隨着漸趨成熟的AI（人工智能）技術向各行各業進行“AI+”式的轉變，“AI+醫療”作為能夠產生劃時代變革，且直接關乎人類福祉的領域，自然而然成為許多巨頭的關注點。雖然談及當前“AI+醫療“的具體應用，主要集中在機器學習輔助診療及分析這類領域，但相比於受到技術和法律限制的無人駕駛汽車等人工智能產業，智能醫療顯然更容易落地，也具備成為下一個“AI藍海”的條件。
當前，人工智能在醫療健康領域中的應用已經非常廣泛，從應用場景來看，主要分成了虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學等四大方面。隨着當下語音識別、圖像識別等技術的逐漸提升，基於這些基礎技術的泛人工智能醫療產業也走向成熟，進而推動了整個智能醫療產業鏈的快速發展和一大批專業企業的誕生。
一，虛擬助理：人類醫師的得力助手還是替代者？
在醫療領域，虛擬助理可以根據和用户的交談，智能化地通過病情描述判斷病因。因此虛擬助理主要分成兩類，一類是包括Siri等的通用型虛擬助理，另一類是專注醫療健康類的專用虛擬助理。通用類虛擬助理上市時間早，資本支持度高，數據規模大。而醫健類虛擬助理的專業屬性強、監管風險高。
虛擬助理是目前較受資本青睞的.人工智能醫療健康細分領域，目前在國外用户所熟知的醫健虛擬助理是Babylon Health，而國內在虛擬助手上，也有大數醫達和康夫子嶄露頭角。
目前，監管部門要求虛擬助理在輕疾方面僅僅能夠提供一些諮詢和建議，不能提供診斷，在重症方面只能提議立刻前往醫院或代撥醫院急救電話。業內醫師也同樣對該應用有一定質疑，因為患者並不完全瞭解身體所出的狀況，表達的時候會漏掉一些關鍵信息，同時諮詢的時候會使用大量的非專業詞彙，虛擬助理可能沒有辦法去挖掘真正有用的信息作出更準確的判斷。
以上是虛擬助理目前的存在的問題。雖然如此，虛擬助理的成本更低，有助於控費，人類醫生無法窮盡所有的疾病，而理論上人工智能可以，因此完全可以成為人類醫師的得力助手。而對於未來，隨着機器學習的迅猛發展和醫療檢測手段的智能化，很多人對虛擬助理能夠替代人類醫生充滿着希望。
虛擬助理代表企業：Babylon Health
Babylon Health是一家位於倫敦的初創公司，該公司正研發一款類似Siri的醫健類虛擬助理應用。Babylon在過去兩年建立了一個龐大的醫學症狀數據庫，總共擁有3萬6500個案例，在看醫生前，利用語音識別來詢問用户一系列問題。相比人工全科醫生的診療，這種光速般的症狀診斷和熱情温柔的聲音，是幫助Babylon Health降低價格、保持5英鎊月費的最重要方法。
Babylon Health的診療主要需要經過兩個步驟，第一個步驟是自然語言處理，也就是聽懂患者對症狀的描述，知道哪裏不舒服。然後根據疾病數據庫裏面的內容進行對比和深度學習，對患者提供醫療和護理建議。這個階段侷限於腎臟、肝臟、膽固醇和骨科等較小範圍的領域。在第二個階段，隨着更大規模數據庫的加入和更長時間的訓練，Babylon Health將提供更多種類的疾病建議。
二，醫學影像：輔助及代替醫生看膠片
醫學影像與人工智能的結合，是數字醫療領域較新的分支和產業熱點。醫學影像包含了海量數據，即使有經驗的醫生有時也顯得無所適從。醫學影像的解讀需要長時間專業經驗的積累，醫生的培養週期相對較長，而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面，都可以做得比專業醫生更快，並可減少人為操作誤判率。
近年，圖像識別技術的性能在“深度學習”的幫助下得以迅速提高。在人工智能輔助診斷過程中，人工智能也會自己做出深度學習，在病歷庫中尋找案例，作為判斷的依據。
在醫學影像企業中，人工智能技術的加入對創業團隊的核心競爭力也有非常大的影響。根據研究機構對醫學影像初創企業的調查，擁有人工智能技術，整個團隊能顯著減少人力成本，如果沒有人工智能技術，那麼就要組件一支人力成本不菲的客服團隊和醫師溝通，技術人員和非技術人員的比例為1.1：1，規模也達到了30至50人。
在中國，如今分級診療和遠程醫療的大背景，使中國的醫學影像創業團隊更多地投入資源搭建雲平台，長期看能否有人工智能的技術實力也是核心競爭力的一部分。
醫學影像代表企業：Enlitic
在國外，該領域已經出現了數家較為知名的初創企業。Enlitic就是一家比較知名的人工智能醫學影像企業，雖然創立於2014年，但次年就被MIT Technology Review（《麻省理工科技評論》）評為2015全球最智慧的50家公司之一，獲得總計1500萬美元的融資。
Enlitic開發了從X光照片及CT掃描圖像中找出惡性腫瘤的圖像識別軟件，利用深度學習的方法對大量醫療圖像數據進行機器學習，自動總結出病症的“特徵”以及“模式”。目前其正在研發一種小型超聲設備，這套系統主要依靠軟件來運行，
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