醫療資料難獲得，人工智慧醫療發展遭遇瓶頸期

過去幾年間，大量家用血糖儀、血壓計、手環等裝置已經進入普通人生活，收集了大量資料。而醫院也意識到醫療資料的價值，紛紛開始把醫療資料「上雲」(存入雲儲存器中)，雲計算的能力公升級也讓以前耗時費力的資料處理變得更容易。而以深度學習為代表的新一代人工智慧技術對醫療影像、醫療資料的處理能力也有了很大變化。

人工智慧醫療

不過，更完善的醫療資料獲取和利用並非一帆風順，不少醫療機構和醫藥公司在探索ai+醫療的過程中都走過一些彎路。

目前，ai+醫療最大的問題在於資料的**和質量，因為中國的醫療資料在醫院和醫院之間，醫院和家庭之間往往存在資訊孤島，即使在同乙個醫院內部，要提取和利用資料還是涉及很多手工操作。

舉個很簡單的例子，雖然現在資訊科技已經非常普及了，但住院查房時，還是大主任在前面查，後面的人錄音下來，整理錄入系統。在朗銳慧康看來（www.lrioh.com），這種手工產生的資料，質量上存在比較大的問題。

不同的疾病和臨床檢驗會產生不同的資料，如果沒有經過標準化和結構化的處理就將其提供給演算法，會帶來很嚴重的問題。根據觀察，很多醫療資料還沒結構化和標準化是ai在健康醫療領域應用的最大瓶頸。

朗銳慧康了解過許多醫院的資料化、資訊化情況，他發現各地各級醫院對人工智慧領域的意願和投入都各有不同，但綜合來看，高階私立醫院會有更大動力投身其中，他們的資料化程度也更高。據他透露，訊飛醫療也在考慮與和多家高階醫院開展合作。

除了**、獲取和利用方式以外，醫療資料的監管也是未來ai+醫療發展中的一大隱憂。我國對醫療衛生資料的採集、利用尚未形成系統化法規要求，而此類資料往往又含有許多個人隱私，種種原因導致目前獲取醫療資料困難，技術無法推展。