截至2019年底，我國人工智能核心產業的規模超過510億元，人工智能企業超過2600家。醫療領域而言，據IQVIA、平安創投分析認為，醫療人工智能規模在2020年將達100億元左右，智能醫療規模則達300億。我國逐步走出了一條由需求導向引領商業模式創新、市場應用倒逼基礎理論和關鍵技術創新的發展路徑。

全球大流行疫情之下，醫療人工智能成為最吸引人的熱門話題之一。其應用主要涉及智能診療、智能影像識別、智能健康管理、智能藥物研發和醫療機器人等豐富應用場景，并且具有諸多較為成熟的落地探索。

《柳葉刀》撰文指出，人工智能可能有助于特別是中低等收入國家（LMIC）應對全球衛生領域獨有的挑戰，并加快實現與健康相關的可持續發展目標。特別是在疾病診斷、患者發病率或死亡風險評估、疾病的預測和監視以及健康政策和規劃中。

6月29日，《柳葉刀》在線發表題為“Applications of digital technology in COVID-19 pandemic planningand response”（數字技術在COVID-19大流行病計劃制定和應對中的應用）的觀點文章，文章總結了包括中國在內的多國在疫情中是如何將人工智能技術在內的數字技術應用于計劃制定和行跡追蹤、感染者篩查、密切接觸者追蹤、隔離與自我隔離、門診管理、醫療物資供應鏈這六個方面，從而精準防控疫情蔓延并為醫療工作提供協助。該觀點文章為數字技術應用于大流行病的管理和應對提供了一個框架。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在2020世界人工智能大會開幕演講表示，未來在公共衛生的監測、新藥研發和疾病診斷等方面，人工智能大有可為，可以提高檢測的靈敏性與準確性，縮短新藥研發的周期、降低新藥的研發成本，提高醫療診斷的準確性和效率，這些將使人類在面對健康問題時更加主動。

復旦大學附屬華山醫院感染科主任張文宏教授在大會開幕式的“智見未來”圓桌對話中表示，在新冠肺炎疫情防疫中，盡管人工智能幫助政府做到智能化的管理，但我國新冠疫情的控制是靠傳統智慧和城市管理實現的。需要反思，我們需要解決如何加快公共衛生系統疾控預警速度的問題。

他認為，在健康醫療領域，人工智能不僅僅是幫助醫生讀片那么簡單，而且也不能完全代替放射科醫生的工作。人工智能需要把大量分散的數據整合起來，實時提供趨勢分析并及時進行預警。他提及醫療人工智能最為成熟的智能影像識別（CT圖像識別）在本次防疫中做出了重要貢獻。他認為AI在醫療機構的應用，在檢測體系的應用，歸根結底是線下和線上數據融合，并能夠為公共衛生系統提供實時預警。

如今，在人工智能應用上，抗疫各環節諸如藥物與疫苗研發、臨床診治、公共衛生、社群管理等各類應用場景中，疫苗開發、智能醫學影像診斷等人工智能的應用在疫情防控方面展現了顯著獨特價值。特別智能醫學影像診斷領域，是目前人工智能在醫療領域最熱門的應用場景之一。

新冠爆發期間，來自RADLogics、溫州醫科大學、特拉維夫大學、紐約西奈山醫院和馬里蘭大學醫學院的研究人員設計了一種基于人工智能的方法，可從胸部CT掃描中識別出COVID-19的病例，研究人員對來自中國和美國的157例患者的CT掃描測試集進行了一些回顧性實驗。

結果表明，開發的深度學習圖像分析系統能夠建立分類點并檢測可疑的COVID-19胸部CT特征。新冠病毒與非新冠病毒病例的CT影像非常好，對中國對照和感染患者的每項胸部CT研究顯示0.996 AUC（95％CI：0.989-1.00），敏感度為98.2％，特異性為92.2％。

我國也有包括深睿醫療、推想科技諸多醫療AI公司開發類似系統，助力新冠防治。

受到集中于2016-2017年人工智能投資熱潮的影響的結果，至少多達70-80家的企業參與智能醫學影像研發中，人工智能技術的差距并無特別大的差距，并有多家產品實現落地，但現實的骨感，進行大規模商業化變得遙遙無期。行業產品線趨勢分化開始顯現，開始研發“肺結節”之外的諸如乳腺、肝臟、心腦疾病輔助診斷產品，諸如樹坤科技聚焦于冠脈疾病領域取得較大進展。但大多由于受到現金流、技術與疫情的影響諸多公司的業務進展較為緩慢，戰線競爭激烈。

但醫療人工智能企業仍然面臨包括估值泡沫、商業模式不清晰、數據困境、商業化困難在內的諸多困難。當前，算法已經不是充分必要條件下，也同樣面臨技術壁壘不強的問題，在中美科技開啟戰略脫鉤背景下、知識產權保護壓力、中國頂級AI人才較為缺乏可能加劇人工智能困境。

但人工智能趨勢是不可阻擋的，技術發展的步伐不可阻擋。在2020世界人工智能大會上，高通公司總裁安蒙(Cristiano R. Amon)指出“我們正邁入一個由AI和5G驅動的智能云連接的時代。萬物都將被連接到云端，以可靠的方式實現互聯。”終端的體驗與云端的內容、數據、算力和存儲密不可分。

5G和AI結合將影響生活的方方面面和眾多行業，包括教育、醫療健康、零售業、制造業和交通運輸等等。在醫療健康領域而言，5G和AI結合可以支持更準確的早期診斷、健康監控，以及藥品與疫苗開發。實現這一切的關鍵在于連接，安蒙指出，僅在美國，預計到2030年，50%的醫療服務將在線上進行。借助科技，你能夠享有優質視頻、海量數據支持的影像和研究，以及實時的AI交互。

對于影響全球GDP近10%的醫療行業而言，科技和AI將幫助其擴大覆蓋范圍，改善體驗并降低成本。數字化引領的自動化時代已來臨，準備擁抱AI和5G驅動的智能醫療吧！

目前醫療AI格局來看，洗牌在所難免，真正解決醫療行業的問題，提高行業效率價值，這種狀態維持時間可能需要數年，市場需要足夠的耐心。正如馬云說所有事都很困難，今天很難明天會更難，但請相信后天很美好。比爾蓋茨也曾說，人們總是會高估未來一年的變化，卻又往往低估未來十年的變革。