中国工程院院士宁光：智慧医学终将改变医学未来临床医学经历了从经验医学到循证医学、

临床医学经历了从经验医学到循证医学、转化医学、精准医学，再到今天的智慧医学，其实是生命不断数字化表述和智能化计算分析的过程。
智慧医学是将互联网、大数据、人工智能等信息技术用于医疗，逐步形成部分人力工作的替代方案。
未来，智慧医学发展的关键词是“融合”“延展”和“创新” 。要有创新的模式和技术，医务工作者提高对数字化理解的同时，必须把患者就诊和疾病的过程数据化，建好真正可进行深度学习的数据知识库，才能大规模推广突破自我的诊疗模式，终究改变医学的未来。我坚信那一天会到来。
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宁光院士
智慧医学从理念走向应用
智慧医学是生命科学和信息技术融合的产物，是现代医学和通信技术的重要组成部分。
智慧医学和数字医疗、移动医疗等概念存在相似性，但智慧医疗在系统集成、信息共享和智能处理等方面优势明显，是物联网在医疗卫生领域具体应用的更高阶段。
智慧医学的核心是数字化，使医疗和疾病信息可被记录、传输。随着科学技术进步，在医疗健康领域已经有不少智慧医学应用成功的案例。手术机器人、VR、胶囊内镜、智能血糖仪、可穿戴设备、手术导航系统等，都是智慧医学的有机组成部分。
在智慧医学发展趋势方面，目前国内外的智慧医学研究和应用主要集中于大数据技术、人工智能技术、医用机器人与可穿戴设备四大方面。
国际上，一些发达国家将大数据的优势与大规模分析完美结合，应用于治疗的所有细节中，为医疗机构、医生、患者、制药科研人员或生命科学研究者提供了强大的平台。
Watson（沃森）用于临床，在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌等领域可为医生提出相关建议。深度神经网络在图像识别领域的表现超过传统算法和人在图像识别领域的辨识能力。
医疗机器人用于实现辅助外科手术、康复医疗和医院服务等功能，美国、法国、德国、意大利、日本等国学术界对此给予了极大关注，相关研究工作蓬勃发展。
医疗可穿戴设备近年来逐渐用于医疗监护、家庭保健、睡眠分析、应急救护、航空航天、特殊人群监护、心理治疗等方面，提高了医疗资源共享效率，增强了紧急情况处理的及时性。
在我国，当前人工智能发展较好，但医疗大数据刚刚起步。近年来，我国健康医疗大数据行业市场增速超过20% ，且技术更新换代快，相关企业数量不断增加，行业竞争格局初步成型。
在医疗人工智能方面，随着大数据积累和硬件计算能力提升到临界点，深度学习作为实用技术走上舞台。人工智能深度神经网络飞速发展，在我国医疗卫生领域应用前景广阔。
在医疗机器人方面，我国相关科技研究相对落后，产业相对缺乏，医用机器人大量依赖进口，从而造成医疗费用增长，加重了病人的负担。
医疗可穿戴设备的新产品和治疗概念不断涌现，治疗范围也在不断扩展，但由于治疗认知和技术水平的限制，目前国内可穿戴治疗系统尚处于专利申报的、比较初级的尝试阶段。
未来智慧医院应具备“四新”
以人体作类比，打造有思维、能感知、可执行的智慧医院，应该具备以下基本构成元素和特征：
一是智慧大脑，负责思考和指挥，建立知识库，并且不断学习进化（人工智能、深度学习）。
二是感知器官，采集医院的各种数据，包括人员的行为数据、医疗过程及结果数据、空间环境的信息等。
【中国工程院院士宁光：智慧医学终将改变医学未来】三是血液循环，真正形成数据驱动，不断汇聚临床表型数据和组学数据，并以个体行为数据为补充，形成临床大数据。