随着市场需求的不断变化，AI的发展似乎出现了疲态。
从最初追求技术突破和创新，到现在，人们更加关心AI赋能。
可以看到，近两年来，AI在赋能安防、赋能汽车、赋能教育、赋能传统制造、赋能医疗等方面都做出了深入的尝试和落地项目。
与此同时，互联网巨头BAT在AI+产业的积极布局，进一步推动了AI商业化的速度和进程。
AI+医疗一直被认为是AI赋能行业的首选之一。
消息人士称，原因主要是需求升级，因为传统医疗最大的痛点是资源不平衡。
资源不平衡的矛盾得到根本解决，人工智能与医疗的融合将有效发挥。
来解决这个痛点。
因此，AI+医疗成为资本最看好的领域。
据咨询公司Frost & Sullivan预测，全球人工智能+医疗健康市场规模将从今年的6.64亿美元扩大至66.62亿美元。
由此可见，人工智能与医疗的融合对于未来智慧医疗的重要性。
与此同时，科技巨头在AI+医疗方面投入巨资进行研究，但在实际实践中并未取得突破。
外界也越来越担心医生很快就会被人工智能取代。
例如，“达芬奇”手术机器人可以完成简单的外科手术，但李开复曾表示：“只有一些重复性、机械性的任务会被人工智能取代，比如放射科医生，而一些需要创造力和逻辑性的任务将被人工智能取代。
”人工智能仍然无法完成需要判断的任务，所以未来医生不会全部被取代。
人工智能与医疗的融合将更好地降低癌症的发病率。
事实上，AI的强大之处在于它能够通过深度学习从大量数据中预测和看到人眼无法看到的东西，比如提前预测患者是否患有癌症。
在癌症爆发之前，临床医生无法预测，这也是全球癌症患者逐渐增多的原因。
如果人工智能经过数千个病例的训练，它可以通过医生肉眼无法看到的图像看到疾病的发展。
体征，从而给医生更准确的判断提示。
此前，有研究人员将人工智能应用于癌症预测领域，准确率高达86%。
首先，研究人员使用了3万多张照片建立了一个数据库，其中包括癌细胞的照片和癌症发生前的照片。
然后他们使用人工智能来找出两者之间的差异。
机器学习完成图像处理后，研究人员输入结直肠息肉的照片并将其放大，程序可以立即判断结直肠息肉是否癌变。
不仅如此，一些科技巨头也在尝试用AI来预测癌症研究。
例如，世界科技巨头谷歌的DeepMind团队正在研究如何利用AI更好地将放射疗法应用于癌症治疗。
与此同时，据透露，DeepMind 正在与伦敦大学学院医院合作开发一种人工智能系统，可以自动化这一过程。
未来，新系统可以帮助医生缩短切割时间。
如果这些实验结果能够在不久的将来商业化并投入各大医疗系统，临床医生必然会在AI的辅助下大幅提高癌症诊断的准确性，降低癌症患者的发病率。
人工智能与临床医生的结合是智慧医疗的未来趋势。
近日，全球首场神经影像领域的“人机大战”正式拉开帷幕。
由25位神经影像领域顶尖专家、学者和优秀临床医生组成。
人类选边站队，与北京天坛医院“神经疾病人工智能研究中心”和首都医科大学人脑保护高精尖创新中心联合研发的AI辅助诊断系统“BioMind”展开较量。
最终结果中，AI选手获得了高出20%的准确率，击败了医学领域诊断神经系统疾病的“最强大脑”。
从结果来看，AI选手确实击败了专家队，但从某种意义上来说，专家队并没有完全输给AI选手。
事实上，在第二轮比赛中，10位医生不仅率先完成了解读，还对不确定的答案进行了两次纠正。
虽然最终AI选手依然以高出近20%的准确率再次获胜，但只是陷入了交卷的卡点。
这说明人工智能并不能实现医生灵活的思维和繁重的分析。
例如，天坛医院常务副院长王拥军认为：“医学不是单一的科学问题，临床医学也没有统一。
患者的治疗和预后必须结合家族史、社会经济状况等各种复杂因素。
”信息的任何微小变化都会影响患者的健康。
”引起复杂决策系统的波动，导致医生做出完全不同的判断。
“显然这是人工智能做不到的事情。
在写作的最后，未来的智慧医疗不仅仅是由AI完成，而应该由临床医生主导。
AI协助临床医生进行一些复杂的病史和疾病人眼无法轻易判断的，比如刚才提到的癌症、神经系统疾病等。
因此，智慧医疗并不完全由AI引导，但AI与临床医生的结合可以充分发挥其作用。