管理仓：医院从医疗到管理、从物流到后勤保障都智能化之后，很难通过直观方式了解到运行的情况或规律，需要有类似驾驶舱的全局管理舱，让管理者在驾驶舱了解医院运行的情况。

医疗人工智能面临的挑战

在医院全面普及医疗人工智能，一个比较大的挑战是医院的接受程度。但经过互联网的洗礼，大多数医院也在尝试拥抱技术。除此之外，还面临着几个挑战：

第一，人才。美国人工智能人才数量近85万人，中国仅有5万，人数相对较少，并且人工智能人才成本高昂；

第二，数据。数据和数据之间是有壁垒的，各医院和各专科之间的数据并不连通。如果要得到高质量的数据，首先要与一家或者多家医疗机构进行协作，这非常困难，因为全国最优质的医院和专科之间的协作是有限的。卫计委等等组织和一些高校也在寻求突破，他们希望通过行政力量把医疗机构的数据组织在一起，形成一个数据库，用沙盒技术为未来的人工智能企业提供“养料”或学习资料，但推进的速度并不是那么快。除此之外，还有数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放受限制、数据标准不统一、数据伦理存争议、数据成本代价高等问题，这些都是制约人工智能医疗行业发展的重要因素；