人工智能在医疗的具体案例范文

人工智能在医疗的具体案例篇1

智能医疗的兴起

人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观，还有人感到了恐惧，认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。

然而，即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石，也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来，理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的，而是因为，“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代，准确地说，是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地，并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。

“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的，这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习，学习能力会越来越强，而且搜集和贮存的数据会越来越多，将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些体力劳动以及低级岗位外，会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外，在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面，人工智能也能产生巨大的作用，创造不可估量的效益。

设计“阿尔法围棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯・哈萨比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题，如诊治疾病，处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称，人类想要掌握的学科越来越复杂，即使是最聪明的人，穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程，那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。

具体而言，如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域，将诞生一种新的医疗和医药模式，即智能医疗（有人称智慧医疗，但由于智慧似乎为人类所特有，以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好）。

智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的计算机和互联网技术，实现患者与医务人员、基础研究（医学和药物研究）与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。

例如，通过无线网络，使用掌上电脑便捷地联通各种诊疗仪器，医务人员能随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告，随时随地快速制定诊疗方案；在医院任何一个地方，医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱；患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅；任何科学研究，包括医学和与医学相关的物理、化学等领域的研究最新成果能在互联网上及时公布等，让诊断、治病和用药以及公众的保健得到最有效、最迅速、最适宜、最廉价和最科学的处理。

智能医疗的具体表现

以“阿尔法围棋”为例，可以知道什么是智能医疗。

研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招，而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。这是一款手机应用程序（APP），包括“识别风险病人”（Stream）和“早期临床护理管理”（Hark）两个模块。

这种手机应用程序当然也是一种人工智能，它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人，或者一些急性发病者。例如，深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人，以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告，以辨别哪些病人存在风险。结果表明，有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。

当然，这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上，在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用，如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科，即药物临床研究的计算机仿真（CTS）。

一种新药的开发一般估计需要15年时间，耗资10亿美元，但最近的估计是可能耗资40亿～120亿美元，还不能保证成功。因为，除了要求新药要有疗效外，还需要安全性的保障。如何监控和预测药物的副作用或不良反应就成为研发一种新药或老药新用的重要保证。

对于传统的药物研发来说，一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且，即便Ⅲ期试验后批准上市，还有Ⅳ期临床研究，即新药上市后进行的临床研究，而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。

但是，在今天有了计算机程序，特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序（软件），就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效，但又对它们的安全性难以判断时，便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络，以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物，成为新药的最佳备选者。

同样，对于尚未进入动物和人体试验阶段的药物，也可以利用类似“阿尔法围棋”这样的人工智能来检测新药的安全性。因为，每一种药物作用的靶向蛋白和受体都并不专一，如果作用于非靶向受体和蛋白就会引起副作用。类似“阿尔法围棋”的程序可以通过对既有的数千种已知药物的副作用进行筛选搜索，以判定一种药物是否会有副作用，或副作用的大与小以及最小，由此选择那些副作用概率最小和实际产生副作用最小的药物进入动物和人体试验，就会大大增加成功的概率，节约时间和成本。当然，利用“阿尔法围棋”等程序还可模拟和检测药物进入人体内的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等情况，让药物研发进入快车道。

大数据和信息共享

大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于，全球的科研人员只有科研共享，才能对各种危害人们健康的疾病和顽症，如艾滋病、癌症等进行有效的治疗，挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件，尤其是暴发危害人们生命的疾病时，具有重大的作用，例如最近在南美爆发的寨卡病。

由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚，对待这种疾病既无有效的药物，也没有疫苗，因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病，而对于最新研究信息的共享，则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员，并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。

正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。现在，美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验，并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到，并且每天都会更新研究结果。

此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着，生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时，中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作，分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析，获得病毒全基因组序列，并到网上。

这种科研的资源共享显然为人们认识寨卡病的病理、研制药物和疫苗奠定了基础。而且，基于对不同来源的寨卡病毒特点的认识，将进行针对性的药物和疫苗研发。例如，中国疾控中心和江西省疾控中心合作测序的寨卡病毒基因组有10676个碱基，与目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心测序的寨卡病毒核酸序列与太平洋岛国法属波利尼西亚地区报道的病毒基因组序列高度同源，而与中国其他省份报告的输入病例的病毒核酸序列存在差异。

不过，美国研究人员在网上公布恒河猴试验的数据还具有更多的意义。寨卡病是一起非常紧急的公共卫生突发事件，所有人都在与寨卡病毒赛跑，也与时间赛跑。除了不应让科学家的竞争成为保密理由而延缓对寨卡病的认知和防治外，还要意识到，对人的研究有很多伦理限制而无法获得相应的数据和知识。

由于寨卡病毒感染的形式和机制在人和恒河猴体内相似和相同，研究人员能通过向猴子体内注射不同剂量的寨卡病毒而获得该病有价值的第一手相关信息。科学家能对怀孕恒河猴体内的羊水反复取样，以判断寨卡病毒能否以及多染胎儿。这些数据一方面不可能从人身上快速且合乎伦理地获取到，另一方面也可能因此而延误人们对寨卡病毒是否导致小头儿等的认知。

有了对恒河猴的研究结果，并且能在网上，就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理，例如，正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷，也就能为人们提供防治的线索和方式。

此外，由于世界一些国家反对动物试验，尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大，浪潮越来越高。欧洲一些国家，如德国已经在减少灵长类动物的医学试验，美国国立卫生研究院（NIH）也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验，并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。

在这样的情况下，美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义，因为这是在实现一个共同的目标，资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据，也就会减少使用灵长类动物进行试验。

当然，大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑，其中最核心的是，研究成果的界定和归属，以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。

对于第一个问题，也许可以用网上公布的时间来判断一项研究结果的最早时间和进行研究的科研人员，至于对网上公布的研究结果的采信与否，可能会随着大科技时代的进展由实践做出回答。无论其他研究人员是否采信网上公布的结果和数据，都会进行验证，因此，可能会有效地检验网上公布的研究结果。

患者也要利用智能医疗

一般而言，智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学，让人们既能看病有效，又能少花钱。

例如，现在飞利浦公司设计了一个智能软件飞利浦健康套件数字平台，希望将消费者、患者和医疗服务人员三方进行串连，在互联的护理领域进行尝试。这个平台是一个基于云技术的开放安全平台，能够收集和分析从健康手表、血压计、耳式体温计和身体分析仪等多个设备源头的健康数据。医生也可以在第一时间了解到患者的情况并做出医疗判断和治疗方案，从而大大降低医疗成本和漏诊误诊的发生率。

智能医疗的另一个维度是患者和家属，以及需要保健的正常群体，他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序，以及正常人需要选择的保健措施。

在这方面，利用大数据设计成智能软件，为患者和公众提供就医和保健的信息也格外重要。现在，美国已经出现了主流医院评价平台的智能软件，供广大公众选择。这个平台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137家专业医院排名。这个排名对医院声誉、患者存活率、患者安全性以及其他医疗相关指标在内的数十项评价指标进行综合排序，由第三方公司或组织进行多方位、多元化评价，更加关注医疗产出以及患者满意度。如此，这种智能平台可以向公众提供他们可以选择和信赖的医院进行就诊和治病。

现在，中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准（3级10等）。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准，但由于其他评审内容设置缺乏直观指标，容易量化的硬件标准（床位、科室设置、医疗设备、人员配备等）成为划分医院等级的决定因素，暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。

现在，中国研究人员意识到医院评价和大数据的重要性，复旦大学医院管理研究所已经邀请全国30个临床专科的几千位著名专家学者共同参与评审中国最佳医院排行榜。其中，医院专科声誉主要由专家提名心目中名列前茅的医院，而在科研学术方面，得分主要来自于国家级奖项和科学引文索引（SCI）影响因子。

相比而言，美国对医院评价的智能软件主要是为患者服务，医院排名的宗旨就是让患者选择合适的医院、医师。这也是为什么美国的第三方评价机构选取的众多评价标准中多数是关于患者安全、医疗质量及就医满意度的，而这些指标正是一个排行榜见功力、需要大量数据分析支撑的地方。

人工智能在医疗的具体案例篇2

去年5月的全球移动互联网大会（GMIC）上，腾讯COO任宇昕表示，互联网的未来是连接一切，腾讯便是一家做连接的公司，包括人与人、人与服务、人与线下等等之间的连接;在移动互联网时代，腾讯应考虑和大量的连接型公司合作，做好它们的平台、接口。

3个月后，微信支付推出了“微信智慧生活”全行业解决方案。该方案以“微信公众号+微信支付”为基础，帮助传统行业将原有商业模式移植到微信平台。

智慧医疗便是这“连接一切”的重要行业解决方案。中国看病难的现状使得腾讯在这一领域的动作备受关注。

投资来势汹汹

“我关注这个点，并不等于腾讯要自己去做所有的东西，很多时候我们是提出来这个理念，然后我们提供一些基本的零配件，做一些钉子、锄头这样的工具，希望把这个工具给大家，让很多行业拿来就可以用了。” 腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾告诉记者，“但是这个行业（比如说医疗）后面那么深的产业链怎么做，对我们来说就很陌生了，我们要么就投资、要么就提供API接口，开放给外面很多懂这个行业的第三方公司。”

弦外之意，战略投资将在腾讯促使医疗行业升级换代的战略布局中占重要地位。

“微信智慧生活”全行业解决方案公布几天之后，2014年9月2日，医疗健康互联网公司丁香园宣布获得腾讯战略投资，投资规模为7000万美元。此举被视为腾讯正式布局医疗健康领域的开始。

投资完成之后，丁香园和腾讯在各个平台展开了一系列合作，其中包括对微信系统的探索和对接。腾讯公司有关负责人表示，“丁香园拥有独特的医生和医疗资源，整个团队对医疗行业的理解务实而深刻，将这样的资源和团队与微信和手机QQ的资源对接，无疑会为这个行业提供独特的价值。”

丁香园创建于2000年，目前是中国最大的面向医生、医疗机构、医药从业者以及生命科学领域人士的专业性社交网站，拥有超过400万专业会员。其网络平台覆盖几乎所有的医学专业领域，致力于全面推动专业人士在临床医学、基础医学研究，生命科学及药学研发等多领域内的学术沟通、信息共享和医疗专业人员的合作。

此次投资让腾讯可以从服务医生和企业切入大众健康领域。

丁香园负责人称，获得投资后，将持续投入资金与资源研发面向医生、企业和大众的医疗健康类产品。首先为中国医生提供更好的产品和内容，并将医生资源与制药 （医疗器械）企业进行对接，帮助企业与医生之间建立更为合规有效的多渠道学术互动平台。凭借大数据资源优势，丁香园也将为企业与医疗机构提供更为精准与高价值的行业型人力资源解决方案。

同年10月13日，挂号网宣布获得由腾讯领投的超过1亿美元融资。“我们投资的挂号网，目前整个挂号领域来说它的量是最大的，但是它可能只是某一层，再往下一层可能又很复杂了，因为医院里面其实已经信息化了，医院的信息化管理系统有好几家供应商，你要再接不同的供应商来改造，使它具备互联网、移动互联网化，需要很多的成本。”马化腾并不回避这一领域的复杂局面，“现在目前这个成本是谁来付，是我们先垫还是让第三方来开发，你给它承诺一些独家的合作权还是由医院承担，但是它要在支付、税率方面有优惠，来换得好处呢？都各有各的方法。”

逆向招安，布局医院

除了战略投资，以微信为主要基础工具实现对医疗资源的连接也要面对不同问题，体制问题尤为突出，但腾讯并没有为此停下布局。

就在宣布投资丁香园的第二天，广东省妇幼保健院成为全国首家启用微信医保实时结算的医疗机构。这是腾讯智慧医院启动的第一步。

腾讯方面如此解释智慧医院的行业解决方案：全流程微信支付，减少排队等候;查询排队序号，到号微信提醒;药单、检查单电子化，随时查看等。以全流程微信支付为例，广东省妇幼保健院将“微信全流程就诊平台”与自费以外的医保、新农合等系统打通，成功实现了全流程微信支付，患者可以利用微信完成医保和自费部分的自动扣费。

2014年11月25日，微信团队联手广州市卫生局宣布正式推出微信公众服务号“广州健康通”，同名微信公众服务号正式启用。全部接网后，市民将可以通过“广州健康通”微信公众号享受广州市60家医院的预约挂号、健康档案查询、微信支付等全流程服务。此举有望解决看病“三长一短”（挂号排队时间长、看病等待时间长、结算排队时间长、医生看病时间短）的问题。

早在“广州健康通”公众号推出之前，除了广东省妇幼保健院，佛山第一人民医院、佛山中医院、广州红十字会医院、广州市番禺区何贤纪念医院、韶关粤北人民医院、武汉口腔医院、上海市第一妇婴保健院等医疗卫生机构已率先通过微信智慧医疗解决方案革新了医疗服务模式，提升了、医疗服务效率。之后，广东省妇幼又升级了微信就诊平台，通过扫病例二维码即绑定就诊卡，并可语音搜索挂号科室，语音搜索功能将大大方便中老年就诊群体。

智慧医院的推进则来势凶猛。目前，全国已有近100家医院上线微信全流程就诊，超过1200家医院支持微信挂号，服务累计超过300万患者，为患者节省超过600万小时的时间。目前已接入微信智慧医疗全流程体验的近100家医院，绝大部分为当地三甲医院，在上海，已有1/3的三甲医院可体验微信智慧医院新模式。在上述医疗机构中，平均用户使用服务占比40%，微信支付在付费方式中已占比20%。

奏响调动全行业的交响曲

在智慧医院这层解决方案中，腾讯希望能够把挂号、取药、付费全部一体化，用微信的公众号把它全部串起来，包括事后的回访。“比如病例单、X光片这种病例怎么样分享，医生要调以前的病例，这个都是很麻烦的，你要跑来跑去甚至都做不到，而移动互联网信息化了以后，都可以做得到。”马化腾表示，这只是其中一个例子。

在腾讯的智慧医疗战略中，与各家医院的合作仅仅是开始。“后面还有很多医保、社保、医改、医药分家等等的障碍，还会有很多的问题，跟整个体制有关，没那么容易去改变，我们现在先把一些最清晰的做好了，我想各家都在竞争这个领域，应该会促进这个产业的改革，但是现在还在起步期。”马化腾表示。

因此，尽管当前仍受到传统医疗体制的擎肘，但未来，随着微信智慧医疗体系的深入拓展，微信会设法深入到危急值提醒、轮值通知、护士排班、会诊等医疗流程管理，及通讯录、院内通知、员工点餐、院长日报、医疗设备报修、财务审批等医院内部办公自动化流程管理中，成为医疗卫生管理移动化的重要平台。

未来，腾讯智慧医疗将聚焦三个加法实现扩张：扩大覆盖、打通平台、医药O2O。以上三招齐发，微信智慧医疗试图打造更多“放在口袋里的医院”：流畅的就医体验、电子化病例查询、微信健康自我管理，院内管理移动化甚至微信远程会诊，而储存在云端的健康大数据，还可为流行病与重大疾病预警与管理打下基础，“我们希望通过丰富的连接沉淀医疗大数据，为国家推行的分级诊疗健康预防提供支持。”腾讯相关负责人表示。

腾讯在健康管理硬件方面也有试水。今年1月1日，腾讯梦工厂孵化器糖大夫智能血糖仪。因为医疗健康管理硬件当前仍存在诸多技术等方面的制约，该团队及其产品还在不断尝试优化中。不过，随身携带的健康管理硬件依然是未来智慧医疗的一大重要方向：让患者随时随地都能获得第一手健康信息已经成为未来移动医疗的标配场景。

人工智能在医疗的具体案例篇3

【关键词】病案数据库；日常运行；应用

doi：10.3969/j.issn.1004-7484（s）.2014.01.624文章编号：1004-7484（2014）-01-0518-02

随着计算机技术的发展和卫生体制改革的深入，医院信息化的进程在不断加速，数字化医院将是21世纪医院发展的必然趋势，而病案数据库是医院信息现代化的重要标志，传统纸质病历的保存要消耗大量的人力、物力、财力解决纸张的老化以磨损问题，而电子病案数据库则能够实现永久保存。本文中，笔者将结合自己所在医院现有两种病案信息系统的性质及特点，浅谈医院病案数据库在医院日常运行中的应用。

1我院病案信息系统建设现状

目前我院正在使用的病案信息系统包括数据检索型信息系统和智能型病案信息系统。数据检索型信息系统是在计算机网络环境下开发，可以单机使用也可以联网使用，实现了病案信息的高度共享，具有个案输出功能、统计功能、随机查询功能、效益分析功能以及系统维护功能，其中统计功能可以按科室或病种分类统计，也可以对治愈率等各项常规指标进行统计，系统维护功能可以自动对各种数据库进行维护，保证数据的完整性；智能型病案信息系统增加了方法库和知识库，方法库包括各种常用的医疗统计方法，知识库包括采用数学方法分析病案信息的知识、领域专家对疾病的鉴别诊断知识以及医疗常识性知识，该系统可以分析、总结典型疾病，并能够迅速向用户提供各种分析结果。

2病案数据库在提高医院医疗质量方面的应用

2.1分析医院病案数据库信息可以提高工作效率反映医院工作效率的指标很多，通过集中分析手术负荷、工作负荷、术前病人占床天数、展开床位使用率、实际病床使用率、病床周转次数、各科平均病床工作日等数据，可以得知医院医疗设备是否合理、床位是否充分利用、各类人员比例和工作量是否匹配，通过统计分析病案数据库资料就可得知住院疾病分类、各科病人住院人数构成，为管理人员提供相应支持数据，为医院管理者调整收治病种提供有价值的依据，进而提高工作效率。

2.2分析医院病案数据库信息可以提高诊断质量正确的诊断是正确治疗的前提，是提高医疗效果的保障，医院统计人员可以分析某一段时间内的病案数据库信息，统计病人入院后三日确诊率、临床诊断与病理诊断符合率、术前诊断与术后诊断符合率、死亡与尸检诊断符合率、入院诊断与出院诊断符合率，通过大量数据的比对，找出影响诊断质量的因素，进而寻求提高诊断质量的方法。

2.3分析医院病案数据库信息可以提高治疗质量医院统计人员可以借助病案数据库分析某一段时间内的病死率、抢救成功率以及疾病治愈率等指标，进而得到相应治疗时候及时、有效、合理。对于死亡的病人，查找其电子资料，查明死亡原因并检查治疗过程中是否有不合理用药现象，通过上述方式不断促进医院管理水平和医疗技术水平的提高，确保病人的治疗质量。

3病案数据库在决策医疗服务项目方面的应用

病案数据库的数据在评估医院医疗项目风险，预测市场规模方面具有重要应用。例如目前很多医院已经将放射治疗肿瘤列入计划开展的医疗服务项目，并且WTO的研究也表明治愈的癌症病例的40%要归功于放射治疗，但是开展肿瘤放射治疗项目需要巨额的投入，需要几十平米以上的房屋建筑、千万元以上的直线加速器及配套的模拟机等专用医疗设备、机械师、物理师、护士、专业医师等人员组成的放疗科，如此巨额的投入项目将会影响医院临床专科发展方向和医院今后几年的资金流量，因此根据并按数据库数据进行科学合理的项目评估是非常有必要的。

具体预测方法如下：首先需要统计癌症病人放射治疗的总疗程数，并将其作为本地区放射治疗市场的规模；其次统计医院前10位癌症诊断病例数，确定该院治疗的癌症病例数，分别计算每一种肿瘤的粗发病率，并根据本地区人口总数，得到该地区每种肿瘤患病人数；最后通过检索病案数据库资料统计接受放射治疗的病例总数。另外肿瘤病人需要放射治疗的总疗程数为癌症发病率、肿瘤复杂程度权重系数、放射治疗适应症比例、当地人口数及再放射治疗系数的乘积。结合该方法了解的本地区癌症放射市场规模和医院病案数据资料，最终为医院是否开展肿瘤放射治疗项目提供依据。

4病案数据库在判断临床学科发展趋势方面的应用

病案数据库数据为医院管理者判断实施重点学科建设发展战略，拨出专项资金，满足重点学科在床位规模、设备购置、人才培养等方面提供重要依据。对重点建设的学科，中期还需要对其进行发展效果评估和发展趋势预测，这也需要该科室5年来人均业务量、病床周转次数、病床使用率、手术例数、出院病人数等数据，观察其变化趋势。

5结束语

综上所述，医院病案数据库作为现代化的智能手段用以辅助医院的医疗工作，在提高医院医疗质量、决策医疗服务项目以及判断临床学科发展趋势方面发挥着积极作用，在提升医院病案工作水平的同时也为患者提供更优质的服务。

参考文献

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[2]黄琦.我国电子病案建设现状浅析[J].中国病案，2007，8（2）：4-6.

[3]李京生.建立病案分析系统 深入开发信息资源[J].中国医院管理，1993，13（4）：31-33.

人工智能在医疗的具体案例篇4

今天，笔者就为大家简单介绍一下我们已经接触到或即将降临于我们生活中的医疗机器人，有专门在医院中使用的，也有适合家庭使用的陪护助残机器人。

医院中襄助人类的

医疗机器人

在医院服务的医疗机器人，隶属于专业领域服务机器人，它们在诊断、治疗和康复医疗环节中的应用非常广泛，例如：手术机器人、康复机器人、微型机器人、医院护理机器人等。下面，我们就看看这些机器人分别有哪些“特异功能”，能帮助人们解决哪些问题呢？

手术机器人

手术机器人中最声名显赫的就是达・芬奇手术机器人了，它的机器人系统由全球医疗机器人巨头美国Intuitive Surgical公司研发，主要由医生操作系统、多个机械臂组成的移动平台以及三维成像视频影像系统3部分组成。

在使用该操作系统时，医生可以直接看到由放大10～15倍的三维立体手术视野形成的高清晰影像。医生通过操控手柄，可以直接进行各种如同开放手术一样的动作，这时的机械手臂在患者体内精密地同步重现着医生的动作，并且完全去除人手自然的颤抖，从而加强了外科手术的灵活性、操控性和精确性。

复杂的微创手术，因为机器人的参与变得简单而轻松，大大扩展了微创手术的应用范围。举例来说，在传统的心脏二尖瓣瓣膜手术中，手术切口需长达20余厘米，医生得纵行锯开患者的整个胸骨，创伤较大，出血量较多，术后住院时间要十余天，而患者的胸骨愈合往往需要三个月以上。有了医疗机器人的助力，医生仅会从患者腋下通过肋间隙进行手术，不需锯开胸骨，出血少，疼痛轻，术后刀口可用医用创可贴粘贴保护，大大缩短了术后重症监护时间及住院天数，也在很大程度上减轻了患者的痛苦及经济负担。

在美国，目前由该医疗机器人进行的微创手术还有许多，其参与前列腺手术的比率约占总量的85%，针对恶性肿瘤的子宫全切手术也约占80%的份额，基本代替了传统的开放性手术。

除了达・芬奇手术机器人系统以外，还有很多优秀的手术机器人产品也正在医院中大显身手，例如：GE公司出品的Discovery IGS机器人，能实现手术全程三维影像智能引导，为肿瘤、血管、神经和心脏四大临床手术提供解决方案，从而有效地缩短了手术时间，降低了射线辐射，并减少了造影剂的使用。

在可见的未来，越来越多的手术机器人会出现在医院的手术室中，它们各有“神通”，能在很多方面帮助医生完成精准微创手术，不仅降低病患的手术风险，也能大幅缩短患者术后的康复时间，给人类带来福音。

康复机器人

康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支，目前，已经被广泛地应用到康复治疗、特殊护理和智能义肢方面。

Rewalk是一个由以色列设计制造的外骨骼系统，主要用途是协助下肢瘫痪的患者能够再次站立行走。和许多外骨骼和义肢不同，Rewalk经过磨合训练后，就能按使用者习惯的步伐节奏行走，让使用者感觉自己仿佛在使用正常的肢体一样。

这项技术要归功于Rewalk强大的中央处理系统和高精度传感器，系统能够通过检测重心位置的细微变化控制运动，模仿使用者习惯的自然步伐，并为用户提供适合的行走速度，即便是下肢瘫痪者，也能够借助该系统独立行走。

智能义肢及“器官”机器人是康复服务机器人中的重要类别，近年来创新不断，屡屡有令人惊叹的产品出现。BeBionic仿生手就是其中的杰出代表。BeBionic实际是一只肌电假手，它是如何发生作用的呢？原来，被截肢者的大脑神经会支配残肢肌肉运动，从而产生肌电信号，这些肌电信号被放大后，用来控制微型电机，并最终驱动假手，使它按人的意志运动。这款仿生手具有直感性强、控制灵活和使用方便等优点，也代表着现代智能义肢的发展方向之一。

康复机器人最大的特性是高度个性化。能联通人体神经系统的随意智能义肢，是未来研究的重要方向。

远程医疗辅助机器人

在远程医疗过程中，医生们经常需要通过远程医疗助手了解病人的情况并提供适时的诊疗服务。以RP-VITA机器人为例，医生可通过身边的移动装置，对其进行远程操控，只要点选屏幕上的病房号码或特定地点，RP-VITA机器人可自主导航，并避开障碍物，到达指定地点。

医疗用品运输机器人

目前，全球范围内的护理资源都非常短缺，然而，护士的大量时间却往往被浪费在了领取医疗物资和等待电梯上。运输机器人在医疗物资的领取和分发过程中，不仅可以跨病房，而且能自动出入电梯，进行跨楼层长距离的医疗物资输送。此外，它还可以自动识别药物，自动上锁，避免在运输的过程中出现差错。使用医疗用品运输机器人，可以大大降低护士的劳动强度，提高护理质量。

此外，在医疗废物的收集和运送上，也有许多运输机器人发挥着相当重要的作用。正是因为它的使用，减少了医疗废物对人体的危害，降低了发生事故的概率。

微型医疗机器人

除了前面谈到的围绕在我们身边的医疗机器人之外，还有一类特殊的医疗机器人。它们可以进入我们的身体，在人体内进行诊断和治疗，它们被称为微型医疗机器人。

胶囊微型机器人是微型机器人的典型代表之一。比如，PillCam公司出品的胶囊微型机器人，有着光滑的外表，与普通医药胶囊无异。它的整个系统由3部分组成：胶囊本体、体外接收和处理信号系统、定位与驱动控制系统。在给微型机器人通电之后，患者可以将其像普通胶囊一样吞入体内。进入体内的机器人则随着人体的肠胃蠕动而遍历胃肠道，同时，机器人携带的微型摄像单元会以约5秒一帧的速度拍摄腔道影像，再通过微型无线发射模块以射频信号的形式传送给体外接收装置。这时候，工作人员就可以在接收装置上进行医学观察和诊疗了。

除了这些已经成功应用在临床医疗实践中的产品以外，更多激动人心的设计理念也在不断涌现。例如，最近一种在血管内清除血栓的微型手术机器人已进入了概念设计阶段，并引起了业内的广泛关注。

近年来，对于微型、超微型医疗机器人的研究已经取得了重大进展，未来的医疗机器人甚至有望能在细胞水平上对肿瘤和其他疾病进行治疗。随着纳米技术等其他科学技术的突破，超微型机器人将在医疗及健康管理领域发挥越来越重要的作用。

家庭中堪当重任的

陪护助残机器人

人口老龄化将是21世纪全球人口趋势的突出表现之一，中国的老龄化社会问题尤为突出。如何缓解老年人急需的家庭护理服务与日益短缺的护理资源之间的矛盾，逐步成为全社会关注的热点问题。而护理机器人的出现，将成为解决空巢老人问题的重要手段之一。

护理机器人可以部分承担家庭健康照护的重任，即使老年人的运动能力降低或失能，也可以借助机器人移动或运动身体，增加和外界的信息交流，提高生活质量。当然，不止是照顾老年人，护理机器人还可以帮助一些病患进行康复训练，支持残障人士的日常生活。比如日本开发的照护机器人“Robear”，不但长了一张可爱的熊熊脸，还可以帮助行动不便的病人。它能轻而易举地将病人从床上抬起来移到轮椅上，而且可以给予被照护对象一个温柔的怀抱。

除了予以身体上的帮助，在现实生活中，有些陪护机器人还能起到心理辅导或治疗的作用。借助人工智能，它们能帮助患自闭症的儿童走出阴霾，学习如何理解和处理一些生活中的基本问题，大大提高这些孩子的社交能力。

陪护助残机器人因为需要与被护理对象紧密接触，因此，这类机器人需对安全性、可靠性以及护理知识有较为全面的认知。如何让这类机器人通过自我学习，不断更新知识结构，进而适应新的工作环境，是目前科学家们研究发展的重点。未来，快速发展的大数据和人工智能技术，将会在这方面起到特殊的作用。

引领未来的

云端智能机器人

“大白”之所以能深深打动影迷们的心，还有一个重要的原因：它是仿人机器人。仿人机器人是外形类人的机器人，是个人/家庭服务机器人的最佳形态。它们可以与人类进行信息和情感交流，并利用现存的人居环境（建筑、家具、工具等）为人类服务，较易以“同类”被人类接受。

然而，有研究数据表明：人类大脑运算的能力是当前机器最高运算能力的100万倍，这意味着，要制造出相当于人类运算能力的机器人，它的大脑部分将硕大无比。机器人不可能顶着一个体积如此硕大的脑袋四处移动。因此，仿人机器人面对的最大挑战不是“仿人形”，而是如何“仿人脑”。

目前，解决这个难题的最有可能的方案，是把仿人机器人的“大脑”放在“云”里，使机器人拥有无尽的云端智能，而机器人身体作为终端设备，置于服务现场，实时地接受云端的指令。

当前，大数据、云计算和人工智能等技术的发展，已使“云端大脑”成为可能。同时，高速安全的移动网络，也保障了云端大脑和机器人身体间有类似人类神经系统的连接。这种解决方案的难度很高，需要将“云（人工智能）、管（移动网络）、端（机器人个体）”三个领域进行深度的技术融合。

云端智能机器人领域的最新力作，莫过于IBM和软银在2016年美国消费电子展（CES 2016）上联合推出的Watson版人形机器人Pepper。IBM的Watson具有能分析数据、理解人类语言等功能。而集成Watson的Pepper，能够分析社交媒体、视频、图像、文字等多种多样的数据信息。在医学应用方面，Watson于2015年4月已正式成立了一个名为沃森健康（Watson Health）的医疗健康部门，利用强大的人工智能向癌症发出挑战。

中国“大白”

引领“弯道超车”

虽然我国医疗机器人的研发与制造起步较晚，与国际先进水平尚有一段差距，但是不乏有实力的医疗机器人企业正在快速成长。他们为制造中国版的“大白”，在各自的领域中孜孜探索，力求快速赶上世界机器人的发展水平，实现“弯道超车”。

天津大学联合妙手机器人科技集团研发的“S妙手”医疗机器人系统，可以完成直径为1毫米以下的微细血管的剥离、剪切、修整、缝合和打结等各种手术操作。新松机器人目前正致力于开发骨科牵引辅助机械手，主要针对医疗行业中辅助机器人缺乏的痛点。国防科技大学把外骨骼机器人研究作为切入点，主要为生活难以自理的残障人士和老年人提供解决方案。

而深耕云端智能机器人领域的达闼科技，以纵观全局的超前眼光，凝聚了来自人工智能、移动通信、信息安全、新材料和医学等领域的国际顶尖专家，正加速研发全新的云端智能机器人。

人工智能在医疗的具体案例篇5

一、建设目标

实现“智医助理”基层医疗卫生机构全覆盖，提高乡村两级（含社区卫生服务中心、站，下同）医务人员的诊疗服务能力和效率。着力破解基层医疗卫生人力资源短缺、技术水平有限等“短板”；优化面向基层的远程医疗服务，加速优质医疗资源下沉；改变基层诊疗模式，推动基层医疗机构电子病历规范化；优化县域慢性病管理与服务，提升家庭医生签约服务质量和效率；推动电子健康卡使用，实现医疗信息互通共享。

二、建设原则

（一）需求导向，创新服务。以群众健康需求为导向，以信息技术应用发展为牵引，拓展服务渠道，延伸服务内容，提升服务效率，提高医务人员诊疗水平，更好地满足人民群众多层次、多样化的健康需求。

（二）顶层设计，统筹建设。统一制定“智医助理”建设规范，明确系统架构、系统功能、安全保障等建设内容；各单位遵照统一规范，结合实际情况，组织项目建设、评估和验收等工作。

（三）整合资源，共建共享。统筹结合“智医助理”建设和电子健康卡建设，充分利用现有的软硬件资源，发挥全民健康信息平台中心枢纽作用，实现地区医疗信息系统互联互通。

（四）强化标准，确保安全。遵循国家、行业颁发的数据标准，逐步建立统一的“智医助理”标准管理体系；完善安全管理机制和制度，加强涉及居民隐私的信息安全防护体系建设，确保系统运行安全和信息安全，实现信息共享与隐私保护同步发展。

三、建设内容

（一）建设“智医助理”系统

1．辅助诊断子系统。建设乡村两级医务人员辅助诊断子系统，依托医学认知智能技术和医学知识体系，在诊疗过程中辅助基层医生全面了解疾病信息并提供所需的知识、经验、方法，协助基层医生对病情进行准确判断，逐步提升基层医生诊疗水平和服务能力，降低漏诊误诊率；实现与电子病历业务系统无缝对接，减轻基层医生负担。

2．慢病智能管理子系统。建设乡村两级慢病智能管理子系统，利用电子健康卡的身份验证功能，并通过全民健康信息平台与检验检查、电子病历、健康档案等核心业务系统实现互联互通，辅助基层医生进行慢性病分类、分级管理，对居民健康状况进行评估分级，形成个性化健康干预方案，提供预约、随访、健康指导、满意度调查等智能化服务，提高家庭医生签约服务质量和效率。

3．远程会诊接入系统。将“智医助理”接入现有的远程影像、远程检验、远程病理、远程心电等远程会诊系统，借助电脑或智能移动终端，实现乡村两级医疗机构与上级医疗机构实时远程会诊。通过电子健康卡核验患者身份后，上级医生可在线实时查阅患者的健康档案、电子病历和检验检查等资料，制定诊疗方案，及时为患者提供远程医疗服务，为县域分级诊疗提供支撑保障，最终实现基层首诊、双向转诊、上下联动、急慢分诊的良好就医秩序。

4．移动终端。每个基层医疗机构（含社区卫生服务中心、社区卫生服务站、乡镇卫生院、村卫生室，下同）配备一台移动终端设备，实现在移动诊疗场景下的智能辅诊、医学知识检索、共享调阅、慢病智能管理和远程视频技术援助。前期项目建设已有移动终端的基层医疗机构不再重复配备。鼓励以“智医助理”为载体，特别是以移动终端为载体，将医疗信息化其他建设工作嵌入集成其中，统筹推进医疗信息化建设。

（二）完善信息支撑体系

加强全民健康信息平台建设，完善全员人口、电子健康档案、电子病历三大基础数据库，进一步夯实智慧医疗应用基础。升级完善基层HIS系统，推进电子病历录入方便快捷。实现“智医助理”和基层HIS系统、公卫系统、基层LIS系统、基层PACS系统、电子健康卡、医疗便民服务平台、医学影像云对接，实现数据互通共享。积极推广居民电子健康卡应用，实现检验检查、电子健康档案和电子病历等核心数据实时推送。更换淘汰基层医疗卫生机构老旧电脑，推进基层医疗卫生机构电子政务外网建设，保护居民隐私信息安全。

四、经费概算

“智医助理”项目概算不超过400万元（含市级“智医助理”支撑系统建设硬件费用）。我区建设经费由省与市财政按7:3比例分担。

五、职责分工

（一）区级相关部门职责。区卫生健康委负责制定“智医助理”具体实施方案，落实采购、软硬件安装部署工作；负责升级完善基层HIS系统，协调“智医助理”和基层HIS系统、公卫系统、基层LIS系统、基层PACS系统对接；负责完善信息支撑体系建设，完成网络环境改造，做好与市级平台接口联调和网络互联等工作；制定本地“智医助理”信息系统使用相关政策、制度和规范；负责组织开展“智医助理”培训应用与评估验收工作。区财政局负责落实“智医助理”项目建设配套资金和后期运维费用；负责项目建设资金管理；配合做好项目招标采购等相关工作。

（二）服务承建商职责。经招标确定的服务承建商负责开发建设“智医助理”系统，其中“智医助理”系统分级部署在省、市两级卫生健康行政部门，负责“智医助理”与基层HIS系统、公卫系统、基层LIS系统、基层PACS系统对接，负责信息系统的升级完善和运行维护；负责开展集中培训和个性化培训；招标文件确定的其他职责。

六、实施步骤

1．项目启动（2020年4月）。制定下发项目建设方案，启动项目建设工作。

2．项目采购（2020年5-7月）。完成“智医助理”项目采购和网络环境改造。

3．部署联调培训（2020年5-10月）。完成“智医助理”部署和本地化改造，开展系统应用培训、上线运行及其他相关系统的对接联调等工作。

4．跟踪评估及验收（2020年8-12月）。区卫生健康委开展全程跟踪评估，对跟踪评估中发现的问题和不足，及时整改完善；建设完成后及时启动项目验收工作，确保项目建设顺利完成。

七、工作要求

（一）加强组织领导。区卫生健康委成立由主要负责同志任组长的智慧医疗建设领导小组，负责统筹推进智慧医疗建设工作。倒排工期，加快项目实施进度，相关单位要确立专人负责，明确责任分工，层层压实责任。

（二）加强培训推广。制定详细的培训计划，分阶段分层次开展基层医护人员、管理人员和维护人员培训，确保受训人员熟练掌握和使用系统各项功能。

（三）落实资金保障。区财政局根据建设需要，积极落实项目建设和运维资金，确保项目顺利开展、按时完成。项目资金专款专用，严禁挤占、挪用。

（四）强化运维保障。区卫生健康委确定专人负责收集系统运行过程中的问题和基层医务人员提出的建议，督促服务承建商及时完善功能和升级系统。各单位可通过购买第三方服务的方式加强运维保障，确保系统安全稳定运行。

人工智能在医疗的具体案例篇6

摘要：本文基于自然语义的处理的研究，借用汉语框架网（Chinese FrameNet，简称CFN）结构， 采用本体描述语言构建医疗语义框架知识库，并利用事实问句来检验系统的可行性。系统使用本体编辑工具Protégé编码，实验证实方法是有效的。

关键词：语义信息处理；汉语框架网；问答系统

1.引言

目前关于医疗行业问题的问答和搜索，问题的回答的正确率和准确率都很低，他们大多基于主题分类[1-2]或关键字匹配技术，究其因主要是用户问答的方式传递给搜索引擎，搜索引擎没有能够用户自然语义的处理部分，限制了计算机在检索中的自动分析能力。基于这种问题，我们提出了基于CFN的自动问答智能系统。

自动问答系统是建立在本体知识领域数据库基础上实现的。本体（本体事物）是人类通过哲学思想认识活动从混沌自然中发现、界定、彰显和产生出来的。1993年，Gruber[2]给出定义，即“本体是概念模型的形式化规范说明”，是为了获取、描述和相关领域的知识的表示。W3C力推的本体描述语言-本体的描述语言OWL[3]，具有良好的逻辑推理能力和语义表达能力。

本文借助语义框架学， 研究构建了基于医疗领域的汉语框架网（简称CFN）[5]，以伯克利FrameNet提供的数据为参照， 以真实语料为支持，由框架库、句子库和词元库三部分组成，为实现个性化的Web服务、智能化以及语义Web中的语义知识共享提供基础资源[5]。

本文第一步接收用户的问题、对问题进行语义分析、建立问句向量、在本体知识库中抽取答案、最后答案的处理模块对答案进行过滤和优化等一些列环节等环节建立医疗QA信息系统。将家庭医生问答系统设计为可以理解自然语言问答的自动问答系统。通过实验证明，将医疗领域医用汉语框架网络是真实可行！

2.汉语框架网（CFN）

汉语框架网，以加州大学伯克利的FrameNet[6]为参照， 是一个以Fillmore的框架语义学[7-8]为理论基础，以汉语真实语料为依据的计算机可使用的汉语词汇语义知识库。

3.医疗信息本体的构建

在本体构建中我们主要选取医学的疾病信息进行建模，选取了10种有代表性的医疗疾病。为它们构建了医疗领域汉语框架知识库。基于疾病语料库，根据医疗中的要素即病症、治疗方法、预防、病因、患病人群、注意事项， 抽取文档的医学术语，并进行了医疗行业本体模型的初步构建。构建医疗本体模型参照了《中华人民共和国药品管理法》、《中国分类主题词表》等有关标准。

实验系统对本体模型的编码和本体编辑工具Protégé是采用了OWLLite进行的。在辅助建模阶段，在检查一致性、推理出新的分类体系时，RacerPro推理机[7]起到很大的作用。

4.系统构架

经过业务流程分析和功能需求分析，家庭医生智能问答系统划分为以下主要模块包括：预处理模块，问句匹配，答案抽取及答案处理模块。

1.提交问题：主要用于用户问题的输入；2.预处理：初次处理用户提出的问题；3.问句匹配：为了让计算机更好地语义理解，我们建立医疗领域中的专业医疗词汇对应的口语词汇词典；4.语义知识推理：利用医疗领域知识库中的A-Box、T-Box进行相关语义知识的推理， 入口转化生成的RDF三元组问句向量，也就是对答案进行抽取处理；5.答案的处理：进行相关度排序和答案的抽取。然后把查询结果递交给服务器，然后将处理好的结果传递给用户。

5.问题分类

问答系统中一个重要的组成部分就是问题分类。针对医疗领域， 本文利用多角度分类形式，为了更好的分析和回答问句， 利用本体的思想，基于TREC[12]分类，对问题分类。

6.本体三元组和汉语框架语义角色标注

6.1 汉语框架语义角色标注

汉语框架网标注分层为：框架元素，短语类型标注，句法功能标注。

6.2基于CFN的问句分析

本文选用了医疗领域本体知识库中的5个本体框架，分别为：“患病”、“概念”、“发作”、“治疗”、“存在”，对动词进行同义扩展，利用框架中的词元，对问句进行分析。特指疑问句的分析主要是由前四个框架来完成。“存在”框架主要用于完成对非疑问句的分析。表2即为医疗领域CFN语义标注表。

6.3 本体三元组的抽取

第一步是获取语义谓词，主要从问句的动词进行分析获取，并进一步比较其与本体库中的条目关系，选取合适的语义谓词。

例句：“长期患有胃痉挛的人平时应该怎么做好预防？”

其CFN标注为：

长期/d 患/v 有/v 胃痉挛/n 的/u 人/n 怎么/r 预防/v 好/a ？通过标注得到框架为疾病的预防框架，获得疾病名，能够让计算机准确识别问句类型通过本体思想的结合的方法、多角度的问题分类。汉语框架网语义标注可以提供具有语义的重要信息，加快了三元组的抽取时间， 提高了问题类型识别效率。

7.用户询问类型及其处理策略

建立问句模版：分析不同问句，将具有同一语义的问句中短语之间的搭配关系和次序的不同情况建立问句模板。如“方法”的问句中“治疗”的模板如下：

a QM（treat）=（txt=患有）+（np）+ （qw=怎么）+（vp=治疗）？

b QM（treat）=（np）+（txt=复发）+（qw=如何）+（vp=治疗）？

其中为疑问词表示法qw，名词短语表示法np。列举目标词词元为“治疗”框架作为定义了同一个答案抽取的规则。需要用到语义相似度的计算关于问句和模板之间—当用户的问句在模板库中查找不到时。根据问句库的统计分析，目前用户的问句类型分为以下三类：

（1）问医疗领域本体的主体，客体。包括特指疑问句和是非疑问句中询问病因﹑实体。如：胃痉挛的严重程度怎么样？

（2）询问方法，属于大类：描述。如：胃痉挛经常性复发，怎么办？

（3）概念类的问题如：胃痉挛是什么病？

8.答案的提取

采用Jena推理机、SPARQL语言找寻答案， 本体查询功能由SPARQL语言完成。具体的查询流程如图2所示：

图2查询流程

例如：当用户输入一个查询“长期胃痉挛如何治疗？”， 查询语句产生，如下：

SELECT disease_name disease_methodWHERE{ xDisease：disease_method disease_method. x Disease： disease_name disease_name. FILTER（disease_name=“胃痉挛”）；

系统执行查询语句，若查找成功，放入候选答案集。若失败，生成查询规则（如： Rule ： （x disease_method y），（y disease_method z）-> （x disease_method z）），生成推理机推理，建立相应的数据模型，然后再调用查询模块查询，放入候选答案集（若再失败，则返回空答案）。最终，调用排序模块对候选答案集进行排序，返回给用户。例子的返回答案为：

1.胃痉挛—胃痉挛与急性胃炎均是祖国医学胃脘痛中的常见病。其病因相近，均为寒邪客胃、饮食不节、情志失调、肝气郁结、素体阴虚，又复感外寒而致病。气机郁滞、失于和降是其共同病机，因此可用同一刮痧方法治疗。

9.实验结果与分析

本系统通过专家手动分析、网页爬虫数据抓取等方法，收集了18642条医疗常问问句。问句包括五个方面：疾病概念、疾病病因、治疗方法、治疗时间、预防方法。

实验系统的实现放在eclipse3.1.2平台上进行。智能问答系统中涉及到了表3给出的医疗疾病方面的四种类型问句，并对测试加有汉语框架语义标注的问句。目前本系统主要我们上文提到的五种问句。实验结果如表3， 使用的召回率对系统进行评价的定义如下：

一、本体库中定义的规则的合理性。即本系统抽取答案目前还没有考虑最优答案的问题，例如：“长期胃痉挛怎么治疗最好？”

二、分词以及词性标注对问句的分类有影响。例如：肝癌晚期真的没希望治好吗？分词结果为：肝癌/n 晚期/nt 真/a 的/u 没有/v 希望/n 治/v 好/a 吗/u ？/wp 其中肝癌晚期是一个疾病名称， 找不到相应的疾病名因为分词的错误导致本体库中无相应名称。

10.总结

本文完成了基于医疗领域的汉语框架网的家庭医生的智能问答系统，首先构建了医疗本体模型雏形， 分类形式采用多角度的，在文本会议分类的基础上，利用本体的思想，对问题分类。通过一系列的工作，实验证明将汉语框架网应用到医疗领域的方法是可行的，且此法实现的家庭医生自动问答系统比传统搜索引擎得到的搜索率和准确率有了很大的提高。但是仍有很多问题需要解决如：医疗领域CFN的框架研究与补充； 医疗本体模型进一步完善等需要进一步的研究和探索。（作者单位：安徽理工大学经济管理学院）

参考文献：

[1]刘芳，于斐.面向医疗行业的智能问答系统研究与实现[J].微电子学与计算机，2012（11）：95-98.

[2]GruberTR.ATranslation.Approach to PortableOntology Specifications[J]. Knowledge Acquisition，1993（5）： 199-220

[3]Smith M K， Welty C， McGuinness D. OWL WebOntology Guide Language[EB/OL].http：///tr/2003/WD-owl-guide-20030331

[4]郝晓燕，刘伟，李茹，刘开瑛.汉语框架语义知识库及软件描述体系[J].中文信息学报，2007，21（5）： 98-138.

[5]刘开瑛，由丽萍.汉语框架语义知识库构建工程[C].中国中文信息学会二十五周年学术会议，2006： 64-71.

[6]Charles J. Fillmore， Collin F. Baker et al. The Berkeley FrameNet project [ C ].Proceedings of COLING/ACL， Montreal， Canada， 1998： 86-90.

人工智能在医疗的具体案例篇7

［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能

区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。

1区块链技术的广泛安全性

2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。

2医疗健康大数据与人工智能

当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。

3区块链技术与人工智能大数据处理技术

自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。

3.1改善医疗机构治疗水平

医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。

3.2更好分配资源

目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促进数据挖掘技术广泛使用

大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。

4区块链技术在医疗健康机构的应用

互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。

5总结与展望

人工智能在医疗的具体案例篇8

>> 家庭医疗保健 互联网+医疗保健网的设计 向医疗保健、生活方式及生命科学等领域的新技术 [医疗保健]耸肩防治肩周炎等 影响居民医疗保健因素分析 波兰医疗保健市场有甜头 医疗保健企业无畏IPO市场 浅谈鸡的医疗保健功效 南珠――医疗保健的佳品 鸡蛋医疗保健功能新说 食醋的医疗保健功效（一） 食醋的医疗保健功效（三） 食醋的医疗保健功效（四） 食醋的医疗保健功效（五） 食醋的医疗保健功效（六） 食醋的医疗保健功效

">食醋的医疗保健功效（九）

食醋的医疗保健功效（十） 食醋的医疗保健功效（十一） 夏令营的医疗保健 常见问题解答 当前所在位置：

关键词：物联网；IoT；医疗

DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2014.1.001

首要事项：了解 IoT

目前与 IoT 相关的医疗保健系统基于 IoT 的基本定义，即通过安全服务层 （SSL） 彼此相连，捕捉和分享重要数据信息的终端设备网络，该服务层与云中的中央指令和控制服务器相连。首先，让我们来了解一下这会带来怎样的转变，这对人们采集、记录和分析数据的意义，不仅仅是医疗保健业，还几乎包括当今的各个行业。

正如物联网一词创造者所述，终端设备互联这个概念是“一件大事”[1]。1999 年 Kevin Ashton 在一次商业演讲上首次使用了这一短语，十年之后解释说，“目前，计算机及互联网几乎完全依靠人来获取信息。问题是，人们的时间、精力和精确度有限，也就是说，人们不善于捕捉真实世界的数据。” 解决方法是像他一贯认为，支持终端设备自行收集信息，无需人工干预。

在IoT（物联网）中终端设备直接连接到数据，并彼此互连的出现非常重要，原因有二：

1. 传感器和连接技术的进步支持终端设备采集、记录和分析过去无法访问的数据。在医疗领域，这意味着人们能够随着时间的推移采集患者数据，可实现预防性保健，支持早期诊断急性并发症，并推动人们了解治疗（通常是药理治疗），有助于改善患者的健康状况。

2. 终端设备能够自行采集数据，消除人输入数据的局限性，终端设备能够在医生需要数据的时候，以其所需的方式自动获取数据，这种自动化可减少错误风险。在几乎任何行业，减少错误都意味着提高效率、降低成本、提升质量。然而，这是医疗保健领域的特殊需求，同时也利害攸关，因为在医疗领域，人为失误可能意味着生与死的差别。

IoT 基本构件无处不在

虽然思科咨询服务部总经理Joseph Bradley 表示“如今有 1% 的事物实现了互连”[2] 。

当前，IoT 概念已经在能源（如智能照明、智能电网）和工业自动化等领域采用。根据eWeek2的一个有关思科与记者的会议电话报告表示：“随着连接的不断增加，IoT为企业和全球经济带来的价值也只会增加。”eWeek 报告描述了思科的愿景是已超越 IoT到实现 IoE（万物联网）。这就是思科所述的连接系统，不仅包括终端设备，还包括人、数据和流程，“几乎包括连接到互联网或穿越了互联网的任何事物。”思科预计，到 2020 年 IoE 为全球经济带来的价值将达到 14.4 万亿美元。

不过，那是另一回事。让我们回到 IoT，看看它当前是如何用于医疗保健业的，并探讨它如何使医疗保健业变得更好。

IoT 在医疗保健领域已经起动

IoT 在多种医疗保健应用中发挥重要作用，一方面可以管理慢性疾病，另一方面还可以预防疾病，以下示例展示了 其已然发挥的重大潜力。

临床护理：生理状态需要密切关注的入院患者可借助 IoT 驱动的无创监测实现连续监测。此 类解决方案采用传感器采集全面的生理信息，并通过网关和云分析和存储信息，然后将分析后的数据以无线方式发送给护理人员，进行深入的分析和审查。它取代了专业医务人员定期过来检查患者的生命体征这种流程，相反，它提供连续的自动化信息流。这样，除了通过连续关注提高护理质量外，人们还能降低护理成本，因为无需护理人员主动参与数据采集和分析。

此类系统的一个示例是 Masimo Radical-7，这是适用于临床环境的健康监测仪，它能够采集患者的数据并以无线方式传输，用于连续显示或通报。监测结果可完整、详细地展示患者的状态，让临床医生能够随地进行审查。该监测仪集成了飞思卡尔的 i.MX 应用处理器技术，增强了图形功能，能够以超高分辨率显示信息，还具有触摸用户界面，使该技术简单易用。

远程监测：全球有许多人由于无法享用有效的健康监测而导致健康受损。现在，通过 IoT 实现连接的小型、功能强大的无线解决方案可让健康监测服务走向这些患者，而不是让患者去寻求健康监测服务。使用这些解决方案，人们可以从多种传感器安全捕捉患者的健康数据，采用复杂的算法分析这些数据，然后通过无线连接与专业医护人员分享数据，这样，医护人员就能够给出适合的健康建议（图1）。

因此，慢性病患者出现并发症的可能性减小，急性并发症可以在患病前诊断出来。例如，可以全天候监控正在服用洋地黄治疗的心血管疾病患者，以防止药物中毒。从心电图（EKG）上可以很容易地检查出心律不齐的病症，如果心电图数据指示心脏血氧不足，可以更快发现心脏问题。汇集的数据还可以向人们提供信息，做出更加有利于健康的选择，采取更多医疗保健预防方法。为此，飞思卡尔推出了家庭健康中心参考平台（Freescale Home Health Hub reference platform），如图2。

及早干预/预防：健康的人也能从物联网设备监控其日常活动和生活中受益。例如，独居老人可能希望有一台监控设备，可以在其日常活动中检测出摔倒或其他突况，并将情况报告给紧急响应人员或家庭成员。另外，运动员，如远足或骑自行车的可以终身从这样的解决方案中受益，尤其是如果它能作为一个可穿戴技术提供的话。

飞思卡尔技术已被集成到一些此类解决方案中。Sonamba日常监控解决方案，针对老年群体，使用有策略地部署的传感器来监控其日常活动，并将异常情况通过手机报告给护理服务提供者或家庭成员。飞思卡尔向Sonamba提供应用处理和基于ZigBee的无线连接。飞思卡尔技术也被嵌入到Numera Libris移动个人健康门户中，该门户旨在检测出摔倒情况，无论在家里还是外出时，都能够管理个人健康状况。

这些只是基于物联网的医疗保健解决方案的几个例子，目前更多案例正在涌现。但是，正如一名记者指出，“未来的真正景象是，这些小型应用能汇聚成一个完整的大应用想象一下，如果您是一名忘记吃药的病人亲属。您收到告警，能够知道他们的位置，远程检查他们的生命体征，确认他们是否生病，然后您的汽车导航系统告知哪家医院床位空余最多，最通畅的到达路线，甚至在哪儿停车。[5]”

支持技术：使物联网应用于医疗保健业成为可能

前面所述的医疗保健实例中，成功使用物联网主要依赖于一些支持技术。没有它们，就不可能获得健康监测等领域的应用所需的可用性、连接性和功能。

智能传感器结合了传感器和微控制器，可以精确测量、监控和分析各种健康状况指标，使人们能够在医疗保健领域发挥物联网的作用。这些指标可以包括心率和血压，以及血糖或血氧饱和度水平等基本生命体征。智能传感器甚至可以放入药瓶中，并连接到网络，指示病人是否已按时按量服用了药物。为了使智能传感器高效工作，微控制器组件必须包含几个基本功能：

低功耗运行，这是保持器件小型化和延长电池寿命的关键，也是物联网器件要保持可用所必不可少的一个特性。飞思卡尔长期提供低功耗处理，现在致力于实现完全无电池的器件，可利用能量收集技术通过使用超低功耗的DC-DC转换器实现。

集成的高精度模拟功能，使传感器能够以较低的成本获得高精度。飞思卡尔提供的这种支持技术是在微控制器内包含模拟组件例如高分辨率的模数转换器（ADC）和低功耗运算放大器。

图形用户界面（GUI），使显示器件能提供具有生动细节的大量信息，并能很容易地访问这些信息，从而提高可用性。飞思卡尔的i.MX应用处理器具有很高的图形处理性能，可支持先进的GUI开发。

网关是一个信息中心：收集传感器数据，对其进行分析，然后通过广域网（WAN）技术将其传送给云。网关可用于诊所或家庭环境；在后者，它们可以组成更大的连接资源，在家中就能管理能源、娱乐和其他系统。飞思卡尔家庭健康中心参考平台包括一个网关组件。医疗器件设计者还可以使用该平台来创建远程访问器件，实现远程监控。

无线网络打破了以太网和USB等传统有线解决方案的物理限制。飞思卡尔提供微控制器，支持基于主流无线标准的无线连接，包括供个人设备使用的个人局域网（PAN），有蓝牙和蓝牙低功耗（BLE），以及诊所或医院局域网（LAN）使用的Wi-Fi 和蓝牙连接。由于标准众多，我们不得不面对医疗保健领域物联网的一个关键挑战：标准。

连接标准：使物联网器件协同工作

对于大量复杂器件需要彼此通信的任何环境来说，标准都是一个固有挑战--这也正是医疗保健领域物联网的情况。一位分析师称 “更广泛的通讯协议标准”[6]是推进物联网普及的关键。

幸运的是，标准化组织正在携手护理服务提供者，努力创建监控器件之间的无线通信指南。康体佳健康联盟（Continua Health Alliance）成立于2006年，是医疗保健公司和技术公司的联盟组织，旨在建立可互操作的个人健康解决方案指南，而飞思卡尔是该组织的成员之一。康体佳健康联盟已经了一系列标准规范，以确保互操作性；今后，购买康体佳认证器件的机构可确保与物联网应用中的其他认证器件互连。

康体佳器件标准是大型标准环境的一部分，大型环境标准包括由国际标准化组织（ISO）建立的信息技术标准，电气和电子工程师协会（IEEE）建立的工程标准。

在无线技术中， IEEE为 LAN设定Wi-Fi（IEEE 802.11）和ZigBee（IEEE 802.15.4）网络标准。为PAN设定的标准包括蓝牙、BLE，以及IEEE 802.15.4j和IEEE 802.15.6，这些都是与体域网（BAN）相关的IEEE标准。蜂窝网络标准包括GSM/UMTS和CDMA。专有无线网络仍然在医疗环境的常规应用特别是物联网应用中发挥作用，但随着行业不断向标准架构发展，其作用似乎被削弱。

飞思卡尔方案

飞思卡尔开发和打造用于整个IoT 驱动的医疗保健系统的嵌入式技术，包括：

采集患者数据的传感器；

处理、分析并通过无线方式传输数据的微控制器；

支持丰富的图形用户界面的微处理器；

医疗保健专用网关，通过该网关将传感器数据进一步分析并发送至云。

参考文献：

[1]Kevin Ashton.[R/OL]（2009-6-22），

[2]Burt J.Cisco： Internet of Everything Already Worth Billions in Profits[R/OL].（2013-6-23）

[3]Fisher L. The Internet of Things： In Action[R/OL].（2013-5-19）

[4]Brisbourne A.The Internet of Things Isn’t as New as It Seems[R/OL].（2013-2-8）

[5]Casserly M.What Is ‘The Internet of Things’？ How Connected Devices Are Set to Change Our Lives[R/OL].（2013-5-29）.pcadvisor.co.uk