自5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術進入大眾視線，各式“智慧化”場景也開始有了設想，智慧醫(yī)療也不例外。長期以來，智慧醫(yī)療都是停留在研究探索的階段，缺乏實踐積累，難以落地。但是2020初新冠疫情極大地催生了智慧醫(yī)療的發(fā)展。

醫(yī)療智能化管理不僅要著眼于全局，還要注意細節(jié)?，F(xiàn)代醫(yī)院管理過程中，產生大量細節(jié)的數(shù)據(jù)，細節(jié)化數(shù)據(jù)促進管理思維，加強精細化管理，使數(shù)據(jù)的顆粒度、數(shù)據(jù)評價的有效價值得到極大提升。相信在醫(yī)療管理系統(tǒng)在未來會更加智能更加便捷!

隨著5G、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新興技術的普及與成熟，醫(yī)療健康的數(shù)字化發(fā)展離不開新興技術的支持，5G云醫(yī)的發(fā)展傳統(tǒng)醫(yī)療發(fā)展轉型的重要核心推動力，在各業(yè)的共同努力下，可以依托新技術、云網(wǎng)端及運營能力優(yōu)勢，凝聚產業(yè)合力，為構建“健康中國2030”注入新動能，為“服務醫(yī)改、惠及民生”提供強大支持。

目前我國人工智能醫(yī)療仍面臨技術難題。據(jù)了解，海量大數(shù)據(jù)和計算能力是人工智能發(fā)展的必備要素，特別是在醫(yī)療數(shù)據(jù)共享方面，目前我國亟須補足短板。醫(yī)院使用人工智能產品時，需要和互聯(lián)網(wǎng)公司連接，然而這個對接過程中出現(xiàn)一些難題：醫(yī)院的系統(tǒng)之前相對封閉，不同醫(yī)院的電子系統(tǒng)由不同的企業(yè)承建，企業(yè)之間的系統(tǒng)又存在壁壘。

智慧醫(yī)療將來會應用到醫(yī)院系統(tǒng)的每一個領域，比如管理藥品、耗品的系統(tǒng)，幫助解決病房人手不足的醫(yī)療安全監(jiān)控系統(tǒng)等，又比如疾病控制，通過發(fā)熱門診數(shù)據(jù)自動連接和報警，分析病人的主要來源，從而找出病源地，提早采取病源控制措施。此外，如今治理環(huán)境污染是個攻堅戰(zhàn)，智慧醫(yī)療可以起到輔助作用。

隨著對數(shù)據(jù)需求的增加，隨之而來的是對更有力的網(wǎng)絡安全的需求。對于患者和護理人員而言，互聯(lián)健康已成為常態(tài)的一部分，確保這些服務的安全提供在醫(yī)療保健領域勢在必行。在護理設施中越來越多地使用云、移動和連接對象，以及向患者家中提供初級保健，這給隱私帶來了挑戰(zhàn)?；颊邤?shù)據(jù)的潛在泄露是一個巨大的問題，需要采取適當?shù)木W(wǎng)絡安全措施來降低風險。

當下的醫(yī)療領域，智慧醫(yī)療的發(fā)展日新月異，市場上非常多的健康智能產品，并沒有經(jīng)過科學論證，它們的權威性、誤導性都需要進一步論證。傳統(tǒng)醫(yī)療模式向大健康模式轉變還需要一個過程。未來，我們的醫(yī)療系統(tǒng)應該建立健康醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的共享平臺，不僅為普通人提供生命健康管理服務，也改善醫(yī)生的就業(yè)生態(tài)、患者就診生態(tài)和慢病管理的生態(tài)，同時也傳播健康的生活理念。

醫(yī)療機構繼續(xù)面臨資源挑戰(zhàn)。為了減輕不堪重負的系統(tǒng)和精疲力竭的臨床工作人員的壓力，第一個切入點可能很快就會變成虛擬的。盡管遠程醫(yī)療和互聯(lián)醫(yī)療設施在健康危機期間達到頂峰，但此后有所下降。數(shù)字化不是給定的。采用數(shù)字工具來支持醫(yī)療保健服務必須得到所有利益相關者的認可，從臨床工作人員和患者到醫(yī)院之外。

為了從“新常態(tài)”帶來的變化中獲益，所有利益相關者和行業(yè)必須繼續(xù)共同發(fā)展，同時滿足公共衛(wèi)生需求。然而，隨著我們看到對醫(yī)療保健數(shù)字化和連通性的更多投資，與利益相關者和患者互動的方式是更具咨詢性。當涉及到新用途和網(wǎng)絡安全或在醫(yī)療保健領域具有高風險的數(shù)據(jù)監(jiān)管問題時，這一點尤其重要。

總的來說，我國在人工智慧醫(yī)療方面仍有很大的進步空間，絕大多數(shù)的產品都還沒到商業(yè)化階段。對于那些掌握人工智能技術的計算機專家和技術的公司來說，AI+醫(yī)療就是興奮劑，但依然存在諸多需要突破的壁壘。毋庸置疑的是，只有那些真正有實力的公司，才能在大浪淘沙的競爭中留存下來。隨著AI+醫(yī)療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規(guī)模投入，AI輔助技術也在多個醫(yī)療細分領域提供了幫助。未來，基于大數(shù)據(jù)的深度學習將改變醫(yī)療行業(yè)，對疾病提供更快速、準確的診斷和治療，將變得不再可怕。