人类从未停止过在医疗领域的探索。而AI（人工智能）技术，则为这个领域的探索插上了新的翅膀。
　　2001年，斯皮尔伯格导演的电影《人工智能》曾展示了人类的AI技术狂想。然而不为人知的是，早在1972年，尚为“科幻”的AI技术就已应用于医疗领域——当时，英国利兹大学研发出了被称为医疗AI鼻祖的AAPHelp系统，它能够使用Bayesian算法，根据症状诊断出病人产生剧烈腹痛的可能原因。到了1974年，AAPHelp系统的诊断精度甚至超过了资深医生的平均水平。
　　从IBM的Wafson到Google的深度学习神经网络，医疗AI在世界范围内掀起了一轮又一轮浪潮，并从2013年起逐步由学术课题走向临床应用，且应用场景日益多元化。
　　两年后的2015年，中国也加入了这一大潮。
　　在医学影像诊断、病理检测、智能问诊等方面，中国已经有一批创业公司拥有了自己的技术和产品，并且正在进入真实的应用场景：而腾讯、阿里巴巴、百度这样的互联网巨头，则致力于搭建开放性医疗平台，整合更多的医疗AI资源。
　　资本的流入也在支撑这个风口。亿欧智库的数据显示：2015年第二季度以来，中国医疗AI的投资金额和投资频次均进入爆发式增长阶段，其中仅2016年第二季度投资额就达到4.7亿元，投资频次达65次；截至2017年8月，中国医疗AI企业累积融资额已超过180亿元人民币。
　　资本裹挟之下，中国医疗AI的技术不断进步，应用场景落地速度也迅速加快。以智能影像辅助诊断系统为例，随着训练数据的积累，一般辅助诊断系统都能够在30秒钟之内完成识别和初步诊斷，其中肺结节筛查的AI产品平均准确率达到90%以上，超过了医师的平均水平。
　　高歌猛进之下，重重门槛仍需跨越。
　　AI产品要想进入医院实现大规模商用，还需要进一步打破制度性障碍，探索更适合数字健康产品的安全审查模式；此外，增加医院、医生对于AI产品的接受度也需长久的努力；而就产品本身而言，也还需要更多适用性更好、更简单易操作、更加匹配医院工作流程的医疗AI产品。
　　必须承认，医疗AI的实际应用，离科幻电影中的高度智能化，甚至彻底改变传统的医疗模式，还有相当长一段路要走。相形之下，更现实可期的是，作为一种医疗辅助产品，医疗AI将帮助医生更为准确地提升诊断水平，而人类的疾病控制与健康管理也将由此获得不断提升的高效服务。