医疗与互联网结合的难点在哪里？

一、医疗与互联网结合的难点在哪里？

医疗和互联网是有机会在一起的，不过模式不好说。我专栏写过一篇文章，目测现在看到的都不成熟，有些还特别逗比。

我说有机会，是因为目前国内的就诊流程中，有很多效率低下的地方，而互联网技术正好是不错的效率解决工具。

互联网概念哪家强，当然是美国等发到国家，国内很多风生水起的医学互联网项目，大多都有外国爹，原创的手指头加脚趾头估计就够数了。医学不同于其他，对环境特别敏感，一旦环境变化，就会显示出水土不服，所以既往好多拷贝美国爹的项目全都在国外时那么风光。我知道的，比如：医生垂直求职（模仿Sermo）、医生学术分享（模仿Academia）、患者众包寻找诊疗方法（模仿Patients like me，以下PLM）都没有再国内熬过1年。连dxy几年前看着想要效仿的日本M3，好在最终没有掉坑里去。

其实以上“爹”在海外也不算很成功，比如Sermo被收购了；Academia暂时风生水起（其实我认为它更像研究协作工具，和医学本身关系不大了）；PLM半死不活；而M3呢，好像都转型成医生专属的生活娱乐平台了。

其他还有一些什么图志啦、时间健康产品的玩意儿，都还处于概念论证阶段，即便如此国内都有模仿的，不过基本上不是已经死了，就是在死了的路上（或者在骗投资去死的路上）…

根本原因是互联网太快且体量轻，医学实际上不仅慢同时还极端“重”。

不信？那你们看看有多少新兴互联网概念一出来，甚至还没在普通领域有所建树呢，就已经被某些人拿来骗钱忽悠了：云计算、大数据、智能硬件……哪一个没有相应的医疗项目哦？哪一个有时风风火火的呢？

如果说国外有成功的可能，那是因为国外医疗行业已经成为了一个多方博弈的市场，除了“效率”这个点以外，还有很多“服务”点——比如给保险公司提供健康模型（基于大数据，Sermo就是被此类公司收购的）、给药企描绘疾病地图（基于云和大数据）…等等。

实际上，关于互联网技术和医学的关系，国外已经是一门专业的课程了，我们这里则还在吹牛皮，一帮没有医学背景的人畅谈移动医疗，不是扯谈么？

有人要反驳，很多人都是药企出来的啊，怎么没有医学背景？这个当然毋容置疑，但是这种行业特色明显的背景（很多创始人是销售、市场出生，医学部出生的其实我都没见过），很大程度上会扭曲移动医疗的本质。具体什么问题呢？说白了就是他们骨子里并不是关心医生，而是关心药物及其营销活动，以便赚药企的钱！

白天使？24小时医学频道？杏树林？…不过都是打着为医生服务的旗子，最终向药企收营销费罢了。这个是移动医疗的未来？当然不是！所谓移动医疗，医生不是主力，反而暗搓搓搞e-marketing，呵呵呵…我之前听闻辉瑞之类的企业还参与了医疗互联网创新大会，就觉得非常好笑，这尼玛创什么新？利益冲突太明显了吧？

话说回来，刚才我说互联网技术和医学的关系是一门学问，此言当然非虚，我最近在看一本经典翻译教材，

生物医学信息学 (豆瓣)

（国外有更新一版），互联网技术可以介入医学的，基本在此了。

国内现在很多闷声发财互联网技术公司都可以在里面找到实例，比如HIS系统、院前急救系统、日间手术系统，基于诊疗流程的iBusiness Intelligence系统…

仔细看，这些都是我开篇说到的围绕效率做事情的东西，这些是医生/医院提高效率所需、患者则切身感受到的东西。当然，我不是说，只有这些底层架构才有移动医疗的希望（说不定还真是），而是提醒大家，不要关注华而不实的项目（什么在线诊疗+线下实体这种玩意儿，这东西都标配了，不过我其实觉得这东西本质上是模仿o2o失败的奇怪产品【o+o？】，实在是人家都做了，我不做，万一呢？所谓“鸡肋”就是这玩意儿了），而是要观察诊疗行为中医生和患者的需求点，以“效率”为指导原则来探索移动医疗。

我说了那么多，所以医疗与互联网结合的难点来了，那就是：如何找到下一个（底层数据服务架构之外的）“效率”的承载点！

找到它，干掉它，然后赚钱~~

二、AI人工医疗技术应该如何与传统医疗技术相结合？

AI人工医疗技术与传统医疗技术的结合，是一个具有广阔前景和挑战的领域。这种结合旨在通过互补各自的优势，提高医疗服务的效率和质量，为患者带来更好的诊疗体验。以下是一些关于如何结合AI人工医疗技术与传统医疗技术的建议：

数据整合与共享：

AI技术依赖于大量的医疗数据来进行训练和优化。因此，将传统医疗系统中的数据与AI系统整合，实现数据共享，是两者结合的关键。

在确保患者隐私和数据安全的前提下，通过数据整合，AI技术可以更好地分析病情，为医生提供更准确的诊断建议。

辅助诊断与决策：

AI技术，特别是深度学习，在图像识别、自然语言处理等方面具有优势，可以辅助医生进行疾病诊断。

医生可以利用AI技术对影像资料、病历资料进行分析，结合自身的专业知识和经验，做出更准确的诊断。

个性化治疗方案的制定：

AI技术可以分析患者的基因组、生活习惯、疾病史等信息，为患者制定个性化的治疗方案。

传统医疗技术则可以根据AI的建议，结合患者的实际情况，制定具体的治疗方案。

智能监测与远程医疗：

AI技术可以用于实时监测患者的生理指标，如心率、血压等，及时发现异常情况并提醒医生。

通过远程医疗平台，医生可以实时了解患者的病情，为患者提供及时的诊疗建议，减少患者就医的时间和成本。

教育与培训：

AI技术可以用于医疗教育和培训，帮助医生提高诊断水平和操作技能。

通过模拟真实场景，AI技术可以为医生提供实践机会，使他们更好地掌握医疗技术。

伦理与法规的遵循：

在结合AI技术与传统医疗技术时，必须严格遵守医疗伦理和法规，确保患者的权益得到保障。

需要制定相关的政策和标准，规范AI技术在医疗领域的应用，防止滥用和误用。

综上所述，AI人工医疗技术与传统医疗技术的结合是一个复杂而具有挑战性的任务。通过整合数据、辅助诊断、制定个性化治疗方案、智能监测与远程医疗以及教育与培训等方式，可以实现两者的有机结合，为患者提供更好的医疗服务。同时，需要关注伦理和法规问题，确保技术的合理应用。

三、人工智能与医疗的结合与分析？

人工智能与医疗结合可以做导医，可进行远程会诊等。

四、科技与医疗结合

科技与医疗结合：现代医疗科技的探索与发展

随着科技的迅猛发展，科技与医疗领域的结合也日益密切。现代医疗科技的探索与发展为人类带来了诸多福祉，使医疗领域的诊断、治疗和预防取得了巨大的进步。科技与医疗的结合不仅提升了医疗服务的水平，也为疾病的防治带来了新的希望。

数字化医疗

随着信息技术的飞速发展，数字化医疗成为医疗领域的一大发展趋势。通过使用互联网、大数据和人工智能等先进技术，医疗机构能够更好地管理患者信息、提供个性化治疗方案，并加强医患沟通。数字化医疗让医疗过程更加高效、精准，为患者提供更好的医疗体验。

远程医疗服务

远程医疗服务是科技与医疗结合的典范之一。通过远程医疗平台，患者可以在家接受医生的远程诊疗和咨询，将专家的医疗资源延伸到全国各地，使患者即使身处偏远地区，也能获得优质的医疗服务。远程医疗服务不仅提高了医疗资源的利用率，也减轻了患者就医的负担。

智能医疗设备

智能医疗设备是现代医疗科技的重要组成部分。通过集成传感器、互联网和人工智能技术，智能医疗设备可以实时监测患者的生理数据、提供医疗建议，并与医护人员实现实时通讯。智能医疗设备的普及使患者能够更好地管理自身健康状况，提高医疗治疗的效率和成功率。

基因编辑技术在医疗中的应用

基因编辑技术是当今医疗领域的一大突破。通过基因编辑技术，科学家可以精准地修改基因序列，修复遗传疾病，甚至预防一些疾病的发生。基因编辑技术在癌症治疗、遗传疾病筛查等方面展现出巨大的潜力，为医疗领域带来了革命性的变革。

虚拟现实技术在手术中的应用

虚拟现实技术在医疗手术中的应用越来越广泛。通过虚拟现实技术，医生可以进行模拟手术练习、精准定位病变部位，提高手术的准确性和成功率。虚拟现实技术不仅让医生接受更好的培训和教育，也为患者提供了更加安全、精准的手术治疗。

结语

科技与医疗结合为医疗领域的发展带来了无限可能。数字化医疗、远程医疗服务、智能医疗设备等新兴技术的应用，正在推动医疗服务向更加智能、个性化的方向发展。随着科技的不断进步和医疗技术的革新，相信未来的医疗领域将会迎来更加美好的发展前景。

五、医疗与大数据结合应该从哪方面学起？

医疗与大数据结合应该从以下内容学起

首先你要有编程的基础，最好用Python或者MATLAB，然后恶补一下数学吧，例如概率论数理统计，随机过程，高等数学，线性代数，之后你就可以学习机器学习了，进而学习深度学习，最后利用这些分析你的数据。

六、医疗保险怎么结合？

有的地区社保卡和医保卡是分开的，社保卡有医保卡拥有的功能和医保卡没有的其他功能，但是医保有而且只有医保功能。但是现在很多地方都把社保卡和医保卡合并成为一个卡了，现在正在逐步推广，这样居民使用起来更加方便，一卡多用，防止混淆和丢失。

七、科技与医疗结合案例

随着科技的飞速发展，医疗行业也在不断创新，两者之间的结合愈发紧密。本文将介绍一些成功实践案例，展示科技与医疗行业结合的益处和前景。

1. 医疗影像识别技术

医疗影像识别技术是科技和医疗领域融合的典范。通过人工智能和机器学习技术，医生可以更准确地诊断疾病和提供治疗方案。例如，基于深度学习算法的医疗影像识别系统可以帮助医生快速发现病灶，提高诊断效率。

2. 电子健康记录系统

电子健康记录系统的出现使得医疗信息更加便捷和安全。患者的病历和治疗方案都可以在系统中进行记录和共享，医生可以实时获取患者的健康数据，提高治疗的精准度和效果。这种系统的应用大大提升了医疗行业的效率和质量。

3. 智能医疗设备

智能医疗设备是科技与医疗结合的又一重要领域。比如智能手环、智能血压计等设备可以实时监测患者的生理数据，并将数据传输至医生，帮助医生更好地了解患者的病情和调整治疗方案。

4. 远程医疗服务

随着互联网技术的发展，远程医疗服务成为可能。患者可以通过视频通话等方式与医生进行在线交流，获取医疗建议和处方。这种服务不仅方便患者，也能缓解医疗资源不均衡的问题，提高医疗服务的覆盖范围。

5. 基因检测技术

基因检测技术的进步促进了个性化医疗的发展。通过基因检测，医生可以更好地了解患者的遗传信息，制定针对性的治疗方案。这种个性化医疗能够提高治疗的准确性和效果，带来更好的治疗体验。

6. 医疗机器人

医疗机器人被广泛运用于手术、康复等领域，极大地提升了医疗工作的效率和精准度。医疗机器人可以完成复杂的手术、辅助患者进行康复训练，减轻医护人员的负担，提高了手术和治疗的成功率。

通过以上案例的介绍，我们可以看到科技与医疗行业结合的巨大潜力。未来，随着科技的不断创新和医疗技术的不断进步，两者将在更多领域展现出协同效应，为人类健康事业带来更多的惊喜和变革。

八、医疗保险为什么要实行社会统筹与个人医疗账户相结合？

我国基本医疗保险制度实行社会统筹和个人账户相结合，是借鉴国外发展社会保险和个人储蓄性保险的利弊，结合中国国情确立的一种有中国特色的医疗保险制度。

基本医疗保险实行社会统筹，可以充分发挥社会保险的互助共济作用，有效缓解职工患病，负担高额诊疗费用的风险；充分体现了社会保险的互济性和公平性。

但单纯的社会统筹，其结果会导致个人自我约束较弱，过分依赖社会医疗保险，而不能形成有效的医患制约。

从目前我国的管理能力和保障水平看，也没有能力实行完全的社会统筹。基本医疗保险建立个人账户，一方面可以在现实的医疗消费中建立医患直接制约机制，促使职工把原?quot;看病不花自己的钱不心疼"的医疗消费心理，转变为自我约束的医疗消费行为。

另一方面促使职工在年轻健康时，就为自己年老、有病时储蓄医疗费，有利于建立基本医疗保险基金积累机制，有效缓解人口老龄化对基本医疗保险基金产生的缴费来源减少而支出增大的压力。

实行单一的个人账户制，没有社会统筹的互助共济，由于目前我国职工收入水平较低，而医疗成本高，支出管理控制的手段跟不上，会导致部分大病患者和多发病患者因个人账户支付不足影响医疗或因病致贫影响基本生活。

借鉴社会统筹和个人账户的各自作用，采取统账结合的基本医疗保险制度，将社会保险和储蓄保险两种模式有机地结合起来，实现了"横向"社会共济保障和"纵向"个人自我保障的有机结合，既有利于发挥社会统筹共济性的长处，也有利于发挥个人账户具有激励作用和制约作用的优点。

九、结合与融合差别？

一、意思不同：

结合：人或事物间发生密切联系。

融合：几种不同的事物合成一体。

二、侧重点不同：

结合：结合是两个以上独立体相联结构成一个新的独立体。

融合：融合是指相联结的个体相互转化，性质越来越接近，默契程度更高。

三、出处不同：

结合：汉·王充 《论衡·状留》：“故夫河冰结合，非一日之寒；积土成山，非斯须之作。”

融合：范文澜、蔡美彪等《中国通史》第四编第五章第二节：“女真族与汉族通过共同的经济生活和文化交融，促进着民族间的融合。

十、人工智慧与专家系统简介

人工智慧与专家系统简介

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）和专家系统（Expert Systems）是当前信息技术领域备受关注的两大热门话题。随着科技的迅速发展，人工智慧技术已经从理论走向实践，其在各个领域的应用越来越广泛。而专家系统作为人工智慧的一个分支，更是在特定领域展现了强大的智能和决策能力。

人工智慧是一门研究如何让智能机器模仿或执行人类的智能行为的学科。通过模拟人的思维方式和决策过程，使计算机系统具备类似人类的智能表现，实现自动化的知识处理、学习和推理。在各行业和领域中，人工智慧的应用正在逐步改变着我们的生活和工作方式。

专家系统是一种仿真人类专家决策过程的计算机系统，其通过将专家知识和推理能力转化为计算机程序，实现在某个特定领域内具有专家水平的决策和问题解决能力。专家系统广泛应用于医疗诊断、金融风险评估、生产调度等领域，能够提高工作效率、降低成本、减少人为错误。

人工智慧的发展历程

人工智慧的发展可以追溯到二十世纪五六十年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智慧开始逐渐崭露头角。经过几十年的发展演进，人工智慧技术已经取得了许多重大突破和进展，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的发展。

机器学习作为人工智慧的核心技术之一，通过训练模型从数据中学习规律和模式，达到自我优化和智能化的目的。深度学习则是机器学习的一个分支，借鉴生物神经网络的结构和原理，构建深层神经网络模型来实现复杂的模式识别和决策。

专家系统的应用领域

专家系统作为人工智慧的应用之一，其在各个领域都发挥着重要作用。医疗领域的专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；金融领域的专家系统可以辅助风险评估和投资决策；制造业领域的专家系统可以优化生产线和资源调度。

通过专家系统，人们可以快速获取专业领域的知识和经验，提高工作效率和决策准确性。专家系统的智能化和自动化特点，使其在信息处理和决策支持方面具有独特优势，受到各行业的青睐和应用。