近年来，网络医学已成为日常生活的一部分。 特别是在后流行病时代，人们已经加速适应互联网医疗带来的便利，如在线咨询、药品购买等。 医务工作者在线学习，沟通交流，进而促进行业发展。

市场火爆，传统医疗行业，一些新兴的互联网企业纷纷投入其中。 然而，除了上述服务外，更精细的场景需求也逐渐凸显出来。 互联网医疗，不只是求医问药，在线学习就这么简单。

每个人都在努力获得成长和新的发展，那么在激烈的竞争中能赢得哪些优势呢？

答案在于大数据，机器学习，人工智能等关键词。

数据不够

从病例，药物到医生信息，都不需要数据，移动设备的发展也产生了很多数据，其重要性不言而喻。 然而，简单地叠加在一起，数据就不能发挥应有的作用。

只有样本量足够大，经过专业分析，才能真正形成有意义的模型，进而服务于医药行业的方方面面。

在这种情况下，好医生走在行业前端，——好医疗云搭建技术平台，整合分散的多方数据，通过云存储和计算对大数据进行规范和细分，建立标签制度。 并不断丰富完善。

与普通数据分析相比，好的医疗云有什么优势？

首先，好医生拥有中国最大的医生数据。 平台700万医务工作者用户，日常学习，会议，询问等活动，以及与医院的合作，形成了丰富的数据。

第二，好的医疗云不仅仅是收集信息，更是把数据从原来的简单 值，人物和文字，翻译成网页，图片，视频，图像和位置信息等形式，使数据多维度可视化展示，为医务工作者做360度画像。

三是速度够快。 来自不同地区的海量数据，好的医疗云能够在一定时间内完成数据的计算和分析，及时提供最新信息。

最后，良好的医疗云构建了医务工作者之间的关系网络，具有在海量信息中快速寻求价值信息的能力。 在一个拥有数百万用户的平台上，这一点至关重要。

在国内，几乎没有其他平台能做到。 好医生利用大数据技术构建中国最大的医疗标签体系和医生关系网络，过去的许多复杂问题都得到了系统的回答。

疾病标签系统——目前好医云正在制作200多个疾病标签，如乳腺癌标签。好医云为其一，二，三级不同标签，使筛查，诊断，治疗和长效管理指导具有可追溯性。

二是医生标签制度。 好医云根据各网站及平台的数据为医务工作者用户做了标签整理。 比如一个平台医生用户，他的个人能力，过往经历，学术水平等都可以在好医云上呈现。 信息直观，大大提高了接触效率。

这些细分领域可以应用于各种业务和医疗场景，可以帮助相关人员（如医生)、事物(如品牌/渠道)、领域(如医院）提高核心竞争力和竞争优势。

机器学习的魅力

面对大数据，快速有效的分析整合不是人的工作，而是机器学习。好的医生非常重视人工智能技术，这也是为什么除了前面提到的标签系统之外，它还有广阔的发展空间。 实际上技术在新冠状病毒感染肺炎的爆发中起着重要作用。

时间紧，任务重，疫情信息缺失...医务人员缺乏相关防护知识和心理准备，经常造成身心双重伤害。

如何以最有效的方式向保健人员提供信息和培训？

在这种情况下，好医生品牌与大连理工大学金波教授共同构建疫情保护诊断框架。 基于国内外海量的医学教育资源和流行历史数据，针对医护人员的自动生成方法和个性化教育推荐系统，解决了每个人知识水平不同，班级培训慢，感染风险高的问题。

当时，个性化服务并不容易，不仅数据而且存在各种问题。好医生利用中科院计算机网络信息中心团队的开源分布式人工智能地图数据库(PandaDB)，逐一解决技术难题。

最后，约200万卫生技术人员接受了抗击疫情的应急培训，促进了我国疫情保护体系建设的进一步发展。

这些离不开机器的深度学习，离不开团队对人工智能的研究和技术应用。

有效解决复杂问题，这就是人工智能的魔力。

结论

在许多人的想象中，大数据，人工智能等词汇离我们很远，但它们实际上已经渗透到各个方面，往往超出了人们的预期。

现代医疗正在向数字化和智能化转变，对数据分析的要求很高。用户和企业也迫切需要一个平台来提供更高效的信息。 谁能用人工智能，大数据更好地服务产品，谁能快速迈出一步。

是一场技术战，信息的争夺。