腾讯出了款AI显微镜，市场一片哗然。
AI被认为是新时代解放劳力型工作，提高工作效率、服务质量的最佳手段。所以，当医疗和AI结合，国内外医疗资源紧张的“毛病”有了治愈的曙光，只是医疗系统自上而下的AI化变革并非一朝一夕能完成，时至今日医疗产业的AI化仍需花时间、花精力、花财力去推进。
在这样的市场大势下，腾讯、阿里、百度、谷歌、微软等科技巨头在智能医疗产业取得的一丝成效，都是医疗产业整体AI化的重要组成部分。但每一份成果从科学研究到成品试验以及落地应用都面临层层考核和价值审视，相当于给大科技巨头设立了医疗产业AI化的“减速带”。
就腾讯AI Lab推出的智能显微镜而言，智能显微镜的研发在一定程度上缓解病理诊断流程存在的手工依赖性强、自动化程度低的问题。但从另一价值层面（专业度）来说，这套智能显微镜系统仅能起到辅助作用，还远未达到能替代病理医生的程度。
市面上其他AI医疗产品多被定位于“助手”的位置，但这不妨碍腾讯、阿里、谷歌、微软等科技巨头继续在AI医疗领域深挖掘，因为医疗业内已经达成共识：医疗系统的进一步优化需要AI。
医疗需要AI
医疗产业需要AI毋庸置疑。随着互联网科技的进步医疗系统必然需要与时俱进，更重要的是国内医疗资源短缺和失衡的问题迟迟未能得到缓解。
一来，不同省份或城市，医院、医生、医疗设施资源分布不均，AI则可缓解医疗资源短缺问题。
生活中有一个现象：在小城市里，病情严重的病人医生往往会建议转院治疗。这主要是由于，国内医疗资源分配不均，优质的医疗设备和医护资源大多集中在发达城市与地区，所以小地方的病患只能到大城市医治。
从医生数量分布来看，我国医生数量分布极不平衡，高质量的医疗团队主要集中在经济较发达地区。《中国卫生和健康统计年鉴2019》数据显示，山东省的执业（助理）医生数量为29万人，排名全国第一，而后广东省27．6万人、河南省23．6万人、江苏省23．3万人。
医院资源供需也是严重失衡。从根据国家卫计委数据，截止至2018年11月底，我国共有医院32476个，其中三级医院仅有2498家，占7．69％；然而，三级医院就诊人数（截止至2018年11月）却达到16．46亿人次，占全国总人次的50．97％，医疗资源供需明显不匹配。
二来，这些年医疗数据量急剧增长，按传统方式处理起来耗时耗力耗金钱，而借助智能运算可以准确、迅速处理数据难题，压缩处理时间和人力成本。
IDC Digital预测，截至2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。同时，未来数据生成和共享的速度迅速增加将会导致数据的加速积累，面对庞大的医疗数据量，人们只能借助计算机智能运算进行甄别和处理。
再有，智能运算除了可以高效分析医疗数据，帮助医生进行诊断并发现病症规律提出参考治疗方案之外，也可以在短时间内、在海量信息中完成数据的收集、整理，形成电子病例数据和电子健康数据。
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