【现象】贵州省龙里县的村医遇到不常见的病症，能借助远程诊断系统帮助会诊；仅用时5分钟，头颈CT智能辅助诊断系统就能完成传统方法下技术娴熟医生需30—40分钟才能完成的卒中患者诊断，为抢救赢得宝贵时间；利用数字技术，社区卫生服务中心的医护人员对居家的高龄老人和慢病患者进行远程监护和健康管理……随着算力资源持续不断的增加，算力布局持续优化，我国数字医疗获得加快速度进行发展，为更多患者带来了更大便利。
手术机器人、远程医疗、可穿戴设备、电子病历……看得见的智慧应用背后，是看不见的智能算力在支撑。
我国拥有14亿多人口，2022年全国医疗卫生机构总诊疗人次超84亿，产生海量医疗健康数据。用强大算力将这一些数据进行有效归纳、分析和总结，有助于优化医疗资源配置，提升全国疾病预防、治疗和健康管理能力。
从行业发展看，我国数字医疗有着非常丰富的应用场景。利用大数据等技术，助力构建线上线下深层次地融合、覆盖全生命周期的卫生健康服务模式；利用数字技术，能够推动医疗资源下沉，提高医疗服务供给与需求的匹配度，促进分级诊疗格局更快形成。更好地发挥算力对医疗行业的赋能作用，应围绕实际应用场景优化算力资源配置。要统筹建设国家和省级医疗大数据中心，完善区域全民健康算力平台，支撑“互联网+医疗健康”应用体系高水平质量的发展。与此同时，还要加快基层卫生健康边缘数据中心建设，强化对各级医疗机构的边缘算力支撑，实现医疗算力资源的有效下沉。
当前，“互联网+医疗健康”已经展现出巨大活力，新场景新业态不断涌现，但其潜力远未穷尽。从优化服务流程到提升服务连续性，从数据库建设到医疗健康信息互通共享，从医院信息化建设到医疗质量监管，数字医疗不断开辟新空间。比如，通过处理大量医学数据和深度学习，AI可以辅助医生进行精确诊断，提供较为合理的干预和治疗方法。尤其是在病例少、病因和症状复杂的罕见病治疗方面，AI可以从数据中挖掘相关症状作对比分析，为诊断提供帮助。此外，有关部门能够最终靠分析医疗数据，了解哪些地区何种疾病高发、哪些地区医疗资源不足，以及传染病和慢病发生情况等，提升卫生健康政策的针对性；医疗机构也能够最终靠数据分析，了解门诊运营、院感控制、医保报销等情况，提升质量控制和管理上的水准。紧跟行业发展的新趋势，加强行业算力建设布局，推动算力与数据、算法一体化应用，才能更好地挖掘数字医疗的潜能，让更多患者从数字技术进步中受益。
近年来，我们国家医疗卫生领域信息化加速发展，对算力的需求持续不断的增加，也日益多样化。更好把握发展的新趋势，顺应群众期待，加快构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系，加快互联网医疗健康服务模式创新，定能让插上“互联网之翼”的医疗健康产业高水平质量的发展，让群众切实享受到“互联网+医疗健康”创新成果带来的红利。
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