多方面突围促“AI+医疗”有序发展　　其一，高质量数据之困。“AI+医疗”的应用落地高度依赖优质数据，但各机构医疗数据的格式、标准不一，共享互通程度较低，“数据孤岛”现象使得高质量数据获取不易。这导致训练AI模型所需的高质量、大规模数据集难以获取，模型效果受限。　　不过，从技术演进维度审视，当前AI在医疗领域的应用仍处于“工具赋能”的初级阶段，即提升工作效率、辅助诊断等。笔者认为，进一步推动“AI+医疗”有序发展，还需迈过三道关，在数据获取、临床有效性、商业化三方面持续突围。　　在政策红利与技术进步的双重推动下，AI正加速融入医疗健康领域。从疾病预防、健康管理，到辅助诊断、药物研发，AI的身影随处可见，“AI+医疗”展现出巨大潜力。。