相信不少人經歷過“掛號難”、“看病難”的問題，這可以說是當今醫療行業的一個重要難題，為什麼會出現這種現象？今天就來和大家說說！
01，
為什麼會“掛號難”“看病難”？
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其實一個重要原因在於我國醫療資源分佈的不均衡。我國大量的優秀醫療資源集中在了大城市，以醫院評級中最高等級的三甲醫院為例，基本上分佈在各大城市。而在其他區域，三甲醫院分佈較少，這就導致不少地方，醫療資源嚴重不足，制約了當地的醫療健康。
除此以外，就醫意願也是一個重要因素，儘管這些年我國在努力推動分診策略，希望把很多輕症之類的分流到地方，但是人們的意願卻很難認可，他們依然願意擁擠到大醫院，結果就導致大醫院始終存在大量遠超出了醫院承受能力的情況，這種情況的結果就是掛號難、看病難。
那麼民眾為何傾向於大醫院？這裡面又分為兩個方面：
1，人-醫生資源的分佈不均衡
大量的優秀醫生都集中在了城市中的三甲醫院中，以至於三甲醫院的醫生門檻也越來越高，不少情況下得頂級名校醫學博士才能加入，這背後有諸多因素，可能未來需要透過各種方案調節來讓更多的優秀醫生去一些普通醫院坐診，這樣也許一定程度上可以緩解醫生資源分佈不均的問題。
2，物-醫院資源的分佈不均衡
現代醫學發展的一個重要支撐體系是醫療技術體系，而醫療技術非常依賴於裝置，很多普通醫院很難承擔起昂貴的醫療裝置，導致不少患者也不得不擁擠到大醫院去診療，進一步加劇了醫療資源的分配不均。
第一個關於“人”的問題，可能需要更多的分配方案解決，此處涉及到因素比較複雜，類似人才流動協調或地區薪資水平等較多方面， 這裡就不提了。而第二個“物”的問題，也就是醫療技術，也許在科技發展的未來，會得到一定的改善。比如典型的就是醫療影像學。
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現代醫學離不開影像學，自從倫琴發現了X射線以來，影像學本身發展迅速，已經成為了當今醫療的重要支撐。
畢竟對於人體內部的解讀，我們透過望聞問切是不能精準判斷的，必須依賴影像學來幫我們“透視”人體內部，觀察人體內部的情形從而為醫療診斷做出支援。因此拍片子基本上成了很多人去醫院的基本流程之一，而不少醫院基本上都配備了常規的醫療影像裝置。
不過，單純的檢測裝置並不能解決問題，因為影像學的一個重要步驟是影像處理。
近些年來，一個重要的影像學改進就是從2D到3d的發展。畢竟很多時候，常規影像學只能從一個截面的角度給我們人體內部提供檢視，這種視角是非常片面的。
而人體可是立體的啊，內部是複雜的三維結構，單純某一個截面提供的視角更像是過去的盲人摸象一樣，只能給出一個角度的結論，只有更加立體完整的人體內部三維結構才能為我們的醫療診斷提供更完整的診斷。
03，
為什麼3D立體成像目前主要存在於少部分大醫院？
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這時有的人就說了，為什麼3D立體成像目前主要存在於少部分大醫院？拍攝裝置其實只是一方面，更重要的在於成像過程。
相信無論是從事相關行業的人員還是普通的玩遊戲的人，都知道對於越複雜的影象處理，越依賴計算機的計算能力，既有CPU的要求，也有顯示卡的需求。
對於醫療影像來說，同樣如此，從不同角度拍攝出來最後形成三維立體結構，是需要強大的伺服器來進行運算建模最後給出結果的，而這就對伺服器有了要求。
事實上，當前很多醫院是有基礎影像裝置的，但是在伺服器方面就是十分欠缺了，畢竟伺服器無論是購買還是維護對於很多小醫院都是難以承擔的。
04，
如何解決3D立體成像的問題？
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而這方面，其實就可以藉助現在的雲服務來進行實現。有了雲技術，就可以將這些放到雲端來處理，為小地方醫院省去了一大筆購買裝置和維護費用。
醫院不需要購買昂貴的伺服器，只需要將影像上傳到雲平臺後，雲平臺就開始對相關影像進行處理，透過實時影象渲染技術和顯示卡虛擬化技術，可以直接將這些二維影像轉換成為三維立體影像，為醫生的分析和診斷提供更加便捷的通道。
不僅如此，影像產品體驗還有一個重要因素是延時問題。很多時候制約遠端醫療的重要因素是延時。醫生在根據檢查部位和專案的需求，往往需要實時呼叫各種處理後的3D影象，而這一操作往往需要耗費大量的計算和影象顯示資源，過往的雲往往在這一點上難以跟進，也影響了醫生的使用體驗。而技術團隊專門針對這一點做出了改進，透過強大的渲染和傳輸技術改進，目前已經可以實現在常見網路環境下，幀率穩定在40fps，滿足醫療影像軟體預定的幀率目標（35-45fps），端到端時延穩定在50-70ms，這一水平達到了和醫院私有產品級別的體驗，滿足了醫療級的應用。
醫療影像上雲，對於緩解醫療緊張是極具助力的，可以將先進的診療和檢測手段以較低的成本走進中小醫院和社群診所，一定程度上能夠減少大家一窩蜂湧到大型三甲醫院而造成的“掛號難”、“看病難”現象。
