近年來，人工智能非常熱門，人們一直在談論無人駕駛、智能家居，而忽視了已經登陸大數據時代的智慧醫療。
目前，大數據已應用于智能醫療體系，使患者更容易就醫，更有效的診斷疾病，更準確的醫療信息。更快更準確的在醫療行業進行多點布局。
大數據＋時代的智慧醫療
目前，國內智能醫療技術相對成熟。許多三甲醫院都推出了“人工智能輔助診斷系統”。智能系統作為機器人醫生呈現在公眾面前。通過固定形式的問題和患者互動，根據癥狀發布檢查表。測試結果出來后，系統自動發出診斷結論，一線臨床醫生確認結論。
據了解，該機器人上周已與國內200多名醫學專家進行了PK，在時效性方面取得了明顯優勢。工人們將100個病人的數據輸入機器人，連接到現場的天河超級計算機，在4.8秒內完成。出乎意料的是，機器人的診斷與醫生最初的診斷完全一致。
今年三月，谷歌的人工智能就在醫學領域取得了顯著的成果。該公司開發了一種人工智能算法，可用于診斷乳腺癌。人工智能和醫療專家已經被用來分析130個乳腺癌切片來發現腫瘤。
人工智能在這個項目上的表現超過了人類。人體醫學專家花了30個小時對130張切片進行分析和診斷，最終的診斷準確率為73.3%。而人工智能僅用了很短的時間就給出了診斷結果，準確率為88.5%，比人類高15.2%。
大數據時代醫學人工智能的三個問題
首先，大數據時代需要改變理解和處理疾病的方式：
在現代醫學治療中，根據患者的病史、癥狀、體征和實驗室診斷，患者的遺傳背景、基因組數據、環境背景因素以及對主要疾病監測指標的持續觀察和亞組分析往往被忽視，包括目前常規的醫學診斷。診斷和治療通?；诩膊〉倪z傳特征，而忽略了最基本的信息。
隨著醫學知識的不斷積累、專業的細化和分化，在大數據時代必將朝著大數據的整合和系統化的方向發展。更專業的人機合作，實現對患者的最全面的診斷。
第二，大數據時代應該改變醫學評估的整個方式：
改革開放30年來，我國經濟實力的積累，醫療資源配置的增加，醫療衛生服務的整體可獲得性不斷提高。
不僅醫療結果本身，而且臨床精神面貌，不僅是患者的并發癥和死亡率，還有醫生報告，醫院報告，賬單生成。使用數據來提高醫生自我學習改善臨床實踐的能力，提醒大數據。
第三，在大數據時代，有必要改變培養醫學生的觀念：
傳統的醫學模式在大數據時代形成了一個新的體系。過去，專業訓練使醫生對數據的理解越來越有限。我們需要從僅僅積累醫療經驗轉向積累醫療數據，這是醫療大數據時代所必需的，也是制定各種醫療方針所必需的。
作為一名醫生，他需要改變主意，接受人腦和計算機的結合。今后，每一位醫生都應該熟練地使用智能工具來處理大量的信息，以便找到更準確的診斷和治療方案。
醫學人工智能的發展趨勢
那我們下一步應該怎么做？人工智能的趨勢在哪里？
一、智慧醫療衛生正處于數字化的轉折點
互聯網女王Mary Meeker2017年發布的互聯網趨勢報告認為，醫療保健和醫療保健已經進入了一個數字轉折點：醫療行業顯示數據輸入和數據積累出現了爆炸性增長。88%的消費者至少使用一種數據保健工具（遠程醫療、可穿戴設備）。
一方面，數據的增長縮短了醫學研究的創新周期，加快了藥物臨床試驗的周期，提高了診斷的準確性和治療的準確性。
二、數據是發展的關鍵
數據是“醫療+人工智能”產業發展的關鍵。小智君認為，醫學與人工智能結合的關鍵在于“算法有效數據”。先進的算法提高了數據處理的效率和識別的準確性，而有效的數據是先進算法應用的基礎。
目前，深度學習等算法的發展已相對成熟，醫學數字的“數量”和“質量”是阻礙醫學應用中人工智能發展的主要原因。
三、智能診斷和醫學圖像識別已經成熟
智能診斷和醫學圖像識別是“人工智能+醫學”發展的兩個成熟領域。
目前比較成熟的領域包括“智能診斷”和“醫學圖像識別”領域。這兩個領域的發展將分別增加“門診”和“影像科室”的醫療資源供應。解決當前醫藥行業供需矛盾突出。
總結：
在醫學領域，大數據有著廣泛的應用，包括疾病預防、臨床應用、網絡醫療等?？梢哉f，醫療大數據是未來醫療領域的發展趨勢。目前，在大數據在醫療行業的應用方面，我國還處于起步階段，需要政府、醫院和數據挖掘技術人員的共同努力，才能讓大數據在醫療領域發揮作用。
