为什么会出现“挂号难”“看病难”？

相信不少人经历过“挂号难”、“看病难”的问题，这可以说是当今医疗行业的一个重要难题，为什么会出现这种现象？今天就来和大家说说吧！

01，为什么会“挂号难”“看病难”？

其实一个重要原因在于我国医疗资源分布的不均衡。我国大量的优秀医疗资源集中在了大城市，以医院评级中最高等级的三甲医院为例，基本上分布在各大城市。而在其他区域，三甲医院分布较少，这就导致不少地方，医疗资源严重不足，制约了当地的医疗健康。

除此以外，就医意愿也是一个重要因素，尽管这些年我国在努力推动分诊策略，希望把很多轻症之类的分流到地方，但是人们的意愿却很难认可，他们依然愿意拥挤到大医院，结果就导致大医院始终存在大量远超出了医院承受能力的情况，这种情况的结果就是挂号难、看病难。

那么民众为何倾向于大医院？这里面又分为两个方面：

1，人-医生资源的分布不均衡

大量的优秀医生都集中在了城市中的三甲医院中，以至于三甲医院的医生门槛也越来越高，不少情况下得顶级名校医学博士才能加入，这背后有诸多因素，可能未来需要通过各种方案调节来让更多的优秀医生去一些普通医院坐诊，这样也许一定程度上可以缓解医生资源分布不均的问题。

2，物-医院资源的分布不均衡

现代医学发展的一个重要支撑体系是医疗技术体系，而医疗技术非常依赖于设备，很多普通医院很难承担起昂贵的医疗设备，导致不少患者也不得不拥挤到大医院去诊疗，进一步加剧了医疗资源的分配不均。

第一个关于“人”的问题，可能需要更多的分配方案解决，此处涉及到因素比较复杂，类似人才流动协调或地区薪资水平等较多方面， 这里就不提了。而第二个“物”的问题，也就是医疗技术，也许在科技发展的未来，会得到一定的改善。比如典型的就是医疗影像学。

02，医疗影像学的发展

现代医学离不开影像学，自从伦琴发现了X射线以来，影像学本身发展迅速，已经成为了当今医疗的重要支撑。

毕竟对于人体内部的解读，我们通过望闻问切是不能精准判断的，必须依赖影像学来帮我们“透视”人体内部，观察人体内部的情形从而为医疗诊断做出支持。因此拍片子基本上成了很多人去医院的基本流程之一，而不少医院基本上都配备了常规的医疗影像设备。

不过，单纯的检测设备并不能解决问题，因为影像学的一个重要步骤是影像处理。

近些年来，一个重要的影像学改进就是从2D到3d的发展。毕竟很多时候，常规影像学只能从一个截面的角度给我们人体内部提供视图，这种视角是非常片面的。

而人体可是立体的啊，内部是复杂的三维结构，单纯某一个截面提供的视角更像是过去的盲人摸象一样，只能给出一个角度的结论，只有更加立体完整的人体内部三维结构才能为我们的医疗诊断提供更完整的诊断。

03，为什么3D立体成像目前主要存在于少部分大医院？

这时有的人就说了，为什么3D立体成像目前主要存在于少部分大医院？拍摄设备其实只是一方面，更重要的在于成像过程。

相信无论是从事相关行业的人员还是普通的玩游戏的人，都知道对于越复杂的图像处理，越依赖计算机的计算能力，既有CPU的要求，也有显卡的需求。

对于医疗影像来说，同样如此，从不同角度拍摄出来最后形成三维立体结构，是需要强大的服务器来进行运算建模最后给出结果的，而这就对服务器有了要求。

事实上，当前很多医院是有基础影像设备的，但是在服务器方面就是十分欠缺了，毕竟服务器无论是购买还是维护对于很多小医院都是难以承担的。

04，如何解决3D立体成像的问题？

而这方面，其实就可以借助现在的云服务来进行实现。有了云技术，就可以将这些放到云端来处理，为小地方医院省去了一大笔购买设备和维护费用。

医院不需要购买昂贵的服务器，只需要将影像上传到云平台后，云平台就开始对相关影像进行处理，通过实时图像渲染技术和显卡虚拟化技术，可以直接将这些二维影像转换成为三维立体影像，为医生的分析和诊断提供更加便捷的通道。

不仅如此，影像产品体验还有一个重要因素是延时问题。很多时候制约远程医疗的重要因素是延时。医生在根据检查部位和项目的需求，往往需要实时调用各种处理后的3D图像，而这一操作往往需要耗费大量的计算和图像显示资源，过往的云往往在这一点上难以跟进，也影响了医生的使用体验。而技术团队专门针对这一点做出了改进，通过强大的渲染和传输技术改进，目前已经可以实现在常见的网络环境下，帧率稳定在40fps，满足医疗影像软件预定的帧率目标（35-45fps），端到端时延稳定在50-70ms，这一水平达到了和医院私有产品级别的体验，满足了医疗级的应用。

医疗影像上云，对于缓解医疗紧张是极具助力的，可以将先进的诊疗和检测手段以较低的成本走进中小医院和社区诊所，一定程度上能够减少大家一窝蜂涌到大型三甲医院而造成的“挂号难”、“看病难”现象。

其实当前的医疗问题是一个系统性问题，很难用单一的思路来彻底解决，而我们只能不断地用新技术来逐步地分步解决问题，无论是5G，还是AI技术，或者云技术，都能一定程度上改善这些问题，而长久下来，这些问题总能得到更好的解决。