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作為生產支持輔助工具，信息化從宏觀上來講，任何行業對于信息管理、數據交換和分析的依賴程度都會不斷加大，前途必定是一片大好的。不過這種大好是跟本行業內比較而言，并非是跟其他行業的信息化、智能化相比。
醫療信息化，規范的說應該是健康信息化（Health Informatics）自身的定義其實是比較不統一的。本人比較喜歡將其視為健康信息技術（HIT）、健康信息系統（HIS）、健康信息管理（HIM）和健康數據分析（HDA）的統稱。
首先說健康信息技術。總體上來講短期內不會有太大的突破。由于消費者存在所見即所得的需求，幾年前紅火個人可攜帶健康監測設備只能被局限性血糖監測等老慢病領域。手術機器人、3D打印技術、遠程通信技術、傳感技術、基因檢測等已經比較成熟。目前可能再有發展的可能還是已知技術的應用推廣，物聯網應用的再深入和普及。
對于健康信息系統而言，需要做的還是很多，做的過程還是會比較緩慢和復雜。目前未來發展的大方向已經定下來了：自然語言識別和標準術語用于數據采集，HL7 FHIR等標準協議用于數據交換，本體論用于數據分析，大數據用于知識庫構建和輔助診斷。應用系統界面會更加模塊化、個性化。系統格局會分為國家級、區域級、機構級、個人級的多層存儲、使用模式。但這些方向很多年前就已經有了輪廓，一直沒有變，可一直都進展緩慢。
健康信息管理方面，圖書情報學的概念早已經被剝離，我們從傳統的病案管理轉換到了信息管理已經有20年，管理系統和方法目前基本成熟，所以說短期內不會有太大變化。由于自然語言、語音識別和編碼標準的使用，人工介入的范圍將會越來約少。
健康數據分析領域，生物統計學已經是常規課程，出paper的都需要這方面的知識，因此可以說是普及的、沒有大變化的。從另一個角度看的話，由于大數據的產生，非結構化數據的出現，本體論的推廣，生物統計工作者的知識更新將會是個大問題，目前看來學習成本還是比較高的。雖然目前很多人把這些稱之為AI，去炒作這個領域，但不論是圖像識別還是輔助診斷，從整體上還是無法改變健康數據分析的總體格局。
總的來說，信息化在醫療健康領域只是輔助手段，發展同醫療健康整體行業的發展是持平的。像互聯網+、AI等熱詞的炒作只會是短期現象，脫離行業基礎的期望都是不現實的。
