医疗 AI 成功的三大核心要素：

一、医疗 AI 需要大量的医学文献和病例，百度已经拥有一部分。

百度的网页库包含了大量的医学文献，百度医生也积累了一定量的患者病例。百度拥有几乎中国所有网站的网页数据，几年前就达数千亿，现在这一数据将更大，这里面包含了大量的医学文献数据。

如果能够对接更加全面的医学文献和各大医院真实的病例数据，百度做医疗 AI 这件事情就成功了一半。

同时，百度还可以利用自身的搜索结果对比优势，验证医疗 AI 的成熟度(简单举例如“肺癌晚期的治疗方案”在目前百度的搜索结果与医疗 AI 给出结果对比就可验证)，这是阿里和腾讯都不具备的。

二、医疗 AI 需要庞大的医疗相关“语料”，百度积累多年。

截止到目前以及可以预见的未来几年，不出重大变故的话，百度依然会是网民获取医疗信息、医疗知识的第一入口。百度多年积累的不同地域、不同人群的医疗需求。这能够让百度清楚地知道网民医疗的问题有哪些，甚至不同疾病不同阶段的不同表述方式百度都一清二楚。

数据庞大的语料就是一个巨大的需求池，基于这些数据，百度医疗 AI 再分方向分步骤满足，也是一个巨大的优势。

三、医疗 AI 需要强大的人工智能相关技术支撑，百度储备深厚。

早在 2014 年，百度就从谷歌挖来了世界级深度学习专家 Andrew Ng 、从微软挖来了科技天才张亚勤，以及上个月又迎来了集专业技术知识、出色领导能力和广泛的商业知识于一身的奇才陆奇加盟。

BAT 三家，百度以技术擅长，舍得投入。人工智能是一个强技术支撑的领域，涉及到包括知识表示与推理、模糊逻辑、神经网络、遗传算法以及相关的深度学习、大数据、云计算等，这需要大量的投入，且投资效果也不会很快显现出来，这显然不是一个普通公司短时间可以企及的。

百度面临的两大挑战：

1 、能否彻底摒弃传统的医疗商业模式，聚焦医疗 AI 。

2016 年百度多次陷入信任危机，成为众矢之的，百度依靠医疗这条赚钱的路子也受到了极大的影响。能否彻底抛弃以往的医疗业务模式，而不只是做表面文章，这一点非常值得关注。

2 、夯实医疗 AI “下水道工程”，引进更多的医疗人才。

百度虽然以技术著称，但医疗 AI 是一个全新的领域，需要专业的医疗人员构建好底层医学知识架构，这是医疗 AI 拓展未来可能性的基础。医疗知识必须经过医疗专业人员的结构化整理，真堪称“下水道工程”。发展医疗 AI 所需的人才与百度此前的技术人才完全是两码事，能否磨合好同样关系到业务的成败。

随着陆奇的加盟和厂长夫人的回归，李彦宏本人的彻底放权，再加上如果能够从容应对挑战，百度或许能够成就医疗大脑，推动百度医疗成为百度未来发展的新引擎。同时，如果百度医疗能够推动医疗 AI 在中国更快地发展、落地，走向成熟，无疑也是国人的一大幸事。