從90年的規(guī)劃算起，中國的大規(guī)�；�礎設施建設路徑已經走了30年。當時間進入21世紀第二個十年，“鐵公橋”帶來的GDP增長已略顯疲態(tài)，重復建設與基建邊際成本上揚不僅阻礙了資源的有效流動，甚至有可能催發(fā)泡沫，惡化經濟下行時期的產業(yè)風險�；�于此，中央拋出“新基建”一詞，試圖引導陳舊的制造業(yè)向高端轉變。

但產業(yè)的變革終歸緩慢，很難有城市愿意率先跨出第一個大步，直到COVID－19疫情事件這一催化劑的出現(xiàn)。這時，寓意著高端科技發(fā)展與新經濟增長點的“新基建”成了改變現(xiàn)狀的一根稻草。

背后的原因可歸納為兩個，其一為自動化等創(chuàng)新技術的缺失導致的低生產效率，必須加速進行工業(yè)變革；其二則是全球范圍內，肉眼可見的經濟下行。

那么，為什么“新基建”可以解決上述兩個問題？

追其究竟，我們現(xiàn)已可以預見下個時代的技術發(fā)展邏輯，發(fā)展5G、AI、IoT等技術是加速筑造智慧城市、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療的必經之路，用美國工業(yè)機器學習初創(chuàng)企業(yè)Instrumental創(chuàng)始人的一句話可以描述第一個邏輯：“疫情讓我們意識到自動化的必要性，在電子制作方面，市場推動我們在未來的18個月內完成五年的創(chuàng)新�！�

其次是政策推動，2020年5月7日，上海市政府發(fā)布《上海市推進新型基礎設施建設行動方案（2020－2022年）》，文件梳理排摸了新基建下未來三年實施的第一批48個重大項目和工程包，總投資預計高達2700億元。屆時，上海已成為全球首個出臺新基建具體規(guī)劃的城市。

浪潮之下，醫(yī)療無疑是這波建設之中關注的重點領域，建設變革中提到的5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能均是近年來科技醫(yī)療發(fā)展重點。其中，人工智能技術正與5G、大數(shù)據(jù)不斷結合，協(xié)同遠程醫(yī)療拓寬基層醫(yī)療診斷能力、輔助大數(shù)據(jù)挖掘尋找隱藏的奧秘……

如今政策、戰(zhàn)略準備已就緒，醫(yī)療人工智能企業(yè)站在了發(fā)展的三叉路口前。

新基建下，究竟需要怎樣的人工智能

運用人工智能幫助醫(yī)生進行輔助診斷如今已不是新鮮事，諸如依圖醫(yī)療等醫(yī)療AI企業(yè)早已

將相關應用置于上百家三甲醫(yī)院之中，或是基層醫(yī)療之上。但這并非新基建的常態(tài)。

用依圖醫(yī)療副總裁方驄的話來講，新基建新在跨技術邊界的技術融合與點狀應用的閉環(huán)連接。

以影像學AI為例，如果僅是單單制造一個影像識別的獨立應用，它只能活在實驗室里。而為了打破空間上的限制，AI可以同5G聯(lián)合，將診斷功能下放到有通訊條件的基層地區(qū)；為了打破流程上的限制，AI可以與大數(shù)據(jù)聯(lián)合，開發(fā)單器官全病種的應用�？邕吔缫杂楷F(xiàn)新能力。

點狀應用閉環(huán)連接則是一種超越現(xiàn)階段人工智能布局的狀態(tài)，橫向來看，這需要將就診全流程結合，將患者病史、臨床癥狀、體征以及其他相關輔助檢查相結合；縱向來看，單一疾病可能在多個器官中表現(xiàn)出征象，需要系統(tǒng)性地看待患者病情。

雖未有成品，但兩個方向的研究均在進行。

以依圖醫(yī)療開發(fā)的腦卒中急診及康復智能管理系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)結合了5G的優(yōu)勢和依圖醫(yī)療的全棧式產品矩陣——將5G通訊應用在120云平臺實現(xiàn)AI云智能問診，以確定腦卒中可能。

覆蓋患者就診全流程，首先合理配置120急診的卒中專用出診車接診，接診后結合卒中地圖篩選合適收治醫(yī)院，可在救護車上實現(xiàn)院前診斷及院前CT檢查并將數(shù)據(jù)同步至目標醫(yī)院卒中中心；卒中中心可以利用AI秒級判讀CT影像以確定后續(xù)臨床處理方案，救護車通過5G智能規(guī)劃交通路徑并快速送往目標醫(yī)院，實現(xiàn)遠程會診，并在救護車上開始必要的病人家屬宣教；出院后基于人體關鍵點識別技術，可實現(xiàn)院外康復降低病人負擔。

與5G技術的融合也被依圖應用于在癌癥早篩領域。由于閱片醫(yī)師匱乏等多方面因素、基層醫(yī)院在閱片效率、精度、一致性與城市地區(qū)均有差距，但受限于網絡傳輸能力，基層醫(yī)療機構產生的放射影像無法及時傳輸至區(qū)域閱片中心或第三方閱片中心，遠程閱片應用一直受到較大限制。而5G通訊技術具備高帶寬、低延時、高可靠等諸多特點，依據(jù)海量、低延時的信息傳輸能力，以往局限于院內分享的影像信息將有望實現(xiàn)實時傳輸，并實現(xiàn)實時診斷，并具備實時遠程診療的潛力。

“不過，這些應用對于基層建設仍存在高要求，”方驄表示，“如今AI技術的實際應用仍然在解決點狀需求，只有加快速度把基礎層搭好，才能構建出更有效的高層應用�！�