早在08年，IBM就提出了“智能醫療”的概念，主要是把物聯網和AI技術結合應用到醫療領域，實現醫療信息互聯、共享協作、臨床創新、診斷科學以及公共衛生預防等，現在由于大數據和5G技術的發力與應用，智能醫療再次變成焦點。

　　一、智能醫療的優勢

　　就優勢來說，智能醫療應用場景很多，也是一個不斷發展的過程，個人覺得最根本優勢是在于醫療資源和醫療數據層面的解放，也就是說智能醫療可以緩解醫生資源緊缺和實現數據集中管理。

　　1、緩解醫生資源

　　智能醫療解決未來醫護人員稀缺的問題，人類醫生的培養過程非常復雜，而且成本相對較高，培養時間較長。即使經過了10多年的培訓也不一定能成為一個臨床非常好的醫生，還需要大量的經驗。

　　人工智能就不同，隨著計算速度加快、算法改進，它可以把目前醫學的一些常見病快速的給出一些指導，哪些是什么病，哪些需要深入研究，哪些檢查需要進一步做，往哪個地方考慮，都可以給醫生一些幫助，進而有效地解決醫生資源不足的問題，而且智能醫療可以在全世界的任何地方全年無休地提供醫療服務。

　　2、數據集中管理

　　智能醫療時代有兩種表現：數據多和終端多，智能醫療可以使傳感器設備和家用醫療設備自動或自助采集人體生命各類體征數據，同時可以將現有的院內、院外和基因醫療數據進行整合，實現數據的廣泛共享和深度利用，以較低的成本對亞健康人群、老年人和慢性病患者提供長期、快速、穩定的健康監控和診療服務。

　　二、智能醫療的劣勢

　　1、智能醫療短時間內難以傳遞醫生面診的溫度

　　特魯多醫生曾對臨床醫學做出過客觀的評價：“有時治愈、常常緩解、總是安慰”，所以病人不能被治愈是常有的事，但是緩解和安慰是必不可少的，這也是醫生的本職工作，也體現了醫生對生命的尊重，體現了一個醫生對病人的人文關懷和高尚情操。

　　而智能醫療在短時間內解決人機關懷問題是比較困難的，AI醫療的冷冰冰到有溫度還需要時間，對病人心靈交流、疾病呵護、以及術后的護理都需要醫生的情感參與。

　　就目前而言，智能醫療對病人的關懷安慰還遠達不到醫生的面診，我去過線下醫院看過很多病人，他們到了醫院第一時間總是問醫生，我的病怎么樣了，是不是快好了，其實都是在心理上尋求安慰，醫生們的回答大部分也都是心理上的疏導，所以患者對醫生的依賴程度依舊很高。

　　2、智能醫療的隱私保護面臨前所未有的威脅與挑戰

　　傳統的信息泄露諸如手機號碼、身份證信息的泄露也會給用戶造成很大的威脅和損失，在人工智能醫療領域只會有增無減，甚至威脅可能會更大，用戶丟失的不僅僅是單個維度的信息，可能是全部的重要數據信息，包括個人的疾病史、是否畸形、基因是否有缺陷，有無家族遺傳病史等。

　　這些數據信息的非法共享與傳播極快，一旦被暴露，不法者很容易進行數據欺騙、身份竊取或其他攻擊行為，從而會影響一個人的正常生活，甚至婚姻問題。

　　3、智能醫療依賴的大數據依舊割裂、非標準化

　　對于醫院和診所來說，很多數據仍然是沒有自動化的，還存在醫生使用紙質文本錄入，患者服用藥品后效果跟蹤是丟失的，電子病歷也不完善，很多數據仍然是非標準化的。

　　這一系列的問題都將阻礙醫療機構的數據挖掘處理和深入分析，更重要的是醫院信息系統數據缺少統一的標準，這就對醫療行業的數據共享和數據聯盟造成很大的困難，這也是技術、利益、政策交錯復雜的問題，最終導致醫院數據割裂，成為各自的信息孤島，所以醫院數據的自動化、醫院成為數據管理和決策中心依然面臨發展緩慢的問題。
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