2016年見證了物聯(lián)網(wǎng)在數(shù)字醫(yī)療領域的應用，數(shù)字醫(yī)療的美好愿景能否真正實現(xiàn)需要給出令人信服的價值論據(jù)。在眾多數(shù)字醫(yī)療細分領域中，2017年將會是證明它們實際價值的時候了。

　　在過去的一年里，人們對新技術在改革醫(yī)療服務方面的潛力展現(xiàn)出了巨大的熱情，這些熱詞整日霸占著大家的眼球：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人群健康、深度/機器學習、傳感器融合等等。

　　投資者和創(chuàng)業(yè)者們，在風險投資的支持下大舉涌入數(shù)字醫(yī)療領域，傳遞出類似的目標——更好的數(shù)據(jù)信息、更全面的了解、更具體的建議以及更加精簡的工作流程——來提供物美價廉的全新醫(yī)療體驗。甚至不少大型企業(yè)——或被創(chuàng)新技術打動，或擔心被新浪潮所替代——也都大筆投入其中。

　　為什么?因為這些改革創(chuàng)新帶來的益處非常明顯，而且有著巨大的潛在影響力。

　　遠程醫(yī)療的應用許諾可以通過“移動數(shù)據(jù)而不是人”來降低開支、提高病人接觸醫(yī)療服務的機會、并提升整體便利度;遠程監(jiān)控應用許諾可以監(jiān)控分散的病人群體，并提供更細致的觀察;深度學習系統(tǒng)可以利用數(shù)據(jù)流來為病人提供具體而且個人化的建議。

　　將它們合并到一起，一個理想的數(shù)字醫(yī)療愿景呈現(xiàn)在眼前：關鍵的生物學數(shù)據(jù)被生產(chǎn)、搜集、保存，通過深度學習算法可以處理多種數(shù)據(jù)流，并結(jié)合人群健康數(shù)據(jù)、病人的病史治療史，搜索已有或者正在試驗階段的療法來提供具體可操作的建議。

　　而2017年，將是開始真正驗證愿景是否能成為現(xiàn)實的時候：我們期望的這種聰明的、成系統(tǒng)的、半自動化的數(shù)字醫(yī)療服務系統(tǒng)是否可行。

　　那么誰將成為最終的仲裁者呢?數(shù)據(jù)，而且是有明確意義的、可以比較的數(shù)據(jù)。

　　考慮到醫(yī)療支付越來越看重的標準：達到某種治療效果的最低總支出，這可能成為判斷數(shù)字醫(yī)療是否真的有用的一個重要指標。好消息是，這一標準在目前推進“基于效果”的醫(yī)療報銷方法過程中被反復提及，繼續(xù)深入人心。

　　除了要提供確鑿的價值證據(jù)之外，醫(yī)療服務系統(tǒng)還在關系的事情是“點服務”還是“面服務”的問題：越來越多的公司會提供各式各樣針對某類疾病或某些人群的解決方案，但是醫(yī)生們想知道的是，在他們選擇了ABCD各種“點服務”應用之后，能否和已有的IT系統(tǒng)無縫連接，從而讓他們不需要擔心數(shù)據(jù)或運行等匹配問題。數(shù)字醫(yī)療的相關應用都涉及到數(shù)據(jù)的產(chǎn)出、分析和轉(zhuǎn)移，兼容性問題毫無疑問是實用過程中的第一關心要素。同時，大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)對數(shù)據(jù)的安全性、隱私保護等方面也都有較高要求。這些都是數(shù)字醫(yī)療行業(yè)需要考慮的問題。

　　總體來說，在2017年，數(shù)字醫(yī)療將會利用已經(jīng)在其它行業(yè)有所建樹的破壞性技術來為醫(yī)療行業(yè)帶來變革，不過考慮到醫(yī)療行業(yè)舉足輕重的影響，對這一價值論證的要求也要高于其它行業(yè)。