人工智能对医疗的价值体现在两方面，一是提高效率，二是降低成本。对 AI+医疗需求的大小决定了其价值的大小，也最终决定其市场空间。对人工智能医疗的需求主要基于几方面客观现实：一方面是优质医疗资源供给不足。另一方面，随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高，医疗服务需求持续增加。
解决医疗资源不足，提升医疗领域生产力是对 AI+医疗的根本需求和发展动力所在。解决医生资源不足的问题，在增加供给量方面，培养人类医生的方式需要长时间的投入，没办法迅速响应急剧增长的医疗需求，而且供给量也不是无限增加的。而一旦能够实现机器看病，供给量将会是无限增加。一方面解决供不应求的局面，另一方面能够大大降低医疗成本。
优质医疗资源不足：中国病理医生与人口比例为 1:70000，而美国为 1:2000。医生资源，尤其是优质的医生资源短缺是一直以来困扰中国的医疗问题的根本原因之一。
医疗成本高企：人均医疗费用、医疗费用占 GDP 持续上升。中国医疗成本高的一大部分原因是来自过度医疗—医生出于增收目的多开药多开检查项目。
医生培养周期长：独立上岗医生培训周期长达 8 年。培训周期长首先会导致医疗人力成本高，其次是无法迅速满足持续增长的医疗需求。
医疗误诊率高：全美首诊误诊率超过 30%，中国基层医疗的误诊率至少在 50%以上。受知识、情绪、偏见、诊疗手段等主客观因素影响，人类医生存在相当高的误诊率，优质医疗资源缺乏的地方更甚。
疾病谱变化快：癌症发病率正呈现上升趋势，每年因癌症失去生命的人数不断增加；糖尿病、高血压等慢性病逐渐取代传染病、急性病成为危害人类健康的杀手；全球 70%以上人群常年处于亚健康；等等。目前刚性的医疗供给无法迅速应对疾病普遍的快速变化。
医疗技术日新月异：每年大量医学论文发表，新的诊断方法、治疗方法不断出现。医生的学习时间、学习能力有限，无法在短时间内吸收、汲取新的医疗技术并应用于实践当中。
参考观研天下发布《2018-2023年中国智能医疗行业市场产销态势分析及未来发展前景预测报告》
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