在医疗行业中，已成熟应用以及正在尝试、计划应用人工智能技术的占比78.5%。同时，有76.39%的人认为人工智能技术将会在医疗行业广泛应用。报告显示，人工智能在医疗健康领域中的应用已非常广泛，包括语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。

    报告认为，中国发展医疗人工智能具有三个利好：第一，中国人口基数大，医疗资源分布不足，让人工智能医疗落地应用成为一种刚需;第二，人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点，可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用;第三，国家政策红利。从2013年起，国务院、发改委等连续发文，多次提及智能医疗领域发展问题。报告分析，人工智能 医疗近期将形成可穿戴设备、语音识别、影像识别“三大应用”。

    作为健康数据的采集基础，可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品。而随着人工智能技术的快速发展，以及对医疗数据的采集及应用情况的完善，伴随着物联网大环境的促进下，可穿戴设备也将再次发力，为人们的健康保驾护航。

    语音识别可有效缓解医院三大痛点：效率、安全、数据。因为病历书写工作量大，很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式，夸张的有些把左右腿都搞混，这样的结果就造成了医院误诊率提高，甚至出现医疗事故，安全问题不容忽视。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合，在记录每个病人病情时，通过语音录入的方式极大的提高了效率，将医生从机械的文案录入工作中解放出来，提升就诊效率和患者体验度。

    在医学影像方面，人工智能除了可以对图像进行识别，还可以通过对大量影像数据和诊断数据深度学习训练，掌握诊断能力。以肺结节为例，人工智能可以降低漏报率，并识别多种肺部结节，比如磨玻璃结节、血管旁小结节、微小结节、多发小结节等比较难判定的结节。

    报告同时指出，人工智能 医疗行业还存在监管、观念、技术、安全、割裂五大难题。目前市场中的应用技术尚不成熟，产品呈现鸡肋状态，缺乏独立研发的动力;缺少标准的安全评估体系;各家独自研究，缺乏交流和适当的思想碰撞。这些问题亟待解决。