刘丽

随着互联网到移动互联网再到物联网的演进，使得数据的积累量达到了前所未有的规模，以大数据为基础的智慧医疗可以给医疗带来的革新主要包括三个方面：降低医疗成本、辅助诊断以及帮助解决医疗资源分配不均与短缺的問题。

降低医疗成本

根据世界银行数据，美国与医疗相关的开销可以占到GDP的17%-18%，并且呈逐年上升趋势，预计到2020年将会达到GDP的20%左右。在中国看不起病、因病致贫的例子也并非罕见。导致医疗成本过高的原因主要有两个：高昂的药费与诊疗费。药品开发成本过高与医生的培养成本过高似乎给了药品价格与治疗费用居高不下很好的解释。

人工智能系统通过阅读专利数据库、医疗数据库、医学论文，学习从分子结构、基因组序列和图像的一切信息，建立关联，形成假设，寻找可用于制造新药的分子或配方。人工智能算法可在几周内阐明数据之间的强相关性，提供新的思路，可以很大程度提高新药的研发进度，降低药品的研发成本与风险。而人类要想得到同样的成果，除了需要大量专业人员花费大量时间外可能还需要医药专家们的灵光一现。

辅助疾病诊断

在很多患者心目中，看病要找有经验的年长的大夫。老大夫的经验积累来源于一个病例一个病例的学习与研究。然而学习能力再强的大夫也不如计算机学得快。一个放射科的大夫每天能够阅读的X光片数量有限，穷其一生也很难研究10万个病例，而计算机则很容易在短时间内学习能够获得的所用病例。……