医疗AI：困局与曙光并存的发展之路

在探讨AI的发展时，人们经常提到的“三驾马车”——算法、算力与数据，共同构成了AI技术的核心驱动力。数据作为基石，是算法优化与模型训练不可或缺的资源；算法则是智慧的源泉，负责将海量数据转化为有价值的信息和决策；而算力则是这一切的动力引擎，支撑着算法的高效运行与数据处理。

在医疗领域，随着数据量的爆炸性增长、算法的不断优化以及计算能力的显著提升，AI技术正展现出前所未有的潜力和影响力。据国家药品监督管理局官网数据显示，已有超过100款医疗AI软件获得批准，标志着AI技术在医疗领域的应用正逐步迈向成熟。

然而，尽管医疗AI的前景看似一片光明，但现实却充满了挑战与困境。据报道，近日港股上市公司江山控股旗下的AI医疗企业鹰眼智慧中医突然宣布解散，全体员工被解聘。这一消息如同一盆冷水，浇灭了医疗AI从业者和投资者的热情与信心。那么，医疗AI的问题究竟出在哪里？它的未来将何去何从？

一、困局之源

医疗AI行业发展困局的根本原因在于数据获取与处理的难度以及应用场景的局限性。

高质量、大规模的医疗数据是训练和优化AI模型的关键。然而，在实际操作中，医疗数据的收集、整合、脱敏及合规使用面临着诸多挑战。患者隐私保护是首要问题，任何数据的收集和使用都必须严格遵守相关法律法规，确保患者信息的安全与隐私。

此外，数据标准化不足也是一个重要问题，不同医疗机构之间的数据格式和标准存在差异，导致数据难以有效整合和共享。再者，跨机构数据共享壁垒也限制了医疗数据的流通与应用，使得AI模型难以获得足够的数据支持进行训练和优化。

除了数据问题，医疗AI在实际落地过程中也面临着应用场景的局限性。尽管医疗AI在理论上具有广泛的应用前景，但在实际医疗场景中，由于医疗流程的复杂性、医生对新技术的接受程度以及监管政策的不确定性等因素，AI技术的应用推广受到限制。许多医疗机构和医生对AI技术持观望态度，缺乏足够的信任和实践经验，导致AI技术难以在短时间内得到广泛应用。

二、曙光初现

尽管医疗AI行业面临着诸多挑战和困境，但我们也看到了希望的曙光。

在数据瓶颈问题上，国家层面已经采取了一系列措施来推动医疗数据的融合创新和合规共享。2023年12月，国家数据局等17部门联合发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，明确提出要加强医疗数据融合创新，支持公立医疗机构在合法合规前提下向金融、养老等经营主体共享数据，并拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。这一政策的出台为医疗数据的流通和应用提供了有力的政策支持。在地方层面，由政府或央国企牵头组建的地方数据交易平台也在积极推动医疗数据的交易和共享。

目前，全国已有20余个省（区、市）开展了数据交易场所的建设和运营，其中北京国际大数据交易所、上海数据交易所、广州数据交易所、深圳数据交易所、贵阳大数据交易所等五大领头数据交易所在推动医疗数据交易方面发挥了重要作用。

以上海数据交易所为例，其医疗健康类数据集涵盖了多达86条记录，类型丰富，包括颈动脉超声、心脏CTP、冠脉CTA以及肺结节等多种医疗数据。根据动脉网报道，近日首都医科大学宣武医院的颈动脉支架手术数据集在北京国际大数据交易所进行了资产确权登记并成功交易，标志着健康数据场内交易的先河已经开启。未来，随着数据权属的明确和市场需求的增长，将会有更多优质的医疗数据进行市场交易，从而有效解决数据瓶颈问题。

上海数据交易所官网

在应用场景局限性问题上，2024年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局等部门也联合制定了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，该指引涵盖了四大领域共84个应用场景，为卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展提供了政策引导和发展方向。这一政策的出台为医疗AI从业者提供了明确的发展方向和信心支持，有望推动AI技术在医疗领域的广泛应用和深入发展。

三、未来展望

医疗AI作为新兴技术的代表，在医疗领域展现出了巨大的潜力和影响力。然而，数据获取与处理的难度以及应用场景的局限性等问题限制了其进一步发展。幸运的是，我们看到了曙光初现的迹象。国家层面和地方层面的政策措施正在积极推动医疗数据的融合创新和合规共享，为AI模型提供足够的数据支持进行训练和优化。同时，政策引导也为医疗AI从业者提供了明确的发展方向和信心支持。随着这些问题的解决和政策的推动，相信医疗AI行业发展的曙光必将出现，为医疗行业带来更多的创新和变革。

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