在美國斯坦福大學教授王永雄看來，通過大數據、云計算、人工智能等技術，能夠在兩個方面為醫學發展帶來機會。其一是通過積累的大量臨床數據，幫助患者對疾病有更清晰的認知;其二是利用新技術分析患病的因果關系，通過外部介入的方式預防疾病，更有效指導藥物治療的效率。
“智慧醫療正成為一種新業態、新模式、新方向，但這仍是一個長遠的追求，仰望星空還需腳踏實地。”中國衛生信息與健康醫療大數據學會副秘書長黃安鵬表示，目前智慧醫療面臨三方面問題，首先數據信息不完整，患者發病時才關注自己的信息，保障患者信息的完整性、醫院收集的及時性是基礎;其次，數據的使用效率低，要加強數據的清洗和梳理，形成格式化、能利用的標準化數據;三是缺乏系統性的開發利用及人才供應不足，系統化對接需要科學、專業的人才，既懂醫學又懂科技的人才只能來自實踐，而不是書教出來的。
作為智慧醫療產業從業者，醫渡云聯合創始人兼首席技術官、智慧自主醫療系統聯合研究中心副主任徐濟銘表示，提高醫療系統效率是個全球性的挑戰，涉及醫療技術發展、資源資金分布、醫械藥品研發等諸多問題。智慧醫療需要的數據支撐，除了臨床數據、健康數據外，還要隨著疾病的發展掌握生物組學、基因組學、蛋白組學等數據，才能更加精準定義和細化疾病。通過將信息技術與臨床科學結合，推動基礎研究的進步。
“除了推動技術研發外，智慧醫療還能夠結合區域發展現狀、患者訴求，為政府部門在資源資金分配上提供決策參考，將有限的資源‘好鋼用在刀刃上’。”徐濟銘說。
對于醫療數據的應用，太保人壽副總經理郁華表示，在資金密集型、人力密集型、數據密集型基礎上，保險行業通過大數據樣本和概率形成了經營的基本邏輯。以健康險為例，缺乏大量精準可靠的數據已經影響了產品的開發。對數據的挖掘和使用能夠提高保險行業經營水平，緩解產品供給側不足的問題。
“此外，通過對數據的研究利用，可以降低醫療欺詐、資金濫用等問題，提高醫保資金的使用效率。”郁華坦言，還要在法律層面完善醫療數據的合法使用方式，健全產業鏈條上的數據共享機制，這是亟待解決的問題。
如何將新技術與新知識緊密結合，是醫療行業關注的話題。據介紹，智慧自主醫療系統聯合研究中心由清華大學自動化系與醫渡云技術公司聯合成立。下一步研究中心將搭建重大疾病與生物樣本數據庫科研平臺、基于人工智能技術的新藥研發平臺、醫保藥械準入定價分析預測平臺。
清華大學副校長鄭力表示，清華大學自動化系在人工智能與大數據的教學科研上有著豐富積累，成為該領域研究與創新的基地。醫渡云是以數據智能驅動醫療創新解決方案的企業。此次合作以改善人類與疾病的關系為主業，助力政府部門、醫療產業挖掘醫療大數據智能化政用和民用價值，打造便捷、有效的醫學數據智能平臺。
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