自2008年IBM提出“智慧地球”的概念以來，基於大資料、雲計算等新一代資訊科技的“智慧化”理念，為我國醫療衛生行業的發展提供了新思路。
Watson Health發展歷程速覽
Watson Health部門，是IBM佈局AI醫療的視窗，主要利用AI幫助醫院，保險公司和製藥商管理資料、輔助診斷。
但成立6年，年收入才為 10億美元，佔公司總收入 2%以下，至今尚未獲得盈利。而這個部門之前光是收購就花了40多億美元。
Watson，原本是一個能夠回答自然語言問題的計算機系統，以IBM創始人、第一任CEO托馬斯沃森而命名。最初開發是為了回答美國綜藝節目《危險邊緣》中的問題。2011年，Watson在節目中贏得了人類冠軍選手，獲得了100萬美元獎金，從此名噪一時。
隨後，藍色巨人IBM就在AI醫療上押上了重注。2015年，IBM 成立了專門的部門—— Watson Health。
據2019年，IEEE Spectrum統計，從2011年開始，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的專案中，僅有 5個合作專案推出了AI醫療產品。
除了合作，Watson Health還有一種思路，那就是收購，金額還不小。
比較有名的品牌有 Merge Healthcare，它可以分析乳房X線照片和MRI，收購金額近10億美元。ePhytel，可協助患者溝通，IBM為此支付了約2.3億美元。還有用來分析複雜醫療資料的 Truven Health Analytics，收購金額則是達到了 26億美元。但內部人士表示，收購的公司並沒有起太大的作用。
智慧醫療為何令藍色巨人著迷？
展望醫療衛生事業的發展，資訊化、智慧化、網路化和互聯化已經成為其建設的趨勢，醫療衛生資訊化建設已經成為當下醫療體制改革的重要突破口和著力點。“智慧醫療”概念的提出，將物聯網技術用於醫療領域，藉助數字化、視覺化模式，進行生命體徵採集和健康監測，實現醫療資源的共享。
據相關資料顯示，僅中國一個國家，2019年智慧醫療建設行業規模超880億元，2020年這一數字將超1000億元，到2021年中國智慧醫療行業投資規模將達1259億元。
爭議中的智慧醫療路線
從創立伊始，Watson Health遭受到了多方的質疑。
為了找到AI醫療的商業案例，IBM開展了一系列令人眼花繚亂的專案，針對醫療保健系統中不同參與者：醫生、行政人員、保險公司和患者。在多種嘗試中，IBM選擇了讓Watson的NLP去理解醫療文字，而非直接參與醫療影像診斷。
連圖靈獎得主Yoshua Bengio也不看好這種AI醫療模式，他認為：在醫學文字檔案中，人工智慧系統無法理解其模糊性，也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。
由IBM“棄療”看智慧醫療發展難點
而一份來自於中國湖南的論文也印證了這一觀點據統計，由於我國目前各大醫院的資訊化程度普遍不高，許多醫學專家對智慧醫療將信將疑、參與程度不高。僅靠零星醫院來帶動全國、全省、全市醫院醫療資訊化的發展，有很大困難。
換言之，如何讓智慧醫療這一“新鮮詞”得到醫學專家的認可和青睞，無論中外，都是智慧醫療發展的一項重要突破口。
本質上，智慧醫療與大資料、雲計算、物聯網、移動互聯技術緊密相關，這對當前醫護人員的計算機操作水平、處理資料能力有著較高的要求，同時高的職業素養和紮實可靠的醫學專業知識更是現代化醫護人員必備的從業條件。
智慧醫療發展中的幾類問題
首先是發展局限，從傳統醫療模式向智慧醫療發展，在最初步入患者的視野時將會面臨各方阻力。付費方式、就醫習慣的改變從某種程度上要求增強公眾對智慧醫療的認知程度。智慧醫療是新醫改的重要內容和必然趨勢，這要求廣大公眾從觀念上改變一些保守思想，透過教育培訓、社群服務以及政府部門的政策引導，增強對網路安全和網上資料資訊的信心。
其次是技術侷限，醫療資訊化迅猛發展，掀起了各國智慧醫療建設的高潮。然而，傳統的衛生業務系統操作獨立、資料不集中，無法實現有效的資訊共用，導致“醫療資訊孤島”的產生。而無論是業務量的增加，還是分散冗雜的醫療資料增多，都會嚴重降低了業務系統的效能，甚至導致系統癱瘓，影響醫療機構的正常執行。
最後是人口老齡化帶來問題，我國人口眾多，加之老齡化的程度不斷加深，這為智慧醫療的發展提供了動力。但是由於醫療資源配置的不平衡與日益發展的醫療需求之間存在矛盾，使廣大患者對中國匱乏的醫療資源提出了新的發展要求。但令人尷尬的是，需求之下產業的加速發展並非一帆風順。
除此以外，隱私問題也是一個比較讓人憂心忡忡的問題。從理論上來說，針對隱私保護、資料安全等倫理問題，政府及相關立法部門應制定相關的法律法規來規範和監督醫療行業的運作。在“以人為核心”的前提下，從公眾、醫療行業、社會、政府等不同主體制定法律法規，尤其是與公眾密切相關的個人隱私問題、資訊保安問題應該進行專門立法，以保障患者的利益。但就當下的局面而言，相關的政策與規範仍待進一步完善，全面落實還需要一定的時間。
小結
相信隨著雲計算、大資料等技術的逐步應用與完善，智慧醫療在網際網路、移動網際網路等平臺上的資訊互動共享，將會讓許許多多的人們從中受益。