随着全球医疗保健进入数字化的拐点，客户授权使用的健康数据量快速增长，将为行业发展提供先决条件。医疗与人工智能结合的关键在于“算法+有效数据”，目前深度学习等算法的发展已经相对成熟，资深业内人士介绍，医疗卫生和保健目前已进入数字化拐点。

　　中国发展医疗人工智能具有三个利好：第一，中国人口基数大，医疗资源分布不足，让人工智能医疗落地应用成为一种刚需；第二，人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点，可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用；第三，国家政策红利。

　　人工智能在医疗行业具体应用包括：诊前的疾病预防、健康管理；诊中的辅助诊断，医学图像处理；诊后额虚拟医护助手，慢病管理。其他领域包括药物研发，医保控费等。目前，发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域。

　　作为健康数据的采集基础，可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品。而随着人工智能技术的快速发展，以及对医疗数据的采集及应用情况的完善，伴随着物联网大环境的促进下，可穿戴设备也将再次发力，为人们的健康保驾护航。

　　语音识别可有效缓解医院三大痛点：效率、安全、数据。因为病历书写工作量大，很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式，夸张的有些把左右腿都搞混，这样的结果就造成了医院误诊率提高，甚至出现医疗事故，安全问题不容忽视。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合，在记录每个病人病情时，通过语音录入的方式极大的提高了效率，将医生从机械的文案录入工作中解放出来，提升就诊效率和患者体验度。

　　在医学影像方面，人工智能除了可以对图像进行识别，还可以通过对大量影像数据和诊断数据深度学习训练，掌握诊断能力。以肺结节为例，人工智能可以降低漏报率，并识别多种肺部结节，比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节。

　　人工智能医疗诊断的效率及精确度均大幅高于人类医生，朗锐慧康（www.lrioh.com）认为，随着国内老龄化加重及人力成本攀升，未来人工智能在医疗诊断领域渗透过程有望加快。