本文摘要：医疗是人工智能适用的最重要领域，随着外国技术本地化和国内身体健康大数据应用的强劲前进，为了提高行业，进入快车道，商业应用逐渐频繁。

医疗是人工智能适用的最重要领域，随着外国技术本地化和国内身体健康大数据应用的强劲前进，为了提高行业，进入快车道，商业应用逐渐频繁。本文对国内外目前所处的阶段、推动因素和未来发展路径展开研究。关于人工智能的原理和发展。

核心观点医疗行业是人工智能适用的最重要领域。医学是逻辑概括和经验自学学科，人工智能没有比较优势。同时，医疗行业供需矛盾引人注目，人工智能应用于价值突出。包括诊疗前疾病预防、身体健康管理。

辅助临床、医疗影像处理的诊断；诊疗后额头虚拟世界医疗助理，快速疾病管理。其他领域包括药物研究开发、医疗保险管理费等。指出人工智能主要用于数据分析密集型和服务密集型领域。医疗和人工智能融合的关键在于算法有效地分析数据。

高级设备的算法提高了数据处理效率和识别精度，有效的数据是高级设备算法适用的寄养厅医疗数据的有效性，包括电子化程度、标准化程度和共享机制三个方面。根据算法的先进性和数据有效性两个维度，产业发展分为三个阶段。

1数据整合阶段，数据效率较弱，应用领域和效果有限。这是中国所处的阶段。

2数据共享感觉智能阶段，数据融合到一定程度构成商业化产品是美国所处的阶段。3理解智能身体健康的大数据阶段，或应用经常代替人类医生的人工智能。巨头兼顾算法和数据优势，重点部署辅助临床领域。

创业公司紧贴细分市场。IBM是人工智能医疗的领导者，其优势是自然语言处置挖掘非结构化数据，寻找深层关系。业务战略如下：1深入探索肿瘤领域，拓展到其他领域。

通过2 m&a获取数据资源；3通过合作扩大使用场景，输入生态能力。谷歌是实力强大的新转入者，目前正在眼科疾病影像识别领域发力。创业企业大部分处于早期融资状态，市值还很小。

这与人工智能处于早期发展阶段，医疗数据提供成本高，医疗行业细分领域算法通用型不强有关。外国技术本地化和国内身体健康大数据应用的强劲前进将促进业界进入快车道。

在算法和技术方面，根据IBMWatson等巨头的国际化布局，相关技术的引进将加快行业发展。数据方面，政策前进身体健康大数据在2018年建立部分医疗数据共享，2020年建立身体健康数据库方面有所覆盖，时间节点预计将具体改善行业，进入快车道。

国内目前有潜力的参与方还包括BAT等巨头、没有医疗大数据运营能力的信息化企业、没有算法优势的创业公司等。

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