隨著人工智能技術的不斷推進及醫療服務需求持續增長，“人工智能+醫療”將成為解決醫療資源不足、提升醫療領域生產的重要推動力。

阿里云研究中心的報告指出，未來3年至5年，在智能服務階段，數據可得性高的行業人工智能將率先用于解決行業痛點，爆發大量場景應用。從應用行業的角度來看，醫療、金融、交通、教育、公共安全、零售、商業服務等行業數據電子化程度較高，因此這些行業將會率先涌現大量的人工智能場景應用。

“人工智能+醫療”是將人工智能及相關技術應用在醫療領域。IDC Digital預計，到2020年醫療數據量將達40萬億GB，數據生成和共享的速度將迅速增長，其中八成的數據為非結構化數據。機構認為，未來人工智能將在醫療領域被廣泛應用，尤其在輔助診療、藥物挖掘、醫學影像、基因組學等細分場景。

輔助診療作為醫療應用領域最核心的場景，未來發展空間廣闊。“人工智能+輔助診療”是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，并得到可靠的診斷和治療方案。

從全球來看，在“人工智能+輔助診療”的應用中，IBM Watson是目前全球較為成熟的案例。IBM Watson將基礎能力與人類醫生的一般醫療診斷模型進行融合，提供輔助診療的處理邏輯能力。Watson已通過了美國職業醫師資格考試，并部署在多家醫院提供輔助診療服務。去年12月，浙江中醫院聯合思創醫惠與杭州認知網絡科技有限公司共同成立沃森聯合會診中心，這意味著IBM Watson for Oncology在中國醫療領域的商業試應用正式落地，未來將開啟一個新型的智能化人工智能輔助診療時代。除了IBM在“人工智能+輔助診療”領域廣泛布局外，谷歌、微軟、百度等科技巨頭也在積極切入。

目前我國“人工智能+醫療”產業處于起步階段，與國外相比還存在較大差距。國內科技巨頭偏向基礎層的數據計算能力及技術層的框架算法，創業公司則偏向應用層的解決方案。隨著全球科技巨頭陸續將人工智能平臺開放，將有效彌補我國在基礎及技術層方面的不足，當算法發展到一定的階段，人工智能在醫療領域就可以快速切換，自動適應新的場景，未來“人工智能+醫療”各細分領域的創業公司將率先受益。