國內資源無法滿足需求表現在兩個方面。一方面是醫生，一方面是設備，這兩個的人均數據和發達國家都有較大差距。
醫患矛盾是當前社會普遍關注的一個問題。我國當前醫患矛盾頻現的主要原因，在于人民日益增長的健康衛生需求與社會醫療資源不平衡、不充分所造成的供需失配。
需求與供給
在中國半導體行業協會與芯原微電子主辦的2019青城山中國IC生態高峰論壇上，博恩思醫學機器人有限公司首席執行官李耀用一張照片和一組數據來說明當前醫患供需失配達到的程度。鄭州大學第一附屬醫院（簡稱鄭大附一）號稱“全球最大的醫院”，有7000個床位，7400名以上醫護人員，近千名醫生，每天接待的非住院病人高達21600人，每年可進行21萬臺手術。“光護士就有5000名，這是一座城，我相信接近這樣規模的醫院在國內并不少，”李耀指出，即便鄭大附一這樣的超級巨型醫院，但接待能力依然不夠，每天人滿為患，“這是當下中國最嚴重的問題，患者太多，醫生太少。”
鄭州大學第一附屬醫院掛號處
中國半導體行業協會IC設計分會理事長、清華大學微電子所所長魏少軍教授也提供了他向醫學專家求證過真偽的一組數據。據統計，在2015年，中國有高血壓人口1.6至1.7億，高血脂人口1億，糖尿病患者9200萬，脂肪肝患者1.2億，平均每30秒有一個人罹患癌癥，平均每30秒有一個人患上糖尿病，平均每30秒有一個人死于心腦血管疾病。
“中國一年用于心腦血管疾病治療費用高達3000億元人民幣，肝炎造成的直接經濟損失3600億元，因疾病而導致的生產力喪失，在2005至2015年間，給中國造成5500億元經濟損失，這組數據觸目驚心。”魏少軍表示，重大疾病等發現以后再治療往往得不償失，“現在因病返貧的現象很嚴重，引起中央高度重視，為什么不把這個錢花來防病？如何進行防病是一個重要的科技問題。”
上海聯影醫療科技有限公司X射線事業部首席執行官向軍則分析了醫學影像診斷的現狀。他表示，醫學影像診斷方面，國內資源無法滿足需求表現在兩個方面。一方面是醫生，數據顯示，2017年中國每百萬人擁有放射科醫師數為61人，而美國該數據則為112人，接近中國人均數的一倍。另一方面是設備，我國與發達國家差距也很大，數字拍片機（Digital Radiography）中國每百萬人口擁有9臺，美國每百萬人擁有131臺；CT（X-ray Computed Tomography）中國每百萬人口擁有9.4臺，美國該數據為32.2臺；核磁共振（MRI）中國每百萬人口擁有4.9臺，美國對應數據為36.7臺。“無論是醫生，還是設備，和發達國家相比有非常大的差距。”
目標與現實
發展智慧醫療，利用科技來增加醫療資源利用率及供給量，是改善當前中國人均醫療健康資源嚴重不足的關鍵。
向軍就強調，要提高醫療診斷設備的效能，以減少對設備及操作設備醫生數量的要求，降低對醫生資質的要求。他認為，當前醫療診斷設備操作過于復雜，功能相對單一，“如果讓設備更簡單、更智能、更精準，假設新設備簡單到護士通過短期培訓就可以操作，在單一設備上一次性就可以把超聲、X光、核磁共振等檢測項目完成，這樣就能大大減少對設備操作人員及設備數量的需求。”
北京太一科技有限公司創始人兼首席執行官解渤師從中醫名家，他認為中醫發展不好的主要原因是“中醫無器”，幾千年來中醫學都未能有效利用工具，不在工具上進行革命，僅憑心口相傳難以讓中醫學發揚光大。解渤將其公司開發的產品稱之為“脈學照相機”，他說：“智慧脈診議將把脈像照相機一樣還原，把它照出來，結果是圖形化的實時三維圖，不管什么派別都可以拿去用，甚至病人或西醫都可以拿去用。”
解渤表示，通過智能中醫診斷手段和物聯網等信息技術結合，“可以把一個中醫名醫效率提高到1000倍以上，這就能解決廣大群眾都要看名醫的需求，均衡中醫資源供需關系。”
西醫中的影像自主診斷是近年來智慧醫療最熱的領域之一，也是這次峰會上的重點議題，美國加州大學歐文分校生物醫學工程系教授陳忠平為與會者展望了光學相干成像在眼科與心腦血管疾病中的應用前景，他指出，光學相干成像技術（OCT）可以為眼科及心腦血管疾病的早期診斷提供很大幫助，甚至可以用于癌癥檢測。“OCT成像很快，可以用于直腸癌和胃癌的檢測，但問題是成像分辨率越高，數據量就越大，”陳忠平分析認為，OCT技術沒有應用到癌癥檢測上，最主要的原因就是數據量太大，“9厘米的直腸用OCT檢測，大概需要1800張圖片，醫生沒有時間來看完這一千多幅圖，所以必須要引入人工智能技術。”
從功能上大致可以把智慧醫療劃分為：輔助診斷、輔助治療、藥物挖掘、健康管理與基因大數據等幾個方向。
輔助診斷是當前智慧醫療發展比較好的領域，除了上述醫學影像等輔助診斷工具，傳統根據診療數據和醫科知識搭建的專家系統在技術上也已經非常成熟，最具代表性的是IBM公司的沃森系統（Watson）。但IBM將沃森獨立運營之后的表現并不好，這里有沃森這類智能專家系統本身的問題，例如數據不夠足備，缺乏廣泛認可的行業標準；也有IBM的問題，求大求全造成沃森系統過于復雜，商業化落地方案不夠靈活，成本高昂讓中小醫院難以接受。
醫療機器人是輔助治療的熱門領域。市場上研發手術機器人的公司很多，但真正投入到臨床應用的很少。“中國醫院的手術室（設備）還停留在80年代水平，醫生就是站在手術室里，不吃不喝站十個小時，不能上廁所。助手可能更辛苦，他得一直抱著鏡子，這個工作很苦，抱著鏡子10個小時不能動，就得扶著這個鏡頭，不能晃” 李耀舉了多個例子說明外科手術的艱辛。
“我們現在沒有談自動化手術，而是在虛擬手術和機器人手術之間尋找突破。通過虛擬組織的分析和重建，我們可以實現手術全過程模擬，但是在機器人手術里面，我們真正用器械操作真正的手術，這兩者為（自動化手術）奠定了非常重要的基礎，在未來我們一定可以用真正自動化技術在手術中尋找導航，完成復雜的手術操作，”李耀說道，“我們總有一個夢想，就是有一天機器人把我們醫生代替。”
信息技術在外科手術上發揮的價值可能超出一般人的想象。據四川大學華西醫院外科副主任、骨科教授項舟介紹，借助計算機建模及輔助導航技術，華西醫院在骨盆骨折手術治療水平上越來越高，“通過重建骨盆坐標，實施微創復位、精準固定，我們幫很多生命瀕危的患者恢復了活動能力。”
技術與倫理
科技進入醫療領域也不是一帆風順，醫藥行業畢竟性命攸關，如果沒有倫理底線，技術發展可能引發災難。
當前，有美國的科技公司表示可以用計算的方法來進行藥物挖掘，把不同藥物的組合效果在計算機上進行推演，以縮短細胞學實驗的時間。該公司表示利用計算機模擬及基因測序，可以對癌癥的重癥患者進行精準醫療。
2019青城山中國IC生態高峰論壇
但在峰會現場，針對是否支持這樣的“精準醫療”卻引發較大爭論，從投票結果看，支持這種方法的比例并不低，約有40%，但出席峰會的醫療界人士，卻紛紛對這種方法表示嚴重質疑。
“如果在真正的學醫和學藥的人中間投票，應該至少有90%以上填不支持。”國家生物醫藥學材料工程技術研究中心主任王云兵對投票結果表示詫異，“醫藥跟普通電子器械或消費者產品不一樣，這關系到人的生命，這樣方法篩選出來的藥物直接拿過來用到人身上，就把人當成小白鼠了，在醫療器械監管上，這是巨大的錯誤，如果這樣的投票發生在國家醫療行業相關部門，那么部門負責人都會被勒令解職！”
邦勤資本創始合伙人劉明宇也表示，在醫療領域先有技術，再找應用，是高風險行為。
智慧醫療另一個與倫理隱私相關的話題是個人醫護數據管理。數據是智慧醫療得以發展的基礎，但如何在保護個人隱私的前提下，對數據進行采集、處理、保管和使用，是考驗醫療設備從業者、醫院及醫療監管部門的一個終極問題。
在現場的投票中，多數人選擇合法的第三方機構來進行數據的采集維護。IMEC中國智慧電子戰略合作總監姜寧則表示，如果可以選擇，她會保護自己的醫療數據，誰都不想給。“無論是醫療機構，還是第三方，我都不想給，尤其不想給產品提供方，我希望我的數據都屬于我個人，無論是哪一方在使用我的數據之前，都必須征得我的同意。”
姜寧認為，個人醫護數據蘊藏著極大的財富，哪一方擁有數據的市場機構如果沒有強力監管，大概率會引發濫用用戶數據牟利問題，“所以監管是極為重要的。”
事實上，國家對人工智能技術在醫療領域的應用也非常謹慎，雖然市場概念非常熱，但目前國家藥監局尚未正式批準任何一款標稱具有人工智能功能的醫療器械可以應用于臨床。
“按照醫療器械審批傳統來講，在臨床上一定要保證安全性和有效性，從器械本身角度來講，一定要具備可重復性和數據完整性。人工智能是非常新的器械方向，有時候跟傳統的醫學影像有交叉，但是實際上又不一樣，因為它在模擬人，” 王云兵闡釋國家在人工智能醫療器械領域的政策導向，他表示，當前人工智能算法準確度與適應性還達不到臨床要求，“雖然大家都很急迫，但國家藥監局很謹慎，一直在摸索和學習當中，國外也不多，美國批了幾個，比如肺結節的智能診斷，在某種程度上像電子病歷，相對比較簡單，再深一點的美國也沒有。”
不過，王云兵告訴探索科技（techsugar），從國家角度來看，雖然一直在加強監管，但也鼓勵創新。2018年12月份頒布了《人工智能醫療器械產品審批規則》，從業者可以到國家藥監局申報采用人工智能技術的產品。2019年3月國家藥監局組織成立了人工智能醫療器械產品創新聯盟，4月26日成立中國國家藥監局醫療器械監管科學研究基地，主要目的就是針對新型醫療器械開發當中面臨的問題和新的挑戰。
“從國家層面來講，我相信在人工智能醫療器械上，不像以前等、靠、聽，就是國外先批了，中國再批。”王云兵看好國內人工智能醫療器械能夠走出獨立發展之路，“等真正有把握了，審核專家認可通過，中國完全可以在世界上邁出第一步，率先批出產品。”