今年，三大电信运营商纷纷推出市场，并向当地政府寻求帮助。 5G变成热门话题。这种热量在医学领域尤为明显。

据公开统计，截至2019年5月17日，中国已有45家医院开展了5G相关项目（2018年仅3家）。特别是在4月1日至5月17日的47天内，共有33家医院开展了5G相关项目。换句话说，平均不到1.5天，一家医院推出了一个5G项目。

7月2日，在夏季达沃斯论坛的“数字医学拐点”会场，四位与会嘉宾都认为数字医学拐点即将到来。他们认为，今后医院和公司之间的数据合作将成为主流，零散的数据将进一步整合，并在缓慢的疾病管理和远程医疗方面发挥更大的作用，5g将加速这一进程。

数据打破了医疗资源的不平衡

数据广泛应用于远程医疗、慢性病管理和人工智能成像诊断等医学领域。

东软集团董事长兼首席执行官刘积仁表示，数字医疗可以实现一家大医院辐射出多个中小型医院的连接机制。例如，中风是中国常见的慢性病，需要及时诊断和治疗。治疗中风的最佳医疗资源集中在北京。在将北京三甲医院的诊断数字化后，各地的患者可以通过远程扫描诊断数据、云存储等技术，获得与北京相同质量的医疗服务。这可以极大地缓解我国医疗资源的不平衡和差距。

平安集团联合首席执行官兼平安科技陈心颖董事长也表示，在重庆，约有60％的老年人患有老年病，特别是糖尿病。平安集团可以收集有关其诊断和治疗的信息。预先诊断，随访随访，随访和其他医疗服务。

此外，一些传统制药公司也在数字医疗领域进行试验。赛诺菲中国区总经理Pius S.Hornstein说：“我们过去一直专注于传统药物，但现在我们想进一步了解患者的生活方式，实现积极干预，从而对患者的生活产生影响。我们正与像谷歌这样的大数据公司合作。

在人工智能咨询方面，北京预测技术创始人、首席执行官陈宽表示，将人工智能应用于医学成像诊断有两种方法。一是在医生解释前先用人工智能进行预检查，为医生提供参考诊断。二是在医生诊断后通过人工智能判断医生的正确与否。根据不同的医生和不同的图像，人工智能会诊的准确性也不同。人们认为，技术希望找到一个统一的标准，以便取得类似的结果。

拿到优质数据才能笑到最后

随着数字医学的快速发展，医学发展的轨迹越来越拥挤。公司能否通过与医院的合作渠道，获得高质量、海量的数据，将成为一个分水岭。

刘积仁表示，许多大数据，ai公司在这方面并不成功。由于支付是医疗体制改革的动力，而且中国保险行业还很不完善，医疗保险收入占全国医院收入的80%，商业保险发展滞后，所以医院的信息和数据是不透明的。

从技术角度来看，实现机器学习有两个先决条件。一个是数据必须足够数量，另一个是数据必须具有足够的质量才能产生高质量，深入的学习成果。 “为了获得高质量的数据，公司必须与大医院和好医生合作。许多医院一直不愿意与公司合作。然而，近年来医院的概念发生了变化。目前，我们在8个国家拥有300多个。家庭医院建立了数据合作，陈宽说。

在得到数据后，整理和清理也很有问题，这需要大量的人力和物力资源。由于医院使用的平台不同，数据无法交换和共享。

作为回应，陈心颖称，平安集团有一支500人的团队专门负责此事。过去是依靠人力来解读医生处方的，但平安集团现已开发出内部标准化的术语，各种疾病和药物都能找到相应的专业术语，大大节省了时间。

关于医院之间的信息共享，刘积仁说，“医院共享数据不是技术问题，但医院缺乏这样做的意愿。”在这方面，宁波做得非常好，来自所有医疗机构的数据。所有这些都可以在互联网上互操作，诊断医生可以看到云中不同医院的患者病史。

据了解，2015年，宁波建成中国第一家“云医院”，实现名医在线会诊，实现医疗资源下沉，极大地方便了广大群众看病。

同时，刘积仁也指出，要实现数字医学的广泛应用，业界迫切需要建立统一的标准。"医生就像一个艺术家。同样的疾病。不同的医生可以采取不同的治疗方法，是激进的或保守的。"我们需要做的是建立一个标准的药物和诊断和治疗。“只有通过建立标准，各地区的人工智能才能采用相同的标准来对待。