后疫情時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的幾大趨勢(shì)分析

（文章來(lái)源：TimothyZuo）
? ? ?? 不久前，美國(guó)對(duì)醫(yī)護(hù)人員開(kāi)放綠卡的政策刷遍網(wǎng)絡(luò)，疫情之下，原本就稀缺的醫(yī)療資源更成為世界各國(guó)爭(zhēng)搶對(duì)象。

醫(yī)療資源的不均衡是全世界性難題，疫情期間更推動(dòng)該問(wèn)題的放大化。于是，面對(duì)疫情擴(kuò)散期間，各個(gè)地區(qū)、城市或國(guó)家最擔(dān)心的就是醫(yī)療資源占用，一旦此現(xiàn)象發(fā)生，也意味該區(qū)域醫(yī)療系統(tǒng)的崩潰，增加防疫難度。疫情封閉期間，在線應(yīng)用火熱也帶動(dòng)在線醫(yī)療用戶的飆升。當(dāng)諸多醫(yī)護(hù)人員逆行，走向一線戰(zhàn)場(chǎng)，如春雨醫(yī)生、平安好醫(yī)生、微醫(yī)等在線醫(yī)療亦同步構(gòu)筑“抗疫”第二戰(zhàn)場(chǎng)。在現(xiàn)有資源下，如何通過(guò)科學(xué)合理調(diào)配，讓資源達(dá)到最優(yōu)化，是最合理方案，在線醫(yī)療起到顯著作用。

不僅在線醫(yī)療，抗疫一線應(yīng)用中，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)&AI等科技都發(fā)揮了重要作用，而這也將對(duì)后續(xù)醫(yī)療發(fā)展帶來(lái)系列影響。結(jié)合現(xiàn)有政策、實(shí)際應(yīng)用以及未來(lái)發(fā)展，整理幾個(gè)科技醫(yī)療方向，已讓大家參考：

1、AI閱片的數(shù)據(jù)中心建設(shè)，病情前的閱片診斷，患者很大一段時(shí)間耗費(fèi)在等待上，AI輔助正有效緩解這個(gè)問(wèn)題。例如有些醫(yī)院開(kāi)始著手建立自己的AI閱片數(shù)據(jù)中心，不僅增加患者的診斷效率，同時(shí)也為后續(xù)診斷算法的不斷優(yōu)化及患者的病理信息的統(tǒng)一匯總、預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。

目前AI閱片依然處于輔助階段，未來(lái)多久真正替代醫(yī)生，需要很長(zhǎng)時(shí)間，期間需要對(duì)AI算法的不斷優(yōu)化。另AI閱片數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量巨大，如何實(shí)時(shí)調(diào)取、并與患者其他病理信息關(guān)聯(lián)、互通存在一定難題。同時(shí)，AI閱片數(shù)據(jù)平臺(tái)如由醫(yī)院建設(shè)，未來(lái)又如何實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)互通？也是未知。

2、病理信息的統(tǒng)一平臺(tái)建設(shè)，除去AI閱片等大數(shù)據(jù)平臺(tái)外，其他細(xì)小數(shù)據(jù)的病患信息整理也是關(guān)鍵。患者統(tǒng)一病理信息的建設(shè)，不僅讓醫(yī)生有充分參考依據(jù)，快速?zèng)Q策、診斷。此外對(duì)醫(yī)療外援的輔助機(jī)構(gòu)如藥廠、醫(yī)療保險(xiǎn)等也是利好。如果說(shuō)制造的未來(lái)是定制化生產(chǎn)，生物制藥的未來(lái)也是定制化生產(chǎn)，對(duì)此病患信將為醫(yī)藥的定制生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、改革帶來(lái)極大推動(dòng)作用。不僅生物醫(yī)藥，醫(yī)療保險(xiǎn)定制化也需要豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3、醫(yī)療大數(shù)據(jù)流通平臺(tái)的建設(shè)，筆者前面寫(xiě)過(guò)，疫情下將推動(dòng)政府大數(shù)據(jù)的對(duì)外開(kāi)放。我們說(shuō)深化改革，當(dāng)下的改革，感覺(jué)其中關(guān)鍵一項(xiàng)就應(yīng)該是政府或機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)“紅利”的對(duì)外開(kāi)放。如上面兩個(gè)平臺(tái)的構(gòu)建，最終目的不應(yīng)該只是對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部的“使用”，還應(yīng)該是對(duì)外部數(shù)據(jù)紅利的釋放。如醫(yī)療保險(xiǎn)的產(chǎn)品搭配、生物醫(yī)療的藥物生產(chǎn)，都需要這些數(shù)據(jù)作為“定制化”生產(chǎn)的參考，定制化的效果就是精準(zhǔn)提升生產(chǎn)力。

市面上已有數(shù)據(jù)流通平臺(tái)的服務(wù)商，例如中立云計(jì)算的服務(wù)商UCloud，旗下產(chǎn)品安全屋就是數(shù)據(jù)流通平臺(tái)：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用權(quán)和所有權(quán)的分離，使數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”，彌補(bǔ)單領(lǐng)域數(shù)據(jù)不足，保障機(jī)構(gòu)敏感數(shù)據(jù)的安全、高效流通，適合政府或醫(yī)療等機(jī)構(gòu)開(kāi)放平臺(tái)。

4、AI在輕量化問(wèn)診的應(yīng)用，醫(yī)療資源有限，那么就不應(yīng)該將醫(yī)療資源浪費(fèi)在前期的病患信息問(wèn)診、信息收集中，基于大數(shù)據(jù)&AI分析，是否可自主分辨出普通的如感冒等病患及病重病患？將重病情或異常的病人做出識(shí)別，讓后端的醫(yī)療資源重點(diǎn)傾向最需要資源的患者。

5、醫(yī)聯(lián)體的建設(shè)，疫情國(guó)家推動(dòng)新基建，讓大家看到新科技動(dòng)向，但不同以往可直接帶來(lái)效益，新基建能帶來(lái)效益的周期更加長(zhǎng)遠(yuǎn)。因?yàn)檫@需要場(chǎng)景方案在各個(gè)行業(yè)的落地，在醫(yī)療行業(yè)就比如“醫(yī)聯(lián)體”的建設(shè)，醫(yī)聯(lián)體的建設(shè)需要承接豐富的終端、高帶寬的速度，以及諸多數(shù)據(jù)中心的承載，而這些需求的支撐，正與新基建的5G、數(shù)據(jù)中心等一一相通。

醫(yī)聯(lián)體是確實(shí)可以帶來(lái)效益的。我們前面提到的1、2、3等點(diǎn)，都建立在數(shù)據(jù)已收集的基礎(chǔ)上，這對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)完善的地區(qū)適合，但對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)存在難度，因?yàn)檫@些地區(qū)基礎(chǔ)IT建設(shè)匱乏，而醫(yī)聯(lián)體的建設(shè)將實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一收集、存儲(chǔ)、分析，但也確實(shí)是一個(gè)大工程。
? ? ? （責(zé)任編輯：fqj）