根据《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》，到2020年，实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库基本覆盖全国人口并信息动态更新，全面建成互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台，积极推动移动互联网、远程医疗服务等发展。业内人士指出，智慧医疗产业现已步入启动期，市场有望高速增长。

智慧医疗

智慧医疗是一种以患者数据为中心的医疗服务模式，主要分为三个阶段：数据获取、知识发现和远程服务。其中，数据获取由医疗物联网完成，知识发现依靠大数据处理技术进行，远程服务则由云端服务与轻便的智能医疗终端共同提供。这三个阶段形成智慧医疗中“感、知、行”。

与传统的医疗服务模式相比，智慧医疗具备多个优势。

首先，利用多种传感器设备和适合家庭使用的医疗仪器，自动或自助采集人体生命各类体征数据，在减轻医务人员负担的同时，能够获取更丰富的数据。

　　其次，采集的数据通过无线网络自动传输至医院数据中心，医务人员利用数据提供远程医疗服务，能够提高服务效率，缓解排队问题，并减少交通成本。

第三，数据集中存放管理，可以实现数据的广泛共享和深度利用，有助于解决关键病例和疑难杂症，能够以较低的成本对亚健康人群、老年人和慢性病患者提供长期、快速、稳定的健康监控和诊疗服务，降低发病风险，间接减少对稀缺医疗资源如床位和血浆的需求。

在智慧医疗体系中，实现智慧医疗的关键是物联网技术和云计算技术，这两大技术的连接点是海量的医疗数据，或称为“医疗大数据”。医疗物联网中数据规模庞大，增长速度很快，传统的数据库技术难以有效对其进行管理和处理。智慧医疗以较低成本实现高效和可扩展的医疗大数据存储与处理，并通过互联网为用户提供方便快捷的医疗服务。

智慧医疗强调数据的采集和利用，不受时间和地点的约束。虽然现有的电子病历系统能够以数字化方式保存患者在医院的检查与就诊记录，但这些数据有限。智慧医疗利用物联网技术随时随地采集各种人体生命体征数据并自动保存，比人工录入电子病历的数据量高出数个数量级。

而数据的深度利用，即使用数据挖掘和机器学习等技术，可以从数据中发现隐藏的知识。例如，患者的血氧饱和度变化周期、心率异常检测、生命体征关联变化模式 等，由于涉及的数据种类繁多且规模庞大，这些知识难以凭借医生的经验以人工方式获得，而应用大规模数据处理技术，能够分析这些数据，帮助医生诊疗疑难杂 症。

智慧医疗是以“感、知、行”为核心的智能远程疾病预防与护理平台。“感”的挑战在于如何长期、精确、便捷、及时、无创地 采集各种人体关键生命体征数据。“知”的挑战在于如何从大数据信息中挖掘关键生理特征，可靠、快速、高效地发现早期疾病和预测健康风险。“行”的挑战在于 如何建立有效的数据模型，以实现大规模复杂健康查询的快速准确响应。智慧医疗需要融合物联网、云计算、大数据处理等多种技术。朗锐慧康（www.lrioh.com）认为，目前医疗物联网发展日趋成熟，逐渐进入产业化阶段。而面向大数据的云计算尚面临诸多挑战。为最终实现智慧医疗，需要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。