数据驱动型医学和预测分析的潜力显而易见。AI和机器学习正在帮助医疗服务提供者做出更加知情的临床决策，并使患者能够借助可穿戴设备和移动应用获取实时数据，从而在自身健康管理中发挥积极作用。
然而，正如我们在过去许多被誉为解决方案的社会、经济和商业挑战中所看到的那样，成功的关键在于建立持久的系统，以深思熟虑、高效、安全且可付诸行动的方式收集、清理和分析这些海量信息。此外，系统需要实现从医生到患者、再到医院、药房和实验室的无缝互联，使信息能够在需要的时间和地点流转。要做到这一点，我们必须解决若干关键问题：
减少文书工作
从电子健康档案到互联医疗设备的实时数据，医疗数据的激增是这一个性化精准医疗新时代的基础。挑战在于构建一个无数据孤岛的数据收集体系，使其能够扩展以纳入新的数据来源，因为纳米机器人和互联环境等新兴技术——例如智能病床、联网石膏绷带等——也开始贡献有价值的数据。
其中一个例子是 athenahealth。该公司通过云端服务为超过100,000名医疗服务提供者提供支持，服务内容包括跟踪绩效数据、处理理赔、管理患者记录等。根据该公司的网络数据，医生平均将40%的时间用于处理数以千计的行政文件和表格，并且需要花费大量精力追查数百份遗漏的检验和影像检查申请。Athenahealth意识到，他们需要释放被现有基础设施困住的数据，其中一部分数据仍保存在纸质档案中，另一部分则存放在僵化的数据库里。因此，他们需要一套全新的系统架构，于是构建了云端服务，旨在减轻加在医生身上的行政负担。这使AI和分析工具能够捕捉新的洞见、处理实时数据并提供个性化服务。通过自动化和简化运营，医患体验因此得到改善。
可及性
在富裕国家和技术创新中心，技术驱动的个性化医疗已越来越容易想象，但我们如何确保最需要救命医疗数据的人群能够获取这些数据？一种解决方案是利用移动设备——最近的 研究表明，发展中国家的手机普及率已超过98.7%；开发能让医生和患者都能获取数据的移动解决方案，对于在全球推动这场医疗变革至关重要。另一种解决方案是利用边缘计算，即使设备离线或网络连接不稳定，边缘计算也能使设备不中断运行，从而在难民营或农村等偏远地区实现数据收集与分析。
无偏见的AI
近来，人工智能（AI）的陷阱及其存在偏见的潜在风险受到了广泛关注；在构建用于预测性医学的算法和模型时，确保其不存在偏见关乎生死存亡，这一点绝非夸大其词。目前，医疗不平等是系统性的，并与社会不平等紧密交织——如果开发得当，这些融入AI的系统可以通过消除人为偏见，在缓解这些不平等方面发挥重要作用。然而，这些技术进步也存在可能加剧现有不平等的风险。评估用于训练这些模型的数据，并确保不同群体得到公正代表，对于医学发展的下一阶段至关重要。
除此之外，廉价的基因组测序、大数据分析、健康传感器、可穿戴设备和人工智能将使医学从通用解决方案转向个性化与精准化。所有这些技术都是重要组成部分，但AI是关键所在。这是因为需要存储、解析、置于情境中、与现有研究和流程相关联并加以分析的信息量极其庞大。很可能只有通过机器学习和深度学习算法的AI，才能够提供个性化解决方案和靶向治疗。尽管包括AI在内的多项技术仍需进一步发展，但精准医疗的愿景几乎毋庸置疑将会实现。然而，在个性化精准医疗变得普及之前，伦理和法律问题仍需得到解决。
无国界的医疗
要真正实现个性化医疗，它必须易于获取，而这既需要数据整合，也需要系统整合。医疗信息长期以来一直以孤岛状态存在，这一壁垒在很大程度上难以改变。造成这一局面的原因有很多，包括：遗留系统在设计时未考虑信息交换；竞争性防火墙；“非本地发明”心态；缺乏行业通用的应用程序编程接口（API）；以及患者隐私问题。在一定程度上，这些问题已在单个医疗体系的边界内得到克服，但很少能超越这一边界。随着对个性化、数据驱动型医学的需求要求信息实现更大程度的流动，这些壁垒正在逐步瓦解，并将持续瓦解。这种整合将使全面的医疗保健场景成为寻常现象。
以下是这样一个流程示例：嵌入您衬衫中的心脏监测仪向心脏病专家提供实时数据；心脏病专家针对令人担忧的变化，随即可以向您的药剂师发送更新后的处方；药剂师随后可以向您的虚拟助手发送提醒——无论是智能手机、手表、眼镜，还是某种尚未发明的设备——在您驾车途中告知您药品已准备好取药。接着，您的GPS会自动更新前往药房的路线，您驾驶自动驾驶汽车抵达药房，并使用手机或视网膜扫描支付处方费用。在此示例中，所有设备和应用程序均已完全集成，并会随着您从一个地点移动到另一个地点而无缝调整。
一个新平台
要实现这些益处，无论是获取信息还是应用最新的AI算法，都需要一个能够连接各类海量设备的数据基础设施。该基础设施涵盖数据中心、多个云平台和大量边缘设备，支持新系统的便捷快速部署、新应用和更新的快速推出，并确保加密和安全等所需数据服务随时可用。此类平台必须在最大程度上具备可扩展性。谷歌为自身使用构建了这样一个平台—— Borg ——而类似的开源解决方案，如Mesos，则为其他所有人提供了此类平台。
这些可扩展平台是提供医疗AI服务的基础，包括数据驱动型医学和预测分析。这种连接与整合，加上用于诊断和开具处方的AI驱动算法，将创造一个能够随时随地快速确定并提供个性化精准医疗的平台，并形成规模经济，从而大幅降低成本。
