2017年被认为可能成为“人工智能应用元年” ，亦是人工智能发展的拐点 。
科技日报记者28日从HC3i中国数字医疗网获悉 ，他们刚刚发布的《2016—2017年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告》显示 ，医疗人工智能的中国时代已经到来 。
数据显示 ，预计到2025年 ，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元 。其中 ，医疗行业将占市场规模的五分之一 。中国正处于医疗人工智能的风口：2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元 ，增长37.9%；2017年将超130亿元 ，增长40.7%；2018年有望达到200亿元 。
HC3i中国数字医疗网副总编孙杨介绍 ，为打开医疗人工智能潘多拉魔盒 ，他们通过调查问卷等形式进行了深入调研 。本次调查问卷回收样本数量达到5693份 ，有效样本5465份 ，有效率达95.9% 。样本对象包含了61.34%的医院用户 ，33.1%从事与人工智能+医疗领域相关的企业用户 ，以及5.56%的资本方用户 。
问卷调查数据显示 ，在医疗行业中 ，已成熟应用以及正在尝试、计划应用人工智能技术的占比78.5% 。同时 ，有76.39%的人认为人工智能技术将会在医疗行业广泛应用 。
报告显示 ，人工智能在医疗健康领域中的应用已非常广泛 ，包括语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域 。
报告认为 ，中国发展医疗人工智能具有三个利好：第一 ，中国人口基数大 ，医疗资源分布不足 ，让人工智能医疗落地应用成为一种刚需；第二 ，人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点 ，可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用；第三 ，国家政策红利 。从2013年起 ，国务院、发改委等连续发文 ，多次提及智能医疗领域发展问题 。
报告分析 ，人工智能+医疗近期将形成可穿戴设备、语音识别、影像识别“三大应用” 。
作为健康数据的采集基础 ，可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野 。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品 。而随着人工智能技术的快速发展 ，以及对医疗数据的采集及应用情况的完善 ，伴随着物联网大环境的促进下 ，可穿戴设备也将再次发力 ，为人们的健康保驾护航 。
语音识别可有效缓解医院三大痛点：效率、安全、数据 。因为病历书写工作量大 ，很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式 ，夸张的有些把左右腿都搞混 ，这样的结果就造成了医院误诊率提高 ，甚至出现医疗事故 ，安全问题不容忽视 。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合 ，在记录每个病人病情时 ，通过语音录入的方式极大的提高了效率 ，将医生从机械的文案录入工作中解放出来 ，提升就诊效率和患者体验度 。
在医学影像方面 ，人工智能除了可以对图像进行识别 ，还可以通过对大量影像数据和诊断数据深度学习训练 ，掌握诊断能力 。以肺结节为例 ，人工智能可以降低漏报率 ，并识别多种肺部结节 ，比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节 。
报告同时指出 ，人工智能+医疗行业还存在监管、观念、技术、安全、割裂五大难题 。孙杨介绍 ，目前市场中的应用技术尚不成熟 ，产品呈现鸡肋状态 ，缺乏独立研发的动力；缺少标准的安全评估体系；各家独自研究 ，缺乏交流和适当的思想碰撞 。这些问题亟待解决 。
2017年被认为可能成为“人工智能应用元年” ，亦是人工智能发展的拐点 。
科技日报记者28日从HC3i中国数字医疗网获悉 ，他们刚刚发布的《2016—2017年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告》显示 ，医疗人工智能的中国时代已经到来 。
数据显示 ，预计到2025年 ，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元 。其中 ，医疗行业将占市场规模的五分之一 。中国正处于医疗人工智能的风口：2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元 ，增长37.9%；2017年将超130亿元 ，增长40.7%；2018年有望达到200亿元 。
HC3i中国数字医疗网副总编孙杨介绍 ，为打开医疗人工智能潘多拉魔盒 ，他们通过调查问卷等形式进行了深入调研 。本次调查问卷回收样本数量达到5693份 ，有效样本5465份 ，有效率达95.9% 。样本对象包含了61.34%的医院用户 ，33.1%从事与人工智能+医疗领域相关的企业用户 ，以及5.56%的资本方用户 。
问卷调查数据显示 ，在医疗行业中 ，已成熟应用以及正在尝试、计划应用人工智能技术的占比78.5% 。同时 ，有76.39%的人认为人工智能技术将会在医疗行业广泛应用 。
报告显示 ，人工智能在医疗健康领域中的应用已非常广泛 ，包括语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域 。
报告认为 ，中国发展医疗人工智能具有三个利好：第一 ，中国人口基数大 ，医疗资源分布不足 ，让人工智能医疗落地应用成为一种刚需；第二 ，人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点 ，可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用；第三 ，国家政策红利 。从2013年起 ，国务院、发改委等连续发文 ，多次提及智能医疗领域发展问题 。
报告分析 ，人工智能+医疗近期将形成可穿戴设备、语音识别、影像识别“三大应用” 。
作为健康数据的采集基础 ，可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野 。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品 。而随着人工智能技术的快速发展 ，以及对医疗数据的采集及应用情况的完善 ，伴随着物联网大环境的促进下 ，可穿戴设备也将再次发力 ，为人们的健康保驾护航 。
语音识别可有效缓解医院三大痛点：效率、安全、数据 。因为病历书写工作量大 ，很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式 ，夸张的有些把左右腿都搞混 ，这样的结果就造成了医院误诊率提高 ，甚至出现医疗事故 ，安全问题不容忽视 。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合 ，在记录每个病人病情时 ，通过语音录入的方式极大的提高了效率 ，将医生从机械的文案录入工作中解放出来 ，提升就诊效率和患者体验度 。
在医学影像方面 ，人工智能除了可以对图像进行识别 ，还可以通过对大量影像数据和诊断数据深度学习训练 ，掌握诊断能力 。以肺结节为例 ，人工智能可以降低漏报率 ，并识别多种肺部结节 ，比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节 。
报告同时指出 ，人工智能+医疗行业还存在监管、观念、技术、安全、割裂五大难题 。孙杨介绍 ，目前市场中的应用技术尚不成熟 ，产品呈现鸡肋状态 ，缺乏独立研发的动力；缺少标准的安全评估体系；各家独自研究 ，缺乏交流和适当的思想碰撞 。这些问题亟待解决 。