大陸發展人工智慧產業，預估到了2020年大陸人工智慧帶動相關產業規模將突破人民幣1兆，其中醫療結合人工智慧更是受到追捧，從2013年開始到去年為止，醫療AI行業獲得融資共241筆，今年上半年融資總額高達人民幣31億元。人工智慧被視為改善大陸醫療環境的良藥，例如現在大陸推出AI診療室，裡頭不到一坪大，配有體溫計、血壓計等基礎醫療設備，號稱診斷範圍涵蓋2千多種常見疾病，提升醫生診斷效率，原本一位醫生接診量一天大約20到30人，有了AI診療室輔助，接診病人能提高到每天近百人。
機器人診斷、開藥，這個不到一坪的AI診療室，配備了體溫計、血壓計等基礎醫療設備，號稱能診斷2千多種常見疾病，還能有效縮短問診時間。
平安好醫生業務負責人 包志明：「它可以提高醫生的一個效率，大概在5倍左右，也就是說一個醫生原先他的接診量，大概一天在二十到三十個病人，然後通過AI的輔助，他的接診病人可以提升到將近100人。」
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然：「我們要真正培養一個醫生，可能要十年以上，但是我們現在醫療的需求不斷增加，我們短期內如何去解決，那我覺得行業正在想用技術的手段，特別是最近人工智慧，它的影像識別的能力，已經可以達到在醫學裡面有一些應用了。」
大陸將人工智慧應用在輔助診斷上，例如，過去醫生篩檢子宮頸癌時，至少得花好幾分鐘時間，從上萬個細胞中揪出異常細胞，才能確診，但現在透過AI子宮頸癌篩查儀器，只要一分鐘就可以。
北京大學深圳醫院婦科實驗室副主任醫師 王純：「病理醫生看細胞的話，一天說句實話，全天就是忙八個小時，最多只看了80張，但是如果說我們用了這個自動掃描的機子以後，我們極大的可以大大地提高，我們的工作效率，我們一天150到200張，都沒有什麼大的問題，同時也減少了我們的漏診。」
提升效率，人工智慧也在幫助醫療篩檢提高準確率，像是傳統心電圖數據分析算法準確率都比較低，往往無法滿足臨床醫生心電圖診斷要求，拿心房顫動來說，傳統檢測算法敏感度和陽性預測率一般不到60%，但加入AI演算，敏感度和陽性預測率都能達到9成以上。
深圳市凱沃爾電子公司研發經理 定明亮：「準確率是通過我們來經過測試以後，來對比我們數據庫的測試，包括病例實際應用，到我們相應的醫院去應用以後，對比病例的一個，醫生診斷結果的一個對比結果，得出來的這個結論。」
看好人工智慧結合醫療，從2013年到2017年大陸的醫療AI行業，共獲得了241筆融資，今年上半年融資總額甚至超過人民幣31億元。大陸互聯網三巨頭，紛紛布局AI醫療，像是騰訊今年7月正式發布乳腺腫瘤篩查AI系統；另外，百度跟阿里雲也各自推出醫療大腦。不過，即使人工智慧被視為是解決大陸醫療人才缺口、看病難的良藥，卻還不能夠真正取代醫生和醫院。
舉例來說，在醫療檢測上運用人工智慧，海量數據和強大計算能力是必備要素，儘管大陸各家醫院病人所累計的數據非常龐大，但醫院之間沒有整合，自然限縮了AI醫療的能力。
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然：「假設說我拿一個病種，假設是食管癌的數據，來去訓練一個AI引擎，那它的應用一定只能會在食管癌的篩查，那這個能夠擴展以及擴展到食管的其他病症，這種觸類旁通的能力，可能機器還是和人類有比較大的區別。」
除了人工智慧在醫療上的應用，大陸極力突破外，對於互聯網醫療也加緊訂出法規。
昆明醫科大學第一附屬醫院皮膚科主任醫師 李玉葉：「你能不能把那個皮膚掀起來，給我看一眼，就身上的那個皮膚。」
銀川市衛計委 馬曉飛：「老百姓就是在線上，出現一些醫療糾紛，那就是有地方找了，那麼線下的機構和這個線上機構，共同承擔法律責任。」
互聯網、人工智慧，借用新科技改善醫療環境，已經是大陸醫療發展趨勢，但延伸出的整合與規範問題，也將是整體產業發展的關鍵。
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