智慧醫療是將物聯網、大數據、人工智能等前沿技術集成應用于醫療衛生領域，實現健康醫療服務的數據化、標準化和智能化，以提升醫療的品質、效率與效益等，對合理優化健康醫療資源配置，增強民眾獲得感等具有重要意義。筆者認為，智慧醫療是推動健康中國建設的重器。
目前，智慧醫療的技術基礎已經成熟。大部分醫療設備的數字化，使我們能夠及時獲取醫療中的各種信息，控制設備運行;大數據的應用，醫療記錄、健康監測數據的積累規范以及跨流程、多專科整合，使我們能夠全面了解醫療過程所發生的各個細節;人工智能還帶來了機器學習、邏輯判斷分析方法、運算能力的快速提升，使機器能夠代替部分人的智能，處理醫療及管理中的問題。如今，已有人工智能醫療獲批于臨床應用。2018年2月，美國食品藥品監督管理局批準了應用CTA影像輔助診斷大血管栓塞腦卒中的輔助診斷應用。同年4月，美國食品藥品監督管理局又批準通過了首個應用于一線醫療的自主式人工智能診斷設備IDx-Dr，對糖尿病視網膜病變進行診斷。可以想見，智慧醫療在未來的應用場景將十分廣闊。例如在影像學中，可實現病灶的識別與標注、三維重建靶區自動勾畫適形放療。計算機視覺與醫學影像結合，不僅可以節約時間，還能提高診斷及治療的精準度。在疾病風險管理方面，可進行基因檢測與基因測序，進而通過大數據進行癌癥、白血病等重大疾病的預測。利用醫療大數據還能輔助診斷，為臨床決策提供支持。輔助醫生進行治療，如在人工智能支配下的新一代智能化手術機器人。擔任虛擬助理，完成語音電子病歷、智能導診、智能問診、推薦用藥及配伍禁忌篩選。實現健康管理，如可穿戴或可植入傳感器結合物聯網的慢病管理。進行遠程醫療，解決醫療可及性問題和人才培訓問題，并借助信息及電信技術，來交換相隔兩地的患者醫療臨床資料及專家意見。不僅如此，智慧醫療還可幫助藥物挖掘，如新藥研發、老藥新用、藥物篩選、藥物副作用預測等。目前，人工智能、機器學習、可穿戴設備、大數據計算等，已經應用于藥物的發現、優化、合成、臨床研究等各個流程。
但需要強調的是，智慧醫療在發展過程中仍面臨諸多問題。首先，數據標準與質量缺失。大量醫療數據缺乏標準化，導致整合困難;覆蓋面不足，醫療記錄有斷點;醫療記錄數據不完整，質量有待提升;信息用自然語言描述，自動化分析處理困難。其次，在信息安全方面，由于個人信息保護要求高，管理難度大。最后，限制政策多，鼓勵應用法規少，產業政策不明晰。加之跨學科與跨專業人才缺乏，需求與技術實現溝通不足等，都嚴重制約了智慧醫療的發展。國家衛生健康委規劃信息司副司長劉文先指出，追求最高的健康水準是每個人的基本權利，推進互聯網和大數據規范應用，加快智慧醫療深入發展，提高醫院管理和便民服務水平，需要政產學研用多方參與、形成合力、聯合創新、共建共享。為解決這些問題，中國醫師協會日前成立了智慧醫療專業委員會，今后將著力打造“醫研企”結合平臺，追蹤人工智能、大數據、云計算、移動醫療、物聯網、醫工結合與成果轉化、新技術應用和產業驅動、醫療產業和政策生態構建等熱點話題。專委會還將努力建設完善健康檔案區域醫療信息系統，利用最先進的物聯網技術，搭建智慧醫院系統、區域衛生系統、以及家庭健康系統等，從而實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，實現醫療智能化、信息化。此外，專委會還將推動建立智慧醫療的行業標準及監管體系，并為國家智慧醫療政策提供建議。
京公網安備 11010502049343號