通过语音互换，机器人能够帮助患者进行导诊；阅读影像资料之后，机器能够出具诊断报告……随着科技的进步，人工智能（AI）医疗逐步从前沿技能转变为现实运用。
然而，《经济参考报》理解到，我国医疗人工智能在快速发展的过程中，面临着三大发展困境：技能难题有待打破，准入门槛有待监管层加以明确，商业模式也亟待建立。对此，专家建议，由国家主导数据库培植，冲破数据壁垒实现医疗数据共享，尽快制订标准，促进高端人才聚拢，以实现全方位打破。
运用前景广阔
广州市妇女儿童医疗中央主任夏慧敏认为，当前我国面临人口老龄化、医疗资源供需严重失落衡以及地域分配不均等问题，催生了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、市场运用规模广等特点，又给人工智能的发展供应了很好的根本。因此，发展医疗人工智能的意义不言而喻。
首先是缓解医疗人力资源紧张状况。夏慧敏认为，在当前我国优质医疗人力资源欠缺的背景下，有了医疗人工智能的帮助，一方面，基层和偏远地区的患者可通过远程人工智能医疗得到发达地区医疗机构和医务职员的做事，提高医疗人力资源的利用效率；另一方面，借助人工智能对病人就医大数据剖析，可以优化医院的医疗做事构造和流程。
其次是重构医疗做事模式，变“治疗”为“预防”，将被动就诊改为随时随地的康健做事。专家认为，人工智能可以高效、精准整合医学考验数据，让患者拥有自己的电子康健档案并形成康健大数据。通过智能的可移动终端和可穿着设备等的监测，医疗机构及其医务职员就能主动创造康健状况非常的个体和人群，提前给予康健风险提示、康健改进或医疗方法建议。医疗人工智能还可以通过智能工具的剖析、整理和归纳，从群体和个体双重角度总结出疾病预防、诊断、治疗和康复的规律。
再次是助力国家制订更加科学的医疗卫生政策。中国工程院院士、中华医学会副会长李兰娟认为，人工智能通过海量的数据仿照出医疗流程、医疗诊断、医疗建媾和治疗方案，这将是医疗卫生方面一个大的变革。大数据智能诊疗技能日月牙异，将推动公共卫生政策的制订更为科学。
业内人士认为，我国有望凭借这些上风实现在医疗人工智能领域的“弯道超车”，与此同时，随着人工智能逐步从前沿技能转变为现实运用，或将为当前医疗格局带来重大变革。
技能有待打破
《经济参考报》拜访创造，目前我国人工智能医疗仍面临技能难题。据理解，海量大数据和打算能力是人工智能发展的必备要素，特殊是在医疗数据共享方面，目前我国亟须补足短板。
“数据孤岛”征象与数据标准分歧一，使得医疗数据难以实现共享。人工智能的准确性须要学习大量的数据，专家认为，我们国家在医院病例数方面有很大上风，但由于医疗数据没有共享，存在“孤岛”征象，不利于人工智能技能发展。
为全国两万多家医疗机构定制软件的智业互联（厦门）康健科技有限公司总经理侯浩天见告，医院利用人工智能产品时，须要和互联网公司连接，然而这个对接过程中涌现一些难题：医院的系统之前相对封闭，不同医院的电子系统由不同的企业承建，企业之间的系统又存在壁垒。
侯浩天说，人工智能企业很难对不同客户医院反馈的数据进行整合研究，这也就限定了人工智能机器的反馈演习，若何把医院的信息合理、合法地向外网开放，仍旧面临着寻衅。
此外，数据录入欠缺标准。广州金域医学考验集团株式会社首席科学官于世辉先容，以病理人工智能赞助诊断机构为例，企业演习模型的数据来源常日是公开数据集，或者企业与个别医院互助得到的扫描图片数据。于世辉举例说，人工智能做膜性肾病的研究学习须要阳性标本一万多例，广东一家著名医科大学专业团队积累多年才有两千多份标本，金域医学虽有两万多份标本，但想要互助就要把每一个标本重新标注，让机器在同样一个疾病分类标准下深度学习。我们国家有很多肾脏病分类体系，标准分歧一导致大量优质数据无法为医疗人工智能的发展做事。
专家表示，以肺结节CT筛查为例，目前业内对肺结节、糖网病检讨等场景的医疗人工智能产品诊断准确率普遍很高，但企业在演习自己的模型时常日有自己的数据库，各自的算法都是按照自己的数据进行演习，然后以自己的数据来验证准确性。
第二，在人工智能输入的数据和其输出的答案之间，常日存在着无法洞悉的“隐层”，它被称为“黑箱”，“黑箱”存在的后果便是难以判断人工智能是否出错。“如果能让年夜夫看到打算机是怎么想的、怎么得出结论的，就能让人类更相信打算机，让人类更加对它放心。”广州市妇女儿童医疗中央教授张康说。
路径尚待明确
从监管层面来看，人工智能刚刚运用于医疗康健领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不敷，而可持续的商业模式也亟待建立。
一是准入政策不明朗。“药品和东西在国家的监管层面有很详细的规定，但是医疗人工智能产品是新产品，详细的标准还在制订中。”上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远说，目前已经有九项医学人工智能产品向国家药品监督管理局报告三类东西，但没有一个被批准，用什么样的标准和规范也仍在谈论当中。
2017年国家药品监督管理总局发布的《医疗东西分类目录》中的分类规定，若诊断软件通过算法供应诊断建议，仅有赞助诊断功能不直接给出诊断结论，则按照二类医疗东西报告认证；如果对病变部位进行自动识别并供应明确诊断提示，则必须按照第三类医疗东西进行临床验证管理。业内人士先容，目前我国有部分企业已经申请了二类证，但报告三类东西的产品都尚未得到认证。
二是人才缺口大。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业职员不敷5万人，每年通过高校培养出来的技能职员也不敷2000人，而在人工智能行业从业者中，美国拥有10年以上事情履历的人才占比靠近50%，我国只有不到25%。
不仅如此，夏慧敏认为，人工智能从实验室走到临床、更好为临床做事，最主要的是能够找到医疗中的痛点和急需办理的问题，当前很多医疗人工智能团队都是算法工程师在主导，既懂医学、又懂打算机的复合型人才在中国相对紧缺。
三是可持续的商业模式亟待建立。金蝶医疗软件科技有限公司总经理尹治国表示，医疗人工智能产品期望能以发卖软件的形式让医院付费，以建立可持续的商业模式，但是目前来说直接向消费者收费并不现实，如何构建商业模式形成商业闭环，业界仍在探索。