医疗领域一直以来都是AI的绝佳落地场景。10月14日，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布报告《AI医疗：亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》（以下简称《报告》）指出：AI正在亚洲医疗领域不断崛起，以满足其地域性的需求与挑战。该《报告》以与亚洲各国医疗领域的技术行业专家、领军企业进行访谈、研究、实地考察走访等调研方式，评估了AI被用于医疗服务在亚洲地区所产生的价值和前景。其中，百度CDSS基层案例以其广泛落地及有效使用成为报告重点分析与推荐的案例。

《报告》认为，在医疗人力资源短缺的背景下，亚洲许多国家面临医疗资源紧张的难题——据世界卫生组织数据估算，到2030年，亚洲地区需达到超过1200万名医疗从业人员，比当前增长70%以上。其次，医疗支出不足也是另一大严峻挑战。除发达经济体以外，亚洲其余国家和地区的人均医疗支出不足经济合作与发展组织（OECD）标准的四分之一，而AI技术则正在有效缩小亚洲医疗发展差距。另一方面，亚洲地区的医疗发展正受益于一线医务人员在AI技术下得到的巨大助力，以及“人机交互”等全新诊疗手段带来的专业辅助。除此之外，亚洲诸多国家也正“以其本国医疗方面的挑战”作为落地目标，用公私合作的方式快速促进着AI创新。无论是新加坡利用AI技术对全民“高血脂、高血糖、高血压”减少方面的努力，还是印度对于婴儿死亡率减少所做的推动，或是日本在老龄化问题上的应用等，都让亚洲对AI在医疗领域的应用充满着迫切的需求与巨大的市场。

正如《报告》中描述的那样，一方面，AI切实提高了亚洲地区医疗服务供应能力和效率，另一方面，亚洲地区巨大的需求和市场也推动着AI医疗的快速发展与实现。近年来，世界各国都在进行人工智能的重要战略布局，而实际上，AI技术发展的60多年，经历浪潮趟过低谷，两起两落，并在2016年带着令人振奋的技术突破与商业发展从低谷中走来。回溯AI在医疗领域的发展：自1959年计算机诊断的数学模型创建，开创了计算机辅助诊断的先河后，1966年“计算机辅助诊断”（Computer Aided Diagnosis，CAD）的概念便被正式提出；到了1968年左右， 医学“专家系统”研制成功，并首次采用了知识库、推理机系统结构等，自此形成了一整套专家系统开发理论。其后，专门为医疗领域设计的“专家系统”不断发展，到了90年代“计算机辅助诊断”系统知识库已储备了22000种疾病和5000种症状信息。而中国在70年代末，便开创了首款自己的医学专家系统，随后迅速发展并被广泛应用。到了2006年，神经网络深度学习算法带来突破，工业界迅速将技术发展至各个行业，其中也包括医疗。AI+医疗的“风口”在全世界吹拂多年，近年来更是在亚洲“风生水起”。