醫(yī)療的數(shù)字化在近些年來已經(jīng)成為大趨勢

醫(yī)療的數(shù)字化在近些年來已經(jīng)成為大趨勢?；ヂ?lián)網(wǎng)與新科技的發(fā)展，使得數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的愈加廣泛，數(shù)字化醫(yī)療成為改變醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)狀的有效切入點。

大數(shù)據(jù)的深度挖掘和技術(shù)的應(yīng)用及信息共享，將幫助人類獲得更好的醫(yī)療解決方案，打破某些傳統(tǒng)的禁錮與限制，為醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)新打開全新的窗口，同時有力地推動著整個醫(yī)療體系從檢測、診斷、藥物研發(fā)到醫(yī)療管理的整體變革。隨著醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化的特征越來越明顯，移動、智能、友好、共享將成為數(shù)字化醫(yī)療革命的核心。

數(shù)字健康需要一個完善的數(shù)據(jù)管道，該數(shù)據(jù)管道必須經(jīng)過匯總，在符合標(biāo)準(zhǔn)化的前提下，支持重復(fù)訪問以及實時更新，并可以集成到整個健康生態(tài)系統(tǒng)的工作流程中，以進(jìn)行醫(yī)療協(xié)調(diào)、分析，甚至是AI醫(yī)療的拓展等等。針對病患的健康記錄，目前大多數(shù)的醫(yī)療機構(gòu)都已經(jīng)采取互聯(lián)網(wǎng)平臺方式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲與統(tǒng)計，但難點在于當(dāng)病患更換醫(yī)院，或者在異地進(jìn)行求診的時候，就需要去訪問患者的以往所有記錄，從而才能做出最準(zhǔn)確的診斷，并且這也有助提高工作效率，不需要重復(fù)進(jìn)行同樣的檢查。

5G的革命性在于它涵蓋更多應(yīng)用場景和更復(fù)雜的技術(shù)，并且有更強的包容性，能夠支持、兼容多種接入技術(shù)，特別是其他技術(shù)實現(xiàn)互操作，達(dá)到服務(wù)于大量不同場景的目的。5G除了以增強移動寬帶技術(shù)服務(wù)于家庭、智能手機終端等消費應(yīng)用領(lǐng)域之外，工業(yè)智能應(yīng)用與大規(guī)模機器通信等，特別是在產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等領(lǐng)域，對高可靠的服務(wù)領(lǐng)域有著廣闊的市場。

物聯(lián)網(wǎng)的核心基礎(chǔ)在于物與物之間的互聯(lián)。是把人、動物、物理實體和信息系統(tǒng)互相聯(lián)系起來的遍布全球的系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)通過大量分散的射頻識別、傳感器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等小型設(shè)備，將感知的信息，通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)街付ǖ奶幚碓O(shè)施上進(jìn)行智能化處理，完成識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理等工作。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用也變得日趨豐富，好比學(xué)生進(jìn)出校門的管理，高速公路不停車的收費系統(tǒng)、公路鐵路車輛的調(diào)度系統(tǒng)、物流貨品的追蹤管理、大流通倉儲管理，手機移動支付系統(tǒng)等，這一切都基于物聯(lián)網(wǎng)理論的應(yīng)用探索。

醫(yī)療大健康物聯(lián)網(wǎng)作為轉(zhuǎn)變醫(yī)療保健和流程的技術(shù)力量立于不敗之地，我們需要制定適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略來實施并充分利用醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。 以數(shù)據(jù)安全為例，醫(yī)療數(shù)據(jù)最容易受到各種類型的安全威脅，因為醫(yī)療保險公司，設(shè)備制造商，醫(yī)療保健服務(wù)提供商和各種商業(yè)供應(yīng)商的利益非常高且利潤豐厚。 為了確保使用這種新型醫(yī)療保健物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實現(xiàn)最佳數(shù)據(jù)安全性和平穩(wěn)運營流程，我們必須制定適當(dāng)且明確的戰(zhàn)略。

理想情況下，健康數(shù)據(jù)將為完全不受限制的醫(yī)療保健未來提供動力。就是說，在未來的每一個角落，一流的健康設(shè)施與護(hù)理方案幾乎可以在任何地方提供，患者、服務(wù)供應(yīng)商、醫(yī)療機構(gòu)能夠利用新技術(shù)進(jìn)行合作，沒有記錄的盲點，而這也將為科技創(chuàng)造新的機會，協(xié)助改善人類健康狀況。

而這些也將為AI醫(yī)療帶來基礎(chǔ)，目前來看通過集合不同國家、不同性別、不同生活特性等等的疾病特征，就能很清晰地獲取哪些疾病對人類的威脅最大，許多保險金融的企業(yè)就是利用相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行財務(wù)規(guī)劃，其實背后的支柱就是大數(shù)據(jù)。

但是引入AI意味會有新的模型算法，能夠通過大數(shù)據(jù)去構(gòu)建解決方案，其中包括對疾病規(guī)模，或者疾病影響范圍的預(yù)測等等。許多科技巨頭都是通過大數(shù)據(jù)構(gòu)建AI模型，來完成篩查疾病，旨在建立一個更為高效的篩查系統(tǒng)，能夠讓病患及早作出防范。