2019年已然过去，这一年在人工智能发展史上是一个至关重要的一年。从2014年开始，人工智能开始越来越频繁地出现在人们科技话题的谈话中，也随之引来资本的热逐。在接下来的四年里，投资者对人工智能的热情一路升温。到2018年，中国人工智能投融资规模达到1189.8亿元的高峰。但在一年以后，这个行业明显开始遇冷，在2019年的第三季度投融资规模也才577.17亿元，几乎被拦腰斩断。
在医疗人工智能这个小领域中来看，其发展历程基本和人工智能这个大领域的发展趋势一样，投资规模从2014年的2.02亿一路高歌猛进上升到2018年的84.76亿，到2019年第三季度陡降至38.82亿，金额同比下降50%。资本市场的降温是因为从2015年开始，许多人工智能复制互联网思维做技术，而这些技术却并不硬核，导致大把大把的资金投入却有进无出。经历了太多忽悠的泡沫过后，一方面投资者变得谨慎，另一方面因为这些技术不够硬核，带来大量的跟风者，让投资者难辨各个人工智能项目潜力的高低，更加追求保守的投资方向。
医疗人工智能领域更加特殊。目前，即使让人工智能参与医疗过程，人工智能也无法替代医生的作用。除了ai模型训练等环节需要医生深度的参与之外，人工智能的学习方法也存在很大的局限性，无法脱离大量的人工标注。同时，与医生相比，人工智能的学习还缺乏很多生理、病理方面的理论知识，尤其缺乏对不同来源信息的综合利用，缺乏和医生一样的综合判断能力。正因如此，知识图谱目前也就成为医学人工智能研究未来的重要突破口。同时，需要注意的是，目前的医疗人工智能还比较碎片化，没有做到足够的集成化。不同疾病模型的使用环境都不同，如果不能建立统一的集成规范，就会为了人工智能而智能，把医生的工作站改造得“支离破碎”，反而影响了效率，这也正是许多医疗机构即使拥有了人工智能，医生也经常不使用这些新技术的原因。而要解决这个问题，唯有让开发者和医生打成一片，真正理解医院的整体工作，才能有的放矢，全盘规划。
在2019年中，以cdss（临床辅助决策支持系统）和vte（静脉血栓栓塞症）智能防治系统等为代表的ai应用推广比较突出。这得益于这些ai技术被嵌入到了医生工作站，甚至下沉到了基层医疗服务机构，比如百度开发的灵医智惠cdss已运用到了北京市平谷区马坊社区卫生服务中心，众阳健康开发的全科医生诊疗机器人也应用到了济南市平阴县孝直镇和圣苑社区卫生服务中心。同时，在cdss的下沉推广中，cdss与mdt（多学科联合会诊）的联合也是一个重要的发展趋势。因为cdss是基于一个单学科，而患者的病症并不一定是单学科可以解决的，因此就需要把cds作为一个子系统嵌入mdt当中，得出最佳诊断结果和治疗方案。在2018年11月，北京大学就牵头，联合亚太肝病联盟和医渡云一同开发“全国肝病肿瘤多维mdt人工智能协作平台”，并在一些医院推行。
除了系统平台不断整合多学科的资源，整个医疗人工智能行业在2019年中也越来越走出单打独斗，形成突出抱团发展的趋势，形成一些行业联盟。比如在2019年的9月，就先后成立了爱迪生数字医疗智能平台、华为云医疗健康鲲鹏产业联盟等。在大环境降温的时候，这种抱团取暖也是度过危机的一种有效方式。

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