AI+医疗还要迈几道坎
在浙江大学医学院附属第一医院院长(以下简称浙大一附院)王伟林的医疗医疗设想中，未来的还迈就医场景可能会是这样的：
病患张先生一大早来到医院，人脸识别系统发现他在进入医院门前50米的道坎距离咳嗽了好几次，而综合支付大数据的提升分析，发现他最近买了很多香烟，基层同时医院的水平红外摄像头拍摄到他的体温是37.8℃，综合来看有可能是关键发烧或者肺炎。
医院的医疗医疗后台系统随后给张先生推送一条消息：“你可能是感冒或者有肺炎，我们建议你在10点看我们的还迈××教授的专家门诊，但他在8~10点之间的道坎号全满了，只有10：15分的提升专家号，建议你通过手机App挂他的基层号。”
挂号以后，水平因为还有2小时的关键排队时间，医院后台系统建议张先生到二楼的医疗医疗咖啡厅喝点东西。
上述场景不仅是一位医院院长的设想，也是医疗行业迫切希望在人工智能热潮中得以解决的许多问题的缩影。
近年来，人工智能与医疗的结合催生了很多创新创业机会，也给医疗就诊带来了新的体验：计算机视觉可以在检查CT影像时帮医生阅片，机器学习可以为病患提供就医流程的咨询服务，“语音病历”把医生的双手从手写病历中解放出来……
不过，医疗这个门槛高、环节多、问题复杂的行业，也是与人工智能的结合、应用中最为特殊的领域。医生的角色、医院的管理、医疗数据的获取与使用等都是在技术推进中存在着难题。这项需要投入大量财力人力的事业，从未来到现实还有多远距离？
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