1.精准医疗

精准医疗是应用现代医学生物技术结合患者基因组学、生活方式环境和临床诊疗信息实现精准的治疗与诊断，制定具有个性化的疾病预防和治疗方案。美国的精准医学计划通过分析100多万名美国志愿者的基因与医疗等相关信息，更好地了解疾病形成的机制，为开发相应药物、实现精准医疗铺平道路。其具体表现是根据患者对于特定疾病易感性、疾病生物学特征、治疗敏感性以及预后的不同，将患者分为不同亚群。然后再针对不同亚群进行预防或治疗干预，使患者受益最大、不良反应最小。中国的精准医疗计划以国内常见高发、重大疾病及罕见病为对象，构建国家大型健康队列和重大疾病专病队列研究，建立生物医学大数据共享平台。并以临床应用为导向，形成重大疾病的风险评估、预测预警、早期筛查、分型分类、个体化治疗、疗效和安全性预测及监控等精准防诊治方案和临床决策系统。

精准医学的发展将带动相关产业的快速发展，孕育巨大市场空间。随着电子病历记录（EMR）和基因组学研究发展与普及，医疗数据量迅速增长，医学专业数据慢慢地出现大数据的4V特征：Volume（数据量大）、Variety（数据类型多）、Velocity（数据创建、处理和分析的速度快）和Veracity（数据不确定）。^[6]美国著名咨询公司BCC的报告指出，至2018年，生物大数据的市场总额将增长至76亿美元，年复合增长率达到71.6%。基因测序是精准医疗产业的重要组成部分，来自BBC Research的数据显示，全球基因测序市场总量达117亿美元，CAGR（年复合增长率）为21.2%。基于精准医学理念的个体化治疗市场规模日益扩大，2018年前全球市场规模将达到2238亿美元。技术的突破和巨大的市场空间吸引了众多企业加入该领域，传统医药公司纷纷进行布局，新兴公司如雨后春笋般的出现，IBM等信息行业巨头也已经投入巨资开展大量研发工作。

因此，在基因组测序、定量蛋白质组、高灵敏代谢组等新一代生命组学技术进入大规模应用的窗口期，利用互联网技术发挥中国临床资源优势，在精准医学领域快速布局，对于提高疾病的防诊治效率，优化医疗资源配置，提高国民健康水平，抢占未来医学及相关产业发展的主导权具有至关重要的意义，将为中国科技创新和健康产业带来新的驱动力。

2.区块链

区块链则最初是作为允许比特币运行的技术应用于金融界，但它在包括医疗在内的许多行业未来都有应用的前景。区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。随着区块链技术的日益普及，其在保护患者个人隐私的同时，可以让医疗健康数据以更为安全、快捷的方式来进行全网的共享。区域链的主要特征包括：①去中心化：区域中没有中心机构，所有节点的权利和义务都相等，任一节点停止工作都会不影响系统整体的运作；②信息透明：区块链系统中的数据向系统所有用户开放，任何用户都可以通过具有查询功能的节点查询区块链中的数据，并可以依托区块链系统开发应用程序，整个系统的透明度高。考虑到数据保密需要，交易各方的私有信息会被加密，而系统本身也对登录用户范围设定了限制；③数据保真，各区块内的数据经过哈希算法计算生成哈希值后即被安全存储，除非同时控制超过51%的系统算力，否则对区块链数据的修改是无效的，因此区块链的数据可靠性和系统的安全性很高。(www.daowen.com)

互联网医疗区域链的应用场景包括：①健康档案：用区块链技术进行病历保存，患者自己就成为医疗数据的真正掌握者，而不是某个医院或其他机构。能够实现每个个体都能够自主掌握自己的健康信息，而不是把信息交付于某个机构来保管。这不仅有助于保护患者隐私，也增强患者使用医疗数据的自主性，实现医疗信息的共享性和医疗的去中心化。^[7]②信息追溯：为了达到某些利益，有些恶意人士通过非法的手段擅自改动医疗行业的各种数据，比如以一种无法追踪的方式添加或删除药物过敏信息、副作用等，当药品供应链不足或过于复杂而无法监控时，假药进入合法药物的供应链成为可能^[8]。另外，有了区块链，我们就有了一个不变的变更记录，政府、供应商和医疗机构也都可以对其进行追溯性检查，以精确地查看真实的内容。

3.人工智能

数据挖掘和人工智能属于计算机学科的一个交叉学科的子领域，数据挖掘是“数据库知识发现”过程的重要分析步骤，是指在机器学习、统计数据和数据库系统的交叉点上进行大型数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是首先提取数据集的信息，然后进行数据库和数据管理方面、数据预处理、模型和推理考虑、兴趣指标、复杂性考虑、发现结构的后处理、最后可视化。人工智能是一种制造计算机、计算机控制的机器人或软件智能思考的方法，类似于智能人类的思维方式，应用包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来由于深度学习在其他行业中取得成功，引起了临床医生的兴趣，现在医生和数据科学家之间开始更多的合作关系，随着理解大型数据集的能力成熟，人工智能技术在医学上的应用应有不可低估的影响潜力。^[9]

现阶段医疗人工智能的应用场景主要集中在医疗的影像诊断，机器可根据病人的医学影像资料，对病人病情进行诊断。2018年人工智能产品IDx—DR通过FDA（美国食品药品监督管理局）的批准，成为第一个用于医疗保健第一线的人工智能诊断系统，IDx—DR应用算法来分析眼底彩照，软件就会进行分析并返回给医生是否发现轻度以上糖尿病视网膜病变，并建议是否转诊眼科医师或每年随访一次。这样借助计算机图像处理技术，可以为医生提供疾病区域的量化分析，从而可以帮助医生更加迅速、精确和客观地对病情进行诊断，同时可以减少医疗资源成本。^[10]

另外，人工智能技术可以帮助医药企业更加快速准确地开展药物临床筛选和分析，提升了新药研发迭代效率。例如，互联网技术把相关的医疗信息和药物信息聚集起来，然后将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，更快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的，同时通过计算机模拟，也能更准确地预测药物活性、安全性和副作用。