整个医学的发展过程实际上就是人类探索自己的过程、认识我们自己的过程。我们从蚂蚁来发现尿当中有糖，从而发现了糖尿病，直到我们引进了西方的各种先进技术，包括现在的3D打印，包括基因测序等等，都是我们逐渐认识人体的过程。

古人撰写《皇帝内经》的年代，我们主要是靠经验性的数据，靠望闻问切。那时候我们把人体分为12道经脉。随后，我们有了各种各样的理化分析仪器，因此我们能够分析人体的各种代谢数据，这个时候，我们有了人体的解剖图。

渐渐地，我们的技术越来越先进，我们获得了各种各样的多维数据，我们有了基因组学、代谢组学、遗传学、转入学等等，并且努力把这些数据关联起来。当然，这得益于我们有了第一张基因图谱。

 因此，医学的进步就是在努力的量化人体，获得人体各种各样的数据。随着电脑、计算机、物联网、移动医疗等新工具给整个社会、人类生活带来翻天覆地的变化。同时，也给人类医学带来了重大的转折。

如果有工业4.0的话，那么有没有医学4.0呢？直到今天仍然没有完整的定义。我试图把它进行粗略的划分：1.0时代，是传统医疗的望闻问切；2.0时代，是西方医学的引入，我们可以通过视出扣听来诊断人体；直到各种先进技术的发展，我们来到目前所处的时代，随着影像技术、物联网、大数据这些前沿技术，我们即将迈入医学4.0时代。

我们知道，对患者来说，整个就医的经历是私密的、主观的、直面的、一对一的。这种情况下，很多的医疗决策是仰仗统计学下的群体平均值做出的医疗决定。我们更重视安全、轻视效果，我们可能更具有保守和权威性，学科现在越分越细，很可能许多决策都是盲人摸象，这就是我们获得数据，学习经验的一个场景。

在医疗决策当中，数据的采集非常重要，它取决于我们应该采集什么样的数据，然后做出正确的医疗决策。诊疗诊疗，诊断先行。如果我们不能获得有效的数据，很难做出正确的治疗选择。

在诊断当中，最重要的“三驾马车”，那就是检验、影像、病历。在精准医疗的时代，人们更多的把它狭义化了，以为精准医疗那就是基因，以为基因能够解决所有的医疗问题。

事实上，我们今天至少96%以上的医疗行为，都是依赖我们这“三架马车”。我们每天在检测人体的血液、尿液，获得各种各样的数据来帮助临床医生去做出正确的诊断和治疗。

我们吃进去的蛋白质、糖和脂肪等等拥有非常复杂的代谢通路，任何一个代谢通路的阻塞，都可能导致代谢疾病的发生，这是基因不能解决的问题。比方说糖尿病，即便讲到基因，ABCD的密码我们已经搞清楚了，但还有97%的暗物质，它的基因，它的功能，它代表什么意义，它和临床有什么关系我们仍然不知道。

在过去20年，全国积累了22个省级中心实验室，我们开展了2千多项项目，为1万2000多家医疗机构服务。在此基础上，我们从上游到下游建立一个生态圈来采集病人的数据，为临床医生提供诊断信息。在目前医药下行的时期，诊断恰恰是相反的，它必须是上行的。只有第三方检测才能获得更精准的数据，才能得到更正确的成效比。

影像大家比较熟悉，在医学界里算走得比较前沿的技术，它能够获取信息帮助诊断。病理是在“三驾马车”中数据化信息最落后的一块，今天医疗还在切片、显微镜下观察，然后存储在那个地方。

我们引进了最先进的技术，在这样的基础上，我们在全国建立了数字病理云的体系，和1.2万家医院合作，把所有病理信息通过云平台提供给国内外的会诊专家，然后给终端医院做出正确的诊断。

对于医生的专家平台，我们打造了三级平台，包括22个基础诊断中心覆盖全国。有高级病理诊断中心，以及和美国的高端病理中心合作的高端顾问中心，从各个亚专科进行合作。

这样的情况下，我们能够帮助教学、帮助科研、帮助医疗，在此基础上，中国的病理学家实际上还不到需求的四分之一。病理其实是一个需要拯救的专业，病理医生奇缺。在这种情况下，我们利用大数据，利用病理云平台，利用网络来提升整个病理诊断的效率，促进优质资源的整合，来帮助落后地区提高病理诊断的质量。

得出一组数据并不是我们的目的，更多的是要对这一组数据进行思考。对于检验大数据来讲，它的数据量非常庞大， 具有非常好的延续性，它的持续性和非持续性共存。影像大数据特征更明显，它呈多元性，有结构化和非结构化的病理特征。对于病理特征，对于健康档案数据来讲，存在的特点就更为复杂了。它不仅数据量庞大，而且它的储存效率、查询效率极高，不容易整合，它的数据模式不断的变化，它的收集、采集标准是什么，准确性、有效性怎么样，它的伦理、隐私、安全等，都有待于我们探讨。

因此，我们如何采集数据，我们如何建立这样一个平台，然后怎么去对它进行数据的挖掘，怎么采取数据的算法，让它能够更好的为医疗诊断、治疗进行服务，这才是我们的终极目的。

医疗大数据的应用场景：它能够帮助我们的医院，帮助我们的医生进行疾病的风险筛查，帮助我们对疾病进行早期诊断，帮助病人愈后康复。

因此，我们能够帮助药企更精准的找到药物，能够帮助保险公司，能够帮助我们的疾病去进行早期的健康管理，疾病的管理，慢
病的管理。能够帮助政府进行公共流行病的管理，能够帮助政府来提高医疗系统的整体效率。

因此，如果我们的医疗能真正结合上面这些元素，就真正走到了智慧医疗的时代。因此，互联网的发展，大数据的发展，3D打印的发展，将一定会打破现今的医疗体系。