中國人口老齡化現象日益加劇，城鄉醫療資源分配不平衡，醫護人員的增長速度變緩等都在很大程度上加重了國家醫療資源的壓力。而近幾年發展快速的人工智能技術逐漸落實到醫療領域，也備受行業和社會的關注。
人工智能打破了算法算力的技術壁壘，也愈發凸顯其對數據的依賴性，中國的醫療數據十分豐富，這給AI醫療的發展提供了很大的技術和數據支持。此外，人工智能正處于風口之上，AI醫療領域自然容易受到資本的青睞，國家的支持也給AI醫療的發展創造了良好的環境。
速途研究院分析師通過對2018年上半年中國AI醫療行業相關數據和資料的收集整理，分析討論中國AI醫療行業的發展趨勢。
AI醫療的應用場景
目前AI醫療主要應用在虛擬助理、藥物挖掘、醫學影像、健康管理、輔助診療、醫院管理、疾病風險預測以及輔助醫學研究報告等方面。不過，目前AI醫療應用最熱的還是醫學影像以及疾病風險預測方向。
醫學影像逐漸成為現代醫學最重要的臨床診斷和鑒別診斷方法，但是國內醫學影像領域存在諸多問題。首先科室的醫生數量缺口大，且需要大量的臨床經驗，優質醫生的培養需要投入較長的時間，而且主要還是得依靠醫生目測和經驗做出判斷，一方面耗時長，另一方面也增加了誤診和漏診的可能性。
醫學影像領域存在的問題以及所具有的數據優勢，使其可能成為AI醫療率先爆發的細分領域，AI在醫學影像領域的應用具體表現在病灶篩選、靶區勾畫以及影像三維重建。AI和醫學影像的結合減少了誤診、漏診的可能性，也大大縮短了醫生勾畫的時間。此外，只要有足夠的數據樣本，AI就可以“學習”，不會受限制，因此未來AI在經驗上有超過相關醫生的可能性，但目前大多數產品項目都處于醫院試用階段。
居民醫療支付能力不斷上升
根據醫療保健在全國居民人均消費支出中的占比趨勢可以了解到，全國居民人均消費支出構成中，醫療保健支出的占比從2015年的7.4%增長到2017年的7.9%，截止到2018年上半年，醫療保健的支出占比達到了8.9%，總體呈逐年上升的趨勢。
全國居民在醫療保健方面普遍受到保障，居民醫療支付能力也在不斷上升，這給AI醫療行業提供了很好的發展背景，也說明AI醫療有很大的市場潛力。
AI醫療發展環境良好
自2016年以來，國家對AI醫療的發展提出明確的發展要求，包括相關技術研發的政策支持，提出構建統一權威的、互聯互通的人口健康信息平臺，還推動人口健康信息基礎資源大數據的開放和共享;2017年7月提出建立快速精準的智能醫療體系以及智能健康和養老的要求;2018年4月，提出健全和完善“互聯網+醫療健康”的服務和支撐體系。
國家政策對人工智能以及AI醫療行業的支持，給AI醫療行業的發展提供了良好的環境，可以加速行業的技術研發以及人才培養。
AI醫療受資本青睞
根據2018年上半年AI醫療行業部分融資情況顯示，在2018年上半年，AI醫療行業發生多起融資，云知聲先后完成了C輪和C+輪融資;深睿醫療也在一年內完成了三次融資，融資總金額達到3億人民幣;依圖科技在6月和7月總共獲得3億美元的融資，此外，還有多家AI醫療機構完成C輪融資。由此可以看出，AI醫療行業的投資熱度持續高漲，備受資本青睞，并且投資金額也呈上升態勢。
資本在AI醫療行業的布局，為行業在技術研發等方面的發展提供了資金支持，在一定程度上也能推動國內AI醫療行業的快速發展。
國內AI人才短缺
據有關數據顯示，2017年全球新興人工只智能項目中，中國在數量上已經超過了美國，但是就全球人工智能人才儲備方面，中國卻只有5%，國內人工智能人才十分短缺。為培養人工智能應用領域技術技能人才，國內眾多高校開設了相關專業，其中包括清華大學、北京大學、復旦大學等眾多知名院校。
高校開設人工智能相關專業培養相關人才，為AI醫療的發展提供了人才保障。此外，部分高校還成立了與AI醫療相關的研究所，例如復旦大學的類腦智能科學與技術研究院致力于類腦人工智能算法、重大腦疾病智能診療等領域。
部分高校還與相關企業機構建立合作關系，例如浙江大學和互聯網醫療機構合作，建立“睿醫人工智能研究中心”;騰訊公司與上海交大的科研合作聚焦在AI醫療方向，集合企業的經濟和高校的技術人才等優勢，能夠在很大程度上推動國內AI醫療行業的發展。
速途研究院分析師認為：AI醫療的發展，解放了眾多醫護人員的雙手，緩解了國內醫療資源的壓力，同時也在很大程度上提升了醫生對疾病的診斷準確度和效率，AI醫療的發展也將會給醫療行業帶去革新。但是由于目前行業發展不成熟，還存在誤診、不夠準確等問題，此外，由于醫療數據的公開性不夠高，并且優質醫療數據較難獲得，導致人工智能系統的“訓練”受到阻礙。但是總體來說，AI醫療的發展所能帶來的效益是無法估量的，當然這也需要社會各方面乃至國家層面的協力合作，畢竟AI醫療的發展是必然趨勢。
