大数据时代：与传统医疗相比，智慧医疗的优势在哪里？众所周知，智慧医疗是一种以患者为中心的医疗服务模式，它分为数据获取、知识发现和远程服务三个阶段。在这些领域中，数据的获取通过医疗物联网完成，知识发现依靠大数据处理技术，通过云服务和轻便智能医疗终端实现远…
一、与传统模式相比，智慧医疗有许多优点。
利用各种感测设备和适合家庭使用的医疗器械，自动地或自助地采集各种人体生命体征的数据，可以减轻医务人员的工作负担，同时也可以获得更丰富的数据。
二、采集的数据通过无线网络自动传输到医院数据中心，利用这些数据进行远程医疗，可以提高服务效率，缓解排队现象，降低运输成本。
数据集中存放管理，可以实现数据的广泛共享和深度利用，有助于解决疑难病例和杂症，为亚健康人群、老年人和慢性疾病患者以较低成本提供长期、快速、稳定的健康监测和诊断服务，从而降低发病风险，从而间接减少床位和门诊等稀缺医疗资源需求。而在智慧医疗系统中，实现智慧医疗的关键是物联网和云计算技术，这两大技术的连接点是海量医疗数据，即“医疗大数据”。随着医疗物联网数据量大、增长速度快，传统的数据库技术很难对其进行有效管理和处理。实现了高效、可扩展、低成本的医疗大数据存储和处理，通过互联网为用户提供便捷、快捷的医疗服务。
三、智能化医疗强调数据的收集和利用，不受时空限制。
虽然现有的电子病历系统能以数字方式保存患者在医院的检查和就诊记录，但这类数据有限。该系统采用物联网技术，可随时随地采集各种人体生命体征数据，并能自动保存，比人工输入电子病历多出几个数量级。此外，深入地利用数据，即使使用数据挖掘、机器学习等技术，也可以发现隐藏在数据中的知识。例如，患者的血氧饱和度变化周期，异常检测，生命体征的变化规律，等等，由于涉及到的数据种类多，规模大，很难靠人工的方法来获取经验，而大规模的数据处理技术的应用则需要大量的数据分析技术来进行诊断。
智能化医疗是以“感知、知识、行为”为核心的智能化远程防病护理平台。如何长期、准确、方便、及时、无创地获取各种人体主要生命体征的信息，是一个挑战。怎样从大量的信息中挖掘重要的生理特征，可靠、快速、有效地发现早期疾病，预测健康风险，是“知”的挑战。如何建立有效的数据模型，实现对大规模、复杂的健康查询的快速、准确的响应，是在线问题的难点。智能化医疗需要将物联网、云计算、大数据等多种技术结合起来。
