中国IDC圈4月14日报道，“我希望能和互联网创新公司合作，来打造一个 ‘临床遗传机器医生’，解决罕见遗传病的诊断难题，当然这还需要基因测序公司和临床遗传学家的参与。只要你输入收集到的各种基因型和表型，‘临床遗传机器医生’ 就可以马上帮你做出准确的诊断，并为下一步的处理给出最合理的建议和提示。”
今年3月 底，上海市第一妇婴保健院院长段涛在他的个人微信订阅号“段涛大夫” 里面，发布了一篇院长日记《令人失望的互联网创新》。上面那段话是这篇文章的结尾，也是段涛提出的一个挑战，希望那些有创新基因的公司能够完成这个挑战。
当 AlphaGo 大放异彩时，人工智能确实带给各个领域太多想象空间。尤其是在医疗领域，当 Watson 机器人在疾病诊断领域的能力已经可以媲美普通医生，它也许值得人们付出更多的金钱、精力以及激情去做更多探索。
故事.版本一
医疗人工智能的基础，是医疗大数据的挖掘和应用。有关医疗大数据，这是这几年互联网医疗领域流传最广的故事。虽然每一家创业公司的模式千差万别，但无一例外都会有一条：对大数据的挖掘和应用，虽然关于如何实现的部分往往语焉不详。这充分反映了两个问题：所有人都意识到了医疗大数据开发的价值，但开发的路径却难度很高。
于是，我们听到的第一代医疗大数据的故事就变成了以下这个样子：
①有关数据来源
中国互联网医疗可以说是白手起家，至今为止仍然不受传统医疗体系待见。所以，早期的医疗大数据基本上都只能来自互联网医疗公司自身的积累。这里的 “早期” 既指时间上的早期，又包括开发思路上的早期。那么，早期的数据来源大概有这么几类(欢迎补充)：
在线咨询类公司——这类公司既有综合型的，又有垂直型的。数据积累的方式上主要是通过医患在线问诊的方式，建立患者个人的电子健康档案;
智能硬件类公司——纯粹的智能硬件在医疗领域的应用日渐式微，但越来越多的医疗服务开始结合智能硬件，比如血糖、血压、体温、心律等，数据积累方式主要是对用户体征数据的检测;
基因检测类公司——基因检测在近两年日 趋火爆，主要是受到检测成本降低和精准医疗的推动，门槛大大降低，使得越来越多的普通用户能够消费基因检测。
科研工具类公司——虽然与医患资源类公司一样是收集患者的疾病数据，但科研类公司收集数据的形式、应用明显不同，科研机构在数据积累过程中发挥了主导作用。
②有关数据应用
在医疗大数据版本一的故事里面，之所以是早期，主要是还是因为开发利用方式的早期。在这个阶段，虽然关于医疗大数据、人工智能已经有了概念，但在此时能接受这样故事的人毕竟还太少，也太遥远。于是，版本一里面应用医疗大数据的方式基本有这么积累：
服务于医疗本身——长期以来，患者个人是不掌握自己的医疗数据的。互联网医疗出现后，用户可以通过手机来收集自己的健康数据，帮助医生更好的了解自身的健康历史;
服务于医药企业——药企对数据的需求既强烈又多元，包括市场营销需求、新药研发需求、应用反馈需求等。因此，鉴于药企买单欲望强烈，很多数据应用商都主动向药企考虑;
服务于保险公司——这一点中美有些差异，美国保险公司对数据的应用主要是对医疗服务质量和费用的控制，而在我国，保险公司对数据的应用则主要是设计新的保险产品。
③有关应用现状
其实在版本一的故事里，已经有一些有了很好的应用效果，比如药物警戒，用医疗数据来弥补临床数据的缺陷，及时反馈药品不良反应、治疗效果等;再比如保险控费，用医疗大数据控制服务质量和费用，控制和减少保险欺诈行为等。这些领域之所有比较好的应用，主要是因为药企和保险公司的商业驱动力更强。当然，这也仅是在美国。