业界普遍认为，从技术、商业模式及政策等多方面来看，医疗人工智能未来的发展机遇与挑战并存，“火势燎原”之后，还需要稳健的模式和理性的市场来验证。对此，广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏、广州金域医学检验集团股份有限公司首席科学官于世辉等专家建议：
国家主导数据库建设，连接“孤岛”，实现医疗数据共享。于世辉认为，人工智能其实是重新创造数据的过程，数据壁垒、样本壁垒最根本的问题还是企业、机构维护各自的利益。解决数据共享的问题需要政府主导、企业参与，联合形成样本库，解决数据的标准化问题。
明确针对医疗人工智能诊断进入临床应用的法律标准。对于“人工智能诊断的主体在法律上是医生还是医疗器械”，业内建议，目前医疗影像人工智能已经进入了发展的关键阶段，其重中之重就是做好标准建设，完善相关政策。根据美国经验，以医疗影像产品为例，一是用于检测身体状况，二是用于评估疾病，前者属于二类器械，后者则是风险级别更高的三类器械。目前，美国食品药品监督管理局通过的医疗影像人工智能产品大多定性为二类设备，在对这类设备的审批方面已经积累了很多经验，可以提供相应的审批标准。
建议通过政企合作促进高端人才聚集。2017年科技部公布首批国家人工智能开放创新平台名单，百度、阿里云、腾讯、科大讯飞等四大企业入围，企业深度参与交叉学科的研究，将为国家人工智能发展聚集大量人才资源，进一步推进产学研合作。专家认为，中国有可能在自动驾驶、语音识别等技术上取得世界级的成果，有望整合这些领域的研究人才，深度参与医学人工智能。
发挥现有优势嫁接算法实现“弯道超车”。夏慧敏建议，中国企业应借助大数据开发的优势，利用已有的国际共享平台进行引进消化吸收再创新，例如通过谷歌平台开发的新算法，通过“迁移学习”举一反三，就能够在短时间内、在一些项目上达到甚至超越国际先进水平，并且以点带面形成大规模的全面优势。
