医疗AI如何落地生根
医疗本身是一个严监管高门槛的技术密集型行业，AI产品在发展过程中需要大量且高质量的数据，而且需要医学领域的专家进行数据标注、质控，这些对数据质量与标注质量的要求都是其他行业无法与之比拟的。同时，医学本身在很大程度上又是一门循证科学，这为数据收集和管理、算法验证、临床应用的标准化、规范化的制定均带来一定程度的难度。
AI医疗产品想要做到真正落地，还要考虑到产品是否满足医生需求，能否切实解决问题并有效帮助医生工作。资深业内人士认为，不仅是技术研发，医生对AI产品的认可对于产品成功落地也是非常重要的。随着AI在更多医院的落地应用与实践，医生对AI的认识逐渐深入，思想观念也发生了转变，越来越多的医生已经在阅片工作中对AI系统产生了一定粘合度与依赖，AI在提高阅片质量与阅片效率等方面得到了越来越多的医生认可。
医疗AI行业前景
《“健康中国2030”规划纲要》等文件的颁布，为AI医疗的发展带来了及时雨。在政策利好的激励下，AI医疗创业公司大量涌现。据了解，目前国内仅智慧医疗这一领域的企业就多达190家。
AI+医疗产品主要包含七大应用场景：医疗影像、虚拟助理、病例与文献分析、健康管理、药物研发、辅助诊疗和基因测序。目前落地最为成熟的为医疗影像、虚拟助理以及健康管理三大场景，市场占比分别为45%、21%、14%。
从市场规模角度分析，2019年，国内AI+医疗市场规模预计为54亿元人民币，且未来三年将会以40.6%的复合增长率高速增长，预计在2022年市场规模将达150.01亿元。
AI+医疗市场前景巨大，势必会带来大量企业涌入、大量产品进入。2019年，各大AI医疗企业陆续推出新型产品，包括阿里、百度等互联网巨头，也瞄准AI医疗市场，自主研发医疗影像、辅助诊疗等场景应用。
AI+医疗什么时候可以普及？
未来，AI医疗能否走出一条不同的路线?这需要从整个AI医疗的产业链上进行分析。一般而言，AI医疗的产业链主要集中在三个层面——基础层、技术层和应用层。以房屋构造为例，基础层就是根本类似于房子的地基;技术层就相当于房子的整体结构，是整个体系的骨架;应用层则类似于每间房子的结构，AI医疗公司可以根据骨架来设计每间房子的结构从而形成每一个AI的应用，而我们终端客户也就相当于购房人。当然能将基础层逐层延伸至应用层的公司也就是例子中的开发商了，但是目前国内还没有一家公司能够充当“开发商”的角色。
由于基础层和技术层主要涵盖基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习以及图像识别等基础技术，往往技术壁垒高，需要长期的高投入才能获得高额回报。布局基础层和技术层的公司主要有IBM、亚马逊、谷歌、阿里和百度等。或许在AI医疗里创业，比其他行业更需要创业者的智慧及勇气。
