騰訊出了款A(yù)I顯微鏡，市場(chǎng)一片嘩然。

AI被認(rèn)為是新時(shí)代解放勞力型工作，提高工作效率、服務(wù)質(zhì)量的最佳手段。所以，當(dāng)醫(yī)療和AI結(jié)合，國(guó)內(nèi)外醫(yī)療資源緊張的“毛病”有了治愈的曙光，只是醫(yī)療系統(tǒng)自上而下的AI化變革并非一朝一夕能完成，時(shí)至今日醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的AI化仍需花時(shí)間、花精力、花財(cái)力去推進(jìn)。

在這樣的市場(chǎng)大勢(shì)下，騰訊、阿里、百度、谷歌、微軟等科技巨頭在智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)取得的一絲成效，都是醫(yī)療產(chǎn)業(yè)整體AI化的重要組成部分。但每一份成果從科學(xué)研究到成品試驗(yàn)以及落地應(yīng)用都面臨層層考核和價(jià)值審視，相當(dāng)于給大科技巨頭設(shè)立了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)AI化的“減速帶”。

就騰訊AI Lab推出的智能顯微鏡而言，智能顯微鏡的研發(fā)在一定程度上緩解病理診斷流程存在的手工依賴(lài)性強(qiáng)、自動(dòng)化程度低的問(wèn)題。但從另一價(jià)值層面（專(zhuān)業(yè)度）來(lái)說(shuō)，這套智能顯微鏡系統(tǒng)僅能起到輔助作用，還遠(yuǎn)未達(dá)到能替代病理醫(yī)生的程度。

市面上其他AI醫(yī)療產(chǎn)品多被定位于“助手”的位置，但這不妨礙騰訊、阿里、谷歌、微軟等科技巨頭繼續(xù)在AI醫(yī)療領(lǐng)域深挖掘，因?yàn)獒t(yī)療業(yè)內(nèi)已經(jīng)達(dá)成共識(shí)：醫(yī)療系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)化需要AI。

醫(yī)療需要AI

醫(yī)療產(chǎn)業(yè)需要AI毋庸置疑。隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的進(jìn)步醫(yī)療系統(tǒng)必然需要與時(shí)俱進(jìn)，更重要的是國(guó)內(nèi)醫(yī)療資源短缺和失衡的問(wèn)題遲遲未能得到緩解。

一來(lái)，不同省份或城市，醫(yī)院、醫(yī)生、醫(yī)療設(shè)施資源分布不均，AI則可緩解醫(yī)療資源短缺問(wèn)題。

生活中有一個(gè)現(xiàn)象：在小城市里，病情嚴(yán)重的病人醫(yī)生往往會(huì)建議轉(zhuǎn)院治療。這主要是由于，國(guó)內(nèi)醫(yī)療資源分配不均，優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)護(hù)資源大多集中在發(fā)達(dá)城市與地區(qū)，所以小地方的病患只能到大城市醫(yī)治。

從醫(yī)生數(shù)量分布來(lái)看，我國(guó)醫(yī)生數(shù)量分布極不平衡，高質(zhì)量的醫(yī)療團(tuán)隊(duì)主要集中在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)�！吨袊�(guó)衛(wèi)生和健康統(tǒng)計(jì)年鑒2019》數(shù)據(jù)顯示，山東省的執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)生數(shù)量為29萬(wàn)人，排名全國(guó)第一，而后廣東省27．6萬(wàn)人、河南省23．6萬(wàn)人、江蘇省23．3萬(wàn)人。

醫(yī)院資源供需也是嚴(yán)重失衡。從根據(jù)國(guó)家衛(wèi)計(jì)委數(shù)據(jù)，截止至2018年11月底，我國(guó)共有醫(yī)院32476個(gè)，其中三級(jí)醫(yī)院僅有2498家，占7．69％；然而，三級(jí)醫(yī)院就診人數(shù)（截止至2018年11月）卻達(dá)到16．46億人次，占全國(guó)總?cè)舜蔚?0．97％，醫(yī)療資源供需明顯不匹配。

二來(lái)，這些年醫(yī)療數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)，按傳統(tǒng)方式處理起來(lái)耗時(shí)耗力耗金錢(qián)，而借助智能運(yùn)算可以準(zhǔn)確、迅速處理數(shù)據(jù)難題，壓縮處理時(shí)間和人力成本。

IDC Digital預(yù)測(cè)，截至2020年醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬(wàn)億GB，是2010年的30倍。同時(shí)，未來(lái)數(shù)據(jù)生成和共享的速度迅速增加將會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的加速積累，面對(duì)龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)量，人們只能借助計(jì)算機(jī)智能運(yùn)算進(jìn)行甄別和處理。

再有，智能運(yùn)算除了可以高效分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷并發(fā)現(xiàn)病癥規(guī)律提出參考治療方案之外，也可以在短時(shí)間內(nèi)、在海量信息中完成數(shù)據(jù)的收集、整理，形成電子病例數(shù)據(jù)和電子健康數(shù)據(jù)。