醫(yī)療需求和醫(yī)療費(fèi)用逐年上升但醫(yī)療資源供應(yīng)不足

智慧醫(yī)療已經(jīng)深入我們的生活，現(xiàn)有的智慧醫(yī)療設(shè)備已經(jīng)能夠很好地減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度和心理壓力， 智慧醫(yī)療與醫(yī)療健康檢測技術(shù)方案供應(yīng)商朗銳慧康擁有多年設(shè)計(jì)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，積累了眾多優(yōu)質(zhì)方案，專業(yè)團(tuán)隊(duì)嚴(yán)格把關(guān)，保證最好的技術(shù)方案以及產(chǎn)品品質(zhì)，為客戶節(jié)省了大量人力成本。根據(jù)其提供的智慧醫(yī)療方案研發(fā)出來的智慧醫(yī)療設(shè)備能夠滿足患者的日常檢測，既幫助了患者的健康管理，又緩解了醫(yī)生高強(qiáng)度的長時(shí)間就醫(yī)。

“智慧醫(yī)療”是傳統(tǒng)醫(yī)院及醫(yī)療機(jī)構(gòu)向數(shù)字化、智能化、現(xiàn)代化醫(yī)療跨越的最終目標(biāo)，能夠改善行醫(yī)就醫(yī)體驗(yàn)，提升醫(yī)療效率和質(zhì)量。但由于人工智能醫(yī)療技術(shù)仍處于發(fā)展階段，人們的思想意識和接受度仍需提升等原因，“智慧醫(yī)療”在落地的過程中還存在很多的問題和挑戰(zhàn)。

關(guān)于人工智能“虛火過旺”、存在“泡沫”的質(zhì)疑也一直沒有斷過，一方面，對于國內(nèi)信息化程度不高的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，人工智能或許還有點(diǎn)遙不可及;另一方面，人工智能如何進(jìn)行技術(shù)落地和商業(yè)場景實(shí)現(xiàn)，并沒有成規(guī)模的案例，AI+各行各業(yè)一直在探索中前進(jìn)。而近年來，關(guān)于AI+關(guān)乎國計(jì)民生的醫(yī)療行業(yè)一直是個(gè)熱度不減的話題，讓人對AI如何落地醫(yī)療充滿了期待。

一方面，政府應(yīng)加大對醫(yī)科大學(xué)等高等醫(yī)學(xué)教育機(jī)構(gòu)的政策支持， 鼓勵(lì)更多的優(yōu)質(zhì)生源學(xué)生報(bào)考醫(yī)學(xué)院校，培養(yǎng)更多優(yōu)秀的醫(yī)學(xué)人才，緩解醫(yī)院用人緊缺的狀況。另一方面，需盡快推行分級醫(yī)療制度，實(shí)現(xiàn)患者的合理分流，以降低大醫(yī)院醫(yī)生的工作壓力。當(dāng)然，醫(yī)患之間多一份體諒，也能減少醫(yī)生不必要的顧慮。

“智慧醫(yī)療”運(yùn)用各類人工智能算法，技術(shù)復(fù)雜，分析得出的結(jié)論難以向醫(yī)務(wù)人員和患者解釋，也就造成了醫(yī)務(wù)人員和患者在使用AI服務(wù)時(shí)對結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生疑慮。為解決這個(gè)問題，一方面需要對醫(yī)務(wù)人員和患者進(jìn)行AI服務(wù)使用前培訓(xùn)，用通俗易懂的語言讓他們清晰的了解AI服務(wù)的功能、原理、準(zhǔn)確度和局限性，有了全面的了解，才會(huì)產(chǎn)生理解和認(rèn)同。智慧醫(yī)院就是在各種新技術(shù)的應(yīng)用支持下，運(yùn)營更高效、管理更智能，質(zhì)量更可控的醫(yī)院。

中國甚至是全球都被人口老齡化問題所困擾，醫(yī)療需求和醫(yī)療費(fèi)用逐年上升，但醫(yī)療資源供應(yīng)不足，醫(yī)療供需矛盾長期存在，而與之對應(yīng)的又是過度診療或者是重復(fù)診療等問題嚴(yán)重，藥品、器材以及其他保健品也都出現(xiàn)了很多浪費(fèi)。當(dāng)然最重要的還是優(yōu)秀醫(yī)生太少，并非可以通過流程上的信息化、數(shù)字化能解決。人工智能給我們打開了一扇門。通過人工智能技術(shù)，將臨床醫(yī)生從重復(fù)性低效工作中解放出來，提高醫(yī)療工作效率;除此外，利用深度學(xué)習(xí)還可以進(jìn)行輔助診斷，協(xié)助基層醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷和治療方案的制定。

智慧醫(yī)院的概念被提出只有十年時(shí)間，它的基礎(chǔ)是以電子病歷為核心的醫(yī)療信息化(HIT)。到底什么是智慧醫(yī)院，或者說醫(yī)院的信息化智慧化建設(shè)達(dá)到什么程度才能謂之為智慧，世界各國對此都有著不同程度的理解和探索，也都在技術(shù)驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)、數(shù)據(jù)孤島整合、流程重塑再造、信息數(shù)據(jù)共享和安全加持保障等山重水復(fù)的曲折之路上艱難邁進(jìn)。

目前智慧醫(yī)療還未進(jìn)入成熟階段，雖然AI醫(yī)療的應(yīng)用場景很廣泛，比如虛擬助理、藥物研發(fā)、健康管理、醫(yī)療影像輔助診斷等，但是真正落地、符合醫(yī)院使用場景的產(chǎn)品還是比較少，因?yàn)榇嬖诤芏嚯y以預(yù)測的潛在風(fēng)險(xiǎn)，安全不可控，AI診斷的失誤會(huì)造成患者的健康受損，必須要將風(fēng)險(xiǎn)控制在最小程度。因此，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)還有待進(jìn)一步提升。