2023年1月，國家衛程式設計客棧計委發布「5+3+x」專科醫師規範化培訓制度。制度表明醫學生從本科學習到從醫一共要經歷至少8年時間，這項制度意為與國際接軌。但不同的是，在中國，學習與培訓成本高，且後續收入無法得到保障程式設計客棧，這一政策成為學醫路上的攔路虎；醫療行業難點頗多，「醫鬧」、「醫患關係」頻頻登上熱門話題；各方利益盤根錯節，用於設施建設、裝置更新的下放資金被層層剝削，政策難以落實；而面對看病難，病人難，醫生難等弊端重重的現狀，醫改也進行得舉步維艱，解決行業困境迫在眉睫。
醫療行業痛點成為大資料改革的助推劑
事實上，現代社會資訊大**，也在無形推動醫療行業轉型。雲計算、人工智慧等網際網路技術著力打造智慧型醫療，或將改變錯綜複雜的利益現狀，使傳統醫療行業改頭換面。現代醫療模式從根源上來說存在以下兩方面問題：一是病人資訊缺失造成權益受損；二是醫療資源匱乏、分布不均。
其一，資訊缺失導致患者維權困難。最初，新農合醫療保障制度出台，門診和住院費用的報銷比例分別高達50%和75%左右，這一制度對看病的花費進行了有效補貼，並切實落實到了基層。但另一方面，這卻成為醫院利用的籌碼，變成抬高藥價的促成因素。
隨後的2023年，藥品降價令出台，然而出乎意料的是，限制藥物**不但沒有讓病人花的錢變少，反而造成了醫院醫生亂開藥、多開藥的亂象。
總的來說，有新制度出台，就有不法分子尋找新漏洞，鏈條背後的受益者始終虎視眈眈，尋找可乘之機。而患者作為資訊短缺方：不了解自身病情以及具體的診療方法，只能任由醫院醫生擺布，處在相對弱勢的地位。即便醫生誤診、漏診、亂開藥，患者也很難把握證據維護自己的權益。做好醫療大資料可以有效彌補資訊缺失，解決患者看病難的問題。
其二，醫療資源匱乏、分配不均造成大醫院人滿為患，**費昂貴；社群醫院、小醫院門可羅雀，鮮有人到訪。大醫院集中在市中心，偏遠郊區、鄉村居民則在患重病時無醫可就。小病去大醫院容易大材小用，大病只能在小醫院卻得不到救治。這兩種現象造成醫療資源的浪費和對生命的瀆職。
雲計算擁有強大的資料儲存、處理能力，不僅能用於crm、hr管理，也不限於對城市交通體系的管理，它同樣能應用到醫療行業，為實現智慧型醫療做好大資料支援，解決患者資訊缺失和不對等的問題。
雲計算為智慧型醫療開啟了一扇大門
雲計算的海量資訊儲存與處理，是資料化智慧型醫療中最具挑戰性、也是最重要的乙個環節。試想一下，當生物學基礎中的都能以資料的形式儲存下來，並對其進行專業化的分類，那將會有效提高進行資訊檢索和管理的便利程度。
在實施中，一方面，構建臨床決策、疾病診斷、藥物研發等大資料系統，不僅有利於醫學界高效率進行攻克頑疾的研究，同時雲端的儲存也易於實現不同區域間的資訊互聯，有效實現資訊傳播與共享；另一方面，設定網上預約的分診途徑，發展遠端醫療，解決看病難問題；並將醫保聯網，省略繁瑣的醫療報銷程式。除此之外，建立個人的健康管理檔案，並不斷創新科技進行資料加密，保護資料隱私。當然，計畫的實施會不可避免地遇到一些困難：
首先，由於醫療領域資訊的複雜多樣，資訊常以**、音訊、和文字等多種形態存在，且醫療業的資料量十分龐大，大資料的儲存、管理和處理都較為困難。其次，伴隨著醫療行業的不斷進步，一些從前難以**的疾病漸漸在新技術的研發中得到**，因此資料需要隨時更新，這一完善過程也是乙個難點。當然，最重要的是保護資料的完整性和安全性，實時監管和維護是首當其衝的問題。
以上可以看出，雲計算的大資料醫療實現了患者和醫療知識的資訊連線，達成患者與醫生的直接交流，將最大程度便利就醫。而對於提供更多的醫療資源，解決供不應求的行業局面，則不能不提率先指向醫療的ibm人工智慧watson，將基於雲計算的ai識別與診斷提上了日程。
人工智慧則為智慧型醫療鋪好了一條路
雲計算與ai其實不可分割，醫療大資料的形成是人工智慧的基礎。ai+醫療已經成為人工智慧的爆發點，不僅因為醫療資源短缺有不可忽視的重要www.cppcns.com性，同樣也是人工智慧在雲計算基礎上迅速發展的必然。此外，人工智慧在醫療領域的技術突破更加快了ai醫療的落地，成為人工智慧應用於人類智慧型生活邁出的第一步。
那麼ai具體是如何應用於醫療，解決資源稀缺、供需不平衡引起的就醫困難呢？
首先，在輔助診療方面，人工智慧顯現出比人類更高效的優勢——海量、快速收集醫學知識，進行醫學方面結構化資料與非結構化資料的處理，迅速成為某一醫學領域的專家。並且模擬診斷思維，憑藉超高的診斷準確率，輔助醫生對患者進行診療。
其次，隨著人工智慧在影象識別、深度學習方面的技術突破，ai應用於醫學影像診斷。其原理是基於大量影像資料對影象進行識別感知，從而獲取有用的資訊，掌握獨立的診斷能力。當診療方案可以直接由人工智慧來提供時，醫生就有時間去做更有價值的研發工作。
最後，人工智慧在藥物研究方面可以通過計算機資料模擬縮短藥品的研發週期，在疑難雜症的研究方面就像乙個超級大腦，勢必發揮巨大作用。受到優質醫療資源供給不足的推動以及人們對健康生活的要求，ai應用於醫療的發展前景廣闊，潛在市場巨大，但是在疾病的預防方面則尚顯不足，人們健康生活的另一大領域——醫療保健服務產品，在健康生活的大趨勢影響下受到廣泛青睞。
健康產品也是雲計算與ai結合的另一種落地應用，目前市場上最常見的醫療保健服務產品無外乎就是可穿戴裝置。這種科技裝置通過追蹤與佩戴者的健康有關的資訊，對使用者在疾病預防和遠端監測方面帶來正面影響。其中最常見的產品形式是健身帶與智慧型手錶，通過對使用者生命體徵的監控，改善使用者健康狀況，大幅降低醫療成本，並對使用者心理起到一定積極作用。
這個行業雖然處於起步階段但隨著生活水平的提高，人們對健康的要求也越來越高。以目前各大手機應用陸續推出的記步、健身資料採集、身體健康指標採集功能可以想見，可穿戴裝置等健康產品的研發將佔據健康醫療保健服務的一大部分市場。健康產品在朝著集合大資料與人工智慧的方向前進，站隊健康和智慧型生活的主流趨勢，做出對使用者健康有意義的產品，以及為使用者帶來更好的產品體驗才是王道。
全面智慧型醫療化，任重道遠
在資訊爆發時代，不論以何種形式為健康服務，都必須立足於雲計算、大資料，充分利用高效率低成本的計算資源特點促進行業的發展。但是作為www.cppcns.com人工智慧等科技創新領域的基礎環節，它最重要也更富有挑戰。
挑戰一：系統互聯共享難度大。資料需要在網路通訊的工作層間實現層層傳遞，各層間需要獨立執行，又要密切合作，技術的不斷改進和創新才能使龐大的資料庫達到方便人們使用的目的。這是技術難題，也是阻礙醫療資訊化的要因。
挑戰二：傳統醫療模式轉變的難度大。乙個行業的存在是經歷了幾個世紀的洗禮才形成穩定的局面，要想轉變並不能一蹴而就。人們對新形式存在適應過程，同樣新模式也有待時間的考量。
挑戰三：資訊保安是重中之重。雲計算的資訊隱私保護是為使用者所接受和信賴的前提，重視雲計算的安全問題，做好技術層面的深度研發。同時，雲計算尚未擁有完善的法律制度保護，沒有標準的安全評估體系，還無法完全勝任現階段的醫療轉型要求。
由此看來，雲計算進入醫療行業是勢在必行，並且基於雲計算的人工智慧和健康保健產品也將會徹底顛覆傳統的醫療模式，為人們帶來全新的健康管理體驗。而在科技創新的政策推動下，營造綠色健康的資訊生態圈，打造適應時代進步的健康生活服務是乙個前景廣闊的潛在市場，智慧型醫療要走的路還很長，解決難點並掌握核心技術，雲計算、人工智慧顛覆傳統醫療行業只是時間問題。
劉曠，以禪道參悟網際網路、微信***：liukuang110
本文標題: 雲計算、人工智慧顛覆傳統醫療只是時間問題
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人工智慧醫療正加速落地
隨著全球醫療保健進入數位化的拐點，客戶授權使用的健康資料量快速增長，將為行業發展提供先決條件。醫療與人工智慧結合的關鍵在於 演算法 有效資料 目前深度學習等演算法的發展已經相對成熟，資深業內人士介紹，醫療衛生和保健目前已進入數位化拐點。中國發展醫療人工智慧具有三個利好 第一，中國人口基數大，醫療資源...
雲計算 大資料和人工智慧
參考 一 雲計算最初的目標 1 理解網路資源 儲存資源概念 2 對於一台電腦是這個樣子的，對於乙個資料中心也是同樣的。想象你有乙個非常非常大的機房，裡面堆了很多的伺服器，這些伺服器也是有cpu 記憶體 硬碟的，也是通過類似路由器的裝置上網的。這時的問題就是 運營資料中心的人是怎麼把這些裝置統一的管理...
簡介 雲計算，大資料，人工智慧
雲計算最初是實現資源管理的靈活性 雲計算不光管資源，也要管應用 大資料擁抱雲計算 資料的收集 資料的傳輸 基於硬碟的分布式佇列 資料的儲存 分布式檔案系統 資料的分析 分布式計算的方法 人工智慧擁抱大資料 推理 知識教授 基於統計的知識自學 事物間的關聯 模擬大腦的工作方式 數學單元模擬神經元 神經...