医疗是人工智能应用于的最重要领域，国外技术本地化与国内身体健康大数据应用于的强力前进于是以增进行业驶进快车道，涉及商业应用于逐步经常出现。本文就国内外目前所处阶段、驱动因素、未来发展路径展开研究。关于人工智能的原理与发展。

　　核心观点　　医疗行业是人工智能应用于的最重要领域。医学是靠逻辑概括和经验自学学科，人工智能不具备比较优势；同时，医疗行业供需矛盾引人注目，人工智能应用于价值明显。

明确应用于还包括，诊前的疾病防治、身体健康管理；诊中的辅助临床，医学图像处理；诊后额虚拟世界医护助手，快病管理。其他领域还包括药物研发，医保控费等。我们指出，人工智能主要应用于在数据分析密集型和服务密集型领域。

　　医疗与人工智能融合的关键在于算法+有效地数据。先进设备的算法提高数据处理效率与辨识准确率，而有效地数据是先进设备算法应用于的基杨青医疗数据的有效性还包括电子化程度、标准化程度和分享机制三个方面。根据算法先进性和数据有效性两个维度，行业发展分成三个阶段：1数据统合阶段，数据有效性很弱造成应用领域和效果有限，这是中国所处的阶段；2数据共享+感官智能阶段，数据融合到一定程度，构成商用化产品，这是美国所处的阶段；3理解智能+身体健康大数据阶段，或将经常出现替代人类医生的人工智能应用于。

　　巨头兼备算法和数据优势，重点布局辅助临床领域；创业公司从细分市场紧贴。IBM是人工智能+医疗的龙头，优势在于自然语言处置，通过挖出非结构化数据找寻深层关系。其商业战略为：1深度探讨肿瘤领域，并向其他领域拓展；2通过并购获取数据资源；3通过合作拓展用于场景，输入生态能力。Google是实力强劲的新转入者，目前在眼科疾病图像识别领域发力。

创业公司大多正处于早期融资状态，市值尚小，这与人工智能正处于早期发展阶段、医疗数据提供成本高、医疗行业细分领域算法通用型不强劲有关。　　国外技术本地化与国内身体健康大数据应用于的强力前进将增进行业驶进快车道。

算法和技术方面，随着IBMWatson等巨头的国际化布局，涉及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应用于，预计2018年构建部分医疗数据的分享，2020年构建身体健康数据库仅有覆盖面积，时间节点具体增进行业驶进快车道。

国内现在有潜力的参与方还包括BAT等巨头、不具备医疗大数据运营能力的信息化厂商、不具备算法优势的创业公司等。

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