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[导读]近年来,5G技术、物联网、人工智能、大数据、区块链技术等新一代信息技术正蓬勃发展,曾经还处在科幻故事或者预言中的智能设备也变成了现实,同样的,由于技术的发展,智慧教育、智慧城市、智慧医疗等正从专家们的预言逐步走向现实,并日益深刻影响着人们的生产、生活、生命。

近年来,5G技术、物联网、人工智能、大数据、区块链技术等新一代信息技术正蓬勃发展,曾经还处在科幻故事或者预言中的智能设备也变成了现实,同样的,由于技术的发展,智慧教育、智慧城市、智慧医疗等正从专家们的预言逐步走向现实,并日益深刻影响着人们的生产、生活、生命。

虽然智慧医疗在基层的推广和普及,可能是一种“搅局式”创新,但是这些技术创新有助于推动原来需要专家才能做到的诊断、治疗,让基层医生在缺乏高端仪器设备的情况下,也能为患者提供初步的诊治工作。其次,从技术应用来看,比较常见并且高效运转的智慧医疗,主要是自然语言处理类辅助诊断系统和医学影像识别类辅助诊断系统两个细分领域。实际上,医疗人工智能作为一种提高效率的工具,目前已经覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节,主要应用于医学影像、虚拟助手、药物发现、医院管理、健康管理、疾病预测、精准治疗以及辅助诊疗等方面。

如今,在5G、人工智能等新兴技术的推动下,医疗信息化又进入了新阶段。大量的5G医疗场景出现,数字化、网络化、智能化的医疗设施和解决方案,真真切切地来到了我们的面前。尤其是新冠疫情期间,各种IT和通信技术融入传统医疗场景,赋能医疗机构和医护人员,为我们战胜疫情提供了巨大的帮助。

与传统医疗模式不同,智慧医疗具有数据密集型等特点,通过简单、友好的交互方式、大数据分析和人工智能,可以辅助医生进行病变检测,提高诊断准确率与效率,在提升医疗服务水平、缓解医疗资源紧张等方面发挥作用。

AI智能根据用户个人数据中心上传数据情况进行前瞻性疾病预测,并为其精准匹配健康保险、健康管理等定制化服务方案,实现用户疾病预测,使其可以有针对性的提前预防,用户将不再是生病了才去进行治疗,而是可以全程监测、预防身体疾病。

目前,大多数公司在多学科联合诊断算法上还存在技术瓶颈。医学算是一个比较前沿的行业,随时都有可能碰到疑难杂症,也就会出现新的数据,那么AI医疗产品的数据算法就要不断的更新,而数据算法的技术难度也会随之增大。

正如大家所见,智慧医疗涉及的场景是非常丰富的。每个不同的场景,都会用到不同的系统、不同的技术。智慧医疗,贯穿了患者完整的诊断治疗周期,甚至一个正常人的生命健康周期。如果我们真正实现了智慧医疗,那么我们整个医疗体系的效率将得到大幅的提升,我们的就医体验也会得到极大的改善。甚至,我们的就医成本也会大幅下降。

我国智慧医疗建设发展,总体上呈现稳健上升的态势,但是医疗行业的智能化、信息化水平还不够高,医疗资源的整合和共享,难以得到充分的展现。由于各地区城市发展不同,每个区域当地的医疗数据化程度也不尽相同,由于数据化程度不一,各医院之间存在着明显的信息不对称现象。这样就易造成得各地区对医疗健康数据的采集和整理程度不一致、评判标准不一致等等情况,也就导致“数据孤岛”的产生。

总的来说,我国在人工智慧医疗方面仍有很大的进步空间,绝大多数的产品都还没到商业化阶段。对于那些掌握人工智能技术的计算机专家和技术的公司来说,AI+医疗就是兴奋剂,但依然存在诸多需要突破的壁垒。毋庸置疑的是,只有那些真正有实力的公司,才能在大浪淘沙的竞争中留存下来。

智慧医疗的发展将有力的解决病患看病贵,看病难的问题,以及加强医疗健康领域各主体间的协同合作,提高我国医疗现代化,提高医疗服务水平。而喜马大健康也将以医疗数据互通互享,有效整合医疗档案,搭建智慧医疗平台实现医疗智能化、信息化,使中国的健康事业更上一层楼为目标而努力。

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