很長一段時間里，人工智能都只是存在于科幻概念中，直到“AlphaGo”接連戰勝人類圍棋頂尖選手，才讓“AI”這個單詞火遍全球。從圍棋界到電競界，從金融界再到醫學界，人工智能如今已經幾乎無處不在。
人工智能與醫療領域的融合是革命性的。如果說互聯網的出現優化了醫療市場的供需匹配，那么人工智能則是從各個方面改變了醫學研究與醫療服務的構造。2010年前后開始，由于計算能力與數據量的提升，人工智能在醫療領域的應用也逐漸趨于成熟。
目前，從醫療領域人工智能技術應用的總體布局來看，諸多的創業公司主要集中在應用層面，相對門檻比較低，但競爭十分激烈。憑借在數據資源、算法技術層面的優勢，傳統IT巨頭保持著一定的領先地位。
眼下，醫療領域人工智能初創公司按領域可劃分為八個主要方向，包括醫學影像與診斷、醫學研究、醫療風險分析、藥物挖掘、虛擬護士助理、健康管理監控、精神健康以及營養學。而醫學影像與診斷、醫學研究、醫療風險分析和藥物挖掘是最受資本市場關注的細分領域，融資總額超過80%以上。
其中，協助診斷及預測患者的疾病已經逐漸成為人工智能技術在醫療領域的主流應用方向。據外媒報道，一款經過數千名英國患者數據“訓練”的人工智能系統，可以有效識別出患者眼疾的關鍵癥狀，其準確率與世界頂級專家水平相當。
要知道，當前全球有接近3億人生活在不同形式的失明之中，自然也包括了200多萬英國人。在大部分情況下，如果可以及早發現并治療，許多眼疾都能得到有效控制，甚至是治愈。也就是說，借助人工智能技術可識別眼疾的這一系統如果能夠投入臨床應用，將成為數億人的福音。
好消息是，研究人員認為，該系統經過掃描技術測試的初步結果讓人滿意，未來三年內就有望在英國的數十家家醫院得到推廣。該項目負責人聲稱，“該項目非常令人振奮，它可以及時改變對視力有問題的患者的診斷、治療和管理方式”。
據悉，該款人工智能系統由英國穆爾菲爾德、倫敦大學和谷歌旗下的DeepMind人工智能研究中心的科學家共同研發。該系統能根據患者的臨床癥狀，如黃斑、視網膜靜脈阻塞等情況，迅速判斷出病人是進入觀察程度還是必須由醫生緊急診治。
毫無疑問，這十分地令人興奮。但是在很多醫學界專家的眼中，對于人工智能系統如何融入到臨床實踐中，依然有所擔憂。有業內人士指出，人工智能的進步在加速推動醫療領域臨界點的到來，未來人工智能或許將不只是協助醫生的工具，而是成為做出決策的那個“人”。
從這一點來看，人工智能在醫療領域的應用存在著很大風險。畢竟，人類無法確切地解釋人工智能系統是如何做出某些決定的，就像在多次自動駕駛汽車事故中那樣，當方向盤不在人類掌控當中的時候，電腦總是有可能做出致命的錯誤判斷。
除了可以發生的意外風險與倫理問題外，人才短缺也是醫療人工智能發展的一大挑戰。據數據統計，我國目前人工智能領域人才缺口達到了500萬以上，且我國只有四分之一的人工智能從業者擁有超過10年的行業經驗。因而，政府迫切需要在人工智能教育與培訓方面加大投入，同時加大海外人才的引入力度。
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