大數據、云端和人工智能(AI)不斷與各行各業(yè)結合產(chǎn)生新的商業(yè)模式，醫護產(chǎn)業(yè)未來(lái)在發(fā)展也將更加與這些科技結合。然而，盡管AI已自動(dòng)化了一些醫學(xué)上的工作，但最終的診斷仍會(huì )交給「人」來(lái)判斷，因為醫生不會(huì )愿意將更復雜的臨床診斷交由機器判斷，而機器也不適合在重大判斷上為人類(lèi)代勞。
依照英國醫療器材公司Health & Care醫學(xué)博士Ric Thompson觀(guān)察，醫療科技在2019年將有四大趨勢：
1，云端化管理平臺將加速成為尋常的后臺管理系統：對醫護產(chǎn)業(yè)而言，盡管在云端上管理伴隨一定的風(fēng)險，但除了成本和存取方便的優(yōu)勢外，AI工具、大數據分析將成為更有吸引力的優(yōu)勢，未來(lái)3~5年內，醫界將會(huì )更快速地接納這種系統。
2，兼容性(Interoperability)開(kāi)始被重視：各個(gè)醫護IT系統不互通是過(guò)去被詬病已久的問(wèn)題，能夠互相通訊、具有可擴充性界面的網(wǎng)站服務(wù)，將是往后醫療經(jīng)濟長(cháng)期發(fā)展的基礎之一。
Thompson認為在市場(chǎng)的壓力和國家介入建立標準之下，為了病患最好的福祉，以及降低整體醫護系統的開(kāi)支，不同IT供應商間的系統終究是要往能夠互相通訊的方向發(fā)展。
3，整合分析后所產(chǎn)生的資訊仍然過(guò)少：現在醫療機構所掌握各種有關(guān)疾病、病患的數據已是海量等級，但整合分析過(guò)后的「資訊」仍然十分不足，如何分析數據并轉為有意義的資訊，作為系統性醫療資源的分配，將是重要的議題，而經(jīng)過(guò)AI工具分析后得出的資訊，已有愈來(lái)愈多證據顯示此能增加臨床醫護的效率。
4，AI已是必須，而非潮流： Thompson表示，在未來(lái)5~10年內，AI和機器學(xué)習將成為醫護產(chǎn)業(yè)革新的最大因素，目前已有實(shí)證研究發(fā)現，AI對醫學(xué)影像的診斷結果優(yōu)于人類(lèi)，但這只是開(kāi)始，因為許多醫療專(zhuān)家和病患仍對AI診斷的安全性充滿(mǎn)疑慮。
出自于這樣的原因，AI革新醫護產(chǎn)業(yè)的速度，將慢于其他產(chǎn)業(yè)，而必須有更多實(shí)證研究經(jīng)驗的累積，才足以使人類(lèi)信服，或許是看到了發(fā)展潛力，未來(lái)民間對醫療AI的投資將持續增加。
但Thompson認為，盡管AI已自動(dòng)化了一些醫學(xué)上的工作，但最終的診斷仍會(huì )交給「人」來(lái)判斷，因為醫生不會(huì )愿意將更復雜的臨床診斷交由機器判斷，而機器也不適合在重大判斷上為人類(lèi)代勞。
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