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医疗健康被认为是人工智能将率先落地的领域，尤其是医学影像和基因组学等方面，已经出现了意想不到的成果。近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，国内医疗人工智能相关企业多达家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。在国内各细分领域中，辅助诊疗融资金额高居第一，达到20亿；接下来分别是语音交互的13亿，还有医学影像和健康管理不分伯仲的11亿。

-年融资数量有了明显的上升，而且增长速度很快，资本的活跃度逐年走高，大部分的融资事件都发生在种子轮、天使轮以及A轮这样的早期风险投资阶段，这表明行业内的公司大多还处在初创阶段，整个行业呈现出年轻化、集中度低的态势，尚未出现明显的独角兽或者垄断。

本文根据HSMAP发布的图谱作了精要概述。

IDC曾预测截至年全球医疗数据量将达到40万亿GB，大约是年的30倍之多。可以说，信息化和医疗数据的规模和质量推动了医疗健康的进步和发展。

7月1日，由武汉国家生物产业基地建设管理办公室主办、火石创造承办、光谷健康智慧园协办的《医疗大数据与医学人工智能高峰论坛》在武汉中国光谷科技会展中心圆满闭幕。医疗领域内众多专家、优秀企业创始人和资深投资人就医疗大数据与医学人工智能领域众多问题进行了精彩讨论。

本文提炼了21位嘉宾分享的10万+干货，并对医学人工智能产业图谱和投资趋势分析、丁香园在AI辅助皮肤病临床诊断和患者管理方面的经验、平安创投对于人工智能在医疗领域的创业建议以及Airdoc对??智能在医疗领域的问题和局限的看法作精炼概述。

随着人工智能和机器学习的不断整合，药物研发企业有望在新药研发过程中显著地实现“去风险”，保守估计每年将节约大概亿美元的研发成本。同时，还将提高全球医疗信息领域的效率，节约的成本价值超过每年亿美元。

从全球的情况来看，人工智能辅助药物研发的公司比例相对较高，在研发周期长、投入大、失败率高等为特点的药物研发现状影像下，产业发展的需求量大，可达到千亿级的市场。

本文整理了一些全球应用人工智能技术进行研发的典型公司。

谷歌、谷歌大脑与Verily公司联合开发的一款能用来诊断乳腺癌的人工智能以88.5%的准确率完胜准确率达73.3%的一位资深病理学家。

虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但是有一点必须明确：人工智能终究代替不了医生。人工智能应该与人类病理专家形成互补，以此提高人工诊断的效率和准确性，这是最合理的应用方式。

从某些角度来看，人工智能并不是战胜了病理专家，而是将病理专家从大批机械且需要高度集中注意力的工作中解放出来，使之将更多精力放在医学研究和人文关怀上。

正如本文中摘录的一句话：“人工智能不是像互联网或PC一样的时代性产物，它就是一个葡萄干，你放在面包上，面包就很好吃。”

数据充裕的地方，人工智能才有可能插足。目前，医学领域中，AI应用最多的几个领域包括：精准医疗、辅助诊断、医学影像识别。

在医疗领域，人工智能的应用最常体现在为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。而在利用AI技术加速药物开发这样的「重」领域上，人工智能同样表现不俗。

本文重点介绍了几家在这方面有突出表现的公司。

人类经研究脑机接口已有多年，特斯拉创始人埃隆·马斯克(ElonMusk)也宣布进军脑机研发。而有关其新创立的的脑机交互新公司Neuralink的细节，终于浮出了水面。

NeuraLink宣称要探索更广泛的技术，包括像印于皮肤的电极矩阵、可进入大脑的“神经微尘”以及可在动脉中影响所有神经元的支架等也都在研究之中，并计划推出能帮助脑部受到严重损伤的人的产品。

大脑植入技术的发展相当缓慢，而且操作十分复杂，麻省理工科技评论就认为短时间内不可能有重大进步。不过人机结合的案例并不是新鲜事，相信那些致力于“重塑人脑”的团队能从同行的失败和成功中汲取经验，推动它进入下一阶段，让脑机结合成为现实。

本文将带你走近科幻的世界。

当我们把目光聚焦在医学人工智能领域，不难发现人工智能已经应用到疾病辅助诊断等许多方面，尤其是与医学影像的结合更为紧密。更有一款人工智能在与病理学专家的“读片”比赛中以略高的准确率超过病理学专家。

全球有不少公司深入探究人工智能技术在医学诊断方面的应用。虽然在各界备受