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從90年的規劃算起，中國的大規模基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，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，甚至有可能催發泡沫，惡化經濟下行時期的產業風險。基于此，中央拋出“新基建”一詞，試圖引導陳舊的制造業向高端轉變。

但產業的變革終歸緩慢，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。這時，寓意著高端科技發展與新經濟增長點的“新基建”成了改變現狀的一根稻草。

背后的原因可歸納為兩個，其一為自動化等創新技術的缺失導致的低生產效率，必須加速進行工業變革；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，我們現已可以預見下個時代的技術發展邏輯，發展5G、AI、IoT等技術是加速筑造智慧城市、智慧工業、智慧醫療的必經之路，用美國工業機器學習初創企業Instrumental創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新。”

其次是政策推動，2020年5月7日，上海市政府發布《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劃的城市。

浪潮之下，醫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、大數據中心、人工智能均是近年來科技醫療發展重點。其中，人工智能技術正與5G、大數據不斷結合，協同遠程醫療拓寬基層醫療診斷能力、輔助大數據挖掘尋找隱藏的奧秘……

如今政策、戰略準備已就緒，醫療人工智能企業站在了發展的三叉路口前。

新基建下，究竟需要怎樣的人工智能

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

將相關應用置于上百家三甲醫院之中，或是基層醫療之上。但這并非新基建的常態。

用依圖醫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聯合，將診斷功能下放到有通訊條件的基層地區；為了打破流程上的限制，AI可以與大數據聯合，開發單器官全病種的應用。跨邊界以涌現新能力。

點狀應用閉環連接則是一種超越現階段人工智能布局的狀態，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出征象，需要系統性地看待患者病情。

雖未有成品，但兩個方向的研究均在進行。

以依圖醫療開發的腦卒中急診及康復智能管理系統為例，該系統結合了5G的優勢和依圖醫療的全棧式產品矩陣——將5G通訊應用在120云平臺實現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院，可在救護車上實現院前診斷及院前CT檢查并將數據同步至目標醫院卒中中心；卒中中心可以利用AI秒級判讀CT影像以確定后續臨床處理方案，救護車通過5G智能規劃交通路徑并快速送往目標醫院，實現遠程會診，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。由于閱片醫師匱乏等多方面因素、基層醫院在閱片效率、精度、一致性與城市地區均有差距，但受限于網絡傳輸能力，基層醫療機構產生的放射影像無法及時傳輸至區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實時傳輸，并實現實時診斷，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。”