老陳的遭遇，只是中國患者「看病難」的一個縮影。據媒體調查，中國患者平均就診時間長達177.2分鐘，其中排隊時間佔據了75%以上，面診時，病人與醫生溝通的平均時間不足10分鐘。
超負荷的醫生和醫院
據國家衛計委統計，截至2016年底，我國註冊執業的全科醫生共有20.9萬人，每10000人口僅擁有全科醫生1.51人。
高強度的工作，讓中國醫生的「職業耗竭率」高達76.9％。嚴重職業耗竭的醫生，對待病人難以做到十足的耐心，甚至有可能出現病歷記錄與用藥的錯誤。
城鄉醫療資源差異顯著。以河南省爲例，全省半數以上醫師集中在大型綜合性醫院中，而基層執業醫師超過一半是大專或大專以下的學歷，不足以應付疑難雜症。重症病人多傾向於前往省會城市的大醫院就醫。
遠距醫療：好醫生，就在家門口
在鄭州大學第一附屬醫院，「遠距醫療與醫療大數據聯合創新中心」正在運轉。有了它，鄭大一附院可以與各省同級平臺的業務互聯互通，同時覆蓋河南全省500餘家醫院，爲它們提供遠距綜合會診、影像/心電專科診斷、醫療急救、重症監護等醫療服務。
幾十分鐘，看上名醫
以往河南信陽緊急病人往返鄭大一附院看病路途超過10個小時，透過遠距診療系統可縮短至幾十分鐘。
19個地市，醫療數據上雲
實現專家遠距會診的前提是病患的數據（健康檔案，醫療影像）在醫院間聯動。鄭大一附院採用醫療雲數據中心解決方案，一個省遠距醫療平臺，可以與19個地市實現區域間數據的互通。
在華爲的協助下，鄭大一附院構建了一張省-市-縣-鄉-村五級聯動的遠距醫療專網，不僅能大大提升會診效率，還能爲基層醫療單位提供遠距醫療教育，提升基層醫療水準，從根本上爲病人免去奔波之苦。
未來，我們如何看病？
未來，得益於「醫療+智慧」的發展，我們看病將變得更輕鬆、更體面，醫生的職業耗竭現象將得到改善，排隊10小時，看病8分鐘的時代，也將成爲過去時。
基因預測，防病於未然：結合人類基因圖譜，發現健康人的基因缺陷，儘早提示健康風險，避免發展爲病症。
智慧診療，大數據防誤診：透過醫療大數據建立病症模型，幫助醫生迅速診斷病情。
醫學影像識別，輔助診斷：在現有的「AI影像識別「的基礎上，醫學影像識別將得到進一步的細化和發展，輔助醫生做出精確診斷。
奈米機器人，精準無創手術：可口服的奈米級智慧手術機器人，將自由進出人體，針對非正常細胞進行分子級手術。
AI家庭醫生，管理全家健康：作爲醫生的補充，AI醫生將成爲家庭健康管家，負責解決常見病的治療和慢性病的護理。