自上世紀70年代，利茲大學研發(fā)出AAPHelp起，人類對于醫(yī)療領(lǐng)域人工智能的探索便不斷深入。IBM Watson的出現(xiàn)，則開始引領(lǐng)起人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的變革。醫(yī)藥研發(fā)、醫(yī)療器械、醫(yī)療服務(wù)等各個環(huán)節(jié)中，紛紛涌現(xiàn)出一批創(chuàng)新型企業(yè)，涉及到醫(yī)療影像、輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風險預測、醫(yī)院管理、醫(yī)療機器人等各個細分領(lǐng)域。

　　與此同時，資本對于醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的熱情也不斷增長。國內(nèi)方面，據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2019年11月，共有154個醫(yī)療人工智能項目獲得融資，主要集中在醫(yī)療影像、輔助診斷和疾病風險預測等領(lǐng)域。

　　此次新冠疫情中，醫(yī)療人工智能在線上問診、醫(yī)學影像與病理輔助診斷等方面脫穎而出，向業(yè)內(nèi)外證明了其對于實體醫(yī)療資源的補充作用。在后疫情時代，如何連接從產(chǎn)學研及監(jiān)管部門使得AI技術(shù)同健康產(chǎn)業(yè)深度融合，逐步成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。

　　7月10日線上召開的“2020世界人工智能健康云峰會”將通過“AI+公共衛(wèi)生”、“AI+生物醫(yī)藥”、“AI+醫(yī)療服務(wù)”、“AI+醫(yī)療標準”四大主題，匯聚全球產(chǎn)業(yè)巨頭、專家學者和監(jiān)管機構(gòu)等，共同聚焦人工智能技術(shù)如何進一步賦能健康產(chǎn)業(yè)。

　　作為人口大國，實體醫(yī)療資源供給緊張、醫(yī)療資源供給分布不均一直困擾著整個健康產(chǎn)業(yè)。國內(nèi)就診人群主要集中在三級醫(yī)院，但三級醫(yī)院已經(jīng)出現(xiàn)衛(wèi)生人員短缺等情況。2019年數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)全年醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)入院人數(shù)26596萬人，比上年增加1143萬人，增長4.5%，年住院率為19%。其中，醫(yī)院醫(yī)師日均擔負診療7.1人次和住院2.5床日。隨著人口老齡化趨勢的不斷增強，慢性病患者的不斷增長，醫(yī)療體系人員不足的現(xiàn)象會進一步加劇，醫(yī)療供需間的差距也會顯著拉大。

　　人工智能因此被寄予厚望，行業(yè)內(nèi)外希望能夠通過人工智能的加入，減輕臨床醫(yī)生負擔，為醫(yī)生提供更好的醫(yī)療工具，彌補國內(nèi)醫(yī)療服務(wù)中醫(yī)務(wù)人員短缺的情況，提升診療效率。

　　自2009年起，國內(nèi)醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量開始增多，在2016年前后，國內(nèi)醫(yī)療AI進入“快車道”，并形成創(chuàng)業(yè)高峰，一批創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)。數(shù)據(jù)顯示，2017年國內(nèi)醫(yī)療AI行業(yè)市場規(guī)模已達到136.5億元，2018年市場規(guī)模在210億元左右，同比增長54%。隨著國內(nèi)醫(yī)療需求不斷增長、醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)護人員短缺的問題進一步突出，醫(yī)療AI的市場規(guī)模進一步攀升。

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