隨著時(shí)代的發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的變化，在國(guó)際大背景下，無論是新建醫(yī)療機(jī)構(gòu)還是醫(yī)院改擴(kuò)建項(xiàng)目，未來都面臨著醫(yī)療服務(wù)模式新一輪的轉(zhuǎn)型升級(jí)，而智慧化醫(yī)療近年來的突飛猛進(jìn)也逐步成為一個(gè)時(shí)代背景下的重要發(fā)展契機(jī)。從前沿領(lǐng)域和全局高度重新構(gòu)思了當(dāng)前現(xiàn)代化智慧醫(yī)院的規(guī)劃和布局思路，由醫(yī)療機(jī)構(gòu)規(guī)劃論證、基建專項(xiàng)化、及整合臨床運(yùn)營(yíng)等方面做了統(tǒng)一的梳理，希望有利于當(dāng)前大環(huán)境下所有新建醫(yī)療機(jī)構(gòu)在新一輪智慧化智能化信息化進(jìn)程中能夠充分的把握住發(fā)展方向。

醫(yī)療是事關(guān)國(guó)計(jì)民生的行業(yè)，數(shù)字技術(shù)是醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的引擎之一。我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)正處于新一輪醫(yī)改當(dāng)中，一邊是醫(yī)保基金面臨巨大的支付壓力，另一邊是人口老齡化和慢性疾病負(fù)擔(dān)加重，人們對(duì)于醫(yī)療質(zhì)量和醫(yī)療服務(wù)提出了更高的要求。在數(shù)字醫(yī)療錯(cuò)綜復(fù)雜又挑戰(zhàn)重重建設(shè)過程中，我們也看到了一些乘風(fēng)破浪重構(gòu)醫(yī)療衛(wèi)生體系的典型案例和嘗試。

人工智能對(duì)于醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，隨著圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動(dòng)了人工智能新一輪的大發(fā)展。人工智能+醫(yī)療屬于人工智能應(yīng)用層面范疇，泛指將人工智能及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域。與互聯(lián)網(wǎng)的不同，人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。近年來，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)蓬勃發(fā)展，不斷賦能醫(yī)療健康領(lǐng)域。從可穿戴設(shè)備助力家庭健康管理到“智慧醫(yī)院”改變患者就醫(yī)體驗(yàn)，高新技術(shù)深刻改變了醫(yī)療模式，極大提升了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，一個(gè)創(chuàng)新活力的智慧醫(yī)療時(shí)代正在加速到來。

隨著醫(yī)療數(shù)字化建設(shè)的不斷成熟，有諸多企業(yè)將人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為臨床可用的解決方案。這些技術(shù)在疾病診療、健康管理、藥物研發(fā)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)豐富，逐漸成為影響衛(wèi)生健康行業(yè)發(fā)展，提升衛(wèi)生服務(wù)能力和水平的重要支撐性因素。針對(duì)衛(wèi)生健康領(lǐng)域的不同需求，數(shù)字化技術(shù)帶來的不僅是技術(shù)革新，還有衛(wèi)生服務(wù)的供給和管理模式的轉(zhuǎn)變，成為醫(yī)療行業(yè)新的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)下，新醫(yī)改更加堅(jiān)定地朝著更好醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量;更高醫(yī)療可及性、更透明的醫(yī)療費(fèi)用發(fā)展，各種數(shù)據(jù)技術(shù)與臨床結(jié)合也從皮毛走向深層交互。我們認(rèn)為，在多種驅(qū)動(dòng)力量的結(jié)合下，數(shù)字醫(yī)療建設(shè)迎來了發(fā)展建設(shè)的黃金時(shí)代。

人類難以把握數(shù)據(jù)規(guī)律，傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)科研成本高、周期長(zhǎng)，數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性不易被發(fā)現(xiàn)。有了大數(shù)據(jù)作為支撐，科研人員無需“盲人摸象”，不僅能降低試錯(cuò)成本，還能加速科研產(chǎn)出與臨床轉(zhuǎn)化，提升醫(yī)療行業(yè)的生產(chǎn)力?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療在數(shù)據(jù)積累的過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，一方面可以幫助科研人員進(jìn)行課題研究，如統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、定制化數(shù)據(jù)應(yīng)用和科研項(xiàng)目管理工具開發(fā)等;另一方面，在科研中，人工智能被比喻為“發(fā)動(dòng)機(jī)”，其如同給了科研人員一雙“透視眼”，在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)爆發(fā)式增長(zhǎng)后，使其有機(jī)會(huì)洞察到海量數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，如疾病之間、疾病與用藥之間、藥物之間的關(guān)聯(lián)等，以此降低科研周期和提高效率。

政策深化的同時(shí)，也正對(duì)應(yīng)了新醫(yī)改行至深水區(qū)。這時(shí)的醫(yī)療體系改革的政策方向變得越來越清晰，要求更透明普惠的支付體系;更優(yōu)質(zhì)高效的醫(yī)療服務(wù)供給體系;更高的醫(yī)療可及性。此時(shí)，智慧醫(yī)療建設(shè)政策的深化實(shí)際上標(biāo)志著智慧醫(yī)療建設(shè)已經(jīng)不只是簡(jiǎn)單的信息化，已經(jīng)成為新醫(yī)改實(shí)施的重要抓手。在供給端，全面提升中國(guó)醫(yī)療的服務(wù)能力和服務(wù)水平離不開數(shù)字化技術(shù);在支付端，更加透明的支付體系需要大數(shù)據(jù)支撐。數(shù)字醫(yī)療已經(jīng)成為新醫(yī)改的基礎(chǔ)設(shè)施和底層技術(shù)。