近年來，網絡醫學已成為日常生活的一部分。 特別是在后流行病時代，人們已經加速適應互聯網醫療帶來的便利，如在線咨詢、藥品購買等。 醫務工作者在線學習，溝通交流，進而促進行業發展。

市場火爆，傳統醫療行業，一些新興的互聯網企業紛紛投入其中。 然而，除了上述服務外，更精細的場景需求也逐漸凸顯出來。 互聯網醫療，不只是求醫問藥，在線學習就這么簡單。

每個人都在努力獲得成長和新的發展，那么在激烈的競爭中能贏得哪些優勢呢？

答案在于大數據，機器學習，人工智能等關鍵詞。

數據不夠

從病例，藥物到醫生信息，都不需要數據，移動設備的發展也產生了很多數據，其重要性不言而喻。 然而，簡單地疊加在一起，數據就不能發揮應有的作用。

只有樣本量足夠大，經過專業分析，才能真正形成有意義的模型，進而服務于醫藥行業的方方面面。

在這種情況下，好醫生走在行業前端，——好醫療云搭建技術平臺，整合分散的多方數據，通過云存儲和計算對大數據進行規范和細分，建立標簽制度。 并不斷豐富完善。

與普通數據分析相比，好的醫療云有什么優勢？

首先，好醫生擁有中國最大的醫生數據。 平臺700萬醫務工作者用戶，日常學習，會議，詢問等活動，以及與醫院的合作，形成了豐富的數據。

第二，好的醫療云不僅僅是收集信息，更是把數據從原來的簡單 值，人物和文字，翻譯成網頁，圖片，視頻，圖像和位置信息等形式，使數據多維度可視化展示，為醫務工作者做360度畫像。

三是速度夠快。 來自不同地區的海量數據，好的醫療云能夠在一定時間內完成數據的計算和分析，及時提供最新信息。

最后，良好的醫療云構建了醫務工作者之間的關系網絡，具有在海量信息中快速尋求價值信息的能力。 在一個擁有數百萬用戶的平臺上，這一點至關重要。

在國內，幾乎沒有其他平臺能做到。 好醫生利用大數據技術構建中國最大的醫療標簽體系和醫生關系網絡，過去的許多復雜問題都得到了系統的回答。

疾病標簽系統——目前好醫云正在制作200多個疾病標簽，如乳腺癌標簽。好醫云為其一，二，三級不同標簽，使篩查，診斷，治療和長效管理指導具有可追溯性。

二是醫生標簽制度。 好醫云根據各網站及平臺的數據為醫務工作者用戶做了標簽整理。 比如一個平臺醫生用戶，他的個人能力，過往經歷，學術水平等都可以在好醫云上呈現。 信息直觀，大大提高了接觸效率。

這些細分領域可以應用于各種業務和醫療場景，可以幫助相關人員（如醫生)、事物(如品牌/渠道)、領域(如醫院）提高核心競爭力和競爭優勢。

機器學習的魅力

面對大數據，快速有效的分析整合不是人的工作，而是機器學習。好的醫生非常重視人工智能技術，這也是為什么除了前面提到的標簽系統之外，它還有廣闊的發展空間。 實際上技術在新冠狀病毒感染肺炎的爆發中起著重要作用。

時間緊，任務重，疫情信息缺失...醫務人員缺乏相關防護知識和心理準備，經常造成身心雙重傷害。

如何以最有效的方式向保健人員提供信息和培訓？

在這種情況下，好醫生品牌與大連理工大學金波教授共同構建疫情保護診斷框架。 基于國內外海量的醫學教育資源和流行歷史數據，針對醫護人員的自動生成方法和個性化教育推薦系統，解決了每個人知識水平不同，班級培訓慢，感染風險高的問題。

當時，個性化服務并不容易，不僅數據而且存在各種問題。好醫生利用中科院計算機網絡信息中心團隊的開源分布式人工智能地圖數據庫(PandaDB)，逐一解決技術難題。

最后，約200萬衛生技術人員接受了抗擊疫情的應急培訓，促進了我國疫情保護體系建設的進一步發展。

這些離不開機器的深度學習，離不開團隊對人工智能的研究和技術應用。

有效解決復雜問題，這就是人工智能的魔力。

結論

在許多人的想象中，大數據，人工智能等詞匯離我們很遠，但它們實際上已經滲透到各個方面，往往超出了人們的預期。

現代醫療正在向數字化和智能化轉變，對數據分析的要求很高。用戶和企業也迫切需要一個平臺來提供更高效的信息。 誰能用人工智能，大數據更好地服務產品，誰能快速邁出一步。

是一場技術戰，信息的爭奪。