談及人工智能（AI）醫(yī)療，有一個繞不開的話題，那就是人才。

人工智能醫(yī)療是人工智能技術在醫(yī)療領域的運用與發(fā)展，其應用主要表現(xiàn)在智能診療、智能影像識別、智能健康管理、智能藥物研發(fā)和醫(yī)療機器人等方面。近年來，人工智能醫(yī)療研究快速發(fā)展，產(chǎn)品不斷推陳出新，但與之形成鮮明對比的，是相關復合型人才的缺口越來越大。

拉勾大數(shù)據(jù)研究院發(fā)布的《2020年新基建人才報告》顯示，醫(yī)療健康相關企業(yè)對新基建人才需求增幅達47%，為傳統(tǒng)企業(yè)最高。

事實上，人才稀缺是整個人工智能行業(yè)都要面臨的問題。工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告（2019-2020年版）》指出，受限于國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的起步較晚、前期積累不足，我國“人工智能+”產(chǎn)業(yè)都面臨著有效人才供給不足的窘境。預計我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達30萬，特定技術方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。

據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2019年年底，我國人工智能相關企業(yè)數(shù)量超過2600家，各地方政府共出臺人工智能相關政策270多項。企業(yè)普遍反映缺乏人工智能人才，而隨著人工智能技術在各個行業(yè)的應用不斷深入，人才需求會越來越大。據(jù)測算，到2025年中國人工智能人才缺口將達到1000萬。

人工智能技術作為高新科技的尖端，涉及到的領域是非常廣泛地，可以與多個領域相結(jié)合，比如金融、商業(yè)、教育、安保，等等。但人工智能與醫(yī)療健康領域的結(jié)合最多，占據(jù)了總產(chǎn)業(yè)規(guī)模的22%;人工智能與醫(yī)療健康行業(yè)結(jié)合的垂直度也更深遠，可以在多個環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，如醫(yī)學影像、健康管理、疾病風險預測、虛擬助理、藥物設計、臨床診療、精神疾病、病理學和營養(yǎng)學，等等。

隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的加速推進，醫(yī)療大數(shù)據(jù)成為醫(yī)療健康領域新的增長點?；卺t(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）的互通性增加、人工智能為代表的信息技術的發(fā)展、宏觀政策決策需求驅(qū)動等多因素的共振，中國醫(yī)藥已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代。

醫(yī)療健康行業(yè)的快速發(fā)展促使企業(yè)開始調(diào)整公司戰(zhàn)略以適應時代變化，進而帶動了人才需求的調(diào)整和結(jié)構的優(yōu)化，研發(fā)類人才、高精尖人才、復合型人才受到企業(yè)追捧。

科銳國際發(fā)布的《2020人才市場洞察及薪酬指南——醫(yī)療健康行業(yè)》顯示，隨著數(shù)據(jù)的大量積累，海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理和應用越來越成為挑戰(zhàn)。報告指出，我國面臨著慢病發(fā)病率提升、臨床決策失準及醫(yī)療資源配置不均衡、重復診療等問題。所以，企業(yè)需要獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，也需要和政府、醫(yī)院共同合作。同時，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析需要與云計算、人工智能等技術融合，可以預見慢病管理、輔助診療及醫(yī)學研究或?qū)⒊蔀樽钕嚷涞貓鼍?，基于互?lián)互通的融合數(shù)據(jù)挖掘平臺將是未來的重點建設方向。但醫(yī)療與大數(shù)據(jù)行業(yè)同屬于知識密集型行業(yè)，了解這兩個行業(yè)特點的復合型人才可謂鳳毛麟角。綜合素質(zhì)不高、專業(yè)人才稀缺、缺乏相應的培訓與教育機制，都嚴重制約了相關人才的培育。

我國擁有十幾億人口、上萬家醫(yī)院，每年產(chǎn)生規(guī)模巨大的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，其中包括醫(yī)學影像數(shù)據(jù)。高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、標注和更新是醫(yī)療人工智能企業(yè)的關鍵能力。

雖然在人工智能向各行各業(yè)延展的過程中，研發(fā)人才都需要具備一定的專業(yè)知識才能跨行業(yè)研究，但醫(yī)療行業(yè)相較于其他行業(yè)來說，專業(yè)知識的壁壘則更加明顯。在國外一些大學內(nèi)部，也曾有教授明確提出對參加人工智能醫(yī)療保健項目的計算機專業(yè)學生們只有一項基本要求——在討論代碼與算法之前，先融入醫(yī)護人員的日常生活。他們需要進入ICU、病房、手術室甚至是醫(yī)護人員/患者家中，了解這些人的生活方式并跟他們的家人面對面接觸。完成了這一切之后，才有資格開始討論計算機科學問題。

中國工程院副院長王辰院士也指出：“我們一直都沒有打破醫(yī)學界跟信息科學界、大數(shù)據(jù)相關技術人員之間的堅冰，無法真正將IT技術、大數(shù)據(jù)分析技術跟醫(yī)學問題深刻結(jié)合。因此，我們要在人才培養(yǎng)上多思考，真正促進大數(shù)據(jù)和醫(yī)學的融合，培養(yǎng)出具有多學科特點的人才?！?/p>

對此，百度CTO王海峰認為，未來培養(yǎng)復合型人才會發(fā)揮更大的價值：“現(xiàn)在百度的人工智能醫(yī)療團隊中缺乏既懂醫(yī)學又懂計算機的人才，但請來了很多專業(yè)醫(yī)生，與懂人工智能的人一起研究。”

雖然目前人工智能醫(yī)療人才仍然缺乏，但高校、企業(yè)和醫(yī)院都在作積極的努力。

2019年3月，教育部批準了35所高校增設人工智能專業(yè);2019年7月，華為與復旦大學合作開發(fā)的“醫(yī)學人工智能與機器學習”在復旦大學進行集中授課;2019年8月，教育部高等學校電子信息類專業(yè)教學指導委員會人工智能專業(yè)建設咨詢委員會成立;工業(yè)和信息化部人才交流中心與科大訊飛、寒武紀等企業(yè)聯(lián)合簽署《人工智能產(chǎn)業(yè)人才培育標準合作備忘錄》……

人工智能醫(yī)療未來勢必迎來井噴式發(fā)展，醫(yī)療技術的研發(fā)和進步，最需要的就是專業(yè)性人才。人工智能醫(yī)療專業(yè)性強，融合了醫(yī)學、工學、計算機等多門學科，交叉性極強，人才培養(yǎng)難度極大。搶占市場高地的領先者將是能實現(xiàn)數(shù)據(jù)精雕、滿足泛化適應需求和有針對性優(yōu)化算法，具有復合型高級人才的企業(yè)。

我國的醫(yī)療服務行業(yè)正在迎來一個飛躍發(fā)展的新階段，新思想、新技術、新產(chǎn)業(yè)的共同結(jié)合將給我們帶來令人驚嘆的新成果。