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交换共享，从医院信息化建设到医疗质量监管，数字健康不断开辟新空间。
现象】贵州省龙里县的乡村医生，遇到不常见的疾病，可以利用远程诊断系统帮助会诊; 头颈CT智能辅助诊断系统仅需5分钟即可完成脑卒中患者的诊断，而传统方法下熟练的医生只需30-40分钟即可完成，为抢救赢得了宝贵的时间。 使用数字技术，社区卫生服务中心的医务人员可以远程监控和......在家中管理老年人和慢性病患者的健康随着计算资源的不断增加和算力布局的不断优化，我国数字医疗实现了快速发展，为更多患者带来了更大的便利。
评论]手术机器人、远程医疗、可穿戴设备、电子病历、......看得见的智能应用背后，是看不见的智能算力的支持。
中国人口超过14亿，2022年全国医疗卫生机构诊疗总次数将超过84亿次，产生海量医疗健康数据。 以强大的算力对这些数据进行有效的归纳、分析和汇总，将有助于优化医疗资源配置，提高国家疾病预防、质量和健康管理能力。
从行业发展来看，我国数字健康应用场景丰富。 利用大数据等技术，助力构建线上线下深度融合、覆盖全生命周期的健康服务模式; 数字技术的运用可以促进医疗资源的下沉，提高医疗服务的供需匹配程度，促进分级诊疗格局的更快形成。 为了更好地发挥算力在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。 要统筹国家和省级医疗大数据中心建设，完善区域性国家医疗计算平台，支撑“互联网+医疗健康”应用体系高质量发展。 同时，还要加快基层医疗边缘数据中心建设，加强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”已展现出巨大生命力，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交换共享，从医院信息化建设到医疗质量监管，数字健康不断开辟新空间。 例如，通过处理大量的医疗数据和深度学习，人工智能可以帮助医生做出准确的诊断，并提供合理的干预和手段。 特别是对于病例**少、症状复杂**的罕见病，AI可以从数据中挖掘相关症状进行对比分析，帮助诊断。 此外，相关部门可以通过分析医疗数据，了解哪些地区哪些疾病发病率高，哪些地区医疗资源不足，以及传染病和慢性病的发病率，从而提高卫生政策的针对性。 医疗机构还可以利用数据分析来了解门诊操作、医院感染控制、医保报销等，提高质量控制和管理水平。 只有紧跟行业发展趋势，加强行业算力建设布局，推进算力、数据、算法一体化应用，才能更好地挖掘数字医疗潜力，让更多患者受益于数字技术的进步。
近年来，我国医疗卫生领域信息化发展加速，对算力的需求不断增加和多样化。 更好地把握发展趋势，顺应群众期望，加快构建通用、智能、超算力协同发展供给体系，加快互联网医疗健康服务模式创新，必将助力插上“互联网之翼”的医疗健康产业高质量发展， 让广大群众切实享受到“互联网+医疗健康”创新成果带来的红利。
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