近年来，AI为医疗行业带来了巨大的变革，但不少医生和科研工作者都不约而同地提到，要进一步发展“AI+医疗”，他们都面临着一个共同的难题——数据“卡脖子”。

国内医疗数据异质性高、编码体系不统一、记录规范差异大，AI模型难以在不同机构之间推广应用存在壁垒。当AI算法“吃不饱”高质量的数据，“AI+医疗”从实验室走向临床应用的路径将受到很大的限制。