“到云端去。跑到云！“

施密特概述了他对未来医疗保健的设想:医生将在一种技术形式——虚拟助手——的帮助下参与病人的就诊，“倾听谈话，在他或她的耳边提供建议，并为医生填写记录。”这种技术还将减轻医生的大量文书工作，同时提供所需的数据，以推动人口健康管理和医疗保健领导人的其他关键目标。施密特说:“这项技术——我刚才描述的所有技术——在今天或未来几年内都可以实现。”

预测分析的力量

在接下来的几年里，应该在“神经网络和强化学习”方面取得进展。网络的爆炸。如果你获取数据，并将其输入自动机器学习，它将自动为你提供信息，”施密特说。机器学习应用于诊断学、基因组学和医学成像——上一个施密特称之为“很大程度上已经解决的问题”。

然而，“真正强大的东西，就在我工作的边缘，是预测。分类是一回事;预测结果的下一步是另一回事。”为什么这一点如此重要?施密特指出:“我们公司的一些医生相信，如果这些预测算法有效，我们可以比其他任何观察系统提前18到24小时预测急诊室的结果。”“我们不能预测自己的命运，但机器可以。这就是我长大后想要的:我想要电脑和我整个职业生涯所做的所有这些工作，以确保我有一个健康的生活。”

施密特列举了心电图和心房纤颤诊断的自动化，作为预测技术如何在医疗保健领域取得成功的例子。对于后者，医生们目前使用的是一种经过多年经验形成的复杂的量表。“我们可以做得更好，”他说。“如果我们将[预测技术]应用到这些系统中的任何一个，并进行适当的历史分析，就挽救的生命而言，死亡率方面的好处可能可以与一种新药相媲美，但要便宜得多。”

预防进展是什么?

施密特称，医疗保健生态系统仍然停留在“石器时代”，因为它依赖于传真机和寻呼机等古老技术。为了解决这个问题，他敦促与会者雇佣更多的工程师，并转向云技术，因为这可能为更有效的医疗服务打开大门。“到云端去。跑到云端去，”他告诉与会者。“不要停下来，不要走，不要想它——只要跑。坐飞机，飞向云端，随便你用什么比喻。”

此外，施密特将医疗保健行业描述为“保守的地方，”抱怨它抱怨它正在移动太慢，他对其过于谨慎的性质解释。“你们大多数人都坐在拥有关于它们的专有数据中心的机构中，”施密特说。“大多数逻辑可能是真正的五或十年前，但它不是今天。我们现在拥有云技术，从谷歌和其他人提供比数据中心更安全，比数据中心更加安全。我宁愿你选择我们的，但选择过零。“

Another reason such innovations aren’t happening as fast as he’d liked is because, while the technology is available, a “‘killer app’ – something that causes all the data and information to become rationalized” – is currently lacking, Schmidt said. Here he referred to technologies that in the past changed the landscape of computing forever – like the internet, email and smartphones.

施密特承认，必须要做的是将所有技术携带在一起，并使下一个技术进步是因为医疗保健是“真的很难，它真的很谦卑，而且它很复杂。但如果我们共同努力，我们可以真正挽救生命，以难以想象的水平。“

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