医学 AI 做的事情很具体：让计算机读 CT 片子找肺结节，让算法根据患者的检验结果预测出院后 30 天内会不会再入院，让机器学习模型从几百万个化合物里筛出可能成药的分子，让手术机器人的机械臂比人手抖得更少。每一件事都同时需要医学知识和技术能力。

医学 AI 不是一个独立学科，是人工智能和机器学习技术在医学领域的应用。它横跨好几个方向。

医学影像分析是最成熟的。2012 年 AlexNet 在 ImageNet 比赛里把错误率砍了一大截，之后卷积神经网络就开始往医学影像里搬。到今天，FDA 已经批准了超过 500 个基于 AI 的医学影像软件。

临床决策支持是另一个方向。电子病历里存着大量数据，用药记录、检验结果、诊断编码，AI 可以从这些数据里找模式，提醒医生这个患者的用药组合有相互作用风险，或者这个患者的症状组合指向某种容易被忽略的诊断。

药物发现也在用 AI。AlphaFold 2 在 2020 年把蛋白质结构预测的精度推到了实验方法可比的水平，之后用 AI 做分子筛选和药物设计的公司越来越多。

预测分析、手术机器人、自然语言处理（从病历文本里提取信息），这些都是医学 AI 的应用场景。

做医学 AI 的人，去处就那么几类。健康科技公司是最大的雇主。在澳大利亚，Cochlear 做植入式听力设备的信号处理，ResMed 做睡眠呼吸暂停的智能监测，这些公司都有 AI 团队。英国的 Babylon Health（现在叫 eMed）做 AI 问诊，虽然商业模式有争议，但技术团队不小。

药企也在建 AI 团队。阿斯利康跟 BenevolentAI 合作做药物发现，辉瑞跟 CytoReason 合作做免疫疾病的计算建模。这些团队里既要有懂 AI 的人，也要有懂医学的人，两头缺一不可。

医院的创新实验室是另一类去处。大医院开始设专门的团队，把 AI 工具集成到临床工作流里。这类岗位离临床最近，但数量还不多。

研究所和大学也有岗位，做偏基础的研究，发论文，申经费。

没有执业注册。医学 AI 没有专门的注册制度。但如果你做的东西要用于临床，产品本身需要经过 TGA（澳大利亚治疗商品管理局）或者 MHRA（英国药品和健康产品管理局）的审批。这个审批是产品的审批，不是人的注册。

医学 AI 目前没有太多独立的硕士项目，多数是数据科学或 AI 项目里的医学方向。

澳大利亚：墨尔本大学的数据科学硕士有健康数据方向的选修课。悉尼大学的计算数据科学硕士也可以往医学方向选课。澳大利亚国立大学（ANU）的机器学习方向，有跟医学研究机构合作的项目。

英国：帝国理工学院的健康数据科学硕士是目前最接近”医学 AI”这个名称的项目，课程里医学数据、临床信息学、机器学习都有。UCL 也有健康数据科学方向，跟 NHS 的合作比较多。

新西兰：没有独立的医学 AI 项目，但奥克兰大学和奥塔哥大学的数据科学硕士里，可以选健康数据分析的选修课。

学制 1 到 2 年。申请这个方向，本科最对口的是计算机、统计、数学，或者生物医学加编程经验。纯医学背景的人申请，需要证明自己的编程和数学能力。

健康科技公司的 AI 工程师，在澳大利亚的年薪大概 9 万到 14 万澳元起步，资深岗位能到 18 万以上。英国的起薪大概 4 万到 5 万英镑，资深岗位 7 万到 10 万英镑。

药企 AI 团队的薪资跟健康科技公司差不多，但股票期权的比例可能更高。

医院创新实验室的岗位，薪资通常比公司低一些，但工作内容更贴近临床。

这个方向的薪资整体比纯医学研究高，跟 ICT 行业的薪资水平接近。

医学 AI 的移民路径有两条。

走 ICT 路径的话，归类在 Software Engineer 或者 Data Scientist 下面。这两个职业在澳大利亚的技术移民列表上，打分竞争激烈但名额相对多。雅思四个 7 是基本线，年龄 25 到 32 岁加分最多。

走研究路径的话，归类在 Life Scientist 或者 Statistician 下面。这条路径的竞争人数少一些，但对学历的要求更高，通常要博士。

两条路径怎么选，取决于你的工作内容偏技术还是偏研究。写代码、做产品、部署模型的，走 ICT。做研究、发论文、申经费的，走研究。

英国走工作签证路径。数据科学家和机器学习工程师在英国的短缺职业清单上出现过，申请前查最新版本。

新西兰也认 Software Engineer 和 Data Scientist 这两个职业。

医学 AI 和医学影像有什么区别？

医学影像是一个成熟的临床专业，医生读片子下诊断。医学 AI 用算法辅助或者部分替代人读片子。医学 AI 的人不读片子，他们写读片子的算法。两个方向的人经常合作，但做的是不同的事。

我没有计算机背景，能转医学 AI 吗？

能转，但门槛不低。你至少得学会 Python，得上过机器学习的基础课，得能自己跑通一个分类模型。这些事情花 6 到 12 个月可以做到，但申请硕士的时候，你得在材料里证明你做到了。

医学 AI 做的东西真的在临床上用了吗？

有在用的。IDx-DR 是 FDA 批准的第一个不需要医生参与就能给诊断的 AI 软件，它看眼底照片判断有没有糖尿病视网膜病变。澳大利亚的胸部 CT 肺结节检测工具也在一些放射科用了。但大部分医学 AI 产品还处在验证阶段，真正进临床工作流的还是少数。

这个方向会饱和吗？

短期内不会。医学 AI 的瓶颈不在算法，在数据。每家医院的数据格式不一样，标注质量参差不齐，隐私和合规的限制很多。能同时懂医学、懂数据、懂算法的人，供给一直跟不上需求。

医学 AI 需要读博士吗？

看你想做什么。去公司做产品和工程，硕士够了。想在大医院或研究所做独立研究，或者在大学教书，博士基本是硬要求。这个方向的博士比例比生物技术高，因为很多岗位需要你同时发论文和做产品。

在英国读和在澳大利亚读有什么区别？

英国的项目更接近临床，因为 NHS 的数据基础设施比澳大利亚完善，学生能接触到的真实临床数据更多。澳大利亚的项目更偏技术，课程里机器学习和数据科学的比重更大。两个国家产业机会都不少，选哪个看你的偏好。

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