随着人工智能技术的发展和应用，
智能医疗已经成为医疗领域的热门话题！
智能医疗的应用，可以帮助医护人员
更加高效和准确地
进行诊断、治疗以及预防，
大大提高了医疗服务的质量和效率。
医疗领域大家经常谈论的是医疗资源的紧缺和结构化供需不平衡的问题，这两个问题应该说现在已经进入了非常严峻的地步。据统计，中国到2030年60岁以上的老人占比会到1/4，也就是说到那个时候我们每4个中国人中就会有一个60岁以上的老人，今天中国已经进入了老年化的时代，这将带来很多的风险，特别是老年人慢性疾病风险对于国家对于人民来说都是非常大的挑战。
当前我国公卫信息化领域具有监测突发公共卫生事件需求，数据分析多由各领域专家组完成。通过各地区信息互联、各级机构数据填报、网络抓取监测等渠道监测重大传染病情况，并成立专家组定期进行数据分析，研判疫情趋势，给予风险评估，提出建议。
AI大模型+插件模式
AI大模型+插件模式推进AI应用领域进入全新发展阶段，极大助力了医疗AI生态全面布局。
医疗AI平台整体框架：
1、医疗人工智能平台包括数据资源层、人工智能平台和医疗应用层。开源框架和算法占有重要地位，如选择工程化能力较强的TensorFlow或在图像方面表现良好的Caffe等开源框架，选择在图像识别方面常用的卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）算法模型等。
GPT开启多模态通用AI大模型时代，NLP、CV、科学计算多模态大模型AI通用时代来临。
2、AI大模型将在医疗信息化、互联网医疗、医卫和医保信息化等领域产生生产力变革性推动
AI大模型+插件模式推进AI应用领域进入全新发展阶段。OpenAI大模型推出插件可以对接下游应用程序，为开发者提供接入平台，极大助力了AI大模型下游应用的落地。OpenAI与微软Azure合作助力ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4对接企业，提供toB服务，推动了AI应用端发展浪潮。
3、我国积极推动信息技术在医疗行业应用，我国积极推动发挥信息技术对于医疗行业的支撑作用。发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，加快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗卫生领域中的应用，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。提升服务便捷性。积极运用互联网、人工智能等技术，持续优化服务流程。
AI+医疗产业链分析
AI+核心医疗产业链可以分为 AI 基础层，AI 医疗技术层与应用层：
1）基础层，除数据服务外，芯片与通信等基础核心领域已形成牢固的技术壁垒，市场呈寡头局面；
2）技术层，算法、框架以及通用技术则需要长期的投入与研发来攻克，目前各大科技企业与互联网巨头企业基本已完成布局，中小企业生存空间较少；
3）应用层，应用层可触达全医疗服务场景，如院内临床决策系统、手术机器人、智慧病案系统、医疗影像、药企新药研发与基因检测，已有大量的互联网医疗公司和传统医疗公司涌入，而且有大量依托 AI 算法的初创公司产生。
AI+医疗未来趋势
1、AI 助力医学知识图谱不断进步，赋能临床决策等多应用场景
医学知识图谱为医疗信息系统中海量、异构、动态的医疗大数据的表达、组织、分析、管理及利用提供了一种更为有效的方式，使系统的智能化水平更高，更加接近于人类的认知思维。医学知识图谱的构建流程大致分为四个步骤，即医学知识表示、医学知识抽取、医学知识融合、医学知识推理，受益于人工智能的不断进步，这四个步骤都取得了较大的进步。
2、突破 AI 技术障碍，与医疗领域产生更深度融合
医疗与人工智能深度融合已是大势所趋，未来 AI+医疗在技术上的突破将包括算法拟合度进一步的优化、算法泛用性的增强、对隐私信息的保护、对 AI+医疗产生的结果可解释性的加强，以及通过增加可靠验证而不断降低 AI+医疗可能发生不良医疗事件的风险。从AI+医疗行业的发展趋势来看，随着人工智能、移动互联网、物联网、大数据及大数据安全等技术的发展，健康全流程管理的各个环节将会越来越智能化，精准医疗将会越来越个性化、个体化。
未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。
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