互联网医院系统开发公司,互联网医院系统开发,开发互联网医院系统,互联网医院软件开发,互联网医疗系统开发,互联网医院app开发、互联网医院平台开发、网络医院系统开发数据增速快于人力增速，医疗资源的短缺不容忽视。一方面，人均医疗资源不足；另一方面，医疗资源的区域分布不均衡。医疗资源之间，甚至医院内各部门之间都存在各种信息孤岛，无法实现病历、诊断、治疗、康复等重要环节的信息互联互通。更重要的是，截至2019年底，我国共有卫生技术人员1010万人，其中执业医师和执业助理医师382万人，注册护士443万人。
全年患者总数85.2亿，医疗供需缺口较大。此外，医疗服务供给的增长速度落后于需求的增长速度。以影像医学为例，我国医学影像数据正以每年30%的速度递增，而影像医生的年增长率仅为4%。人工智能技术的成熟有望缓解这种供需缺口。
医疗体制改革需要新技术。2018年5月31日，国家医保局挂牌，实现医保事务统筹管理。医保局承担支付职能(管理三大医保)、定价职能(制定药品和医疗服务价格及收费标准、招投标政策)、监管职能(监管与医保相关的医疗行为)，体现了三险合一、三医联动。医改中公立医院实行药品零差价；体检项目价格下调，部分医生的技术费用和人工成本适当上调；医保控费监管得到加强；带量采购导致药价大幅下降，以药养医的现象会逐渐消失；鼓励和支持医生多点执业，分散患者数量。一系列改革已经将医疗行业从医院主导和有争议的药品销售业务转变为充满活力的服务生态系统，可以吸引更多来自不同领域的参与者。这个生态的顺畅运行需要新一代信息技术的支撑，IT投入势在必行。
人工智能技术使新药研发成为可能。药物研发的核心难点在于研发的过程充满了不确定因素。目标的有效性不确定，模型的有效性不确定，大量实验后能否得到有价值的结果也不确定。如果在药物研发过程中引入人工智能的深度学习技术，对分子结构的识别会更加全面、充分，建立可靠的预测体系，有助于降低各个研发环节的不确定性，从而缩短研发周期，降低试错成本，提高研发成功率。目前，AI已经成功应用于药物研发的所有主要阶段，从文献综述、确定干预靶点、发现候选药物、寻找生物标志物、加速临床试验。各大医药巨头也开始在AI领域布局。现在，留给“AI+新药R&D”公司的最大挑战是，能否将大样本量的真实世界研究成本降低到传统模型的1/20以下。
