云计算、人工智能颠覆传统医疗只是时间问题

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　　2016年1月，国家卫计委发布"5+3+x"专科医师规范化培训制度。制度表明医学生从本科学习到从医一共要经历至少8年时间，这项制度意为与国际接轨。但不同的是，在中国，学习与培训成本高，且后续收入无法得到保障，这一政策成为学医路上的拦路虎;医疗行业难点颇多，"医闹"、"医患关系"频频登上热门话题;各方利益盘根错节，用于设施建设、设备更新的下放资金被层层剥削，政策难以落实;而面对看病难，病人难，医生难等弊端重重的现状，医改也进行得举步维艰，解决行业困境迫在眉睫。

　　医疗行业痛点成为大数据改革的助推剂
　　事实上，现代社会信息大爆炸，也在无形推动医疗行业转型。云计算、人工智能等互联网技术着力打造智慧医疗，或将改变错综复杂的利益现状，使传统医疗行业改头换面。现代医疗模式从根源上来说存在以下两方面问题：一是病人信息缺失造成权益受损;二是医疗资源匮乏、分布不均。
　　其一，信息缺失导致患者维权困难。最初，新农合医疗保障制度出台，门诊和住院费用的报销比例分别高达50%和75%左右，这一制度对看病的花费进行了有效补贴，并切实落实到了基层。但另一方面，这却成为医院利用的筹码，变成抬高药价的促成因素。
　　随后的2011年，药品降价令出台，然而出乎意料的是，限制药物价格不但没有让病人花的钱变少，反而造成了医院医生乱开药、多开药的乱象。
　　总的来说，有新制度出台，就有不法分子寻找新漏洞，链条背后的受益者始终虎视眈眈，寻找可乘之机。而患者作为信息短缺方：不了解自身病情以及具体的诊疗方法，只能任由医院医生摆布，处在相对弱势的地位。即便医生误诊、漏诊、乱开药，患者也很难把握证据维护自己的权益。做好医疗大数据可以有效弥补信息缺失，解决患者看病难的问题。
　　其二，医疗资源匮乏、分配不均造成大医院人满为患，挂号费昂贵;社区医院、小医院门可罗雀，鲜有人到访。大医院集中在市中心，偏远郊区、乡村居民则在患重病时无医可就。小病去大医院容易大材小用，大病只能在小医院却得不到救治。这两种现象造成医疗资源的浪费和对生命的渎职。
　　云计算拥有强大的数据存储、处理能力，不仅能用于CRM、HR管理，也不限于对城市交通体系的管理，它同样能应用到医疗行业，为实现智慧医疗做好大数据支持，解决患者信息缺失和不对等的问题。
　　云计算为智慧医疗打开了一扇大门
　　云计算的海量信息存储与处理，是数据化智慧医疗中最具挑战性、也是最重要的一个环节。试想一下，当生物学基础中的图片都能以数据的形式保存下来，并对其进行专业化的分类，那将会有效提高进行信息检索和管理的便利程度。
　　在实施中，一方面，构建临床决策、疾病诊断、药物研发等大数据系统，不仅有利于医学界高效率进行攻克顽疾的研究，同时云端的存储也易于实现不同区域间的信息互联，有效实现信息传播与共享;另一方面，设置网上预约的分诊途径，发展远程医疗，解决看病难问题;并将医保联网，省略繁琐的医疗报销程序。除此之外，建立个人的健康管理档案，并不断创新科技进行数据加密，保护数据隐私。当然，计划的实施会不可避免地遇到一些困难：
　　首先，由于医疗领域信息的复杂多样，信息常以视频、音频、图片和文字等多种形态存在，且医疗业的数据量十分庞大，大数据的储存、管理和处理都较为困难。其次，伴随着医疗行业的不断进步，一些从前难以治愈的疾病渐渐在新技术的研发中得到治疗，因此数据需要随时更新，这一完善过程也是一个难点。当然，最重要的是保护数据的完整性和安全性，实时监管和维护是首当其冲的问题。
　　以上可以看出，云计算的大数据医疗实现了患者和医疗知识的信息连接，达成患者与医生的直接交流，将最大程度便利就医。而对于提供更多的医疗资源，解决供不应求的行业局面，则不能不提率先指向医疗的IBM人工智能Watson，将基于云计算的AI识别与诊断提上了日程。
　　人工智能则为智慧医疗铺好了一条路
　　云计算与AI其实不可分割，医疗大数据的形成是人工智能的基础。AI+医疗已经成为人工智能的爆发点，不仅因为医疗资源短缺有不可忽视的重要性，同样也是人工智能在云计算基础上迅速发展的必然。此外，人工智能在医疗领域的技术突破更加快了AI医疗的落地，成为人工智能应用于人类智慧生活迈出的第一步。
　　那么AI具体是如何应用于医疗，解决资源稀缺、供需不平衡引起的就医困难呢?
　　首先，在辅助诊疗方面，人工智能显现出比人类更高效的优势海量、快速收集医学知识，进行医学方面结构化数据与非结构化数据的处理，迅速成为某一医学领域的专家。并且模拟诊断思维，凭借超高的诊断准确率，辅助医生对患者进行诊疗。
　　其次，随着人工智能在图像识别、深度学习方面的技术突破，AI应用于医学影像诊断。其原理是基于大量影像数据对图像进行识别感知，从而获取有用的信息，掌握独立的诊断能力。当诊疗方案可以直接由人工智能来提供时，医生就有时间去做更有价值的研发工作。
　　最后，人工智能在药物研究方面可以通过计算机数据模拟缩短药品的研发周期，在疑难杂症的研究方面就像一个超级大脑，势必发挥巨大作用。受到优质医疗资源供给不足的推动以及人们对健康生活的要求，AI应用于医疗的发展前景广阔，潜在市场巨大，但是在疾病的预防方面则尚显不足，人们健康生活的另一大领域医疗保健服务产品，在健康生活的大趋势影响下受到广泛青睐。
　　健康产品也是云计算与AI结合的另一种落地应用，目前市场上最常见的医疗保健服务产品无外乎就是可穿戴设备。这种科技设备通过追踪与佩戴者的健康有关的信息，对用户在疾病预防和远程监测方面带来正面影响。其中最常见的产品形式是健身带与智能手表，通过对用户生命体征的监控，改善用户健康状况，大幅降低医疗成本，并对用户心理起到一定积极作用。
　　这个行业虽然处于起步阶段，但随着生活水平的提高，人们对健康的要求也越来越高。以目前各大手机应用陆续推出的记步、健身数据采集、身体健康指标采集功能可以想见，可穿戴设备等健康产品的研发将占据健康医疗保健服务的一大部分市场。健康产品在朝着集合大数据与人工智能的方向前进，站队健康和智慧生活的主流趋势，做出对用户健康有意义的产品，以及为用户带来更好的产品体验才是王道。
　　全面智慧医疗化，任重道远
　　在信息爆发时代，不论以何种形式为健康服务，都必须立足于云计算、大数据，充分利用高效率低成本的计算资源特点促进行业的发展。但是作为人工智能等科技创新领域的基础环节，它最重要也更富有挑战。
　　挑战一：系统互联共享难度大。数据需要在网络通信的工作层间实现层层传递，各层间需要独立运行，又要密切合作，技术的不断改进和创新才能使庞大的数据库达到方便人们使用的目的。这是技术难题，也是阻碍医疗信息化的要因。
　　挑战二：传统医疗模式转变的难度大。一个行业的存在是经历了几个世纪的洗礼才形成稳定的局面，要想转变并不能一蹴而就。人们对新形式存在适应过程，同样新模式也有待时间的考量。
　　挑战三：信息安全是重中之重。云计算的信息隐私保护是为用户所接受和信赖的前提，重视云计算的安全问题，做好技术层面的深度研发。同时，云计算尚未拥有完善的法律制度保护，没有标准的安全评估体系，还无法完全胜任现阶段的医疗转型要求。
　　由此看来，云计算进入医疗行业是势在必行，并且基于云计算的人工智能和健康保健产品也将会彻底颠覆传统的医疗模式，为人们带来全新的健康管理体验。而在科技创新的政策推动下，营造绿色健康的信息生态圈，打造适应时代进步的健康生活服务是一个前景广阔的潜在市场，智慧医疗要走的路还很长，解决难点并掌握核心技术，云计算、人工智能颠覆传统医疗行业只是时间问题。