2018年是中国医疗人工智能发展的关键之年，人工智能理论与算法软件开发作为其核心技术支柱，共同推动了行业从概念走向落地应用。在政策支持、市场需求和技术进步的多重驱动下，中国医疗人工智能在理论与实践层面均取得了显著突破。
在人工智能理论方面，2018年见证了深度学习、强化学习、迁移学习等前沿理论在医疗领域的深化应用。研究者们不仅关注模型的预测精度，更注重可解释性、鲁棒性以及小样本学习能力，以应对医疗数据高噪声、高维度及标注稀缺的挑战。例如，图神经网络（GNN）开始被用于挖掘疾病间的关联关系，生成对抗网络（GAN）被应用于医学影像数据增强，这些理论创新为医疗AI提供了更坚实的科学基础。
在算法与软件开发层面，中国企业和科研机构积极投入，开发了众多针对医疗场景的专用算法和平台。在医学影像辅助诊断领域，基于卷积神经网络（CNN）的算法在肺结节、眼底病变、病理切片识别等任务上达到甚至超越专家水平；在自然语言处理（NLP）方面，算法能够从电子病历、医学文献中提取关键信息，辅助临床决策和科研分析。软件开发则呈现出平台化、模块化趋势，如腾讯觅影、阿里健康、科大讯飞等推出的AI开放平台，降低了医疗机构的应用门槛。
发展也面临挑战：数据质量与标准不一限制了算法泛化能力；算法偏见与伦理问题引发关注；复合型人才短缺制约了创新速度。需加强跨学科合作，推动理论与临床需求更紧密结合，同时完善数据治理与法规体系，以促进医疗人工智能健康、可持续发展。
