一年前，Google开发的人工智能(AI)AlphaGo和世界顶尖棋手的围棋大战震惊了世界，而这仅仅是人工智能应用的一个缩影，或者说是冰山一角。有国外数据预测，到2020年，将有17%的岗位让位于人工智能，其中当然不乏医疗行业。人们寄希望于人工智能的出现可以解决医疗资源不足、医生水平参差不齐等行业“痛点”。在医改的大背景下，人工智能被赋予了更加深刻的含义。
现如今，无论是IBM的沃森健康还是Google的DeepMind，亦或是国内的大型企业，都将人工智能的视线瞄准了医疗健康领域。一些辅助诊断功能也已经趋于成熟，并且能够为医生决策提供一定支持。近日，随着安徽省立智慧医院(人工智能辅助诊疗中心)的挂牌运行，“AI+医疗”在实体医院落地的序幕也正式拉开。
在安徽省立医院，记者看到了由科大讯飞、安徽省立医院联手打造的人工智能医学影像辅助诊断系统。据介绍，该系统首先实现的功能是胸部CT和乳腺钼靶影像的智能辅助诊断及辅检服务。
虽然呈现在人们眼前的设备看上去并不复杂，仅有若干台电脑和三台较大的显示器。但是这套系统从2016年6月开始，已经学习了68万张肺部CT影像资料和大量专业医学教材、去标识化真实电子病历、医疗文献及病历报告，学习能力远超过人类。
在安徽省卫计委主任于德志看来，医疗卫生服务更应该跟上时代的变化。省立智慧医院的成立很好的契合了7月份发布的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。
“用信息化的长板去补医疗资源不足的短板”是于德志一直强调的理念。据了解，今后，人工智能的应用将扩展到心血管疾病、阿尔兹海默症等多个病种，并覆盖全省105个县市区。
基因测序。
通过搭建基因数据库、处理基因数据、可视化表达基因，基因测序可实现基因组与表型组/疾病组有机关联。
辅助诊断。
辅助诊断的底层核心是知识图谱，通过把病症描述置于知识图谱中，机器智能通过知识关联的映射进行病情的推理和确诊。由于知识图谱构建的工程量和难度，辅助诊断目前的发展仍较为缓慢。
医学影像。
机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。医学影像发展相对其它领域较为超前，但存在大批量数据标注困难和标注质量控制的问题。
线上的智慧化信息流进一步简化了医疗问诊的流程，减少了医疗咨询的时间，对于医生诊疗效率及患者看病流程的优化已经达到了十分成熟的阶段，现在可以直观看到的，就是各大城市中的三甲医院门诊大厅早已没有过去那么拥挤了。
而随着AI技术本身的在不断探索，与临床深度结合，医疗AI已经开始尝试以优化临床路径的方式赋能医疗，至此医疗AI进入2.0阶段。
基于AI1.0应用场景范畴的延展，AI2.0已经能够将知识与算法深度融合，对已有医疗流程进行重塑，从而建立起新的秩序，更加丰富的AI算法将进入市场，以更为有效的方式赋能诊疗流程。
讯飞医疗对辅助诊疗板块持续发力，推动其相关产品实现快速落地。2021 年其年报中显示，报告期内，全科医生助理已覆盖全国 28 个省(自治区、直辖市)、284 个区县并常态化应用，累计服务超 5 万名基层医生、1 亿居民，辅助基层医生完成超过 1.3 亿份规范电子病历，提供 3.4 亿余次 AI 辅助诊断建议，年价值修正诊断(医生参考全科医生助理诊断提示后，修改原有诊断，最终诊断与病历信息相符)超过 17 万次。
对于分拆医疗板块上市，CIC 灼识咨询总监柴代旋向蓝鲸财经记者表示，这对于推动母公司和子公司的市值有巨大的价值，除此之外，更重要的意义还在于让业务板块获得更加独立和充分的发展。
" 对于拆分的业务而言，拆分出去以后，既能以独立的身份去卡位赛道的头部，又能在资本市场获得新的评估和融资。讯飞医疗已经实现快速发展，但是要想取得长足的发展，需要更深入医疗。" 柴代旋指出。