人工智能医疗方案范文

人工智能医疗方案篇1

医疗信息化现状

“十二五”期间，我国将重点建设部级、省级和地市级三级卫生信息平台；加强信息化在公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综合管理五项业务中深入应用；建设电子健康档案和电子病历两个基础数据库；建设一个医疗卫生信息专用网络；逐步建设信息安全体系和信息标准体系。

2010年末，财政部又新增119亿元专项资金用于医改，其中27亿元直接用于卫生信息化建设。

据不完全统计，目前80%以上的亿元采用了HIS系统，95%以上的医院采用财务管理系统，至少13个以上的地市开始调研或正在筹建区域医疗信息化，全国提供医疗软件的厂家不少于500家。中国目前每年的医疗IT消费约为150亿元，并保持25%的以上的增长速度，预计到2015年将达到290亿元的规模。

同时也应该看到，各医疗机构在推进信息化建设的过程中，往往以眼前需要为出发点进行系统选型和建设，导致系统功能单一、应用独立、布局分散。这样的建设格局很难满足医疗发展的需要，维护系统升级，安全难以保障，重复建设和重复投资的问题日益严重。

抓好标准化工作是医疗信息化的基础性工作，是实现医疗协同和医疗资源整合的前提。国家已经开始认识到标准体系建设的重要性，并开始着手制定。卫生部自2011年起修订了超过120条标准，正式的接近80项，内容包括健康档案、电子病历、区域卫生平台、医院信息平台等技术标准，为我国卫生信息化建设打下了比较好的基础。

但是，目前的医疗标准体系还不够全面，仍有空白的领域，比如与医疗通信有关的标准就较欠缺，医疗标准体系的操作性和实用性还有待观察和完善。此外，还有一个很重要的问题，就是医疗机构和IT厂商对医疗标准的重视程度和应用程度较低，没有很好地贯彻和执行，这种现象在前几年尤为明显。

构建以电子病历、居民健康档案为基础的区域医疗信息系统，实现区域医疗资源的整合和共享是医疗信息化未来发展的趋势。从2009年开始，国家选定了13个地区作为区域医疗试点，这13个地区大部分正在论证或已经启动了区域医疗信息化建设。

然而，在我国区域医疗信息化发展中尚存在顶层设计缺失、投入不足、新一代信息技术利用不够、医疗机构信息化发展不均衡、技术和人才匮乏等众多问题。这些因素很大程度上制约了区域医疗信息化的发展，需要引起政府的高度重视。

医疗信息化的发展需要从医疗体制、IT安全和标准化等方面提供保障和支撑。

我国政府已经在医疗体制改革方面做了大量工作，比如药物配给制度、合作医疗制度、医保制度等为医疗改革和发展打下了基础。但是分配体制还需要进一步深化和明确，不然“看病贵”、医生拿回扣等问题仍然无法从根本上解决。

在应用安全上，新一代信息技术的应用必然需要新一代的安全手段或措施来保障，如云安全等，这也是需要认真研究的问题。

医疗信息化发展趋势

目前的医疗资源分布极不平衡，大型医疗机构和城市的医疗机构在设备、人才、技术等各个方面拥有很大的优势，然而规模较小和地区偏远的医院机构留不住人才，无力购买先进的医疗设备，导致医疗资源严重失衡，这种现象是造成目前大型医疗机构人满为患、挂不上号，小型医疗机构门可罗雀、少人问诊的根本原因。因此，构建区域性的医疗信息化大平台，整合医疗资源，实现“初诊在社区，看病在医院，康复回社区”以及“双向转诊”等新型医疗模式是未来医疗信息化发展的方向。

智能和高效是整个社会发展的趋势，也是我国医疗事业的发展趋势。例如，突发疾病自动报警、药品运输自动跟踪、医疗数据自动获取等，都需要智能化设备和软件来完成。此外，利用信息化技术手段，提高医疗效率，使卫生机构在固定的时间内提供更多的医疗服务。比如在挂号、建立病例、化验、诊断、配药、缴费等环节采用信息化技术，医疗效率较传统做法将有革命性提高。

医疗质量和医疗安全一直是我国医疗事业的重心之一。我国的医疗质量和医疗安全形势并不令人乐观，近期社会上医疗投诉和医疗事故频发就说明提高医疗质量、保证医疗安全的迫切性。未来在保证医疗质量和医疗安全方面，将更多采用信息化的手段和技术，在医生行为管理、卫材管理、医药管理、临床化验等方面做到规范化，标准化和透明化，减少人为失误，大幅提升医疗质量和医疗安全。

随着经济、社会、IT技术和通信技术的快速发展，以及老龄化社会的到来，我国的医疗事业呈现出一些新的发展趋势，比如移动医疗、家庭智能保健和远程医疗等，这些新型的医疗形式在欧美发达国家已经广泛应用，中国虽然起步较晚，但是发展迅速。

1.移动医疗

移动医疗是基于移动计算、智能识别和无线网络等新一代IT技术及通信技术，实现移动查房、移动护理、药品及标本智能识别、人员和设备实时定位、病人呼叫无线传达等功能。

2.家庭智能保健

老人是容易患病的高危人群，再加上居民对疾病预防和日常养护的重视，家庭保健受到广泛的社会关注。家庭智能保健就是利用物联网的相关技术，通过感应装置、监测装置、报警装置、求助系统等便携式医疗设备，不仅可以使居民能够实时获取本人的健康指数，而且远在医院的医生也可以对居民的健康状况进行实时监控，并对居民的保健和护理给出合理化的建议。

3.远程医疗

远程医疗就是利用远程通信技术、影像处理技术、计算机多媒体技术等，发挥大型医学中心（比如三甲医院）的人才、设备、技术优势，向医疗卫生条件较差的医疗机构（比如社区医院）或处于特殊环境下的患者提供远程医疗诊断、专家会诊、医疗咨询、培训和其他医疗服务。

智慧医疗总体架构

智慧医疗体系有应用层、云计算平台层、数据层、物联网技术层和保障层。

1.应用层

智慧医疗应用层主要包括门户类和业务类两类系统。

医疗门户应用系统通过Web方式，使医疗事物的参与者，比如患者、医生、护士和行政监管人员等，通过终端设备随时随地参与医疗事务，真正达到了应用网络化、应用终端化、应用实时化，最大限度地将智慧医疗的效果落到实处。这类应用通过自助服务类门户、医疗业务类门户、医疗监管类门户三类典型的门户网站来实现。

自助服务类门户系统。居民通过登录自助服务门户网站，可以实现网上健康信息查询、网上医保信息查询、网上购药、网上挂号、网上健康咨询、网上培训等。

医疗业务类门户系统。医护人员通过登录医疗业务类的门户网站，一方面，可以调取和查阅病人的健康档案和电子病历，实现与病人的互动；另一方面，医护人员可以登录相关的业务系统，完成日常医疗工作，比如医生工作站、护士工作站等典型的应用。

医疗监管类门户系统。医疗监管人员通过登录医疗监管类门户网站，可以及时对医疗事务进行监督和管理。例如，对于院长等医院管理者来说，可以及时监管到医生的出诊情况、床位使用情况、挂号情况和收费情况等；对于卫生局局长等行政管理人员来说，可以了解全区的医疗卫生资源的分布情况和使用情况、患者的投诉情况、突发卫生事件的处理情况等。

医疗业务类应用系统是以“患者为中心”，围绕医生、护士、急救人员、医疗监管者等如何为患者提供智能、优质、高效、安全的医疗服务为主线来进行规划、设计和安排的。覆盖公共卫生业务、医疗服务业务、医疗保障业务、医药供应业务四大方面，以及行政监管和综合管理等业务应用。

2.云计算平台

云计算平台的显著特点是具有强大的计算能力，支持网络化存储和系统快速部署，能够根据客户或业务的需要按需定制，投资回报率高、后期运营维护成本低。这些特点刚好为智慧医疗平台的建设提供了绝佳的技术支持。

云计算平台层是整个智慧医疗体系运行的心脏，能够根据需要向不同的应用主体，和不同的业务系统提供可定制的计算服务、存储服务和网络服务。

3.数据层

数据是智慧医疗的核心，整个体系就是围绕着如何获取医疗数据，如何加工医疗数据和如何使用医疗数据展开的。

要从全局的高度来规划医疗数据，在规划时要严格遵守标准化的原则，这是整个平台能否成功的关键。

此外，从安全的角度考虑，要对医疗数据进行分类管理，制定不同的安全策略，最大限度地保障医疗隐私。

4.物联网技术层

物联网具有全面感知、实时传递和智能处理的特点，这些特点可以满足智慧医疗体系对医疗数据的获取、传输、应用的需要。

对智慧医疗来说，就是通过智能内衣、智能胶囊、测量设备、成像设备、RFID设备、扫描设备、GPS跟踪仪等实时获取与医疗有关的数据和参数，为医疗管理和医疗服务提供第一手资料。

智慧医疗所采用的网络不再局限于传统的网络方式和手段，而是广泛采用了三网融合技术和移动互联网技术，医疗信息不再局限于某个网络内流通，而是可以在三个网络之间跨网流通。

智慧医疗的典型应用

我国大部分地区存在“看病难、看病贵”的社会问题，智慧型区域医疗是解决医疗资源分配不均，缓解这一问题的最佳途径，这点已经得到社会的广发共识。

正是在政策引导和现实需要的双重推动下，全国各地区域医疗信息化建设势头迅猛，据不完全统计，全国至少有20个以上的地市已经启动了智慧型区域医疗信息化建设。

区域医疗建设广泛采用新一代信息技术搭建“区域医疗大平台”，通过平台向区域内各医疗机构提供“公共云”服务。

区域医疗的业务涵盖了居民医疗自助服务、医院医疗业务及管理、其他机构医疗服务及监管三个方面，主要功能和目的是实现医疗协同。

医疗协同主要包括一卡通系统、转诊系统、区域PACS、区域LIS、远程会诊、疾病预防、区域临床路径等。该业务需要在卫生主管部门的行政干预下，各医疗组织共同参与，协同配合，行动一致。

居民医疗自助服务是指通过自助服务门户，居民可方便快捷地获取医疗服务。

医院医疗业务及管理主要体现在医院管理和临床管理两个方面。

其他机构医疗服务及监管主要指卫生厅、药监、血液中心、急救中心和疾控等部门通过监管系统、急救系统、血液系统、药品流通系统等开展各自职责范围内的工作。

智慧型医疗服务，从其应用的形态来看有两个显著的标志：一是将以物理形态存在的“物”自动转化为医疗信息；二是这些医疗信息能够以最便捷的方式传递给医疗事务参与者。从这个角度讲，物联网、三网融合和移动通信等技术在医疗业务中广泛采用就显得尤为重要。举例来说，在联合会诊中，通过医疗成像设备、电子感应设备和检验检疫设备，能够将病人的体征参数、血液/尿液的化验结果、医学图像等数据，通过网络传递和移动终端设备，传递给每个参与会诊的医生，医生据此会诊并给出具体的治疗方案。

信息技术已成为提高医院管理水平、医疗服务质量和医疗工作效率的有力手段，通过信息化能促进医院各项改革措施的落实，推动医院改革的深化。

（本文摘自《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》一书，由电子工业出版社出版）

?未来在保证医疗质量和医疗安全方面，将更多采用信息化的手段和技术，减少人为失误，大幅提升医疗质量和医疗安全。

范。

智慧医疗面临诸多挑战

■临床信息系统建设相对滞后

大多数医院临床信息系统仅侧重医生工作站、护士工作站等面向临床应用为目标，比较侧重于医护人员日常的医疗文书处理等工作；而与医院临床业务密切相关的，更为专业化、智能化的信息系统，比如在护理信息管理、多媒体智能化的电子病历、患者生命指征监护、手术室监控、临床实验室检查报告、医学影像诊断报告处理、功能检查信息管理、病理图片及报告、血库管理、营养配餐管理、临床用药咨询等系统的建设应用广度和深度不够。

■信息孤岛

目前医院信息系统开发和生产厂商各自为政，很少考虑到用户集成的需要，有些子系统集成困难，难以形成一个完整的、统一的医院信息系统。医院内部存在着各种信息孤岛。

■集团化管理和区域医疗建设问题

怎样实现医院内部各个部门之间和跨医疗机构之间的临床信息共享和交换，实现“以病人为中心”的临床信息统一管理？已建成的大量电子病历信息可利用性低，无法很好地支持病历数据科研分析与临床质量控制，成为困扰医院科研及管理部门的难题。

■标准不统一

智慧医疗被广泛应用于急救医疗调度体系中。看似简单的无线解决方案，实现了急救调度的流程再造，使各方得以协同工作。

实际上，各医院间也没有遵循统一的标准。欧美医疗信息化遵循相对统一的HL7卫生信息交换标准，但由于历史原因，国内不同医院的HIS、PACS系统由不同的方案商开发、实施，标准、接口并不统一。

因此，如果想建设一套联接急救中心和各大医院的应急指挥和救治体系，各大医院如何开放其信息接口？通过何种方案实现无统一标准的接口信息交互？这些都是对医疗方案商的挑战。

■如何盈利

以智慧医疗在急救体系的应用为例。按传统买卖的模式，方案商将解决方案销售给用户，并实现盈利。在智慧医疗体系下，这种方式还可延续，但也会有方案商希望探索联合运营模式，改变盈利方式。

显然，急救指挥系统不可能面向医院收费，因为不可能因为医院没加入应急抢救体系，就舍近求远，将病人送到定点医院。同时，面向普通患者收费也很难。

人工智能医疗方案篇2

以人为本、创新发展

论坛由延华集团执行总裁、医疗卫生事业部总经理金震主持。金总在开场中介绍，本次论坛既有关于绿色智慧医院的建设经验分享，又有信息化在医院规划建设中的要点分享；既围绕医疗质量以及远程会诊等方面展示医疗互联网+的发展、又时刻关注绿色医院发展中的环保问题。

绿色智慧医院建设策略

首先，大连大学附属中山医院基础建设部部长、辽宁省建筑学会委员吴桂刚教授为论坛带来题为《绿色智慧医院建设策略――百年医院智慧绿色中前行》的演讲。他向大家展示了大连大学附属中山医院百年前中山医院所具有的绿色智慧：从温度调控、通排风系统、物流传输、呼叫系统、百年地胶等等，虽然看似原始，但却处处体现了绿色智慧的雏形。在科技不断更迭发展的今天，绿色智慧医院运用最新的技术已形成两大平台：信息服务平台和智能集成平台。信息服务平台包括临床业务、医惠互动、科研支持、医院管理、区域医疗等；智能集成平台包括信息设施、公共安全、楼宇自控、机房工程、医疗辅助。两大平台相互融合以实现以患者为中心、以医务人员为主体，以智能建筑为基础，全面提升医疗质量和管理水平，实现智慧医院的建设目标。

医院信息化与工程设计

来自中国国际工程设计院的王健教授围绕“医院信息化建设在工程设计阶段的要点”作专题报告。他指出，长期以来，医院一直围绕着智能化系统的概念进行设计。而随着医疗水平的进步，管理要求的提高，需要更加深化医院信息化技术与应用。通过“医院信息系统”、医院智能化系统设计的内容、综合医院信息系统机房设计以及网络、布线与终端设置等内容向与会者展示了如何在医院的建设设计中认识和把握信息化建设的内容与要点，从而推动医院的信息化建设更好地迎接+互联网的时代！

绿色医院与智慧环保

深圳世纪天源高级技术工程师谢文明围绕医院污水处理的主题通过生动的案例剖析向大家展示出绿色智慧医院的环保环节：针对医院污水分类、处理设施、处理级别等现状，以全面考虑生态环境安全、进一步优化医院污水处理工艺过程，提高系统整体自动化控制水平，在考虑医院污水处理无害化问题的同时，高度重视处理过程中的“安全化”措施。

医疗互联网+时代

来自延华集团医疗卫生事业部的程正义总监向大家全面描述了在医疗互联网+时代的医疗质量管控和远程医疗协作。程总在报告中提出，因为互联网+医疗，改变了过去封闭、孤立的医疗系统，将形成开放的、协同的医疗生态系统，从而实现机构高效、民众满意、社会发展的发展目标。

如今，医疗安全日益成为医疗机构“不可承受之重”，通过实施医疗质量控制，能够从根本上消除医疗风险、加强医疗质量控制、保障医疗安全。他重点介绍了构建基于电子病历的全程全面质控以及通过大数据支撑临床提升医疗质量：医务人员仍然以熟悉的临床自然语言输入，而将复杂的智能化数据处理过程交给计算机。这将有效节省医务人员时间，减少书写错误，消除医疗安全隐患，并实施真正的医疗质量控制。

程总还与大家分享了延华远程医疗协作的方案――把远程的医疗资源带到患者面前：以消费者（患者）为中心，把服务者（专家）带到病人面前。延华智慧医疗以120个系统、12000名医护人员、50万次远程诊疗/年的技术积累为医生和患者提供实时的、及时的、面对面的远程医疗服务。这改变了国内传统的远程医疗主要是发生在医疗机构之间的、让病人围绕医生转的诊疗模式。

绿色智慧医院基础设施建设

同方股份有限公司总工程师吴悦明提出，智慧医院是将物联网、大数据、云计算等新信息技术与医院实际应用环境相结合，通过资源的共享，形成高品质、优服务、高效率的新医疗生态系统模式，应以智慧医院基础设施建设为支撑，围绕以人为本实现环境安全、舒适、节能，流程便捷、完整、可扩展以及管理精细、资源可共享。本次论坛得到了中建协以及业内同仁们的大力支持，会议现场人气爆棚，嘉宾演讲精彩纷呈，与会人员互动频繁，成为中国国际智能建筑展会现场最为热点的论坛之一。

延华智慧医疗

人工智能医疗方案篇3

科技发展到今天，人工智能使一切曾经的不可能发展成为可能，以前所有的生物体都通过自然选择进化，如今我们已经可以通过数据分析、机器深度学习、优选基因，开始人类疾病的救治。

耶路撒冷希伯来大学的历史系教授、《人类简史》作者赫拉利说，人工智能（AI）是人类历史上一场非常重要的革命，在生物学上也是一场非常重要的革命，会影响我们的生命和地球。在过去几十年中，很多东西并没有实质性改变，但现在，可能接下来的几代人会有一个很大的变化，因为我们有了人工智能。

在今后一二十年里，人工智能医生能够替代人类医生吗？赫拉利认为，今天 AI 也在学习，并能和人类做得一样好，甚至比人类做得更好。当然，这一切也没那么简单。不是说明天一早所有的医生都会被人工智能取代，我们将遇到一些法律和技术问题，这会对人工智能医生产生很多的阻碍。我们要去解决这些问题，而且要一次性解决。

但是人工智能，它到底能为人类医疗做什么？毋庸置疑，在沃森医生的案例中，现场医生都是业界翘楚，依据的是多年积累的丰富临床经验，沃森医生依据的则是搜索全球范围内相关病例的数据分析。也就是说，沃森依赖的是未到现场的所有与该病症相关的、全球有经验医生的分享案例之分析依据，用不到10秒就列出了与业界顶级专家一样的详细诊疗方案，其强大的记忆力和超快的反应力，及不知疲倦的学习能力，是任何一个人类医生所无法拥有的。

在全球，大数据与创新产品、互联网、移动互联网、物联网的融合已成趋势，并已进入实质发展应用阶段。在中国，由于中央政府不断出台相关扶持政策积极推动，正在开启一个全新的智能医疗时代。但业界专家提醒，当前必须关注的一个重要问题是，中国应该拥有自己的精准治疗、智慧健康技术，而不是全盘引进使用他国经验技术。纵观这30年，中国医院超过90%的医疗设备都来自国外，这意味着超过90%的诊疗技术其实都依赖国外。今后30年，中国应该从拒绝医疗依赖、拒绝技术依赖、抢占医疗技术国际标准话语权做起。这一点，沃森医生给了我们一个启发。

中华医学会科学普及分会主任委员、武警总医院急救医学中心主任、博士生导师王立祥教授，及中国人民大学大数据统计实验室主任、2018流数据库国际标准制定者、柏睿数据科技有限公司董事长兼CTO刘睿民对相关问题，都有自己的一些看法。

王立祥教授作为《2016中国心肺复苏专家共识》标准与指南的制定者、中国腹部心肺复苏的创始者及中华精准健康传播理念提出者，对如何促进精准医疗、精准数据、精准健康融合发展，他形象地比喻三者为“乘舟、架桥、达岸”的“^河说”：即精准医疗是方法手段（喻为“舟”），精准数据是基石路径（喻为“桥”），精准健康是目的目标（喻为“岸”）；他强调三者组合、整合、融合，将促进人工智能精准健康的发展。

刘睿民是29年来中国首度在国际标准委员会独立提出技术提案并获通过的大数据领域、流数据库标准的制定者，曾任多家世界级跨国IT公司大中国区及亚太高管，回国前在硅谷Tandem公司师从图灵奖大神级得主Jim Gray，共同参与过国际最有影响力的数据库核心技术Tandem NonStop SQL/MP的内核编写。刘睿民最著名的观点是：大数据时代国家竞争发展优势，就是对海量数据进行实时分析，让数据变成有价值的产品服务于社会。作为工信部的国际专家、国际数据库标准的主笔专家、分布式流数据库国际专利的拥有者，刘睿民代表中国代表团提交的大数据技术提案，获得了国际标准化委员会全会决议通过。该提案的通过，说明中国核心大数据基础技术的发展正在赶超国际水平。

智能医疗靠大数据说话

该如何看待中国目前的医疗大数据应用趋势？

王立祥：目前，一部分人是看清了医疗大数据的发展“趋势”，一部分人是顺应了医疗大数据的发展“形势”，一部分人是把握了医疗大数据的发展“运势”；我认为对于医疗大数据而言，我们不只是“算数”，而要“识数”，最终要落实到“用数”上。当前尤应引导人们在“运”作成“势”上下功夫，要明白“猪不到风口上，永远也飞不起来”的道理。

需要引起关注的问题是什么？

王立祥：面对我国医疗界的一些现象，比如大多医学指南照搬国外，应足以引起我们的深度思考。借鉴学习国外的先进理论与技术是必要的，但一定要结合中国的人种与民族、地域与环境、习惯与习性等特点，利用我国医学大数据的优势，制定出具有中国特色自主创新的标准与指南。再比如在评估学术成果时，参照学习国际标准是无可厚非的，但如果一个国家的学术观点和学术成果由SCI认定，那么很有可能一场针对这个国家的“医学战争”的序幕已经拉开（这30年医院>90%的医疗设备都是国外的，实则“医疗依赖”已形成），这对于拥有全球四分之一人口的大国尤应警醒。吁响应号令“将论文写在祖国的大地上”，这后30年绝不可再形成“健康依赖”！在激烈的不见硝烟的战争中，真正的核心技术市场换不来，花钱买不到，只有拥有强大的自主创新和颠覆能力，才能把国人健康的未来发展命脉牢牢地掌握在自己的手中。

国务院从国家层面推动医疗大数据的发展，从去年6月开始至今已有半年，这一领域现况如何？

王立祥：政府从国家层面运筹帷幄，一批有识之士在此领域积极探索尝试，进行了卓有成效的工作。比如在我国医疗资源相对匮乏的背景下，建立预防疾病全覆盖网络，为全国的亚健康人群提供卓有成效的健康指导；运用医疗大数据促进了现有医疗体制、模式与手段的变革，尤其在疾病的辅助诊疗及预防保健方面，发挥了重要作用。

你是建议设立全国医疗健康网络信息平台，建立全国人口的健康档案数据库吗？

王立祥：这些都应逐步实施构建，充分发掘利用医学大数据的资源，建立全国医疗健康网络的平台及健康档案数据库，是全面建设小康社会的重要举措。比如我们最近颁布的《2016中国心肺复苏专家共识》标准与指南，倡导对于心脏骤停前的患者，利用医疗健康网络信息平台的人口健康档案数据库，落实“预识、预警、预防”的“三预”防针，以达到未病先治，防患未然，起死回生之目的；以此为配套的专业技术和产品研发就需要紧扣这一时代的主旋律。

打造医疗健康立体数据库

医疗大数据方面需要怎样的产品与技术突破？

王立祥：第一，需要专业的医疗大数据立体分析师，他们要懂得“算数、识数、用数”，建立专业的培训机构，逐步实施持证上岗，为智慧医疗与健康服务；第二，需要树立精准大数据立体观，大数据有长度、宽度和高度，我们一定要全方位立体地构建；第三，需要创造研发大数据的立体产品，用大数据技术紧贴医学，打造有标准带动、有核心技术支持、有行业准入的核心大数据医疗健康产品。

宏观政策方面，还需要怎样的推动？

王立祥：中央政府有了关于推动医疗大数据应用的战略规划，但要真正落实，还要真正建立一套行之有效的医疗大数据应用网络体系。需要政策上给予大数据及医疗行业融合的引导和鼓励，需要鼓励一批真正有核心技术、最好能有争夺国际标准话语权实力的大数据企业，进入医疗行业，而不是使之成为炒作概念的土壤，当然这需要几方面的支持：

首先，需要一批优秀的复合型人才来参与这项事业，比如健康数据分析师、健康数据监护师等。他们必须通过资格认证，才能准入。相关政府部门、专业学会，都应尽快展开这一重要环节的认证工作。其次，需要有相应的平台为基础。这个平台的建立必须三结合：政府牵头建立健康智慧社区、精准健康城市，引进有实力、有技术的企业做产业支撑，使大数据支撑的精准健康成为支撑国民健康发展的大事业。第三，需要将上述几方面形成链环。因此必须政府牵头，不仅需要给予相应的政策支持，必要时还应释放政府资源予以支撑。

最后，必须有一个核心技术支撑的重要医疗健康产品。比如智能医生，像“沃森”一样的大数据分析治疗机器人，再结合我国海量的数据标本、博大精深的医学理论和广泛的临床经验，并与能解决海量数据、实时分析并能快速出结论的大数据公司联手，尽快形成学科、学术理论实践体系，未来很可能中国医疗界将领先世界一步，且在医疗界是极具战略意义的关键一步。

中国医疗大数据应用将有何独特之处？

王立祥：通常我们从医学角度阐述某个问题，必须做海量实验以确保理论的安全性。对西方医学标准和医疗技术从依赖，借鉴，到基本自主，“自主中国智造”是中国医疗大数据应用的一个重要目标。谁掌握标准谁就是游戏规则的制定者，我们中国医学博大精深，大数据时代，从数据拥有量级上，我们排在全球前列，现在就需要行业的精准分析技术，做出拥有自己特色的医疗规范、产品。

关于医疗大数据的分类共享，全体系的输入，现在最需要技术界做些什么？最需要医学界做些什么？

王立祥：现在的确很需要打造医疗健康立体数据系统。尤其是急诊救治部门，经常遇到的情况是，重症患者或突发急症患者来了，但陪护家人却说不清楚患者病情，患者自己也失去了表述能力，医生也对患者病史不了解。如果之前有各种健康稻莅镏医生，则救治过程会顺畅许多。所以，医疗健康立体数据系统的建立，就相当于将医生救治患者的阵地前移，会提高救治的成功率。

机器精准算法医疗是大趋势

在产品技术研发方面，目前有何新进展？

刘睿民：智慧医疗所需要的医疗机器人，它和普通机器人一样，其构造中有接受器，可以从人体温度、血压、血糖、心脏监控腕表，检测器、测步仪、运动装置实时抓取数据的变化值，也就是大家理解的各类健康数据。在人体运动的过程中，各类仪表会不断刷新数据，医疗机器人则会主动或被动抓取上述数据，并分析这些不断变化的数据，通过实时深度学习在网络空间翻阅查询全球最权威的医学杂志、教科书，以及各种与疾病救治相关的信息。我们都知道人体是个协调工作的精密系统，他的生活环境、生活习惯、成长背景、基因传承都有关联，过去医生只针对单个病患诊治，头疼医头，脚疼医脚，现在则可以预知患者可能的病患，提前加以防治。因此，可以通过可穿戴设备，或其他实时跟踪个体生命体征的产品，即时获取患者的身体数据变化。如医疗界和科技界能联手研制，将使智慧城市、智慧社区做到精准健康、智慧医疗，这应该是老龄化社会来临前解决健康就医问题的最佳方案。

如果能够把血氧保护、脉搏、心率、气味的综合监测功能，加入到可穿戴医疗设备中，再综合可穿戴数据实时上传到医疗机构健康云上，就可以持续监控广大人群的生命体征，并关联这些人群在各级医疗机构的检测数据，让相关数据在医疗云端数据库中可及时查询到，这将具有非凡的预防医疗和健康维护的价值。

大数据处理技术如何为推进精准医疗服务提供技术支撑？

刘睿民：大数据正在衍生出人工智能和深度学习，这无非是在大数据基础上的更深入研究，和基于更大量数据的迅速读取、分析及矫正，以做出最准确判断。这些数据现在分散在各个领域，只要整合起来，就可以成为我们健康生活的最有力保障。

人工医疗将由机器精准算法医疗替代，人的经验将变成固化的机器算法和属性标签，这是一个大趋势。标签越多，医疗就越精准，最后变成固化在机器里的经验。未来，医生更可基于机器已有的经验，更进一步提供人工医疗服务。当那些大医院长期积累的医疗经验，变成机器深度学习和人工智能，通过云端数据库，可以为社区医院所用。当医疗经验变成标准，社区医生只需照做即可。我们的专家经验，就可以通过机器医生普惠到大众，这应该就是真正意义上的普惠医疗。

从商业角度看，医疗大数据是否有非常大的投资空间？

刘睿民：产品与技术的研发方面，可以优先考虑对医疗大数据进行过滤和处理。这是医疗大数据的基础，是非常值得投资的领域，空间巨大。

人工智能医疗方案篇4

这种解读所指的是，人工智能将在未来全面介入人类生活，开启人类文明发展的又一个新时代。

人工智能的绝对优势

人工智能早就进入了医学研究（药物研发、基础研究）和临床诊疗领域，人与人工智能的竞争也不可避免，那么，人工智能会像战胜柯洁一样，优于或胜过人类医生吗？

仅从现有的情况看，人工智能有优于人类医生的地方。以癌症治疗为例，当确诊癌症后，针对不同病人的个性化治疗才会比较有效。机器学习（算法）是人工智能的一基本内容，其中，数据的输入、输出、赋值等运算可以让人工智能对某一问题进行计算分析，从而得出有针对性的解决手段。加拿大西方大学的罗根（Peter Rogan）等人通过对基因数据的分析得出最可能的有效治疗癌症的方案，让该治疗方案变得更加个性化。

研究人员使用了一套含有40个基因的数据，这些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受试验的近350名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨其中一种化疗药物治疗。之后，研究人员让人工智能对数据展开处理并找出药物与病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗有效率为84%，只接受紫杉醇的有效率为82%，只接受吉西他滨的有效率则在62%到71%之间。

这就为医生提供了选择更好或最佳治疗方案的决策基础，在上述方案中，医生选择对病人同时使用紫杉醇和吉西他滨，可以达到最高的84%的治疗有效率。

也许这种人工智能软件对不同病人提供的治疗方案比其他医生的治疗有效，但是，人工智能的这种算法和分析是医生首先教会它的。更重要的问题是，当超出了这40个基因的范畴，这套人工智能的算法和提供治疗的方案就有可能受到限制。

面临这样的问题，人工智能只会一筹莫展。但是，人是有巨大动力的，这种动力的来源之一是，人有强烈的情感。柯洁输给Alpha Go或感到赢不了Alpha Go会沮丧得流泪，但Alpha Go不会。正是这种差别，让具有强烈爱心的人会想出更好的方法去诊疗和战胜疾病，至少取得更好的结果。基于这种情况，Alpha Go不可能战胜医生，因为前者没有爱心，后者，尤其是病人的亲属有强烈的情感和爱心。

战胜检查数据的真情暖男

一位叫马丽砂的女性患有卵巢癌。15年间，她经历了4次手术和30多次化疗，她的丈夫张欣华相伴相依，一路保驾护航，让她的生命一直延续。这名“暖男”起到的作用不过是辅助医生，但是他却使用了特有的“理工男方式”，通过数据分析、（深度）学习和逻辑推理，获得了理想的治疗结果。这些方法正是人工智能的强项，别说使用Alpha Go，就算是一种很简单的统计和分析软件都可能超过张欣华，但是决策和疾病治疗的结果难于胜过后者。

早在2005年，定期随访复查的马丽砂发现自己的验血指标似乎有些异常，但核磁共振检查未发现问题。张欣华分析，核磁共振的原理是逐行扫描，也许因为肿瘤的位置关系，或者扫描的行与行之间的断层关系，没能发现肿瘤。但普通的B超检查原理是检测回声，是反射过来的信息，这也许能发现一些更有意义的线索。他便自作自作主张让妻子做B超检查，果然发现肿瘤复发，及时作了手术切除。

而后，张欣华对妻子的检查数据做了如下的数据分析和深度学习：对其妻的一种肿瘤标记物CA125进行数据统计，时间为横坐标，CA125为纵坐标，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125变化描绘成曲线图。

95%的健康成年妇女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的数值是该数值的两倍以上，就意味着与癌症有一定关系，而马丽砂是癌症康复者，这个数值在更高的范围（几百）才可能被医生视为与癌症复发有关。马丽砂的CA125在2016年12月达到曲线的顶点，也只是73.5，没有达到医生认为的与癌症复发相关的数值。但张欣华比较了其妻2014年和2016年的两个高点，正好对应其在这两个时期的大手术，当时的数值与73.5相差无几。因此，张欣华认为情况不好，便带妻再到医院检查，发现肿瘤又复发了，又及时进行了手术，马丽砂CA125的曲线很快回归低位。

此次Alpha Go战胜柯洁，研究人员称是Alpha Go采用了能自行学习的人工神经网络技术，但也有专业人员认为如果仅仅是人工神经网络技术，不可能让Alpha Go达到如此强大的能力，实际情况是Alpha Go的核心――记忆增强技术得到更大增强，通过其海量的存储能力，不断将外部的数据输入存储器，更新数据结构，并分析数据，然后重新输出数据，给出相应的博弈策略。

但就算使用Alpha Go战胜柯洁采用的人工神经网络技术为马丽砂诊断，由于CA125数据正常，以及核磁共振成像检查正常，恐怕就连有经验的医生也会忽略患者的变化而不会让其再进一步检查，更不用说Alpha Go，仅靠数据分析判断，一定会把马丽砂归为正常情况。而患者的丈夫张欣华怀着对妻子无限的真情，用自己特有的计算方法判断妻子的病情，挽救了妻子的生命。这不能不说是人工智能输给人类大脑的佐证。

美国父子超越常规的精准医疗

说到底，这又是一种人工智能难以掌握的技能――精准医疗。因为人工智能的大数据和分析，以及深度学习只能对一般性的情况进行分析判断，不会对每种情况进行具体的个性化的分析和诊治。在进行精准医疗时，医生也未必会对每个病人做到个性化的诊治，而是千人一药、万人一刀地进行治疗。但只有对亲人倾注了深厚爱心的人才会对病人的具体情况进行辨别，以寻求有针对性的个性化精准医疗。

美国麻省理工学院数学家迪米特里斯・伯特西马斯教授的父亲在2007年诊断患有非转移性胃癌，已经无法手术，唯一的治疗方案是化疗。为了让父亲尽可能延长生命和提高生活质量，伯特西马斯研究了全美五大医院的常规化疗方案并惊讶地发现，每家医院使用的化疗方法都不同。

数学家的天性让其产生了一个想法，对医院的临床试验数据进行计算，以确定哪一种方法能产生更好的效果。他画了一张简单的图，横坐标代表药物毒性，纵坐标代表患者的生存率。根据这一曲线，伯特西马斯选取了一个他认为的最优策略对其父亲治疗。结果他的父亲在确诊胃癌后存活了2年，比医生的预期翻了一番。

人工智能难以逾越的“先天不足”

伯特西马斯和张欣华这样的精准医疗既不是人工智能能够做到的，也不是一般医生能做到的，因为不同的医生就有不同的对疾病的诊治和看法，以及选用自认为正确的和效果好的疗法，即便是人工智能采用人工神经网络技术自主学习，也不可能像伯特西马斯和张欣华那样对亲人进行个性化的诊治。这意味着，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就达不到人的自我学习和分析能力。更重要的是，人工智能没有情感，不会因为对亲人的爱而多一分责任、多一分细心、多一分分析、多一分比较，从而选择最有利于亲人的诊治方案。

显然，预测人工智能未来会在其他方面战胜人和统治人类社会，需要让它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它会有七情六欲吗？退一步说，能把爱心输进去吗？

以此来看，人工智能“先天不足”，或许只有理性，那它靠什么与人做全方位的博弈？所以，不必过多担心人工智能会战胜人类，而是全身心享受我们作为人类所拥有的美好情感吧！

张田勘

人工智能医疗方案篇5

关键词：智慧医疗；移动互联网；应用软件

中图分类号：U415.1 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）06-0036-04

随着移动互联网、大数据、物联网等不断出现的新技术以及这些技术的不断发展，基于这些新技术的新名词也层出不穷。智慧医疗就是最近兴起的一个专有的医疗名词，由于国内公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、渠道少、覆盖面低等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院无人问津，病人就诊手续繁琐等等问题都是由于医疗信息不畅，医疗资源两极化，医疗监督机制不全等原因导致，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。所以我们需要建立一套智慧的医疗信息网络平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。从根本上解决“看病难、看病贵”等问题，真正做到“人人健康，健康人人”。

1 智慧医疗简介

近期，基于移动互联网下的智慧医疗逐渐成为IT界热议的话题。人们在医疗上的需求以及现实中医疗条件的不足形成冲突，医疗健康信息化市场已然成为一片蓝海。通过利用最先进的移动互联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，移动互联智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。高效、高质量和可负担的移动互联智慧医疗不但可以有效提高医疗质量，更可以有效阻止医疗费用的攀升。实际上，这种医疗技术的服务对象不仅仅是患者，也包括医院、制药企业，同时也为卫生行政部门提供卫生监督和重大疾病态势防控提供决策支持。在医院内部利用移动互联网也可以使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断，同时还可以使医生、医疗研究人员、药物供应商、保险公司等整个医疗生态圈的每一个群体受益。在不同医疗机构间，建起医疗信息整合平台，将医院之间的业务流程进行整合，医疗信息和资源可以共享和交换，跨医疗机构也可以进行在线预约和双向转诊，这使得“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的居民就诊就医模式成为现实，从而大幅提升了医疗资源的合理化分配，真正做到以病人为中心。

在将来，移动互联网为基础的智慧医疗技术将拥有功能：一是医疗资源公开，如医护人员状况、门诊医生配置状况、医疗设备器械状况、住院处床位、医药和器械检验价格，以及各种疾病医疗技术方案等，使患者可以预先选择医院、医生和医疗方案；二是可以接受患者门诊预约，患者可通过网络、电话、现场等多种方式实名预约；三是具有门诊预处置功能；四是具有一站式服务功能，在三甲医院推广根据患者病情，以医保卡和预储值为主要方式的“一站式付费”，可避免多次交费和反复排队；五是检验报告上网，在医院做相关检查后，患者就不必再次去医院拿报告，而是可以通过智慧医疗平台查询检验报告；六是检查结果共享，推行检查结果互认，减少了患者的费用和麻烦，特别是可减少放射性的检查对患者的伤害；七是患者可以进行知情权查询，可以实时便捷地查询本人的医疗方案、医药价格和医疗费用等信息；八是具有监督评价功能，医保机构可以实时查询各医院和患者的医疗情况，监管部门也可以实时监督。

2 智慧医疗系统应用

随着中国人口老龄化，环境污染带来的慢性病人群增长等情况，依靠现有的医疗条件没能对其进行科学管理，利用移动互联网技术的医疗产品、服务才会受到如此关注。那么，到底什么是移动互联网时代中的智慧医疗系统的呢？通过使用移动通信技术，借助3G甚至4G移动互联网来提供的治疗服务和信息。它为发展中国家的医疗卫生服务提供了一种有效方法，在医疗人力资源短缺的情况下，通过移动互联网医疗来解决医疗问题。移动互联网下的医疗应用和服务包括：远程患者监测，视频会议，在线咨询，个人医疗护理装备，无线访问电子病例和处方等。实际上，移动互联智慧医疗大体分为三个阶段，一是数字化阶段，这个阶段本质上是人对机器的操作，如医护人员把临床业务数据或财务数据录入于电脑；二是智能化阶段，本质上是通过对机器的操作，获得机器对人的服务。比如医院移动护理等系统的应用；三是智慧化阶段，这个阶段的本质是人不用对机器进行操作，便可实现机器对人的主动服务，真正实现‘以人为本’的管理。以上这三个不同的智慧化阶段都离不开移动互联网或者互联网以及物联网络的支持。“智慧化”是利用移动互联网、物联网、云计算等前沿技术，实现数据的自动采集和汇总，并通过决策分析与反馈，帮助医护人员、病人等实现工作和行为的指导和指引。

具体从技术上说来（如图1）智慧医疗是基于移动互联网络、物联网以及计算机互联网的相关服务的一套复杂的体系。其中移动互联网云平台是整个系统的核心组成部分，云平台的基础环境以及建立在基础之上的数据库系统是智慧医疗体系的最主要的支撑平台，而凌驾与云平台之上的则是医生与病人以及相关用户接触最为广泛的应用平台以及各应用平台所对应的不同服务，同时在整个系统中还有安全保障体系和相应的规范管理体系贯穿整个智慧医疗系统。

2.1 智慧医疗的应用前景

随着移动互联网业务量的高速增长，利用移动互联网的各类智慧医疗应用也进入了高速增长的时期。尽在去年，利用移动互联网的智慧医疗应用的数量在Android平台上的增长量为150%，在BlackBerry平台的增长量为140%，而需要指出的是在Apple的IOS平台已有超过5000个智慧医疗的应用。根据研究机构数据表明，到2015年至E年手机的用户数量将达到14亿，其中30%也就是5亿的用户会使用与健康相关的移动应用。而且研究机构还预测了这5亿用户的市场将有46%属于付费服务、30%属于相关设备；14%属于付费下载；8%属于直接交易；剩下的1%为广告费用。总之智能手机将成为移动健康解决方案中的关键设备，也将成为移动互联网时代智慧医疗的中流砥柱，随着智能手机的发展移动互联网中智慧医疗的应用也会越来越多。

2.2 利用移动互联网的智慧医疗应用事例

医生的高效办公是提高医疗水平和医疗效率的重要因素之一，有一款由医生开发的移动应用程序叫AirStrip。与Sprint结合在一起，能够从医院的监控系统中传递病人的数据到医生的移动设备上。例如：当医生照顾一个因心脏病发作住院的患者时，即使他不能在病人的床边，他也需要最新的信息。这个AirStrip能将病人的关键生命体征数据（心电图）可视化的展示在医生的智能手机上，使医生可以通过移动互联网远程监控病人的情况。同时，医生也可以查看病人的其他信息，例如，查房人员对病人的记录、病人的账单支付情况等。如图2所示。

另一款应用是针对糖尿病人的，WellDoc的糖尿病管理系统为2型糖尿病患者提供实时虚拟指导。他们将他们的药物和碳水化合物的摄入量、血糖以及其他读数输入到移动设备如智能电话、笔记本电脑和平板电脑中，依据患者的数据，行为算法会为患者提供自动实时的虚拟指导，包括提醒相关测试、药物、生活方式的调整及膳食建议。这些意见根据患者的病情和治疗方案协助处理高或低血糖的读数。该数据会被定期发送到患者的医生那里以帮助填补在复诊间歇中产生的信息差距，并促进疾病管理的讨论。多种健康保健计划为他们的患者免费提供这个工具。如图3所示。

随着中国人口老龄化的加剧，越来越多的老人正在遭受这老年病的困扰，例如高血压。iHealth的移动血压监测系统为使用苹果移动设备的用户配备了一个袖扣血压计和一个作为苹果IOS设备的充电基座替代品的便携式电池供电基座。患者可以查看他们的血压读数，记录读数随时间的变化并作报告。他们可以通过移动互联网将血压读数以电子邮件的方式发送给其医生、家人和其他护理者共享，还可以到社交媒体上与其他高血压患者及护理者们进行讨论。使用者只需要支付监测袖扣和基座的费用就可以拥有一个移动血压计和远程的医疗保障，配套的应用程序是免费的。

2.3 目前移动互联网智慧医疗的问题

首先，用户活跃度有限。PwC全球医疗创新领袖ChrisWasden说过“大部分App都非常糟糕，用户也很少使用。在12000个App中，并非每个都质量过硬。”根据PewInternet&AmericanLifeCenter的消息，在美国，只有10%的成年的手机用户下载过医疗应用，这些应用有时候一次也没被使用，或者只被使用了一次。ChrisWasden称一款有效的App设计应该反映6大原则：互用性（interoperability，协同工作），集成性（集成医生的工作流和各个病患情况），智能性，能出结果，社交性和用户参与。但实际很少有App做到了这几点。

其次，医生和医生体系不上心：除了App自己的问题以外，PwC最近的研究指出，即便是病患乐于尝试移动医疗，医生和他们所在的医生体系对此类医疗创新也并不上心。“消费者对它们是有需求的，但是医生们把移动医疗看做是对他们以往处事惯例的一个改造，一个颠覆。这种转型和颠覆对他们来说是痛苦的，所以他们并不情愿拥抱改变。”有意思的是，有些人觉得医生不积极是因为钱的原因，但背后还不仅仅是钱这么一个驱动。因橛醒芯勘砻鳎那些保险公司愿意支付移动医疗服务的意愿，超过了医生愿意提供医疗服务的意愿。医生们认为最大的隐患还是：缺少围绕移动医疗展开的培训，各方在当中涉及的责任，各种app产生的新数据给医生带来的麻烦，以及这类app对医生正常工作的一个干扰。

最后一个挑战，是整个食品药品管理局对医疗投资和医疗创新的管制。举个例子，假如一款App是用于病患问诊，或者目的是取代一名医生，那么它就要接受食品药品管理局的审查。而随着一款App的功能变得原来越强劲，食品药品管理局的监管对整个行业的影响力也会增加。在这种情况下，即便是有很多消费者呼吁他们需要的App要不仅可以聚合用户数据，而且能够做病情诊断和各类推荐，有的时候应用开发者也会刻意回避这类机会。

3 智慧医疗工程中监理的重点、难点分析

北京赛迪工业和信息化工程监理公司（赛迪监理）借助于工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心及中国赛迪实验室的有力支撑在基于移动互联网、物联网的智慧医疗工程的监理过程中积累了丰富的工程监理经验。根据以上分析，赛迪监理认为智慧医院的主要特点就是针对大众的服务，服务就是来源于系统或各种不同的应用软件，以及这些应用软件下的物理支撑系统，鉴于此，智慧医疗工程中的重点和难点主要包括一下两点：

3.1 针对移动互联时代智慧医疗服而开发的应用的监理

首先，智慧医疗应用软件的开发由于其受众群体庞大，软件开发既要涵盖所有用户的需求，又要对特殊用户有特别的设计，例如，对于老年使用者需要对软件界面的设计上考虑的易用性以及易读性；而对于视力不好的患者是否需要增加语音控制的选项；对于听力障碍的用户增加光信息提示或震动提示的功能；对于患有急性病的患者需要有快速反应按键，比如一键呼救等功能。这些都是在软件需求阶段需要明确的，所以监理在工作中要尤其加强需求调研阶段的跟踪和把控，全面了解软件开发需求，对软件需求规格说明书严格审查，确保最终软件设计完全响应用户的需求。

其次，对于应用软件，无论是通用软件还是专业软件，都遵循这一个软件开发的周期，从需求调研、设计、开发到测试、运行。在这些过程中监理主要注重一下问题：

3.1.1 质量控制

质量是一个抽象的概念，对于一个信息化项目，质量的优劣是指该项目是否到达的最初的需求。人、计划、方案、环境等条件都可能成为影响项目质量的因素。为了有效的控制这些因素，在项目中进行质量控制是必不可少的。首先，合理的计划是项目成功的关键，不切实际的计划和天马行空的想象往往使得计划看起来很美妙但其实这是灾难性的，因为从实际出发项目无法达成这样的目标的，质量的合格也就无从谈起了；其次，通过明确的层级划分且对每一层级的角色与责任定义明确，管理和技术的分离使得各项目干系人能够很好的参与和开展工作。这些措施实现了对人因素的控制，大大提高了参与人员的工作效率，明确责任使得参与者对自己承担的风险有了清楚的认识，减少了顾虑，如果出现问题也能更好的处理，做到责任清晰，减少了纠纷的发生；最后，整个项目流程都在控制和组织之下，把质量控制点作为项目关键点，使我们在项目中发现质量控制点的偏差与变化，并可以及时的对质量的改变加以控制和修改。

3.1.2 变更控制和风险管理

在一个项目的进行中，变更的发生总是不可避免的，变更的发生往往影响整个项目的进度和最终的质量，所以如何有效的对变更进行控制，也与项目的成功息息相关。软件开发项目中，变更可能随时发生，但是有些细小的变化在前期可能不足以引起注意，但随着时间的变化这些细小的变化可能不断扩大并最终影响项目实施，甚至直接导致项目最终失败。前面说到做好计划并使得整个项目都在控制和组织之下，并且在项目的开始阶段对项目的要求、合理性等方面进行了规定，强调业务的合理性。在这样的管理模式下细小的变化总能被很快的发现并及时的处理，控制了变更的影响，减小了风险。

3.2 应用软件的物理支撑系统的监理

所谓的物理支撑系统就是通常意义下的移动互联网的支撑以及相应的数据库所在的存储系统。对于这两方面的建设工程，赛迪监理有着丰富的经验和涉及各个行业的项目案例，在监理方面的重点以及难点，总结说来主要包括一下几点：

3.2.1 W络建设的监理

网络系统的设计原则是先进性、实用性、可持续发展性、经济性、开放性以及可扩展性。监理在工作中针对网络系统建设的监督和管理主要包括：

对网络系统整体方案进行严格细致的审核，通过专家评议、横向比较、厂商咨询等方式对整体方案进行充分的分析和论证；

控制进场设备检验报验、设备家电测试、设备上架安装调试。监督施工方做好调试记录及系统测试报告；

网络系统安装调试后进入试运行阶段，做好试运行记录等保障工作；

检查施工方提交的试运行报告，并对相关人员培训后申请验收，提交相关文档，审核通过后由验收小组进行验收。

3.2.2 存储系统建设的监理

存储系统的设计目标的构造一个功能齐全、运行搞笑、使用灵活、维护方便、易于扩展、投资经济、安全可靠的数据保存系统，为了打到这个目标，监理将遵守以下原则进行存储系统的设备选型工作：开放性、先进性、可扩充性、高可用性、经济性、服务及支持性、高可管理性。构建集中化的存储系统应能满足数据存储区、数据生产加工区、对外区的对海量综合信息库、综合信息库的存储需要，因此，采用成熟、可靠的存储系统将高性价比的大容量磁盘阵列和海量磁带库与大量的业务服务器连接起来，满足云服务海量数据存储和保护的要求。

人工智能医疗方案篇6

一、工业4.0简介

2013年4月，德国政府在汉诺威工业博览会上正式推出 “工业4.0”高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。德国学术界和产业界将机械制造设备定义为工业1.0，电气化定义为工业2.0，生产工艺自动化定义为工业3.0，将物联网和制造业服务化带来的智能制造定义为工业4.0。

德国“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统（CPS）相结合的手段，推动制造业向智能化转型。包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。“工业4.0”主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

二、工业4.0在医疗行业智能化中推演

医疗行业正在通过云计算、物联网、大数据、移动设备、互联网技术等相结合的手段，向信息化迈进。对照“工业4.0”，推演医疗信息化与工业化的融合与创新，可以设计出两大医疗智能化主题，分别为：“智能医院”和“智能医疗”。

2.1 智能医院

智能医院是在数字化医院的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务；通过大数据与分析平台，将云计算中由大型医疗设备产生的数据转化为实时信息，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效安全、环境舒适的人性化医院。其基本特征主要包含有医疗设备使用过程管控可视化、系统监管全方位两个层面。

医疗设备使用过程管控可视化是指在医疗设备使用过程上，包括医用耗材管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，医疗设备的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成医疗偏差。医疗设备工作过程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依医疗设备的现况规划机器的维护；可根据信息的整合建立医疗设备的智能组合。

系统监管全方位是指通过物联网以传感器做连接，使医疗设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能；这类医疗装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。

2.2 智能医疗

主要涉及整个医疗过程的物流管理、人机互动、3D打印等技术在医疗过程中的应用。

智能医疗是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在医疗过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在医疗过程中的脑力劳动。与传统的医疗相比，智能医疗具有学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。

近年来，由人工智能、医用机器人和数字化辅助医疗技术等相结合的智能医疗技术，正引领新一轮的医疗变革。智能医疗技术开始贯穿于检验、手术、护理和康复等医疗的各个环节。当今世界医疗行业智能化发展呈现两大趋势。

一是以3D打印为代表的“数字化”技术在医疗行业率先应用。尤其是康复医学领域个性定制化需求显着，而个性化、小批量和高精度恰是3D打印技术的优势所在。目前，3D打印在医疗生物行业的应用主要包括1、体外医疗器械如假肢、助听器、齿科手术模板，医疗模型等；2、永久植入物，如骨骼。对人体身体部位的复制是高度定制化的产品，通过3D打印，这些部件可以与身体完全契合，与身体融为一体。3、细胞3D打印，这是一种基于微滴沉积的技术。能够为再生医学、组织工程、干细胞和癌症等生命科学和基础医学研究领域提供新的研究工具；为构建和修复组织器官提供新的临床医学技术，推动外科修复整形、再生医学和移植医学的发展；应用于药物筛选技术和药物控释技术，在药物开发领域具有广泛前景。

二是智能医疗技术创新及应用贯穿医疗行业全过程，使得医疗行业的诊断、治疗、管理、服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面。（1）建模与仿真：如用于跨部门复杂医疗流程诊断，医院医疗应急响应系统，生理系统的建模与仿真等，可以极大的提升医疗诊断的准确率（2）以医疗机器人为代表的智能医疗装备：如医疗机器人已经在脑神经外科、心脏修复、胆囊摘除手术、人工关节置换、整形外科、泌尿科手术等方面得到了广泛的应用。机器人在手术的准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生。（3）基于无线、嵌入式技术的智能资产管理解决方案：可整合医院资产信息，全面了解设备资产的成本消耗及使用情况，实现设备维护管理标准化和电子信息化升级，提供资产投资和使用分析的依据，帮助医院制定成本控管、设备采购计划，优化医院运营和资产管理。（4）智能医疗服务业急速发展：通过各种可佩戴装置、嵌入式软件，互联网连接和在线服务的启用整合成新的“智能”医疗服务业模式，院内院外制之间的界限日益模糊，融合越来越深入。

三、改进之路

工业4.0在医疗领域的发展之路将会是一段革命性的进展。现有的医疗科技和经验必将进行改变和革新，而且对于医疗新领域和新市场的创新解决方案将层出不穷。为此，医疗行业需要在标准化与架构、复杂系统管理、医疗宽带设施、安全和安保、工作的组织和设计、培训和职业发展、监管框架和资源效率等方面进行持续和适应性改进。

四、价值

人工智能医疗方案篇7

[关键词] 医疗健康；App应用；研究

[中图分类号] F12 [文献标识码] B

一、绪论

近几年来IT行业发展迅速，人们日益体会到移动设备在日常生活中带来的方便和益处，随着人们对移动设备的推广和使用，IT行业逐渐地发展成熟，IT技术逐渐地渗透到医疗卫生事业中的各个领域，随着智能手机的普及和应用，各个行业的App也随之应运而生，医疗App也得到了快速的发展，至今医疗App的大体框架已基本形成。

在国外医疗健康类的App的发展已经相当成熟，据皮尤网络和美国生活项目调查显示部分智能手机用户都安装了一款有关健康类的App应用，并且美国食品和药物管理局（FDA）于2011年将医疗健康类的App纳入了管制范围，而对于国内刚兴起的医疗健康类App的管制，中国政府有望跟进[1]。

国内医疗App的发展正处于起步阶段，目前，发展势头比较好的App应用软件如丁香园、快速问医生、好大夫在线等，这些较为知名的健康类App凭借着对国内市场的准确定位得到了快速的发展，不同的健康类App主要的运营方向也不尽相同，市场上的医疗健康类App提供的功能以医疗查询、疾病查询、就医信息、症状自查居多，这些功能极大的方便了患者就医以及自身的保健。但随着App的广泛使用，医疗健康类App出现的问题也层出不穷，而本文正是对此类App如何去更好的应用以及应用中产生的问题进行研究和分析，希望通过对医疗健康类APP应用的研究和分析让更多人了解医疗健康类APP应用，为医疗APP市场分析人员提供可靠的分析方向，进而满足医疗卫生中多元化的需求。

二、医疗健康类App在国内出现的问题

1.医疗App市场鱼龙混杂，缺乏科学合理的评判标准[2]

虽然现在患者能够通过移动App接受一些治疗方案，但是这些治疗方案是否真的能使患者康复，这还是一个问题。在过去的几年里各种健康咨询与简单问诊类的App层出不穷、他们有的通过网络的回复、图片等方式对患者进行诊断，一方面从手机输入症状，患者所描述的信息可能并不完整而且他们所描述的信息有可能并不准确。另一方面通过手机问诊时医患之间并没有彼此之间的信任。而这两方面的根本原因就是相关部门对医疗APP的审核缺乏科学合理的评判标准。

2.医疗App行业应用发展环境并不规范

目前国内医疗App并没有像美国一样将医疗健康类的App纳入国家的监管范围，并且国内的医疗行业并没有完全的开放，大多数的医院并不愿意共享患者和医生的私人信息，以致各地的App厂商与卫生机构的合作仅仅局限于地方区域。

3.医疗健康类App应用具有局限性

目前手机App应用功能普遍都有“手机问诊”类功能，通过手机问诊但能否做到确诊还需要作进一步的检查，因为手机用户的所描述的一些症状可能只是“标准化”的症状，而在医学上一些细微的差异都可能是不同症状引起的[3]。除此之外医疗健康类App使用的对象范围具有局限性。目前医疗健康类的App使用人群一般为青年人，老年人使用甚少，出现这种状况的原因：一方面是老年人患病的症状可能是由多种疾病引起的，使用“手机问诊”功能造成误诊的几率远大于青年人，另一方面智能手机的使用在中国起步较晚，老年人对智能手机的使用并不太熟悉。

4.医疗App应用中的数据的质量和真实性无法保证

医疗健康类的App并没有纳入政府的监管，当使用医疗健康类App对我们的健康造成损害时并不能通过法律途径进行有效的维权。对于医疗健康研究模糊的领域，一些健康类的App谎称一些食物或保健品能够预防某些疾病，更有甚的是现在医疗App很多疑难解答来自于一些普通网站的搜索，其解答的内容良莠不齐，可信度很低。

三、App应用分析

1.医疗健康类App并不能替代常规的就诊

医疗App中的就诊咨询服务只能帮助患者了解大概的病情，对于疾病的确诊与治疗还需要去医院就医，因为对于现今App的功能还无法对患者进行临床测验，只能通过患者的描述提供诊疗方案，但患者的描述往往是不全面、不科学的。特别是对于老年人和急诊病患者更要慎重的使用App中的“手机问诊”服务。

2.移动数据库的建立可使App更加“智能化”

近些年来，由于一些医疗App误诊的事件，使医疗健康类App在人们心中的形象大打折扣，而促使这些事件发生的原因有很多，如患者对自己的病症描述不清，患者的病症是由多种疾病的并发症引起的，但从App本身来说，它对患者的“诊治”太过“标准化”，对于一些个体化的差异的诊治不够“智能”。而如何才能使App的诊治更加“智能”呢？可以通过建立一个移动病情数据库，通过以往手机App用户的问诊，积累一些常见疾病的数据资料，当再次有这样的患者询问时便可以从以往积累的“经验”中向患者提供有效的治疗方案。

3.医生信用评价体系的建立可更好的促进App的发展[4]

如今App的市场鱼龙混杂，支撑App的医生团队更是数不胜数，在这样的环境下唯有建立一个医生信用评价体系才能使医疗App体制更加的完善，就像“淘宝”中买家买到商品后对卖家商品的评价一样，通过“好评”建立卖家的信用级数，通过这样的体系从而使医疗健康类App更好更快的发展。

四、结论与展望

首先，医疗APP终究是为人们的医疗健康服务的工具，它终究不能代替医院医疗中的全部工作，只有协调好医务人员、患者、移动健康类APP三者之间的关系才能更好的发挥医疗健康类APP在医疗中的作用。其次，技术的发展始终要以人为本，而脱离人们的需求去谈技术的开发是不符合实际的，也是不现实的。医疗健康类APP也是如此，它的开发离不开人们的需求，人们的需求是开发的原因和动力。医疗App使医疗资源得到了更加公平合理的分配，从而使我们通过医疗健康类App得到更多的医疗资源。未来的App通过建立一个良好的医生信用体系使患者使用移动App终端便可得到不同级别的医疗服务，并且未来的App趋向于“智能化”它不仅可以作为医生传输信息的工具，而且可以通过检索移动数据库进行“智能”的分析与判断，给患者一个合理有效的诊疗方案。

[参 考 文 献]

[1]五大趋势预测[J].中国信息界（e医疗），2013（12）：49-51

[2]刘砚青.“掌上医生”只赚吆喝不赚钱[J].中国经济周刊，2013（35）：70-71

[3]手机软件“看病”需谨慎[J].发明与创新（大科技），2014（6）：51

人工智能医疗方案篇8

关键词：智慧医疗 技术架构 标准体系 国家政策

医疗健康是人类追求的永恒主题，是社会全面发展的基础。长期以来，由于我国城市医疗资源分配机制不合理，政策性投资和引导方式较弱，医风医德、医患关系问题越来越复杂，医疗体系中结构性矛盾日趋突出，现有医疗模式迫切需要改革。充分利用互联网技术，建立智慧医疗系统，实现医疗信息共享，改善医疗现状等热议和呼声越来越高，反映出人们对现行医疗体系改革强烈期盼和推行改革的紧迫性。如何建立一个协同合作的智慧的医疗体系，以提供更好的健康管理服务，实现卫生保健资源的公平分配，关系着亿万群众的切身利益。

1 智慧医疗的基本概念

截至目前，“智慧医疗”没有一个统一的概念和定义，早在1924年，就有人提出远程医疗的概念。一般认为，“智慧医疗”是通过打造个人健康档案平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。[1]还有学者将“智慧医疗”定义为：运用新一代传感网、云计算等信息技术等，通过感知化、物联化、智能化的方式，将与医疗卫生建设相关的物理、信息、社会和商业基础设施连接起来，并智能地响应智慧医疗卫生生态圈内的需求。[2]在不久的将来，医疗行业将融入更多人工智慧和传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。[3]

2 智慧医疗的技术架构与标准体系

2.1 智慧医疗的技术架构 当前广受认同的是基于物联网的智慧医疗技术体系架构。其中，应用层根据医疗健康监测业务场景分为急救、慢病、院内诊前及个人健康业务。网络层包括有线网络（xDSL和xPON等）和无线网络（2G、3G、4G、LTE和WLAN等）。网关在网络层与感知延伸层之间进行数据存储和协议转换，并通过接入网发送，对业务终端具有控制管理能力。终端及感知延伸层是为医疗健康监测业务提供硬件保证的各类传感器终端。感知延伸层网络有线方式可支持以太网、RS-232、RS-485和G.hn等；无线方式可支持WiFi、ZigBee、RFID、Bluetooth和

IrDA等。[4]

2.2 智慧医疗的标准体系 智慧医疗的业务标准和技术标准领域广泛。感知层标准组织主要有美国电器和电子工程师协会IEEE、全球最重要的国际标准化组织ISO、ZigBee联盟、通用串行总线USB以及Bluetooth中的Health Device Profile协议等；网络层标准组织主要有国际电信联盟ITU、欧盟官方通信标准化组织ETSI、全球性贸易协会GSMA、3GPP和中国通信标准化协会CCSA等；应用层标准组织主要有IEEE、HL7、DICOM、ISO和卫生部行业标准等。

3 智慧医疗的实践现状与政策

3.1 我国智慧医疗的实践现状 我国卫生部按照统筹规划、顶层设计、互联互通的思路，在上海、广东、福建和浙江等省进行了区域卫生信息化的试点工作，并取得了很好的成效。全国各地也在积极探索适合本地情况的卫生信息化工作方式，例如厦门市卫生局基于健康档案的区域信息平台实现了居民健康档案和相关卫生信息资源的共享。

3.2 我国智慧医疗发展的相关政策 目前，国家制定了相应的政策规划大力支持推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设，资源整合，医疗信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效，互联互通。[5]十八届三中全会《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中强调要充分利用信息化手段，促进优质医疗资源纵向流动，加强区域公共卫生服务资源的整合。《服务业发展“十二五”规划》中也要求推进医疗信息资源深度开发和社会化服务，并积极推进医药卫生等领域的信息化建设。

4 智慧医疗发展面临的问题

4.1 政府法律保障问题 智慧医疗的实施涉及个人健康信息，也涉及了医师的职责和个人信息。如何保证人们在享受医疗健康服务的同时，保证相关者自身隐私安全，是政府法律需要解决的问题。[6]

4.2 关键技术突破问题 智慧医疗技术研究范畴中涉及医疗感知、异构网络互通、信息融合、大数据和云计算技术等，研发环节中突破这些关键技术具有一定的难度。

4.3 商业模式和产业链问题 智慧医疗的产业链较为复杂，现有的商业模式五花八门，具有明显的不可持续性，而新的服务模式的创新将会带来利益调整和重新分配的问题。

4.4 标准化问题 智慧医疗涉及传感网、通信网、健康信息处理、医疗终端和应用等多个环节，各个环节都有大量的标准化工作需要开展，而且不同医疗机构、不同研发机构之间的信息互联互通的积极性不高，原有信息系统及终端之间形成孤岛，更增加了标准化的工作难度。

4.5 服务质量和运营问题 随着智慧医疗应用与移动通信和互联网的结合越来越紧密，如何实现传感网与移动网、互联网的融合并确保服务质量和安全，以及融合后面对数量众多的传感节点如何进行高效的网络维护和故障判断，都对运营商提出了新的挑战。

4.6 医疗知识培训与观念问题 无论是智慧医疗产品的使用还是服务都需要进行知识培训，这在一定程度上提高了智慧医疗普及工作的难度。另外，传统理念中人们对医疗、健康理念认识不够，重治疗轻预防，导致智慧医疗的服务理念难以被接受。

5 智慧医疗发展的建议

5.1 科学的规划 智慧医疗建设是医疗卫生体制创新、技术创新、管理创新、体现以人为本理念的重要手段，是一项相当艰巨复杂的系统工程。因此要根据建设智慧城市的总体要求，结合新医改的要求和医院信息化建设的实际，在充分调研的基础上，制订智慧医疗建设规划和政策。

5.2 建立一个协同的合作关系的智慧医疗体系 政府主导，企业参与，共同建立一个协同的合作关系的智慧医疗体系。智慧医疗体系需要产业链各方，包括电信运营商、平台提供商、传感器厂商、终端厂商以及用户等需要积极开展合作，不断完善智慧医疗体系。

5.3 合适的服务模式 需要树立市场需求和政策规划导向相结合，服务模式与技术创新相结合，健康管理与疾病预防为主相结合的思想和服务理念，创建适应于老龄化社会、居家养老、健康保健等多种产品与服务的全生命周期模式。构建一系列适合不同人群需求的健康服务保障系统，开发与之相对应的高效便捷、方便有效、简单可靠、安全舒适、通俗易懂的系列化产品，来满足各类人群的不同的适应性需求。

5.4 将采集终端作为指挥医疗系统技术的核心和纽

带 实现非医疗机构，家庭成员、特殊人群、个人都可操作的数据、信息采集方式。能够完整、系统、全面地检测出人体内外的各种生理数据，为个人健康保健提供量化管理的可靠依据。通过非接触式各种传感器采集人体异常生理特征参数、曲线、图形，实现个人生理参数存储，与个人标准参数对比，并对病理参数差异的程度和影响因素进行分析、判断提供可靠依据。

5.5 突破关键技术，形成自主知识产权 需要在研发环节中突破相关关键技术，形成具有自主知识产权的核心产品，降低成本，推动产品成熟，实现产品规模化。

6 结语

智慧医疗的发展将为人们提供更丰富的医疗资源和更便捷、智能的健康服务，更有效地满足人们对医疗保健服务以及增进健康的迫切需求。智慧医疗能够更好地符合信息化发展的潮流和健康生活的理念。可以预见，健康和医疗的各个细分领域，从营养、运动、健康管理、疾病诊断、监护、治疗、给药都将全面开启一个智能化的时代，基于个人电子健康档案、信息共享和医疗大数据平台的诊断与治疗技术，也将把个性化医疗推向一个前所未有的空间。

参考文献：

[1]于波，史彦斌，孙景海，等.信息化区域协同智慧医疗体系建设[J].中国数字医学，2013（1）：98-100.

[2]宫芳芳，孙喜琢，林君，等.我国智慧医疗建设初探[J].现代医院管理，2013，11（2）：28-29.

[3]陈秋晓，张莹，姚志刚，等.智慧医院建设存在的问题与建议[J].医院管理论坛，2013，30（3）：52-54.

[4]唐雄燕.基于物联网的智慧医疗技术及其应用[M].北京：电子工业出版社，2013：54.

[5]张研，施庆华，杨威，等.河南省息县区域医疗信息平台建设的实践与经验[J].医学与社会，2013，26（3）：27-29.