，IBM首次提出“智慧医疗”的概念，设想将物联网和人工智能技术全面应用到医疗领域，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学、公共服务。
健康预防。
五年后，可穿戴智能终端市场开始爆发，“医疗终端+远程监控”的商业模式开始兴起。
智慧医疗终于迎来了第一个拐点。
此后，阿里巴巴、腾讯等大公司纷纷加入，专注于智慧医疗的初创公司也纷纷涌现。
但真正具有高度商业化的产品和医疗模型却很少。
智慧医疗领域“看似热实不温不火”，医疗资源不均、诊断效率低等“顽症”依然存在。
如今，半年过去了，智慧医疗奇迹般地迎来了第二次爆发。
奇迹的前提是政策开放——今年4月，国务院印发《关于促进“互联网＋医疗健康”发展意见》，明确提出发展基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学图像识别、病理诊断等分类和多学科会诊，以及多种智能语音技术在医疗健康场景的应用，无疑给了行业定心丸。
两个月后，首都医科大学附属北京世纪坛医院正式成立AI辅助MDT（多学科团队、多学科诊疗模式）综合门诊，旨在通过AI技术的支持，聚焦肺部结节。
主要是综合诊治，提高早期肺癌筛查的准确性。
世纪坛医院MDT专家组正在对患者进行联合会诊。
顶层设计和实施模式的创新，让智慧医疗再次崛起。
智慧医疗崛起后，将呈现怎样的发展趋势，未来将走向何方？智慧医疗再次爆发，其发展呈现两大趋势。
当前，物联网、算法、深度学习等技术方兴未艾。
随着智慧医疗的二次崛起，这些技术将得到进一步应用，智慧医疗行业的趋势将日益明朗。
1、智慧医疗与传统医疗的融合，随着日益紧密的MDT的出现，给了行业一个方向。
以肺结节的诊断为例，今年可以命名为肺结节年。
今年以来，肺结节诊断领域几乎处于野蛮生长的状态。
许多智能影像公司以此为切入点，试图获得更好的效果。
大量的数据可以快速进入智慧医疗领域，但疾病的诊断不能仅仅根据病例的某种特征，尤其是细胞学和组织学之后，有大量的信息需要整合。
多学科门诊的重点是整合信息。
通过对MDT影像的一系列检查，人工智能系统将根据影像数据的综合分析输出AI辅助诊断报告。
该报告将由影像学专家进行审核和审核，获得最终的影像学诊断报告。
简而言之，MDT诊疗模式以患者为中心，结合多学科诊疗优势，以实现临床治疗效益的最大化。
不得不说，智慧医疗一直在尝试与传统医疗更加紧密地结合。
无论是智能影像产品还是医疗导引机器人，都是服务于实体医疗机构的。
例如，腾讯宣布开放AI辅助诊断引擎，PereDoc的人工智能智能辅助诊断平台PereDoc Imaging也与千年碑医院的专家组成了专业团队，专注于肺部结节的综合诊断和治疗。
PereDoc的智能医疗影像设备Perebox不同于互联网医疗，一直在探索从线上到线下的路径。
智慧医疗凭借其大数据和算法优势，开始线上线下同时布局。
相比互联网先进行医疗营销再转向核心医疗服务的“策略”，智慧医疗的“双管齐下”还是具有一定的先天优势。
未来，智慧医疗一定会与实体结合更加紧密。
第三方企业依托实体进行产品营销，而传统医疗机构可??以利用智能化手段提升服务能力、服务质量和管理水平。
2、区块链助力AI大数据整合与保护。
数据安全一直是智慧医疗关注的问题。
确实，随着智慧医疗的爆发，电子病历、远程医疗的出现给患者带来了便利，但其庞大的信息数据库也让患者担心自己的隐私是否会被泄露。
今年以来，不少报道和文章都指出区块链很可能是下一个发展关键。
区块链技术正在破冰，也在寻找实际行业应用的实施方案。
毫无疑问，智慧医疗行业是最佳选择。
在美国，一家名为Truepic的公司推出了一款名为DeepFake的产品。
该产品可以通过识别终端号码、地理位置、拍摄时间等元数据，为照片添加水印，然后存储照片，然后原样生成。
区块链保证照片的真实性。
这是区块链的第一个优势——当医生利用区块链技术存储患者信息时，每一个动作都可以被记录下来，从而保证医疗数据的唯一性和正确性，避免医疗数据欺诈和篡改。
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区块链还可以保证数据的完整性，因为区块链中的节点是有备份的，单点故障不会损坏所有数据。
最重要的是，区块链让我们拥有了自己数据的“授权”权，即通过私钥制定信息的检索规则，从而控制他人对数据的每一次访问。
不得不说，智慧医疗行业与区块链非常契合。
区块链技术不仅解决了智慧医疗行业的数据安全问题，还大大降低了医疗机构建立和运营中心化数据库的成本。
疫情过后，智慧医疗还需要解决哪些问题？疫情后的智慧医疗为行业注入了“强心剂”，但智慧医疗领域仍存在一些老问题需要行业解决。
1.企业盈利：制造产品还是扮演角色？今年上半年，被誉为互??联网医疗“独角兽”的遥视突然陨落。
资金链断裂是压垮遥视的最后一根稻草。
也有外界猜测，遥视的商业模式就像庞氏骗局，向没有贷款能力的用户提供贷款，导致资金链断裂。
面对行业的惨痛教训，我们不得不开始思考。
智慧医疗一旦落地，将打通整个产业链，包括上游专家、设备、耗材、当地医院、代理商等，成本难以计算。
智慧医疗企业如何实现盈利？我们可以从两个方面来思考智慧医疗的盈利能力。
首先是产品监控模型。
这种模式以智能监控预警产品为切入点，向用户销售产品，如智能手表，主要针对2C端。
二是产品辅助模式。
在这个模式中，企业扮演着连接医院与医院、医院与患者的角色。
他们经常提供智能辅助产品，并与大医院的专家合作，为患者提供帮助，从而提高医疗机构的医疗水平。
例如阿里巴巴的“你医生”系列产品、腾讯的觅影、PereDoc高度成熟的商业智能影像辅助诊疗平台PereDoc Imaging。
自成立以来，PereDoc自主研发的智能医学影像设备迅速得到国内大型医院的高度认可，并已投资于中国人民解放军总医院（医院）、首都附属北京世纪坛医院等数十家医院医科大学。
应用中，其高精度也受到了业界的好评。
哪些产品或解决方案将率先突破人工智能医疗领域的市场瓶颈？人工智能行业的破冰者是谁？智慧医疗行业的未来将留给市场来判断，但有一点是肯定的。
闭门造出来的纯研究产品是行不通的。
如何让更多人体验人工智能技术带来的便利，是企业需要思考的。
问题。
2、数据问题：本质上是用户习惯没有培养起来。
对于医院来说，系统稳定性、数据隐私、安全是首要考虑的因素。
这也使得智慧医疗行业医疗大数据的生态建设进展缓慢。
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如何收集更多高质量的数据来支持人工智能的深度学习，让技术的使用更加便捷、诊疗结果更加准确，也是很多智能医疗产品面临的问题。
事实上，医疗数据采集困难的背后是一个未被企业重视的问题，那就是用户使用习惯的培养。
无论是数据匮乏，还是医院不愿意配合，其实都是因为医生和患者不习惯人机交互。
如果最终用户不使用，AI就无法“自行学习”，诊断率也难以提升。
因此，智能医疗产品必须与医生现有的工作流程无缝契合，符合医生的使用习惯，让医生不需要花费太多的时间进行二次学习。
易用性是智慧医疗应该努力迈向的方向。
例如，在医生的肺结节读取过程中，如果增加AI辅助诊断路径，必须保证所有预测结果立即一键呈现，医生只需去除少量误报，减少读取肺部结节的时间和精力。
时间被压缩到几秒，让用户能在最短的时间内适应机器。
智能影像领先者PereDoc采用了与医生常用的各种系统无缝集成的模式，与医院现有系统高度集成，让医生看片、写报告更加快捷方便。
医疗消费升级，体验是成功的关键。
如今，不断崛起的中产阶级对健康医疗提出了更高的要求。
如何舒服、体面地看病，成为很多人的硬需求。
在消费升级的背景下，智慧医疗需要设计更加多元化的产品，以满足不同层次消费者的喜好和需求。
海外医疗凭借医疗技术和药品方面的优势，吸引了更多人选择海外就医。
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毫无疑问，医疗旅游产业已经成为一个新兴领域，不少智慧医疗企业开始瞄准这片“沃土”。
人工智能在这方面能发挥什么作用？首先，AI可以通过先进的智能影像辅助诊断技术，精准筛查早期患者。
作为人工智能医疗行业的独角兽，PereDoc利用智能影像设备的优势，积极开拓海外医疗市场。
在疾病早期筛查方面，检出率高达99.7%。
其次，医疗旅游产业还包括体检、美容、抗衰老等“轻医疗”。
AI在驱动轻医疗体验的平台上也有很大的发展空间。
在此过程中，AI强大的语言能力也能更好地促进与海外的医疗交流，在医患沟通中发挥重要作用。
最后，在以医疗为目的的旅程中，人工智能还可以整合分析患者的医疗信息，制定个性化的医疗旅行计划。
结论：目前，BAT正在尝试打造智慧医疗平台，百度推出了“健康云”，阿里巴巴提出了智慧医疗的两种打通方式：未来医院和药品安全计划，腾讯则推出了“智慧医疗”。
基于微信的“服务”。
解决方案，而这些平台的切入点就是智能医疗硬件。
由此也可以看出，无论是智能影像还是智能监护，智能医疗设备支撑智慧医疗蓝图已是必然趋势。
在整个医疗行业中，一些高新技术仍然有较大的应用空间，但医疗的特点决定了技术的应用将是一个“慢火”的过程。
无论企业如何进入这一领域，最终的目标都应该是高质量的医疗体验。