沈晓卫（IBM中国研究院院长）

随着社会经济及技术的发展和对传统医学先进理念的吸收融合，人们逐渐认识到“以健康为中心”和“治未病”理念是现代医疗服务的发展趋势，由此健康服务模式开始从传统单向的被动健康服务模式向互动的主动健康服务模式转变。与此同时，庞大的医疗数据已成为提升医疗服务效率和质量的重大难题，数据的筛选、安全存储、精确比对都需要科技作为支撑。迎着“互联网+”的热潮，医疗行业在IT界的关注下势必展开一场重大变革。

在2015年10月16-17日召开的由杭州健培科技有限公司主办的首届西湖论健国际高峰论坛上，IBM中国研究院院长沈晓卫先生发表了有关《物联网大数据与智慧医疗》的重要演说。论坛上，他提出：“今天我们谈到医疗已经远远超过了传统的医院或者电子病例的概念。我们可以看到整个大数据影响到我们的医疗决策，无论是我们个人的决策，还是医生的决策。”

在这样的背景下，沈晓卫先生从IBM的专业角度给我们分析当下智慧医疗的出路。他认为，全方位的数据，还有如何构建这样的一个生态系统，如何管理这样的数据，更重要的是如何构建一个具有认知能力的计算机系统，使得它能够自动地学习、发觉信息，这样的系统更多地利用IT的技术是来证明一些事情。“而在IBM看来我们不仅仅是来证明一些事情，更重要的是discover，发现洞察力，发现今天医生或者病人或者我们人类没有看到的东西。”正是沈晓卫先生在IT处理大数据方面的详细描述让我们看到了智慧医疗的美好前景，让我展望未来某一天，在庞大医疗数据下，我们有这样的计算机系统，它可以考虑到我们的医学方面的指南，也可以考虑到每一天、每一年、每个月发表的各种论文上的资料，当病人具体的EMR电子病例的情况出现了以后，计算机系统能够根据它掌握的最新、最全面的信息给医生一个比较清楚的建议，而最终的决策还是由医生来决定。

除此之外，沈晓卫先生还与我们分享了IBM研究院正在做的患者相似性分析。“通过这种信息进行连续的高维度的分析，我们来找出它很多的这种属性，来把病人进行有针对性的、相似性的分析和分组。”这意味着也许在未来，当我们有一个新的病人出现的时候，我们就可以基于这些大量的数据来看过去是否有相似的情况。

“同样的道理，我们也可以做疾病风险预测。大量的历史数据，可以用认知计算和机器学习的方式，总结出规律，在早期我们就能够预测到哪些情况是一种亚健康状态，哪些情况是一些危险的信号，我们能在早期提出预警方案。”这一理论无疑是对未来疾病早期预测和提早治疗的最好解说。

演讲的最后，沈晓卫先生还认为：“建立在全方位的大数据的基础之上的认知计算，会让医疗向一个可以预测结果，可以更好地来优化结果、治疗结果这样的方向去发展。”这也是为什么IBM认为今天的信息技术的发展和往年不一样，也是为什么IBM进入了医疗这个行业的原因。