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随着经济发展和民众生活水平的提升，以及老龄化的来临，人们对于健康的需求日益增长。当前医疗行业面临如下挑战:医疗资源 的供给能力不足以及难以满足民众对高水平疗效的追求。医疗改革和应用新技术是应对这种挑战的两项关键措施。很多国家都在 进行医疗改革，同时也大力将新技术应用到医疗领域，人工智能技术正在成为提高医疗资源服务能力和提高疗效从而应对医疗服 务挑战的重要工具。
医疗人工智能系统在过去两年中取得了突破性的发展，获得了医院和医生的广泛认可。医学影像人工智能发展尤其快速，广泛应用到肺、心脏、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病的诊断中。医学影像人工智能系统 在医院的应用不仅显示出良好的效果，而且 促进了医院对于人工智能系统的认知，显示出蓬勃的发展潜力。
医疗人工智能系统的开发和运行，需要建立医疗大数据系统、开发人工智能算法和模型和建立专业的人工智能平台。这三项工作的要点如下:
1、建立起来能够处理和集成多数据源、多种格式的大数据系统:在医学影像人工智能系统 中能够处理多种医疗设备例如CT、MR、X光、超声等输出的影像数据，进行专业的数据标记，以及进行大量的运算。
2、建立专业的深度学习模型，可以选择专业的开源模型也可以自己开发建立模型。模型在深度学习训练和人工智能系统运行中需要不断地升级改进，从而保障模型的精准性和可靠性。
3、 建立专业的人工智能算平台，包括硬件平台的搭建和计算系统的建立。整体的平台也可以采用专业性一体化的平台模 式，即打包集成了芯片、服务器、计算系统、算法模型软件以及人工智能应用系统和云服务的一体化平台。总之，以提供强大计算能力和可靠稳定性作为建立计算平台的基本原则， 同时也能够与深度学习软件顺畅集成，从而提高人工智能系统开发和运行的整体运算性能。
4、先从医学影像人工智能系统的开发和应用开始，在此基础上，进一步集成更多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常健康监测数据等，从而构建更加丰富和全面的医疗大数据，为开发更丰富的人工智能系统打好基础。
5、随着人工智能技术的不断深入发展，专业性的医疗人工智能平台逐渐涌现出来，建议选用专业性一体化的平台，从而节省平台搭建和调试的工作，更加专注于模型的训练以及系统的应用，同时所开发出的人工智能系统也具有高可靠、高效率的性能。在未来医疗大融合的背景下，搭建的平台应具有弱耦合、强兼容的特性，满足人工智能系统与医疗设备以及医院信息系统之间的兼容和集成需求，提升医疗人工智能系统的性能。
6、在医院建立专业性医疗人工智能平台的基础上，与医院的临床科室密切合作，选择适合的疾病种类进行其诊断和治疗系统的开发，从而提高诊断和治疗的效果。
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