再次是助力国家制定更加科学的医疗卫生政策。中国工程院院士、中华医学会副会长李兰娟认为，人工智能通过海量的数据模拟出医疗流程、医疗诊断、医疗建议和治疗方案，这将是医疗卫生方面一个大的变革。大数据智能诊疗技术日新月异，将推动公共卫生政策的制定更为科学。

业内人士认为，我国有望凭借这些优势实现在医疗人工智能领域的“弯道超车”，与此同时，随着人工智能逐步从前沿技术转变为现实应用，或将为当前医疗格局带来重大变革。

技术有待突破

《经济参考报》记者走访发现，目前我国人工智能医疗仍面临技术难题。据了解，海量大数据和计算能力是人工智能发展的必备要素，特别是在医疗数据共享方面，目前我国亟须补足短板。

“数据孤岛”现象与数据标准不统一，使得医疗数据难以实现共享。人工智能的准确性需要学习大量的数据，专家认为，我们国家在医院病例数方面有很大优势，但由于医疗数据没有共享，存在“孤岛”现象，不利于人工智能技术发展。

为全国两万多家医疗机构定制软件的智业互联（厦门）健康科技有限公司总经理侯浩天告诉记者，医院使用人工智能产品时，需要和互联网公司连接，然而这个对接过程中出现一些难题：医院的系统之前相对封闭，不同医院的电子系统由不同的企业承建，企业之间的系统又存在壁垒。

侯浩天说，人工智能企业很难对不同客户医院反馈的数据进行整合研究，这也就限制了人工智能机器的反馈训练，怎样把医院的信息合理、合法地向外网开放，仍然面临着挑战。

此外，数据录入欠缺标准。广州金域医学检验集团股份有限公司首席科学官于世辉介绍，以病理人工智能辅助诊断机构为例，企业训练模型的数据来源通常是公开数据集，或者企业与个别医院合作获得的扫描图片数据。于世辉举例说，人工智能做膜性肾病的研究学习需要阳性标本一万多例，广东一家著名医科大学专业团队积累多年才有两千多份标本，金域医学虽有两万多份标本，但想要合作就要把每一个标本重新标注，让机器在同样一个疾病分类标准下深度学习。我们国家有很多肾脏病分类体系，标准不统一导致大量优质数据无法为医疗人工智能的发展服务。

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