不久前，美国对医护人员开放绿卡的政策刷遍网络，疫情之下，原本就稀缺的医疗资源更成为世界各国争抢对象。

医疗资源的不均衡是全世界性难题，疫情期间更推动该问题的放大化。于是，面对疫情扩散期间，各个地区、城市或国家最担心的就是医疗资源占用，一旦此现象发生，也意味该区域医疗系统的崩溃，增加防疫难度。疫情封闭期间，在线应用火热也带动在线医疗用户的飙升。PCB板小编了解到，当诸多医护人员逆行，走向一线战场，如春雨医生、平安好医生、微医等在线医疗亦同步构筑“抗疫”第二战场。在现有资源下，如何通过科学合理调配，让资源达到最优化，是最合理方案，在线医疗起到显著作用。

不仅在线医疗，抗疫一线应用中，云计算、大数据&AI等科技都发挥了重要作用，而这也将对后续医疗发展带来系列影响。电路板厂结合现有政策、实际应用以及未来发展，整理几个科技医疗方向，已让大家参考：

1、AI阅片的数据中心建设，病情前的阅片诊断，患者很大一段时间耗费在等待上，AI辅助正有效缓解这个问题。例如有些医院开始着手建立自己的AI阅片数据中心，不仅增加患者的诊断效率，同时也为后续诊断算法的不断优化及患者的病理信息的统一汇总、预测提供数据支撑。

目前AI阅片依然处于辅助阶段，未来多久真正替代医生，需要很长时间，期间需要对AI算法的不断优化。另AI阅片数据平台存储数据量巨大，如何实时调取、并与患者其他病理信息关联、互通存在一定难题。同时，AI阅片数据平台如由医院建设，未来又如何实现不同医疗机构之间的数据互通？也是未知。

2、病理信息的统一平台建设，除去AI阅片等大数据平台外，其他细小数据的病患信息整理也是关键。患者统一病理信息的建设，不仅让医生有充分参考依据，快速决策、诊断。此外对医疗外援的辅助机构如药厂、医疗保险等也是利好。如果说制造的未来是定制化生产，生物制药的未来也是定制化生产，对此病患信将为医药的定制生产转型、改革带来极大推动作用。不仅生物医药，医疗保险定制化也需要丰富的基础数据。

3、医疗大数据流通平台的建设，笔者前面写过，疫情下将推动政府大数据的对外开放。我们说深化改革，当下的改革，感觉其中关键一项就应该是政府或机构数据“红利”的对外开放。如上面两个平台的构建，最终目的不应该只是对医疗机构内部的“使用”，还应该是对外部数据红利的释放。如医疗保险的产品搭配、生物医疗的药物生产，都需要这些数据作为“定制化”生产的参考，定制化的效果就是精准提升生产力。

市面上已有数据流通平台的服务商，例如中立云计算的服务商UCloud，旗下产品安全屋就是数据流通平台：实现数据使用权和所有权的分离，使数据“可用不可见”，弥补单领域数据不足，保障机构敏感数据的安全、高效流通，适合政府或医疗等机构开放平台。

4、AI在轻量化问诊的应用，医疗资源有限，那么就不应该将医疗资源浪费在前期的病患信息问诊、信息收集中，基于大数据&AI分析，是否可自主分辨出普通的如感冒等病患及病重病患？将重病情或异常的病人做出识别，让后端的医疗资源重点倾向最需要资源的患者。

5、医联体的建设，疫情国家推动新基建，让大家看到新科技动向，但不同以往可直接带来效益，新基建能带来效益的周期更加长远。因为这需要场景方案在各个行业的落地，在医疗行业就比如“医联体”的建设，医联体的建设需要承接丰富的终端、高带宽的速度，以及诸多数据中心的承载，而这些需求的支撑，正与新基建的5G、数据中心等一一相通。

线路板小编想说，医联体是确实可以带来效益的。我们前面提到的1、2、3等点，都建立在数据已收集的基础上，这对于医疗机构完善的地区适合，但对于偏远地区存在难度，因为这些地区基础IT建设匮乏，而医联体的建设将实现所有数据的统一收集、存储、分析，但也确实是一个大工程。