2016年1月，国家卫计委发布“5+3+x”专科医师规范化培训制度。制度表明医学生从本科学习到从医一共要经历至少8年时间，这项制度意为与国际接轨。但不同的是，在中国，学习与培训成本高，且后续收入无法得到保障，这一政策成为学医路上的拦路虎；医疗行业难点颇多，“医闹”、“医患关系”频频登上热门话题；各方利益盘根错节，用于设施建设、设备更新的下放资金被层层剥削，政策难以落实；而面对看病难，病人难，医生难等弊端重重的现状，医改也进行得举步维艰，解决行业困境迫在眉睫。

　　医疗行业痛点成为大数据改革的助推剂

　　事实上，现代社会信息大爆炸，也在无形推动医疗行业转型。云计算、人工智能等互联网技术着力打造智慧医疗，或将改变错综复杂的利益现状，使传统医疗行业改头换面。现代医疗模式从根源上来说存在以下两方面问题：一是病人信息缺失造成权益受损；二是医疗资源匮乏、分布不均。

　　其一，信息缺失导致患者维权困难。最初，新农合医疗保障制度出台，门诊和住院费用的报销比例分别高达50%和75%左右，这一制度对看病的花费进行了有效补贴，并切实落实到了基层。但另一方面，这却成为医院利用的筹码，变成抬高药价的促成因素。

　　随后的2011年，药品降价令出台，然而出乎意料的是，限制药物价格不但没有让病人花的钱变少，反而造成了医院医生乱开药、多开药的乱象。

　　总的来说，有新制度出台，就有不法分子寻找新漏洞，链条背后的受益者始终虎视眈眈，寻找可乘之机。而患者作为信息短缺方：不了解自身病情以及具体的诊疗方法，只能任由医院医生摆布，处在相对弱势的地位。即便医生误诊、漏诊、乱开药，患者也很难把握证据维护自己的权益。做好医疗大数据可以有效弥补信息缺失，解决患者看病难的问题。

　　其二，医疗资源匮乏、分配不均造成大医院人满为患，挂号费昂贵；社区医院、小医院门可罗雀，鲜有人到访。大医院集中在市中心，偏远郊区、乡村居民则在患重病时无医可就。小病去大医院容易大材小用，大病只能在小医院却得不到救治。这两种现象造成医疗资源的浪费和对生命的渎职。

　　云计算拥有强大的数据存储、处理能力，不仅能用于CRM、HR管理，也不限于对城市交通体系的管理，j2直播，它同样能应用到医疗行业，为实现智慧医疗做好大数据支持，解决患者信息缺失和不对等的问题。

　　云计算为智慧医疗打开了一扇大门

　　云计算的海量信息存储与处理，是数据化智慧医疗中最具挑战性、也是最重要的一个环节。试想一下，当生物学基础中的图片都能以数据的形式保存下来，并对其进行专业化的分类，那将会有效提高进行信息检索和管理的便利程度。

　　在实施中，一方面，构建临床决策、疾病诊断、药物研发等大数据系统，不仅有利于医学界高效率进行攻克顽疾的研究，同时云端的存储也易于实现不同区域间的信息互联，有效实现信息传播与共享；另一方面，设置网上预约的分诊途径，发展远程医疗，解决看病难问题；并将医保联网，省略繁琐的医疗报销程序。除此之外，建立个人的健康管理档案，并不断创新科技进行数据加密，保护数据隐私。当然，计划的实施会不可避免地遇到一些困难：

　　首先，由于医疗领域信息的复杂多样，信息常以视频、音频、图片和文字等多种形态存在，且医疗业的数据量十分庞大，大数据的储存、管理和处理都较为困难。其次，伴随着医疗行业的不断进步，一些从前难以治愈的疾病渐渐在新技术的研发中得到治疗，atv直播，因此数据需要随时更新，这一完善过程也是一个难点。当然，最重要的是保护数据的完整性和安全性，实时监管和维护是首当其冲的问题。

　　以上可以看出，云计算的大数据医疗实现了患者和医疗知识的信息连接，达成患者与医生的直接交流，将最大程度便利就医。而对于提供更多的医疗资源，解决供不应求的行业局面，则不能不提率先指向医疗的IBM人工智能Watson，将基于云计算的AI识别与诊断提上了日程。

　　人工智能则为智慧医疗铺好了一条路