科技猎互联网医疗为健康医疗大数据提供的三大机遇
【编者按】数据的汇集为健康医疗大数据分析提供了宝贵金矿， 人工智能 辅助诊断 系统得以快速发展。而AI对于图像识别的分析能力和既定边界的知识领域又是发展最快的。所以，围绕皮肤病的数字化医生助理必然会成为未来临床医生的得力助手。
本文发于张琨随笔，作者为张琨； 经亿欧大健康编辑，供行业人士参考。
互联网医疗 为传统医疗的转型升级提供了前所未有的机遇
传统的医疗模式是指：以医院为中心的医疗模式。这种医疗模式的典型特征是关注疾病的治疗，而非维护健康；以大型检验、检查设备为核心，提供大型、复杂的诊疗服务；以疑难杂重症的专科治疗为主。
互联网医疗的发展，为传统的医疗模式提供了新的能力，包括开发了线上服务的空间，将传统医疗服务中不需要在实体医疗机构完成的业务迁移到线上，包括问诊咨询、预约挂号、报告查询以及缴费、随诊等业务环节。同时，随着物联网科技的迅猛发展，一系列的服务创新涌现，尤其是融合了硬件、软件、服务和药品的“新型专科诊疗服务”彻底改变了传统医疗对医生资源、空间资源和设备资源的瓶颈限制。
这些基于互联网技术的医疗服务模式创新为提升医疗服务可及性，降低医疗成本，提供更好体验的医疗品质创造了机会。同时也为健康医疗大数据的发展提供了机遇。
根据毛振华院长给我的命题作文，我对互联网医疗为健康医疗大数据提供了哪些机遇进行了思考，报告如下，请各位领导和同道指正。
第一个机遇：提供了传统医疗模式之外的新类型数据
在传统医疗服务模式下，医生和患者是需要面对面的完成主要的诊疗环节的。对于一些特殊专科，比如皮肤科，这样的模式没有必要，也没有机会沉淀下 医学影像 数据。而在互联网平台上，由于手机拍照功能的迅速发展，以及皮肤科诊疗特点的需求，几乎每一个患者都会拍照上传他们自己的皮肤患处照片。春雨成立以来，平台上已经沉淀下三千多万张皮肤病的影像资料，这在任何一个综合医院或者皮肤病专科医院都是难以想象的。
这些数据的汇集为健康医疗大数据分析提供了宝贵的金矿，人工智能辅助诊断系统得以快速发展。而AI对于图像识别的分析能力和有既定边界的知识领域又是发展最快的，所以，围绕皮肤病的数字化医生助理必然会成为未来临床医生的得力助手。
第二个机遇：提供了传统医疗模式之外更客观、更真实的数据
在传统医疗服务模式下，诊疗过程是基于患者的主观描述和客观临床检验、检查数据进行的。主观描述的问题在于依赖医生的问诊沟通水平和患者的表达意愿和表达能力。院内临床检验、检查的缺陷在于是横断面型数据，甚至有的非数字化数据是无法跨系统共享的。对于很多需要长时间监测的高血压、心血管、糖尿病的门诊患者就无法获得足够有效的数据结果进行临床判断。随着大量医疗硬件设备的小型化、智能化和互联网化，让患者在居家，在工作场所产生客观、真实的临床数据成为可能。
这些由IOT设备产生数据比传统医疗手段提供了更连续、更客观更真实的患者病情观察能力。围绕个体形成可追溯、可比较、可分析的数据，不可以篡改的数据，同时也是可以在不同的诊疗环节和主体间共享的数据。
第三个机遇：提供了传统医疗模式之外的业务相关性洞察
传统医学研究模式中，我们采用的是提出假设，设计实验方法，搜集数据，统计分析再得出结论的科研过程，无论是RCT还是队列研究，传统方法都是成本高、周期长的。
在互联网医疗时代，数据规模呈现指数级别爆发式增长后，我们有机会从海量数据中发现大量相关性洞察，比如春雨平台上随机抽取的数千万条问诊数据中我们发现了大量症状与症状、症状与药品、药品与药品的关联关系，其中有比较好用常识解释的关联，比如抑郁症患者很多会提出消化道系统的症状并采购药品，还有更大量的是目前我们也无法解释的关联关系，对这些关系的深入研究为医药数字化营销、新药研发、保险险种的设计和销售都提供了新的洞察。
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