2016年1月，國家衛計委發佈“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，這項制度意爲與國際接軌。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，這一政策成爲學醫路上的攔路虎;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、設備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。
醫療行業痛點成爲大數據改革的助推劑
事實上，現代社會信息大爆炸，也在無形推動醫療行業轉型。雲計算、人工智能等互聯網技術着力打造智慧醫療，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：一是病人信息缺失造成權益受損;二是醫療資源匱乏、分佈不均。
其一，信息缺失導致患者維權困難。最初，新農合醫療保障制度出臺，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，這卻成爲醫院利用的籌碼，變成擡高藥價的促成因素。
隨後的2011年，藥品降價令出臺，然而出乎意料的是，限制藥物價格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，有新制度出臺，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。而患者作爲信息短缺方：不瞭解自身病情以及具體的診療方法，只能任由醫院醫生擺佈，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。做好醫療大數據可以有效彌補信息缺失，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爲患，掛號費昂貴;社區醫院、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。
雲計算擁有強大的數據存儲、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，爲實現智慧醫療做好大數據支持，解決患者信息缺失和不對等的問題。
雲計算爲智慧醫療打開了一扇大門
雲計算的海量信息存儲與處理，是數據化智慧醫療中最具挑戰性、也是最重要的一個環節。試想一下，當生物學基礎中的圖片都能以數據的形式保存下來，並對其進行專業化的分類，那將會有效提高進行信息檢索和管理的便利程度。
在實施中，一方面，構建臨牀決策、疾病診斷、藥物研發等大數據系統，不僅有利於醫學界高效率進行攻克頑疾的研究，同時雲端的存儲也易於實現不同區域間的信息互聯，有效實現信息傳播與共享;另一方面，設置網上預約的分診途徑，發展遠程醫療，解決看病難問題;並將醫保聯網，省略繁瑣的醫療報銷程序。除此之外，建立個人的健康管理檔案，並不斷創新科技進行數據加密，保護數據隱私。當然，計劃的實施會不可避免地遇到一些困難：
首先，由於醫療領域信息的複雜多樣，信息常以視頻、音頻、圖片和文字等多種形態存在，且醫療業的數據量十分龐大，大數據的儲存、管理和處理都較爲困難。其次，伴隨着醫療行業的不斷進步，一些從前難以治癒的疾病漸漸在新技術的研發中得到治療，因此數據需要隨時更新，這一完善過程也是一個難點。當然，最重要的是保護數據的完整性和安全性，實時監管和維護是首當其衝的問題。
以上可以看出，雲計算的大數據醫療實現了患者和醫療知識的信息連接，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人工智能Watson，將基於雲計算的AI識別與診斷提上了日程。
人工智能則爲智慧醫療鋪好了一條路
雲計算與AI其實不可分割，醫療大數據的形成是人工智能的基礎。AI+醫療已經成爲人工智能的爆發點，不僅因爲醫療資源短缺有不可忽視的重要性，同樣也是人工智能在雲計算基礎上迅速發展的必然。此外，人工智能在醫療領域的技術突破更加快了AI醫療的落地，成爲人工智能應用於人類智慧生活邁出的第一步。
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，人工智能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數據與非結構化數據的處理，迅速成爲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，隨着人工智能在圖像識別、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數據對圖像進行識別感知，從而獲取有用的信息，掌握獨立的診斷能力。當診療方案可以直接由人工智能來提供時，醫生就有時間去做更有價值的研發工作。
最後，人工智能在藥物研究方面可以通過計算機數據模擬縮短藥品的研發週期，在疑難雜症的研究方面就像一個超級大腦，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設備。這種科技設備通過追蹤與佩戴者的健康有關的信息，對用戶在疾病預防和遠程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能手錶，通過對用戶生命體徵的監控，改善用戶健康狀況，大幅降低醫療成本，並對用戶心理起到一定積極作用。
這個行業雖然處於起步階段，但隨着生活水平的提高，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、健身數據採集、身體健康指標採集功能可以想見，可穿戴設備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。健康產品在朝着集合大數據與人工智能的方向前進，站隊健康和智慧生活的主流趨勢，做出對用戶健康有意義的產品，以及爲用戶帶來更好的產品體驗纔是王道。
全面智慧醫療化，任重道遠 鄭州正規×××醫院 http://jbk.39.net/yiyuanfengcai/yyjs_aynjyy/
在信息爆發時代，不論以何種形式爲健康服務，都必須立足於雲計算、大數據，充分利用高效率低成本的計算資源特點促進行業的發展。但是作爲人工智能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。數據需要在網絡通信的工作層間實現層層傳遞，各層間需要獨立運行，又要密切合作，技術的不斷改進和創新才能使龐大的數據庫達到方便人們使用的目的。這是技術難題，也是阻礙醫療信息化的要因。
挑戰二：傳統醫療模式轉變的難度大。一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：信息安全是重中之重。雲計算的信息隱私保護是爲用戶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能和健康保健產品也將會徹底顛覆傳統的醫療模式，爲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，營造綠色健康的信息生態圈，打造適應時代進步的健康生活服務是一個前景廣闊的潛在市場，智慧醫療要走的路還很長，解決難點並掌握核心技術，雲計算、人工智能顛覆傳統醫療行業只是時間問題。