中国医疗保健行业的核心痛点是供需不匹配。医疗系统正处于以人为本的综合服务趋势，医疗服务，医疗安全，医疗器械生产和分销系统也在不断发生变化。医学专家的持续投入，高质量的标准化数据以及领先的AI技术将成为医学AI发展的核心要素。人工智能和医疗服务的结合可以提高服务质量，改善患者体验，节省医疗成本，加强医院运营和管理，并在诊断之前，诊断期间和诊断之后的各个环节生成丰富的应用场景。人工智能将实现线上线下医疗服务的整合，将治疗扩展到主动式健康管理，并帮助各级医院实现一致，准确，经验丰富的健康管理服务，真正实现无所不在的全生命周期医疗服务系统。人工智能可以缩短研发周期，降低研发成本，提高研发过程中研发的成功率，提高生产过程中的质量和效率，并加快应用过程中的临床过程，协助制定临床策略，促进精准医学和个性化诊断和治疗。人工智能将帮助实现医疗保险成本控制，智能风险控制和欺诈减少的目标，并促进付款人与医疗服务提供商以及药品和设备提供商之间形成新的协同效应。最终目标是促进以医疗价值为导向的医疗服务，药品和设备的质量水平以及节省成本。 CDSS将以从一般实践到专家，从工具到平台以及与临床实践的深度集成的方式发展。对于基层医院，人工智能辅助诊断可以有效减少医生的误诊和漏诊，提高医生的诊治水平，提高医疗服务质量；对于三级医院，人工智能可以使用数据反馈来促进更加标准化和合理的诊断并提高医生的效率。未来，个人健康管理平台将依靠医疗系统开放医院内外患者的生命周期数据，实现主动健康管理。人工智能的出现将实现智能的疾病预防指导，疾病和个人健康的实时动态监测和评估，为用户提供个性化的行为干预，并促进高质量，高效，低成本的康复护理，慢性病管理和其他医疗服务，它可以减少疾病的风险，在疾病发生之前进行预防，并降低患者，医院和医疗保险的成本。自然语言处理对于诸如病历结构，实现虚拟助手和辅助诊断，挖掘文献和临床证据中医学与疾病之间的关系等应用至关重要。知识图谱是临床辅助支持系统的核心，是智能语义检索的实现。公司的基础和桥梁在疾病风险评估，智能辅助诊断与治疗，医疗质量控制等智能医疗领域具有良好的发展前景。 ，医学研究支持和医院管理决策支持。医疗AI提供商将从由以固定价格提供通用产品到基于价值的个性化解决方案发展；它们将受到政策的推动，这些政策将从基于信息的预算中获得直接收入，并通过储蓄朝着以人为本的趋势发展。用于创造价值的成本或数据货币化模式以及C端收费模式的发展；不仅将重点放在单一医疗需求方面，还将更加关注医疗健康生态系统的广阔市场。