我國醫療人工智能發展迅速，同時國家出臺政策支持其發展。目前，我國醫療行業信息化已處在從2.0到3.0時代的過渡階段，醫療人工智能呈現出發展的大趨勢。

人工智能在醫療健康領域的需求其實比想象中多得多。中國信息通信研究院云計算與大數據研究所主任閔棟在第79屆中國國際醫療器械（春季）博覽會上表示，我國優質醫療資源緊張，且供需不平衡仍將持續。在需求側，人民群眾醫療健康需求持續攀升。截止2017年底，我國60歲及以上老年人口2.41億，確診慢病患者近3億，且兩者數量都在逐年上升。在供給側，職業醫師數量遠遠供不應求。我國280萬職業醫師遠遠無法應對2000萬日均門診量。供需缺口持續加劇、催生醫療智能化，所以引入大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等技術可以有效提升醫療服務效率、擴大醫療服務供給。

國家政策密集出臺，大力推進健康醫療行業及醫療人工智能發展。

2016年，國務院發布《促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出“支持研發健康醫療相關的人工智能技術、生物三維（3D）打印技術、醫用機器人、大型醫療設備、健康和康復輔助器械、可穿戴設備以及相關微型傳感器件”。

同年，國家發改委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦出臺《“互聯網+”人工智能三年行動實踐方案（2016-2018年）》，明確指出“支持在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展人工智能應用試點示范”。

2017年底，中國信息通信研究院起草、工業和信息化部出臺《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，具體明確發展“醫療影像輔助診斷系統；推動醫學影像數據采集標準化與規范化，支持腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫學影像輔助診斷技術研發，加快醫療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用；面向醫療等行業領域，支持建設高質量人工智能訓練資源庫、標準測試數據集并推動共享。”

習總書記在第十九次全國代表大會開幕式上，六次提到與醫療健康和信息化直接相關的內容，并提出具體要求。因此健康醫療大數據、遠程醫療、區域醫療、分級診療、家庭醫生、醫教協同都成為近幾年醫改的大熱點。

醫療信息化將進入3.0時代

閔棟介紹，目前我國醫療行業信息化已處在從2.0到3.0時代的過渡階段。

1.0時代：醫療信息化

這個時代的主要模式是醫院內部業務系統和管理系統的互通互聯。醫院、社區、公共衛生等信息資源的整合和共享，形成區域醫療；遠程會診、遠程培訓、遠程急救、遠程查房、遠程閱片等形成遠程醫療。主要技術是計算機和互聯網。

2.0時代：互聯網醫療

互聯網醫療的主要模式有兩種：一是，以在線導流、問診為主要模式的互聯網醫院；二是，醫院內部融合醫保的全流程移動醫療。主要技術是智能穿戴式設備、4G網絡、云計算和大數據。

3.0時代：智慧醫療

智慧醫療的主要模式是人工智能全面融入醫療全環節，實現醫療全流程智能化。主要技術包括裝備醫療機器人、VR/AR等硬件，5G網絡通信，人工智能（深度學習算法和人腦芯片）算法。

人工智能在醫療健康領域七大趨勢

醫療人工智能會在云計算、AI芯片、大數據、深度學習、類腦智能等基礎上，用于臨床輔助決策、影像識別、病理輔助診斷、個人健康管理、基因測序、新藥研發等。目前可預見的有七大應用趨勢：

趨勢一：多樣化醫療健康終端開啟精準量化人體進程

醫療健康終端正在從專業領域向大眾領域擴展，應用范圍從醫院、體檢機構到社區、家庭再到個體，產品也已開始從專業醫療檢測設備到家用、社區醫療檢測終端再發展到可穿戴醫療健康設備。而且，目前的三大關鍵技術使得智能終端為用戶實現了定制化的數據采集傳輸，分別為：一、高性能高可靠生物體征感知技術，包括智能傳感、識別、算法等；二、低功耗輕量級底層軟硬件技術，包括低功耗芯片、操作系統、應用開發工具等；三、低功耗廣域智能物聯技術，包括物聯解決方案、芯片等。

趨勢二：虛擬（增強）現實助力生物建模與心理治療

虛擬現實（VR）生物組織3D建模用于醫療教學和診療，如用于可交互人體器官數字建模及虛擬手術。VR交互沉浸模擬癥狀觸發情景，可治療心理疾病，如創傷后應激障礙（PTSD）、多動癥、自閉癥、恐高癥、幻肢痛等。歐美國家已將VR治療用于脊椎受損幻痛、伊拉克戰爭退伍軍人PTSD等。

趨勢三：醫療通信面向無線化、遠程化、全連接方向演進

目前，我國院內醫療通信已進入無線化，即醫院內醫療全聯接，醫療設備與MB8聯接一張網承載，提高醫療監測效率，降低醫療人工出錯概率。

2019年，醫療通信將邁進遠程化，連接范圍為區域/院間，實現區域遠程醫療全聯接，醫療機構間遠程醫療全無線，解決優質醫療資源分布不均問題，消除醫療專家在途時間消耗。

2020年后，我國醫療通信將進入智能化，鏈接室外/家庭，即智能醫療全聯接，5G醫療專網智能云化AI輔助智能醫療，5G醫療診斷效率提升，隨時隨地醫療服務。

趨勢四：系統架構向云計算遷移，服務可信度備受關注

系統架構分為傳統構架、私有云和公有云三大類，特點不同：系統架構由于構架復雜，會導致成本持續上升，且需要自己管理運維，SLA保證困難，擴展困難。私有云需要重新購買高端服務器、昂貴的虛擬化軟件、大容量存儲，完全自己維護，SLA自己保證，擴展性好、可按需擴展，但有上限。公有云為租用主機、存儲，不用一次性投資，按需用資源，無需自己維護底層，SLA有保證、專業隊伍和機房，擴展性好，并可隨時按需擴展。目前醫療機構多采用私有云結合公有云的醫療混合云。

趨勢五：人工智能廣泛滲入醫療行業，但產業化尚需時間

人工智能算法與醫療服務流程深度融合是大趨勢，國內外企業紛紛布局人工智能，但全面產業化仍需時間。

虛擬助手、病歷文獻分析、醫學影像，距離產業化平穩期年限為5-10年；疾病篩查和預防、醫院管理、健康管理、新藥發現、智能化器械等應用的產業化進入平穩期預計要超過10年應用。

趨勢六：區塊鏈構建醫聯體的可信網絡基礎

區塊鏈是一種分布式賬本，是多種技術的集成創新，代表了新的構架設計范式。具有透明可信、防篡改可追溯、隱私安全保障、系統高可靠的優勢。

區塊鏈+醫聯體目前已進入實踐階段，例如阿里健康與常州市利用區塊鏈技術改造技術構架，實現了常州市醫療機構之間安全、可控的數據互聯互通，用低成本、高安全方式解決長期困擾醫療機構的“信息孤島”和數據安全問題。另外，中日醫院也將區塊鏈技術用于其呼吸科醫聯體。

趨勢七：醫療信息安全威脅來源多樣，形勢日趨嚴峻

信息安全問題主要分為過程風險、系統風險和數據主權三方面。過程風險為數據開發、公網傳輸、用戶終端存儲過程中的信息泄露風險。系統風險是指醫療信息系統安全機制有待完善，高級持續性威脅嚴重。數據主權則是跨境傳輸和存儲將涉及國家的信息主導權及國家人口數據安全。