关键词是“深度学习”和“商业化”
近年来，全球越来越多的机构及企业都认识到AI在医疗领域的巨大潜能，包括谷歌、微软、IBM等巨头都纷纷入局医疗AI。在中国，医疗AI的发展也是如火如荼。现在医疗AI已不仅是停留在实验室的研究阶段，而是可以进入到实际应用领域。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊曾表示：“过去10年我们在忙于打造移动为先的世界，未来10年，我们将步入AI为先的世界”。
数据、算法和算力是人工智能的三驾马车。2012年以后，得益于数据量的上涨、机器学习新算法（深度学习）的出现和运算力的提升，人工智能开始大爆发。
现在所提及的AI+医疗，其实是在谈，深度学习方法的出现，为人工智能在医疗领域带来的商业化落地机会。关键词在“深度学习”和“商业化”。
数据是瓶颈，也是弯道超车的契机
深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。在去年的达沃斯论坛中，医疗AI 的“深度学习”技术出现在2017年度全球十大新兴技术榜单中。但是它有一个致命弱点：它需要海量的经过标注的数据。
目前，数据是限制AI+医疗领域发展最大瓶颈。
人工智能在医疗健康领域发展的前提是大量积压的医疗信息数据化。医疗健康领域与其他领域相比，更具有特殊性，医疗健康领域的数据庞大且零碎，同时信息孤岛现象严重。
举个非常简单的例子，虽然现在信息化很普及了，但是住院查房时，还是大主任在前面查，后面的人录音，然后整理录入系统。这种手工产生的数据，在质量上存在比较大的问题。
另外，比如现在发展的较为成熟的AI+影像领域，每种疾病所需要的数据不同，导致这一领域的大量数据需要经过专业医师标注，才能进行模型训练。
不同的疾病和临床检验会产生不同的数据，如果没有经过标准化和结构化的处理就将其提供给算法，会带来很严重的问题。
获取医疗数据的途径是与拥有数据的机构紧密合作，在美国对医疗数据有严格的隐私保护，往往拥有第一手数据资源的政府、医疗机构都比较保守，即使是苹果、谷歌、IBM这样的巨头，也很难取得其信任。
在我国，国家层面政策频发，医疗大数据公司在政策支持下积极建设医疗数据库，这都可能为AI影像诊断在中国发展提供有利条件。
另外，虽然长期看来，AI产业是技术驱动型的行业，但是AI+医疗有它天然的特点，需要庞大的数据支持。
中国的人口与数据数量之大，少有国家能比拟。这是中国产生后发优势，有弯道超车机会的决定性基础。未来，不仅是中国国内AI+医疗领域风起云涌，更多的国际化力量都会聚焦中国，带来技术的输入和国际合作的可能。
强科学属性下，如何商业化
在AI+医疗领域，发展的最好，最成熟的当属AI+医疗影像领域。IBM Watson、谷歌、腾讯、阿里等巨头纷纷入局。
但是即使是IBM Watson，它的发展也不尽人意。IBM Watson作为全球AI医疗行业的领导者，2015年就已经开始商用，提供包括直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、胃癌、肺癌和宫颈癌和在内六种癌症的辅助诊疗服务。
但是，2017年2月，休斯敦安德森癌症研究中心（MD Anderson Cancer Center）取消与IBM Watson的合作，原因是辅助诊疗效果始终不达预期。
在互联网＋医疗兴起之初，市场和这个领域的人相信这是一场互联网技术为医疗领域带来的商业模式创新，就像淘宝把交易从线下搬到了线上。比如春雨医生创始人张锐就曾提出“颠覆医疗”。
然而，互联网＋医疗却并未复制淘宝的成功，2016年互联网＋医疗进入寒冬，大批企业纷纷“冻死”。究其原因，医疗领域与电商、娱乐等强商业属性领域不同，医疗领域具有更强的科学属性和更弱的商业化属性。
强科学属性下，数据才是这个领域最有价值的部分。
大数据产业可以划分为三个环节，数据收集、数据结构化和数据挖掘。互联网和信息化解决了数据收集的问题，AI则是数据挖掘最强有力的工具。
但是，数据结构化这一步却并没有出现强有力的工具或辅助手段。大数据产业链条中，数据收集和数据结构化都是低附加值部分，而数据挖掘才是产生最终价值的关键一步。
在数据结构化还没有得到解决的前提下，产业就被困在了低附加值阶段，没有获得令人满意的商业回报也是顺理成章的事情了。
数据：必须攻克的难关
可以看见，AI+医疗想要发展壮大，不论是“深度学习”还是“商业化”，解决的关键点还是在数据。数据是AI+医疗想要落地、商业化必须攻克的难关。
国家相继出台相关医疗健康大数据发展的政策，今年9月13日，国家卫生健康委员会发布《关于印发国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）的通知》明确，责任单位应当加强健康医疗大数据的使用和服务，创造条件规范使用健康医疗大数据，推动部分健康医疗大数据在线查询。
根据办法，健康医疗大数据的应用将有标准可循。我国的医疗大数据正在逐渐走上正轨，逐渐做到规范有效，互联互通。
如果AI+医疗能够突破现在数据应用关的桎梏，整条产业链都将重新焕发出巨大的价值。但是站在现在这个时间点上，所有人能做的只是不停的尝试突破与等待结果。
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