这是2030年1月的典型寒冷天气，也是流感季节的高峰期。十年前的每年这个时候，诊所和医生办公室到处都是病人，等待着人们的到来。今天，临床医生和患者可以轻松地通过该系统移动。
那有什么变化?互联医疗已经成为现实，这是由于全球医疗保健系统多年来承受着巨大压力，而缺乏足够的熟练医疗专业人员来照顾他们迅速增长和老龄化的人口，以及数据科学和人工智能(AI)等强大的技术推动力的突破。
人工智能现在可以揭示大量数据的模式，这些模式对于人们来说太微妙或复杂。它通过汇总来自多个来源的信息来做到这一点，这些信息在2020年仍然被困在筒仓中，包括连接的家用设备，医疗记录以及越来越多的非医疗数据。
2030年的第一个重大后果是，卫生系统能够提供真正主动，可预测的医疗保健。
1. AI驱动的预测性护理
人工智能和预测分析可以帮助我们更多地了解影响我们健康的生活中各种因素，不仅是何时可能得流感或遗传了什么医疗状况，还包括与我们出生地，饮食有关的事物，我们的工作地点，当地的空气污染水平是多少，或者我们是否有安全的住房和稳定的收入。这些是世界卫生组织称为“健康的社会决定因素”(SDOH)的一些因素。
例如，到2030年，这意味着医疗保健系统可以预测一个人何时有患慢性病的风险，并在病情恶化之前提出预防措施。这一发展是如此成功，以致于糖尿病，充血性心力衰竭和慢性阻塞性心脏病的慢性阻塞性肺病的发病率最终都在下降，而这些疾病均受到SDOH的强烈影响。
2.联网医院，互联互通
除预测性护理外，还有另一项与护理发生地有关的突破。到2030年，医院不再是一座覆盖多种疾病的大型建筑物。相反，它将重点放在急症和高度复杂的程序上，同时通过较小的枢纽和辐条(如零售诊所，当日手术中心，专科治疗诊所，甚至人民住所)来监控和处理不太紧急的病例。
这些位置连接到单个数字基础架构。集中式指挥中心分析临床和位置数据，以实时监控整个网络的供求情况。除了使用AI识别可能恶化的患者外，该网络还可以消除系统中的瓶颈，并确保将患者和医疗保健专业人员引导到最能得到他们照顾或最需要的地方。
将该网络绑定在一起的粘合剂不再位于位置。取而代之的是它所服务的人们的经历，这使我们在2030年达到了第三大差异。
3.更好的患者和员工体验
为什么经验如此重要?对于患者而言，长期以来的研究表明，它们可以直接影响他们是否好转。对于临床医生来说，更好的工作经验变得越来越紧迫-十年前，他们开始遭受巨大的倦怠之苦，这主要是由于试图用太多资源来帮助太多患者的压力所致。
在2030年，由AI驱动的预测性医疗保健网络将帮助减少等待时间，改善员工工作流程并承担日益增长的管理负担。在临床实践中使用AI的次数越多，越来越多的临床医生越来越信任AI，以增强他们在手术和诊断等领域的技能。
通过从每个患者，每个诊断和每个过程中学习，AI可以创建适合专业人员和患者的体验。这不仅可以改善健康状况，还可以减少临床医生的短缺和职业倦怠，同时使该系统在财务上可持续。
该网络系统覆盖社区，并由相互联系的护理提供支持，将人员，地方，硬件，软件和服务结合在一起，从而创建了真正的护理网络，从而改善了终身健康和福祉。
回到现实
早在2020年，我们距离实现这一目标还有很长的路要走。毫无疑问，复杂的技术，IT和数据系统仍会阻碍员工的工作流程，并威胁到用于诊断，治疗，监测和希望预防和治愈疾病的临床领域的护理连续性。
不过，我看到明显的迹象表明，所有这三个想法有一天都可以变为现实。智能系统已经能够执行专家任务并增强人员能力。示例包括可以检测图像上的癌性病变，分析和量化医师笔记或优化急诊护理流程的AI。在医院内部，基于AI的预测分析的应用已经帮助挽救了重症监护室的生命。在医院之外，它有助于识别某些高危人群，从而使先发制人的初级或社区护理可以减少住院的需求。
但这是一个漫长而复杂的旅程，任何一家公司或组织都无法独自承担。我相信政府，卫生系统和私营公司必须继续合作，以确保AI系统完全可互操作且透明，并防止偏见和不平等现象。随着医疗保健继续全球化，对保护AI使用个人数据方式的国际标准的需求将成为当务之急。
也许最重要的是，我相信我们必须牢记，人工智能最强大的用途是增强人类能力，而不是取代人类能力。互联医疗的核心不是新技术，而是人们：需要照顾的人们以及不懈努力以将其交付给我们所有人的人们。