医疗AI广泛运用人工智能技术赋能医疗行业，帮助医院、患者提升诊疗效率与精准度。医疗AI泛指应用人工智能技术，包含但不限于智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术应用于医疗健康领域。人工智能技术对算力、算法、数据提出了更高的要求，医疗领域具有大量的医疗数据，对更精准更高效的诊疗、操作存在现实需求，因而成为AI技术落地的重要场景。广义的智能化包含很多内容，这里定义的医疗AI是真正具有自主学习能力可以有效进行深度拓展的项目和相关应用。
医疗健康行业供需失衡矛盾由来已久，医疗AI有望打破僵局。2002年中国65岁以上老龄人口占比超过7%，标志着中国进入老龄化社会，2010年进入深度老龄化阶段。在此之后老年人口抚养比不断增加，意味着老龄化带来的社会问题愈发明显，在其中就包括医疗健康需求的增加。医疗资源供给方面，每万人拥有医生、护士数量与发达国家甚至同等收入国家存在差距，另外城乡差距显著。除城乡差距外，还存在地域差距，医疗资源配置不均问题凸显。综上，在面临供需失衡矛盾时，依靠技术手段将医生诊疗能力下沉，解放医护工作提升诊疗效率成为首选，也正如此医疗AI得以大力发展。
技术发展使人工智能实践成为可能，医疗行业信息化基础良好将更有利于医疗AI的落地应用。人工智能概念由来已久，但是曾经碍于算力、算法不成熟、数据资源的缺乏，未能得到广泛应用。时至今日，包括计算能力、模型算法、数据资源等条件的日渐成熟，人工智能开始在各个行业落地。医疗领域中，医院信息化为医疗AI的介入搭建了基础，人工智能从数据获取到数据加工最终给予反馈的工作逻辑可以应用于医疗行业诊前、诊中、诊后的各个模块。

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