一個平臺，通過數據分享讓患者的診斷更為全面。此外，隨著語音識別、圖像識別等技術的逐漸提升，作為搜集相關數據的智能手環、可實時規劃最佳行駛路線的智能汽車等醫療附屬硬件設施也在走向成熟（落地），進而推動了整個智能醫療產業鏈的成熟。

　　當產業鏈成熟，也就意味著這個領域是可以發展起來的，加上醫療行業的重要性以及AI技術的先進，智能醫療必將成為一個重點“AI＋”領域。

　　五個方向觸發醫療變革

　　人工智能在醫療健康領域有巨大的潛力，除了我們較熟悉的提升癌癥治療與診斷水平以外，人工智能還可以應用于眾多的醫療場景：如胎兒監護、敗血癥早期發現、組合藥物風險識別以及再住院的預測等等。不同于傳統的勞動密集型醫療，新興的人工智能醫療模式是知識驅動和數據密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時大數據分析的人工智能工具。

　　未來人工智能/機器學習的工具和技術的應用，將在以下5個醫療領域中帶來造福人類的變革：

　　人口管理：識別風險，判別病人是否處于風險中，并對可能降低風險的措施進行識別。

　　護理管理：為每個患者設計個性化的護理計劃，縮小在護理中的差距。

　　患者自我管理：支持并能夠為患者個人定制自我管理治療計劃，實時監視患者健康，調整藥物劑量，并為有利健康的行為改變提供激勵機制。

　　系統設計：優化醫療流程——從基本的治療過程到醫療保險的一切，通過縝密的數據分析，在提高護理成果和質量的同時，降低成本。

　　決策支持：幫助醫生和患者基于最新的測試或監控數據，選擇合適的藥物劑量，協助放射醫師識別腫瘤等疾病，分析醫學文獻以及建議將產生最好結果的手術方案。

　　在這五個醫療領域應用人工智能/機器學習策略，對于創建大規模、高性價比、個性化、以病人為中心的醫療臨床系統是必不可少的。

　　五大挑戰制約人工智能醫療發展

　　近日，硅谷銀行對122位醫療科技領域的創始人與投資人進行了調查，當問及2017年哪項科技對醫療產業影響最大時，46%的被訪者選擇大數據，35%的選擇人工智能。這兩個領域對醫療產業的影響最大。而投身人工智能醫療的科技公司將會面臨的最大機會和挑戰有以下5點：

　　最大的挑戰：盡管該行業正處于創新的最前沿，但消費者、患者和客戶采用問題仍然是初創公司面臨最大的挑戰（37%），其次是行業監管（34%）。

　　對投資的最大影響：34%的被訪者表示，現有的那些受歡迎的技術，將對接下來幾年的投資情況有最大的影響。盡管存在不確定性，7%的人認為，正在經歷的美國總統大選是對該產業投資影響最小的一個因素。

　　最有前途的技術：調查顯示，當問及2017年哪項科技對醫療產業影響最大時，46%的被訪者選擇大數據，35%的選擇人工智能。

　　增長最快的領域：45%的被訪者認為醫療保健服務或醫療保健技術在2017年將會經歷飛速發展，8%的被訪者認為移動健康應用會在2017年發展迅速，7%的人認為可穿戴設備是2017年會快速發展的領域。

　　最好的資金資源：61%的被訪者表示，2017年風險投資將在這一領域大有作為，會為醫療健康領域提供最佳的投資機會。