作者：禅与计算机程序设计艺术
随着医疗数据量的增加、消费需求的提升、以及国际化的趋势加剧，数据共享成为医疗行业的一个重要方向。传统的数据共享模式主要依靠中心化共享平台（例如EHR）或联邦性数据共享框架（例如HL7），但在复杂多样的医疗信息环境中难以实现真正意义上的数据共享。因此，需要在数据共享技术上引入新型的人工智能（AI）方法。
针对这一趋势，大数据产业正在向云计算方向转型，越来越多的公司和机构开始采用基于云端的服务来实现数据共享。由于云端的数据共享平台具有大规模并行计算能力、海量存储空间、高速网络连接等优势，能够有效满足医疗数据共享需求。同时，越来越多的AI算法也被引入到云端数据共享平台中，利用机器学习技术对医疗数据进行分析和挖掘，提升数据科学家的工作效率和精准预测能力。
本文将阐述云计算平台对于医疗数据的高效共享的理论基础、关键技术和实践应用，希望能帮助读者了解如何利用云计算平台实现医疗数据的高效共享。
2.基本概念术语说明
2.1 数据共享与移动医疗
医疗数据通常包含患者个人信息、体征数据、检查结果、诊断结果、影像资料等，这些数据共享的方式有以下几种：
集中式平台共享：EHR（Electronic Health Record，电子病历）系统是医疗数据集中存放、管理和分享的中心平台，包括患者信息、记录信息、检验报告、诊断报告、图片等各种形式的数据。它为医院的主治医师和病房护士提供数据分析和决策支持。
分布式移动共享：通过移动医疗平台可以让患者从本地设备直接上传个人信息、检验报告、体征数据等医疗数据到平台，平台会自动对数据进行处理、分析和存储，并向用