借助大数据、云计算和人工智能等技术，可以实现新冠肺炎疫情变化的动态预测。疫情期间，大数据相关企业全面地为各地政府提供疫情发展态势研判，助力各地联防联控部门提前防范，精准施策，及时调配医疗卫生资源，指导企业复工复产，助力打赢疫情攻坚战。

　　大数据+智慧医疗如何助力疫情防控？

　　首先是和地方政府合作，根据实时披露数据和互联网问诊等外部数据，用人工智能大数据进行建模后，预测各地疫情的走向以及疫情对于经济的影响，方便地方政府做出决策和采取措施，帮助各地政府构建疫情防控的长效机制，为打赢疫情防控阻击战贡献智慧力量。

　　第二是帮助医生和医疗机构更有效地开展诊治活动，通过远程问诊系统和临床辅助诊治系统，帮助医生提高诊治效率。其次，根据对实时更新的疫情数据，评估出全国及疫情重点地区新冠肺炎普通患者、重症患者、危重症患者等的比例及诊治疗费用，对医疗资源的合理调配、物资保障及缓解当前的供需矛盾提供数据参考意义。

　　最后是针对居民搭建疫情信息披露和普及平台，提供自我排查、在线心理辅导和远程问诊服务，减少社会恐慌情绪，发挥着“减震器”和社会“稳定器”的作用。

　　智慧医疗行业发展仍需打通壁垒

　　本次疫情期间，大数据一方面在态势研判、人员流动中为政府部门提供了科学决策依据；一方面，提高了信息公开透明度，瓦解虚假消息，让更多人了解疫情现状，缓解社会焦虑。

　　但是，大数据+智慧医疗的融合应用依旧出于初步阶段。究其原因，一是当前，医疗行业软件系统较多且分散，基层医疗机构尚未能完全与本地医疗信息平台纵向打通，在数据量上非结构化数据占大多数，如何与本地医院形成高效沟通，减少重复监测，提升整个体系的资源利用率。

　　二是医院之间横向协同有待进一步加强。疫情期间医务人员无法流动与聚集沟通，远程诊疗、远程会诊发挥了极大的作用，在提高医疗效率、提升患者医疗体验方面体现出较大的潜力。

　　三是医院内部信息化，即不同条线之间的信息融合。实际上，医疗数据长期呈现碎片化、类型多样、标准不一的问题，这源于不同科室使用的医疗知识、形成的医疗数据有很大差异，难以在结构和标准上直接统一。

　　结语：疫情防控阻击战已进入关键时期，加快大数据+智慧医疗融合应用，创新平台建设，不仅影响到当前医院业务的办理效率和患者的就医体验，也事关建立未来应对各类病情防控的长效机制。