醫療AI廣泛運用人工智能技術賦能醫療行業，幫助醫院、患者提升診療效率與精準度。醫療AI泛指應用人工智能技術，包含但不限于智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平臺等技術應用于醫療健康領域。人工智能技術對算力、算法、數據提出了更高的要求，醫療領域具有大量的醫療數據，對更精準更高效的診療、操作存在現實需求，因而成為AI技術落地的重要場景。廣義的智能化包含很多內容，這里定義的醫療AI是真正具有自主學習能力可以有效進行深度拓展的項目和相關應用。
醫療健康行業供需失衡矛盾由來已久，醫療AI有望打破僵局。2002年中國65歲以上老齡人口占比超過7%，標志著中國進入老齡化社會，2010年進入深度老齡化階段。在此之后老年人口撫養比不斷增加，意味著老齡化帶來的社會問題愈發明顯，在其中就包括醫療健康需求的增加。醫療資源供給方面，每萬人擁有醫生、護士數量與發達國家甚至同等收入國家存在差距，另外城鄉差距顯著。除城鄉差距外，還存在地域差距，醫療資源配置不均問題凸顯。綜上，在面臨供需失衡矛盾時，依靠技術手段將醫生診療能力下沉，解放醫護工作提升診療效率成為首選，也正如此醫療AI得以大力發展。
技術發展使人工智能實踐成為可能，醫療行業信息化基礎良好將更有利于醫療AI的落地應用。人工智能概念由來已久，但是曾經礙于算力、算法不成熟、數據資源的缺乏，未能得到廣泛應用。時至今日，包括計算能力、模型算法、數據資源等條件的日漸成熟，人工智能開始在各個行業落地。醫療領域中，醫院信息化為醫療AI的介入搭建了基礎，人工智能從數據獲取到數據加工最終給予反饋的工作邏輯可以應用于醫療行業診前、診中、診后的各個模塊。
