近日，人工智能在醫療行業又迎來重大突破，通過處理海量知識而不斷自我進步的深度學習系統，僅用10分鐘就診斷出一名60歲女性患有罕見的急性骨髄性白血病，并且找到了最適合的治療方法。

即使如此，目前人工智能系統在醫療領域的應用仍面臨不少挑戰。如人工智能輔助診斷系統是一個“大胃王”，需要接受大量信息進行學習，但國內醫療數據質量不高。

另一方面，人工智能系統的發展在數據來源上面臨個人信息隱私保護的挑戰，如對基因的分析就涉及家族、個人遺傳信息保護，需要在加密狀態下進行機器學習。

人工智能系統的計算和理解能力也需要進一步提升。比如，人工智能系統能夠成功識別一張電影海報，但無法判讀電影是悲劇還是喜劇。此外，還需要通過政策引導、保險支持等提高醫生采納新技術的愿望，更積極地推動醫學與最新信息技術的結合。

人工智能發展已有60年歷史，從最初的用藥警示發展到輔助臨床診療提高醫療安全和醫療效率，以及更高效開展科技研究等眾多領域。比如，微軟亞洲研究院正在研究的病理診斷、腦部惡性腫瘤診斷等項目都有很好的結果。

另外，美國現在還有基于人工智能研發的醫生訓練模擬器，醫生通過短期的模擬訓練，可集中看到各種病癥。全球每年有幾十萬篇醫學論文發表，人工智能系統可以“閱讀”海量信息，從中為研究者提取研究最相關的內容，尤其對于罕見疾病的診斷，更易于尋找線索，及早確診治療。

在國內，智能醫療也在大力發展中。掌上醫院、智能導診、手術機器人等等，越來越多的成功案例進入到了全國各地的多家醫院中。在所有的智能醫療產品中，智能醫療機器人無疑是最具使用價值和市場前景的一款，例如棠寶機器人，就已經在國內多家三甲醫院中落地，輔助醫務人員工作，減緩患者的求醫難問題。

人工智能+醫療的熱門，一方面來自越來越成熟的AI技術，另一方面來自越來越緊迫的醫療需求。對于人工智能是否會對醫務人員的職業產生不利影響，這完全是無稽之談。AI技術的目的是幫助醫生簡化工作內容，消除很多重復性工作，傳遞更快更準確的醫療報告，并且需要醫生的授權來執行，因此不會取代醫生的工作。