早晨起床，小王有點咳嗽發熱，特殊時期，難免更加緊張與不安。
小王選擇即刻去A醫院就診。進入醫院，先辦理A醫院用來掛號、開藥、檢查項目、繳費等的診療卡。一項項的檢查做完并無異常，醫生說大概率是上呼吸道感染。
小王心中忐忑，想再換一家醫院看看。到了B醫院，同樣的，入院先辦理一張用來掛號、開藥、檢查項目、繳費等的診療卡。小王跟醫生說，某些檢查項目在上一家醫院做過了，能不能不做？醫生問，如果檢查結果有偏差，風險你能承擔嗎？
小王猶豫，拿出A醫院的病例本想做個證明。然而醫生的診斷字體非常“獨特”，B醫院的醫生說：“看不清，先去做檢查。”
由于目前醫院信息化建設還待完善，一個患者的信息只能留存在一家醫院的數據庫中。不同醫院的病歷都不相通，反復做檢查，時間錢財翻倍不說，一定程度上還影響了治療的進度。小王若是再換下一家C醫院，C醫院依然無法在網上查尋她之前的診療記錄，所以，每換一家醫院都要重新檢查一次。就算小王拿了上一次在別家醫院的檢查結果，也會因兩家醫院缺乏信任機制或提供不了完整的診療數據甚至醫生的字跡不夠明了，而不能被作為依據，這使得患者要么換醫院重新問診檢查，要么就得回之前的醫院就醫。
此外，一個患者就診，醫院需要通過分析影像數據、化驗結果、檢查結果、手術記錄等患者信息數據，為患者制定多種治療方案。對方案進行排序之后，給出醫學依據，最終再從這些方案中挑選出真正適合患者的診療方案。而現階段醫療資源分布不平均的現狀導致這一診療過程非常復雜和漫長。
隨著居民養老、健康管理需求的日益加大，我國醫療健康產業發展迅速。2019年數據統計，中國有360萬醫生，但中國老齡人口已經達到2.48億，確診為慢病患者的人數超過3億，相對于整個社會的健康醫療服務需求，中國的醫療資源供應不足，數據流通不暢及信息不對稱產生了如就醫體驗差、醫患矛盾、假藥劣藥等諸多問題。
面對醫療健康產業的種種問題或痛點，
區塊鏈技術和醫療行業的結合，憑借分布式、不可篡改、可追溯等特點，可以在保障患者數據隱私的前提下，打通醫療數據的信息流通，改善機構之間互為數據孤島的現狀，重建醫患之間的信任，提高醫療行業效率。
“數據”是智慧醫療的瓶頸
“我們的各種生命體征，都會被體內或體外的各類智能醫療設備實時或準實時地數據化，整個人被數碼化。當身體略有異常時，數據出現波動，這些設備先于我們人類得到感知，并通知我們就醫，一部分疾病還可以通過網絡將相關身體數據直接傳輸給
人工智能醫生，由其進行輔助診斷，對疾病數據進行預判和分析，最后由人類醫生進行確診和治療，醫療機器人進行手術。”
這個聽上去十分超前的情景出現在2017年風靡一時的好萊塢電影《太空旅客》中。女主角用太空艙中的人工智能醫療機器人對男主角進行救治，醫療機器人對男主的生命體征進行了全面分析，并給出了一系列救治方案，最終手術得以實施。
《太空旅客》
銀幕中的場面距離現實也許并不遙遠。在不久的將來，我們可以用穿戴設備、健康管理App、智能硬件甚至是智能家居、傳感器等設備，實時上傳自己的體征數據，獲得人工智能醫生給出的健康管理建議和診療意見，非常方便地獲得醫生、醫院、技術服務商、保險公司、基因公司和健康管理機構提供的各項服務。
盡管“AI+醫療”發展迅速，但面臨的痛點不少。一是AI技術是否能撐起基礎的醫療服務有待驗證，更重要的，是醫療數據瓶頸問題。
數據化程度低
隨著互聯網的發展，醫療衛生領域的數字化程度已經不斷提高，不管是從醫療設備還是從醫療服務的角度來看，電子化的趨勢也越來越明顯。目前一些三甲醫院的醫療設備及醫療服務的水平較高，但是中等偏下的醫院還處于更新換代的階段，數據化能力較差。并且在臨床醫學方面，基本不存在數據的采集與利用，患者與醫生或者制藥商之間的溝通處于斷裂狀態，臨床數據得不到分析和利用，大大地阻礙了臨床醫學領域的進步。
醫療機構相互孤立
醫療數據雖然浩如煙海，但存在嚴重的數據孤島問題。“檢查是檢查的，醫院是醫院的”，初查和復查的數據各自割裂，各個醫療機構之間也不互通。而大數據是中心化的，沒法做到可追溯，也無法確保數據不被篡改或損毀。
由于數據化程度低，各醫院之間存在著明顯的信息不對稱現象,醫院間相互孤立，病人信息無法同步，由此帶來了巨大的人力物力的浪費，降低了行業的效率，阻礙行業快速發展。
網絡安全壓力大
雖然法律法規明確保障醫療衛生領域的數據安全和隱私，但是互聯網的快速發展，使得越來越多的設備開始入網，給網絡安全工作帶來巨大隱患。2017年IBM Security和Ponemon研究所的研究顯示，防止醫療數據泄露的費用有所增加，平均每個記錄為380美元，而其他行業的數據維護成本則下降了10%。因此，數據及網絡安全問題將越來越成為該行業關注的問題。
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