隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)規模的快速增長(cháng)，AI醫療領(lǐng)域人才需求空間巨大、結構分布不均衡。杰出的AI人才主要服務(wù)于高校和科研機構，企業(yè)人才儲備相對薄弱。對比全球AI人才分布，我國還處于比較落后的位置，下一階段AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的國家戰略就是人才戰略。
未來(lái)，隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)上下游結合，將真正建立起AI產(chǎn)業(yè)人才培育的生態(tài)體系。
一、AI 醫療概況
人工智能（AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論方法及應用系統的一門(mén)新的科學(xué)，研究領(lǐng)域包括機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統等。
當前AI在醫學(xué)領(lǐng)域的應用主要包括疾病風(fēng)險預測、醫療影像、輔助診療、虛擬助手、健康管理、智能器械、醫藥研發(fā)、醫院管理、病歷／文獻分析、醫?？刭M等各個(gè)環(huán)節，并取得初步成效。但是在數據隱私、數據標準、醫保支付、責任風(fēng)險和人才培養等方面還存在許多問(wèn)題。
二、AI 醫療市場(chǎng)規模
根據火石創(chuàng )造數據庫顯示，全球AI醫療行業(yè)融資在2017年達到頂峰。截至2019年第一季度（Q1），全球AI醫療融資規模為126億美元。
根據火石創(chuàng )造數據庫，2018年我國 AI 醫療市場(chǎng)規模約為200億元。據悉，預計到2025年國AI應用市場(chǎng)總值將超 1200 億美元，其中醫療行業(yè)將占市場(chǎng)規模的五分之一。
三、AI醫療行業(yè)發(fā)展現狀
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度，我國AI相關(guān)企業(yè)可分為需求方及供給方。需求方，包含醫療服務(wù)提供方、醫療支付方和監管方、藥品及醫療器械提供方。供給方，數量眾多并依靠各自資源稟賦參與其中。
根據火石創(chuàng )造數據庫顯示，截至2019年7月，我國市場(chǎng)活躍的AI醫療企業(yè)共126家，與2017年（131家）基本持平；其中醫學(xué)影像企業(yè)最多（57家）。除健康管理、疾病風(fēng)險預測企業(yè)外，其他領(lǐng)域企業(yè)數量較2017年均有增加。
三、醫療AI人才流動(dòng)概況
在政策和技術(shù)的雙重推動(dòng)下，各大企業(yè)及資本紛紛加大布局人工智能產(chǎn)業(yè)的力度，使得AI領(lǐng)域的人才需求井噴。人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭，已轉變?yōu)锳I人才的競爭。
到2020年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規模將超過(guò)1500億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規模超過(guò)1萬(wàn)億元。根據高盛《全球人工智能產(chǎn)業(yè)布局》數據顯示，2017年全球新興人工智能項目中，中國占51%；但全球AI人才儲備方面，美國占62%，中國占比不足5%。根據我國工業(yè)和信息化部調研結果顯示，我國AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展與人才需求比為1：10，AI 人才缺口已達500萬(wàn)人。
根據2019年《全球AI人才流動(dòng)報告》研究結果顯示，2018年在機器學(xué)習領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)頂級會(huì )議上發(fā)表論文的人數達到2.24萬(wàn)人，比2015年增長(cháng)了36%，僅去年一年就增長(cháng)了19%。LinkedIn上個(gè)人資料的補充調查顯示，共有36524人符合AI專(zhuān)家資格，這比2018年的報告增長(cháng)了66%。我國AI人才方面：
（1）在我國獲得博士學(xué)位的論文作者占比接近11%，全球排第二；（2）超過(guò)11%的AI人才在中國工作，在就業(yè)人數最多的國家中排名第二；（3）頂級AI研究人員有225位集中在中國，數量排名世界第二。
四、AI醫療人才需求迫切
在醫療輔助、醫療影像、醫藥研發(fā)、健康管理和疾病風(fēng)險預測這5個(gè)領(lǐng)域企業(yè)有相對更強的落地能力，人才需求也更為迫切。除了AI人才供給“金字塔”頂端的前沿理論研究人才以及終端的技術(shù)應用和科技轉化人才之外，的缺口在于“金字塔”底座面向產(chǎn)業(yè)行業(yè)的工程應用型人才。針對AI 醫療影像人才需求，根據2018年《人工智能與中國未來(lái)就業(yè)白皮書(shū)》顯示，AI醫療影像的發(fā)展倚重高端人才，人才質(zhì)量和數量決定著(zhù)行業(yè)發(fā)展水平和潛力。
但同時(shí)，AI 醫療影像人才出現了全球性短缺的局面，且呈現出“科學(xué)家挑大梁、中間層后繼無(wú)力”的人才結構。另外，影像醫生多半只具有單獨的醫學(xué)背景，知識結構比較單一，極少具備跨學(xué)科學(xué)習背景，在數據處理、工科經(jīng)驗顯得尤為不足，不利于A(yíng)I醫療行業(yè)的快速發(fā)展。面對這些問(wèn)題，在專(zhuān)業(yè)的醫療影像領(lǐng)域，應用及平臺開(kāi)發(fā)者不僅要研究人工智能算法，更要對醫療影像識別有深入了解，人工智能+醫療的復合背景人才構成企業(yè)的核心競爭力之一。
此外，AI 核心職能越來(lái)越青睞高學(xué)歷人才，對博士和碩士的需求總體呈上升趨勢。根據火石創(chuàng )造數據庫顯示，2017年第四季度（Q4）碩士和博士需求占比為20.78%和1.80%，分別同比上升17.14%和116.87%。
五、相關(guān)政策及人才培養
（一）我國AI人才相關(guān)政策
相比全球AI 人才分布情況，我國還處于比較落后的位置。因此，下一階段人工智能方面的國家戰略就是人才戰略。國家陸續出臺了相關(guān)政策，從宏觀(guān)方向指導到了具體執行細節：
2017年07月20日，國務(wù)院出臺《新一代人工智能發(fā)展規劃》，并指出發(fā)展人工智能是一項事關(guān)全局的復雜系統工程，要按照“構建一個(gè)體系、把握雙重屬性、堅持三位一體、強化四大支撐”進(jìn)行布局，形成人工智能健康持續發(fā)展的戰略路徑。
（二）各大高校AI人才培養方向
長(cháng)期以來(lái)，在人才培養模式上，中國和美國存在一定差距。教育系統之間的差別使我國在A(yíng)I領(lǐng)域的持續競爭力受到影響。目前國內AI人才的培養力度已然加大，制定了大批的人才儲備計劃，國內高校紛紛設立人工智能學(xué)院、人工智能研究院、人工智能實(shí)驗室等機構，構建“本科-碩士-博士”的完整人才培育體系，投入更多的精力和資源建設人工智能一級學(xué)科。
教育部公布的《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結果》中，全國共有35所高校獲首批建設人工智能本科專(zhuān)業(yè)資格。2018年4月教育部發(fā)布了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng )新行動(dòng)計劃》，強調加強AI 領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)建設，推進(jìn)“新工科”建設，形成“人工智能+X”復合專(zhuān)業(yè)培養新模式，到 2020 年建設 100 個(gè)“人工智能+X”復合特色專(zhuān)業(yè)。
六、小結
為此，我國有關(guān)部門(mén)已加快制定AI產(chǎn)業(yè)人才領(lǐng)域的相關(guān)標準，解決當前人才培育的結構矛盾和質(zhì)量矛盾，幫助企業(yè)更好地培養和使用產(chǎn)業(yè)人才。我國政府也陸續出臺相應政策，逐步完善人才保障制度，減輕企業(yè)的用人成本壓力。在政策和技術(shù)的雙重推動(dòng)下，各大企業(yè)及資本紛紛加大布局AI產(chǎn)業(yè)力度，使得AI領(lǐng)域的人才需求井噴。AI產(chǎn)業(yè)的競爭，已經(jīng)轉而成為AI人才的競爭。
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