我们会发现，近两年，人工智能在各个领域开花结果，任何一个AI产品都要注重的目标是主要解决什么问题。
由于医疗是一个优质资源长期稀缺的行业，大家都希望有最资深、最*的医生来治疗，然而，*的医生是有限的，高水平医生的精力也是有限的。特别是结合我国国情，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。因此，医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。
从医生的角度来看，人工智能可以帮助医生如何更明智地完成完成病情检查和诊断工作，高水平的医生通过人工智能辅助诊断，节约了时间和精力，人工智能也可以从高水平医生的诊断结果中学习出更优化的模型参数，不断地优化模型，同时，也指导了医疗资源匮乏地区的医生对病情的判断，病人也可以进行跟精准和及时且成本更低的治疗。
人工智能与医疗的结合方式较多，就医流程方面包括诊前、诊中、诊后；适用对象包括医院、医生、药企、检验机构等；就赋能医疗行业的角度分析，包括降低医疗成本，提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病例与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。
一个好的医疗人工智能应该包含一下三个内容：
- 优质的数据源和好的数据标注，大家都知道，数据的数量和质量会直接影响到深度学习的效果，而好的数据标注，就相当于是一个好的老师。
- 好的模型，好的模型决定了AI智商的天花板。
- 训练过程，需要反复的练习，就像我们只有反复不断地做很多高考模拟题，在真正高考的时候才能取得优异的成绩。
那么，判断一个医疗人工智能产品的评判标准，也包含了三个点：
- 鲁棒性，在不同场景，不同的医院里使用时都能表现出稳定且准确的结果。
- 易用性，使用的过程做到易上手，不用过于复杂的学习使用方法。
- 安全性，这一点就显而易见了。
相信在不久的未来，智能医疗芯片会嵌入人们的智能穿戴设备中，帮助追踪健康状态，而这些事情，已经开始变为现实，机器人手术的技术已愈发成熟，相信在以后，即使是当时的乡村医生，也能进行更复杂的手术，相信，融合了AI，融合了分析能力与智能联想的医疗人工智能产品，能改变医疗事业。