随着现代医学的不断发展，在“互联网+”、人工智能等新技术带动下，人工智能医疗出现并且造福着广大医生和病人。当前AI在医疗领域的应用大部分都是在医学影像行业，而它所带来的最直观的价值就是效率以及精准度十倍甚至是百倍的提升。
就以肺结节医学影像为例，最大的价值就是当医生的工作量大的时候，对于3毫米以下的肺结节是比较难发现的，有了AI辅助之后，至少可以节约80%的重复性劳动，原来医生进行筛查可能要花费大量的时间，现在只需要医生在做一次把关即可，并且可以有效的降低误诊率。
AI医疗之所以在人工智能行业将占市场规模的五分之一，很大一部分是因为医疗具有广泛的市场需求和多元业务趋向，拥有多元化的业务空间。首先，对于数据来源比较全面，因为对接的是医院脱敏数据，而且用户群体相对比较清晰。像一般的影像医生都可以快速入手，但是对于影像分析来说一般只是提供专家型的辅助作用，并不会直接给予医学结果，最后的决策动作还是需要医生来操作。
在医疗行业还有特别大的价值，就是它的数据有很强的扩展性，基本上能够把深度学习做好，就可以扩展到其他的应用场景了，其实这样就可以巧妙的解决初创企业后期的业务见顶问题。
人工智能从本质上来说，就是运用技术来解决医疗问题。将有效的临床医学数据进行结构化，然后进行深度学习，在相同的医学案例中找到对应的方案模型并给出标准，这种应用的成功案例也是非常多的。其实在我们日常生活中就有很多AI医疗的场景了，比如医院导诊的机器人，它可以根据你的疼痛部位进行导诊分诊，再比如搜索引擎中的疾病解析以及解决路径的匹配、搜索、问答、客服这些都是人工智能应用层面的实例。
没有是人工智能解决不了的数据化流程，只不过人工智能是在用高成本上去体现医学价值。
关于AI医疗我们从技术的攻克谈到应用场景，然后再从应用场景到用户价值，再到现在的落地与商业化，刚开始两年大家可能比较迷茫，但现在来看大部分企业都已经比较清楚客户的需求，包括整个行业的逻辑和大方向，接下来的问题是如何加速商业化的脚步。
