近年来，网络医疗越来越受到人们的关注，成为人们日常生活的一部分，特别是在后流行时代，人们加快适应网络医疗的便利，如网上咨询、药品购买等，医疗工作者的在线学习、交流和交流，反过来又促进了行业的发展。

市场火爆，传统医药行业以及一些新兴的互联网企业纷纷投资。然而，除了前面提到的服务之外，对更精细场景的需求也日益突出。互联网医疗，不仅仅是寻求医疗，在线学习也是如此简单。

每个人都在努力实现增长和新的发展，所以在激烈的竞争中，我们能赢得什么优势？

答案在于"大数据"、"机器学习"、"人工智能"和其他关键字。

数据是不够的。

从病例、药品到医生信息，不需要数据，移动设备的发展也产生了大量的数据，其重要性不言而喻。然而，仅仅是堆叠在一起，数据就不能发挥其应有的作用。

只有当样本数量足够大，并通过专业分析和整理，我们才能真正形成一个有意义的模式，反过来为医药行业的各个方面服务。

在这件事上，好医生走在行业的前端，建立了技术平台--良好的医疗云，整合了分散的多方数据，通过云存储计算对大数据进行标准化和细分，还建立了标签系统，并不断丰富和完善。

与普通数据分析相比，良好的医疗有什么好处？

首先，优秀的医生拥有中国最大的医生数据。平台上有700万名医务人员，日常学习、会议、咨询和其他活动，以及与医院的合作，形成了丰富的数据。

其次，好的医疗云不仅可以聚合信息，还可以将原始的简单值、字符和文本中的数据转换成网页、图片、视频、图像和位置信息等形式，这样就可以将数据显示在多维可视化中，并为医务人员制作360度的肖像画。

第三，足够快。利用来自不同地区的大量数据，良好的医疗云可以在一定时间内完成数据的计算和分析，并及时提供最新的信息。

最后，良好的医疗云构建了医务人员之间的关系网络，该系统具有快速查找海量信息的能力。这在一个数百万用户级别的平台上是至关重要的。

在国内，很少有其他平台能做到这一点。优秀的医生利用大数据技术建立了中国最大的医疗标签系统和医生关系网络，过去许多复杂的问题都得到了系统的回答。

疾病标签系统--目前，Good Medical Cloud正在为200多种疾病(如乳腺癌标签)制作标签。良好的医疗云为其设置了不同的标签，以便能够遵循筛选、诊断、治疗和长期管理指导。

他说："我们缺乏资料。医护人员缺乏相关的防护知识和心理准备，往往会造成身体和精神双重伤害。

如何采取最有效的措施，为保健工作者提供获得信息和培训的机会？

在这一案例中，一位优秀的医生品牌与大连理工大学金波教授共同构建了防疫意识的诊断框架。在借鉴国内外现有的医学教育资源和疫情历史数据的基础上，采用面向医务人员的自动生成方法和个性化的教育推荐系统，解决了不同知识水平、班级培训速度慢、感染风险高的问题。

当时的个性化服务并不容易，不仅数据量大、复杂，而且还面临着各种各样的问题。好医生采用了中国科学院计算机网络信息中心开放源码的分布式人工智能地图数据库(PandaDB)逐一解决技术难题。

最后，全国约200万名卫生技术人员接受了防治疫情的应急培训，这一产品也促进了我国防疫系统建设的进一步发展。

这些离不开机器的深入学习，离不开团队的人工智能研究和技术应用。

人工智能的魔力在于有效地解决复杂的问题。