智慧醫療的外延與不足
智慧醫療的打造并不僅僅體現在具體救治上。目前，汕大醫附一院的大數據平臺涵蓋收集了101個病種，是國內最多病種的數據庫。數據中隱藏了很多信息，對大量碎片化數據進行分析就可以找到規律，從而服務臨床研究。
8月10日由汕頭大學·香港中文大學聯合汕頭國際眼科中心的研究團隊完成，發表于國際期刊《Nature Communications》的成果——國際首個可以識別39種眼底疾病及病變特征的多病種人工智能檢測平臺DLP，以近25萬張眼底照相圖片為數據支撐，同樣是人工智能發展的成果。這不僅僅是科研的進步，這樣的AI檢測平臺對缺乏眼科醫生，特別是缺眼底病醫生的欠發達地區而言，無疑給當地患者帶來了診療的福音。可以看到，近年來在智慧醫療的打造上，汕頭成果不少，但執行過程中仍有一些亟待完善的地方。
汕頭在疫情的特殊需求下，催生了不少互聯網醫院，但并未覆蓋所有醫院。亦有相關負責人表示，隨著疫情趨于常態化，線上就診的需求并不像之前那么多，因此醫院建立了互聯網醫院的平臺，但沒有設置醫生的固定排班，目前平臺也基本處于閑置的狀態。
此外，“5G+智慧醫療”的推進也并不容易，作為創新型基礎設施建設項目，需要資金持續、較大地投入。不少醫院表示，雖然已有5G融合的構想，但距離真正落地還需要較長的一段時間。
從汕頭市衛健局了解到，近年來汕頭基層醫療機構的信息化建設主要還是依靠機構本身自營盈余進行投入，對比省內發達地區醫療信息化建設資金投入嚴重不足，明顯制約區域醫療信息化技術升級和運行平臺的更新換代。而對于市二、三級醫院而言，由于支持發展高新技術在短期內難以獲得直接經濟回報，因此缺乏項目建設資金投入的主動性和積極性。資金投入成為制約汕頭市各醫療衛生機構發展“5G+智慧醫療”產業方面發展的主要難點。
