近日，国家卫健委发布《医疗机构设置规划指导原则（2021-2025年）》（以下简称《规划》），明确未来5年基层医疗机构发展方向和具体指标。
《规划》明确，到2025年，全国医疗机构设置规划设立了包含县立以及基层机构的床位数量以及明确强调了各级医疗机构（卫生院、村卫生室）兜底医疗服务网络、加速乡一体化分级诊疗、基层老年医学（医养结合）发展方向、鼓励社会办医、发展中医药；强化信息化的支撑作用，推动人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等新技术与医疗深度融合，推进智慧医院建设和医院信息标准化建设。
查看原文：https://view.inews.qq.com/a/20220209A09P6F00
政策持续利好
AI医学影像大有可为
国内智慧医疗以及医疗信息化产业经过多年发展，围绕医疗服务、卫生监管、医保管理多个医疗产业环节数字化需求，形成了以医院信息化、公共卫生信息化、互联网医疗、物联网医疗、医疗大数据、智慧医院、智能问诊、医保信息化、药品信息化、人工智能辅助诊断医学影像为核心的信息化产品体系。我国各级政府主管部门对医疗信息化领域的发展高度重视，多年以来出台多项鼓励发展的政策，目前正是各省市十四五医疗健康相关规划密集出台期，AI医学影像领域正迎良好的市场发展机遇。医学影像+人工智能技术相结合的临床应用在我国得到了快速长足的发展。随着医学影像数据的扩增、人工智能算法模型的改进优化以及软硬件设备的提升，越来越多的人工智能技术开始应用并落地于临床医学影像场景中，从而帮助医生提高诊疗效率和诊疗精度，缩短患者就诊等待时间，降低患者就医成本等。
2016.5.8
四部委发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》
在关键内容中，提出加快计算机视觉、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，为产业智能化升级夯实基础。在第三大项“推进重点领域智能产品创新主要任务”中，提出推动互联网与传统行业融合创新，支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范。
2016.10.25
中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》
推进健康中国建设，要坚持预防为主，推行健康文明的生活方式。要调整优化健康服务体系，强化早诊断、早治疗、早康复，坚持保基本、强基层、建机制，更好满足人民群众健康需求。
2017.7.8
国务院发布《新一代人工智能发展规划》
该规划提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
在第二大项第四部分“培育智能产品-医疗影像辅助诊断系统”中，提出推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、肠、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。
同时，越来越多的医院也开始积极参与医学影像人工智能的合作研究项目，为将来人工智能在医学影像应用的最终落地夯实基础。国家决策部门也在2017年发布的《新一代人工智能发展规划》中将智能医疗列入面向2030年国家新一代人工智能发展的重点任务之一，并且后续又出台了一系列的规划。
“十四五”医疗装备发展规划重点发展领域：诊断检验装备
发展新一代医学影像装备，推进智能化、远程化、小型化、快速化、精准化、多模态融合、诊疗一体化发展。发展新型体外诊断装备、新型高通量智能精准用药检测装备，攻关先进细胞分析装备，提升多功能集成化检验分析装备、即时即地检验(POCT)装备性能品质。
从上述政策可以看出，人工智能对医疗产业的赋能最为重要，在人工智能辅助诊断、医学影像、电子病历、医院管理等多个领域均能起到重要作用，是发展智慧医疗产业的核心技术基础。尤其是人工智能赋能的医学影像技术在中华医学会中获得权威专家的认可，中华医学会影像技术分会主任委员李真林2021年12月27发表了医学影像领域的学科发展、科研突破方面的观点：“AI赋能医学影像主要是为疾病的诊疗提供了科学和直观的依据，已成为临床医生诊治疾病的眼睛；在临床诊疗中，人工智能赋能医学影像已经由临床辅助检查手段发展成临床诊断疾病的主要方法，广泛应用于体检、疾病筛查、诊断与鉴别、疗效评价及预后等多个方面，为人民群众提供全方位全周期的健康保障。”
明确指出对于我国的AI影像发展状况，李真林表示：“已应用于影像技术的各个场景，针对医学影像进行AI技术处理，包括图像分割、目标检测、图像分类、图像配准、图像映射等技术范围；实现了如消化道辅助诊断、肺结节早期筛查、乳腺病变筛查、智能骨伤鉴定、结肠癌早期筛查等功能，以及通过AI技术提高医学影像的质量等功能。通过AI算法的图像重建技术，可将低剂量CT、PET图像重建得到相当于高剂量CT的高质量图像。这样临床上减少辐射剂量，便能获得高质量的检测结果，满足临床诊断需求的图像。随着影像AI的应用，对数据的大平台需求将会更加强烈，搭载影像AI的平台，进一步规范影像图像数据标准，有助于实现各影像中心、联盟医院影像数据的互联互通，优质影像医疗资源云端协同共享，助力海量诊疗级大数据深度挖掘应用，进一步提高图像的质量和精准化诊断，提高诊疗效率，减轻医生工作量。”
AI辅助诊断验证有效
成为“共识”普遍认可支持
自中华医学会令狐恩强教授《2020消化领域新进展》曾指出：国内消化内镜行业响应党中央和国务院的“健康中国2030”战略号召，在消化道癌的早期诊断、早期治疗领域提出多项共识指南，推广多项创新技术理论，以实现消化道癌早诊早治早康复。基于深度学习的计算机辅助诊断在消化内镜领域也受到越来越多的关注，结肠镜、上消化道内镜、胶囊内镜等内镜影像领域中卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）具备很高的应用价值，在识别消化道内镜图像如幽门螺杆菌（helicobacter pylori，Hp）感染和胃癌，结肠息肉的检测与分类检出与癌症特征分类等领域取得了突破性成果。
2021年底，中华医学会下发的《中国结直肠癌癌前病变和癌前状态处理策略专家共识》（简称共识）终于正式明确指出人工智能辅助识别技术有助于提高结直肠癌癌前病变检出率，并在《共识》中，以证据质量：高，共识水平：96.6%，成为专家一致共识。