医疗AI加速迎来爆发
当前，虽然全球的目光都集中在5g方面，但人工智能的发展依然不容小觑。在我国，得益于政策的持续利好，从2014年开始人工智能领域投资就呈现出快速增长趋势，刚刚过去的2020年，国内包括明略科技、云从科技、商汤科技、思必驰等企业在内，就都收获了10亿元以上的融资，发展态势和热度十分喜人。
与此同时，伴随着人工智能技术的不断升级，眼下其与各行各业的融合也愈发深入。在国内，人工智能便已经广泛应用于教育、家居、金融、交通、安防等领域之中，给传统行业带来了一股智能化的升级风潮。据相关数据显示，2018年我国人工智能产业市场规模已经达到572亿元，预计2023年，还将超过2700亿元。
在此背景下，2021年哪个领域的ai发展值得关注呢？智能制造网认为，或许还得是医疗ai。
医疗ai加速迎来爆发
ai的应用除了日常生活场景外，医疗健康是一个重要而需求度极高的方面。近年来，伴随着我国人口的不断增多，老龄化现象的显著加剧，以及人们生活水平与追求的持续提升，大家对于医疗健康的关注度越来越高。但由于医疗资源不均、医疗人员有限、医疗科技研发和产业成熟度不高，一直以来难以满足民众需求。
基于此，医疗ai应运而生，人工智能在医疗领域的落地，不仅能够推动医疗的高效化、精准化和专业化，同时也能弥补发展中的各种不足和弊端，对于我国医疗行业的智能化转型升级来说意义重大。而2020年以来，经过突发公共卫生事件的冲击，人们也是愈发看到了医疗ai的价值和潜力，2021年有望迎来加速爆发。
与此同时，5g商用的进一步发展，也给医疗ai的普及带来机遇。截至目前，我国已经建成5g基站超过70万座，5g网络基本实现主要省市全覆盖，同时5g终端设备数量也已经来到1.8亿个，5g用户突破1.2亿人次，5g建设步伐不断加快，5g商用探索逐步开启。如此良好的发展形势，为医疗ai发展创造了极佳环境。
突破临界需注意两点
当然，2021年医疗ai发展充满机遇和前景，但毕竟医疗行业本身就存在不少的困难，比如其必须以安全为要义，对于容错率要求极高。再加上人工智能的一些问题，涉及技术、成本、数据等多个方面，可以想象医疗ai的发展不会很轻松、很顺风。在此背景下，要想突破爆发的临界点，至少需要关注和注意以下两个方面。
其一是保障对医疗ai的巨大投入。我们知道，医疗ai发展是一个复杂而给劲的事情，不仅需要投入巨额成本推动技术研发、促进基础设施建设和设备生产，同时还需要花费大量的时间与经历，进行人才培养、临床测试、应用落地等。其中的成本、时间与人力投入，都需要行业与政府进行保障，而且发展越快需求就越高。
其二是打破医疗数据的孤岛现象。数据作为医疗ai发展的重要食粮，一直以来我国都面临数据收集获取困难、数据零散杂乱、行业间数据隔绝等现象，这些不仅导致医疗ai的技术升级变得困难，同时也影响其在各方面的渗透应用。基于此，我国需要从政策法规和标准规范两方面持续发展，不断完善以打破数据的阻碍。
当然，除此以外各国医疗ai在发展上，因为各自医疗健康行业所面临的难题不同，发展出现的问题也不同。对于我国来说，除了上述两点问题外，也还涉及民众接受度、医院承受度、行业规范度等方面的问题，这些都需要采取因地制宜、对症下药的措施，不然一昧生搬硬套国外的发展，很可能出现水土不服的情况。
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在此背景下，2021年哪个领域的ai发展值得关注呢？智能制造网认为，或许还得是医疗ai。
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基于此，医疗ai应运而生，人工智能在医疗领域的落地，不仅能够推动医疗的高效化、精准化和专业化，同时也能弥补发展中的各种不足和弊端，对于我国医疗行业的智能化转型升级来说意义重大。而2020年以来，经过突发公共卫生事件的冲击，人们也是愈发看到了医疗ai的价值和潜力，2021年有望迎来加速爆发。
与此同时，5g商用的进一步发展，也给医疗ai的普及带来机遇。截至目前，我国已经建成5g基站超过70万座，5g网络基本实现主要省市全覆盖，同时5g终端设备数量也已经来到1.8亿个，5g用户突破1.2亿人次，5g建设步伐不断加快，5g商用探索逐步开启。如此良好的发展形势，为医疗ai发展创造了极佳环境。
突破临界需注意两点
当然，2021年医疗ai发展充满机遇和前景，但毕竟医疗行业本身就存在不少的困难，比如其必须以安全为要义，对于容错率要求极高。再加上人工智能的一些问题，涉及技术、成本、数据等多个方面，可以想象医疗ai的发展不会很轻松、很顺风。在此背景下，要想突破爆发的临界点，至少需要关注和注意以下两个方面。
其一是保障对医疗ai的巨大投入。我们知道，医疗ai发展是一个复杂而给劲的事情，不仅需要投入巨额成本推动技术研发、促进基础设施建设和设备生产，同时还需要花费大量的时间与经历，进行人才培养、临床测试、应用落地等。其中的成本、时间与人力投入，都需要行业与政府进行保障，而且发展越快需求就越高。
其二是打破医疗数据的孤岛现象。数据作为医疗ai发展的重要食粮，一直以来我国都面临数据收集获取困难、数据零散杂乱、行业间数据隔绝等现象，这些不仅导致医疗ai的技术升级变得困难，同时也影响其在各方面的渗透应用。基于此，我国需要从政策法规和标准规范两方面持续发展，不断完善以打破数据的阻碍。
当然，除此以外各国医疗ai在发展上，因为各自医疗健康行业所面临的难题不同，发展出现的问题也不同。对于我国来说，除了上述两点问题外，也还涉及民众接受度、医院承受度、行业规范度等方面的问题，这些都需要采取因地制宜、对症下药的措施，不然一昧生搬硬套国外的发展，很可能出现水土不服的情况。
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