智能医疗健康管理

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇智能医疗健康管理范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

智能医疗健康管理范文第1篇

关键词：远程监护；社区医疗；数据监测

一、研究的目的、意义

近年来，智能医疗的应用推广突显出政府主导、实施规模有限、标准缺乏等特点，但也展现了巨大的市场潜力和应用推广的趋势。通过对“互联网+”战略及我省医疗信息建设的调研分析，通过和社区医院合作，设置监测设备及终端应用与医疗管理系统相结合的经营模式，为老年人、慢性病人群提供优质的健康管理、医疗指导和服务，达到方便群众就医，减轻费用负担，建立和谐医患关系的目的。

二、社区智能健康医疗服务发展现状及趋势

随着物联网、云计算等信息技术的发展和应用，“互联网+健康医疗”的概念也被越来越多的国家和公众了解和接受，一些国家和地区率先提出了建设智慧国家，智慧城市，智慧医疗的发展战略。目前，尽管各大厂商已竞相布局互联网+医疗，但是我国目前还属于发展初期，由于各种因素的限制，各个模式也处于探索时期。

基于互联网的社区智能健康医疗服务系统主要是通过建立智能社区健康医疗服务平台进行健康医疗的系列服务，在一个宽松、自然的环境下持续监测社区民众的健康状况，并结合病历及健康档案相关数据对其提供医疗指导和服务。

三、项目实施基本思路和方法

（一）社区智能健康医疗服务系统实施基本思路

社区智能健康医疗服务系统项目由线上线下两部分组成。

1.线上：主要由居民健康管理系统、随身携带监测设备、移动终端APP和医疗监测评估系统四部分组成。

（1）居民健康管理系统：通过该系统社区医生可以同时管理辖区内的病人，系统主要包括慢病管理，高血压病、血脂异常、糖尿病、中医体质管理等几大模块。

（2）随身携带监测设备：目前市面上有很多类似手环、手表之类的监测终端，通过这些终端家人可以实时了解老人身体情况，一旦发生意外，可以第一时间通知家人或医院采取急救措施。

（3）移动终端App：通过App让家人及时了解患者或老人的身体状况。

（4）医疗监测评估系统：通过医疗查询和评估自身的健康状况。

2.线下：依托离居民较近的社区中心医院和综合性医院为慢病患者及老年人提供健康监测、数据采集及进行康复指导。

（二）实施方法

通过设置患者随身监测设备及家庭监测工具全程对其身体状况、药品使用情况进行跟踪，将监测和跟踪的数据结果回传到数据库分析系统进行分析，将分析结果及时通知家属和医护人员，便于家属及时了解病人情况和医护人员及时制定针对性治疗方案。同时根据建立的居民健康管理系统，整合患者医疗信息，利用互联网与社区医院及大型医疗机构互联互通，进行在线预约和双向诊疗，整个操作过程实现全程监控，保障患者资料保密性，做到“小病进社区，大病到医院”，有效为患者节约时间和经济成本，减轻医患负担。

四、方案实施模式

社区智能健康医疗服务系统在部署上分为两部分内容，包括社区卫生服务中心部署和居家部署2部分。

社区卫生服务中心部署。工作用电脑；医疗服务综合平台（包括日常诊疗、会诊、转诊等）；数据库系统和数据仓库；智能分析、数据处理系统；测量仪、体检设备；远程接收器（如电子腕带接收器）；老年人综合服务平台。

居家部署。居民健康浏览器；家庭健康监测手机；贴身监测装置，用于特殊人群（如腕表）；呼叫装置；老人异常行为监测装置和报警器。

系统功能与服务：智能社区健康医疗服务系统可提供全套的医疗管理和全过程医疗服务，它具有如下功能：健康查询和咨询服务；数据监测搜集；健康体检、评估和预警；服务选择和传递；应急救护；双向转诊；意见征询：定期组织客户回访，结合客户的反馈意见不断提高服务的水平，提高医护人员的绩效和积极性。

社区智能健康医疗服务系统除能提供上述医疗服务外还可以提供养生保健、疾病预防知识等提醒服务、监测老人活动轨迹对老人日常及生理出现异常情况的报警服蘸驼攵岳先伺阋剿驼铩⒕神抚慰的亲情服务等服务。

社区智能健康医疗服务系统的实施，实现了网络与医疗服务的有效结合，有效保证了医疗资源的合理分配，同时缓解了医院压力和患者看病难的现状，为社区居民及弱势群体提供了更好的医疗服务。

智能医疗健康管理范文第2篇

人工智能在医疗领域的广泛应用价值

目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。

人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。

据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。

比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。

在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。

在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来

目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。

沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。

自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。

IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。

目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。

此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。

毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。

中国版小小“沃森”不断面世

与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。

浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。

据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。

2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。

据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。

2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。

目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。

医学人工智能真正落地

需要全产业链配合

专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。

比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。

人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。

在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。

智能医疗健康管理范文第3篇

只需要看一下市场上的养生书籍有多火爆，就可以知道人们对健康养身的关注达到了何种程度。在这种重视之下，健康软件、健康硬件越来越多地进入家庭应用场景，也因此使人们的家居生活变得更加智能。

环境、医疗、理疗：3大智能健康形式

在家庭健康的需求和商机刺激下，很多家居产品多了健康监测功能，很多医疗监测产品有了智能属性。目前已有的智能家居产品大致可以分为环境健康、医疗健康、放松理疗3大类。

室内环境是人们生活、工作的主要场所，空气和水是最被关注的两大领域。长时间暴露在有污染的室内空气环境中，污染物对人体的累积危害非常严重。室内空气污染物来源广泛、种类繁多，颗粒物、化学污染物、微生物污染物等各种污染物对人体有不同程度的危害，根据空气检测仪的检测结果值，可以判断室内各项污染物质的浓度，并进行有针对的防控措施。除污染物外，湿度、温度也是跟健康相关的空气指标。空气果、Nest温控器都是此类装置，空气果能够为用户提供智能空气检测，支持湿度、温度、二氧化碳、PM2.5等数据的检测和提醒。智能温控装置Nest 可以通过记录用户的室内温度数据，智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适的状态；防止饮用水污染也是家居健康的一大重要课题。饮用水中的致病病菌或有毒、有害的物质都在威胁着人们的健康，引起污染的原因包括水源污染、管网污染、二次供水污染等各种因素。据世界卫生组织调查，人类80%的疾病与生活饮用水不安全有关。而随着人们对于“饮水安全”的高度重视，净水器也将变得越来越畅销，也变得越来越智能化。

家居医疗产品在数字医疗、智慧医疗的背景下也开始了智能化进程。不同于上一类别对室内环境的监测，这一类别主要是对人体的健康监测。体重、体温、血压、血糖、脉搏、心率等各种人体健康参数的监测都由传统的检测仪变成了智能检测仪。智能体温计、体重仪、血压计、睡眠心率检测仪市场上这类产品数不胜数，借助智慧医疗，患者每天在家里就可以自己做体检。借助传感器、物联网技术，医疗产品采集的健康数据可以实时传医院，一旦发现数据异常，医生可通过可视化设备立即进行干预并及时处理。除了健康监测，家居智能医疗健康还包括康复治疗、看护监护、临终关怀等各种场景的应用。

放松理疗是家居健康领域的又一类产品，利用微弱的外部物理刺激引发人体的生理反应，进而通过这些反应影响人体的功能，使人体舒缓放松，如葱油饼手法的SPA，更多的是应用在慢性疾病的恢复和治疗。

实用、精准、价格：走进寻常百姓家的阻碍

尽管前景看好，需求看涨，但不得不承认的是目前智能家居健康类产品与大众需求对接并不顺畅。产品与需求之间的错位直接导致了市场繁荣的压抑，始终有一层隔膜在阻碍，商家点不燃用户的兴趣点，用户不认可商家的产品。

刚需？强需求未刚需。健康是刚需，健康产品并不都是刚需，甚至离强需求都很远，可以满足用户的一部分需求，却无法提供进一步的帮助，结果往往导致用户望而却步。在很多移动医疗或是智慧医疗的论坛上，一些创业者也包括部分在这一行业浸已久的“专家”，他们信誓旦旦地说着自己的这一产品将解决百万甚至千万人的健康隐患，语气坚定、眼神坚毅，却总还缺乏一些信服力。其实所做的多半是智能体重仪、体温计等一些入门较低的健康类设备，主要工作是帮你记录一下相关的生理指标，仅此而已。与此同时，也能听到一些冷静的声音，他们规规矩矩地将业务范围限定在了慢病管理领域，目标客户也就自然而然地限定在了心脏病、慢性呼吸系统疾病和糖尿病等慢性病患者，而这些患者对家用医疗器械才有着真正的刚需。

实用？实际并不好用。没有精准地把握住用户的需求，也就不会有多大的实用价值。现在很多宣称智能的家用医疗健康类产品多半只能做一些数据记录功能，最多给出一些众所周知不痛不痒的建议，并将相关信息发送给关联的家人手机上，对于数据的挖掘和数据的分析都还远远不够。这其中深层次的原因是缺乏专业的医生资源和完善的数据模型对采集到的用户信息进行量化分析和匹配。而对于监测家居空气环境的设备，除了简单的监测功能却不会起到根本性的净化空气的作用，就算是简单的监测功能也很容易在现有的空气净化设备上集成，与其它家庭设备之间的互通互联功能也没有任何技术上的障碍。

精准？医生并不推荐。这一因素主要是针对家居医疗产品而言的，在智慧医疗中，非常尴尬的一点是职业医师和专业医院并不认可智能产品的数据，很大一部分原因在于数字医疗仍处于起步阶段，发展并不成熟，家用消费级医疗器械的数据精准度还完全达不到临床使用的要求。早前央视新闻播出“指尖上的医疗”，结论是“可穿戴医疗设备数据只能当参考”，虽然只点名了可穿戴医疗设备，其实很多家用设备同样摆脱不了数据不可靠的窘境。之前在某厂商展会上看到一款无创血糖仪，问及精确度，表示产品定位于家用健康设备，非医疗器械，可见在测量精确度上还有很长的路要走。

价格？勉强能接受。贵和性价比是某一产品被市场大规模认可之前必须考虑的重要问题。单从售价方面来看，智能健康设备的价格要远高于传统健康产品，传统体温计和智能体温计的价格相差不止10倍，而后者却并不能同等地提供接近十倍的价值和便利，消费者当然不会买账了。即便有类似小米的魄力将产品定价为79元，消费者就算买回来也会很快把它像垃圾一样丢在一旁：因为健康无小事，将就不得。

智能医疗健康管理范文第4篇

作为买方，医保在抑制医患道德风险、引导医疗资源配置、建立协议定价机制和分担患者医疗费用四个方面具有引导和制约功能，是国家建立医疗服务治理机制和实现医疗保障目标的重要引擎。

中国的医疗保险基金基本上以市县级统筹为主，地方社保部门因为管理职责，对于医保基金的收支平衡和财务可持续承担首要责任。但依靠其传统管理方式，难以充分发挥医保先锋作用。个中主要原因在于医疗行业因其自身的特点，存在严重的信息不对称问题。

长期以来，医保经办机构无法进入临床路径与医生对话，只能使用总额控费和按比例付费等粗放的管理手段。

目前，已有一些地方医保部门看到问题所在，引入第三方的智能审核平台，实现了医保基金的精细化管理，以图实现两重目标，一是遏制医疗费用快速上涨势头，二是进行更全面合理的医疗保障。

长期来看，以智能审核为起点，还有可能建立起一套包括智能审核、医疗服务评价、健康管理等在内的完整健康福利体系。

医保经办演进

随着中国医保制度迅速铺开，全民参保局面基本形成。医保经办部门独立支撑管理事务，业务上以人工操作为主，一直抱怨“人太少”。

患者看病以后，医保费用的事后报销审核是医保监管和控费的重要环节，符合报销条件，方才付费。相对于医疗服务报销的海量数据，医保经办部门人力明显不足。在行政部门和事业单位简政大背景下，人员编制持续扩张也有瓶颈。

截至2014年，全国社保经办人员仅17.9万人。

湛江市社会保险基金管理局（下称湛江社保局）是湛江市人社局下属的二级事业单位。截至目前，该局工作人员在250多人左右，需经办医疗、养老、工伤、生育、事业等五个险种；湛江拥有792万户籍人口，常住人口更多，大部分都已经是参保者。1个社保经办人员要为3万人服务，远远低于全国平均水平1∶10000人。

“东北某地级市，单独成立医保局，人数多达300人。”这让湛江市社保局负责人冯志强羡慕不已，因为上述医保局仅负责经办医保，人手比自己经办五个险种的人员还要多。

在按服务项目付费格局之下，医保报销单据项目众多，医保部门的单独审核量巨大。因为人力资源不足，湛江社保局和很多地区不得不在医保审核中引入按比例抽查模式，以抽查所得拒付费用来推算医保全部拒付费用。

当然，部分地区也坚持全面审核，要么增加编制人员或者引入合同职工；要么向其他部门借调人力，有时甚至向医院借调人力。

北京医保曾经一度坚持全面审核，经办机构动辄就加班：每个患者每份医保报销单据，医保部门都人工逐项核对，每个项目每个药品都不能遗漏，工作量巨大。北京部分区县医保审核部门人员多达七八十人。

在按项目付费和人工审核模式下，参保患者住院所产生的医保部分费用往往先由医院垫付，再由医院向医保部门上报信息单据，经由医保审单完成再集中回款。因为审核需要花费较长时间，部分地区医保审核回款的时间甚至长达数月之久，很容易引发医院不满。

因此，部分地区在建立新农合和城镇居民医疗保险时，实在无法增加人力，政府部门干脆直接引入商业保险公司经办。

2008年前后，湛江市政府推行城乡居民医保整合，提取15%保费向保险公司投保，购买大额补充医疗保险，提高医疗保障效果。商业保险公司承保补充保险以后，与湛江社保局联合办公，提供费用审核、医疗监管、费用赔付等服务。这一度被称为“湛江模式”而引发各地效仿。

截至2015年8月，31个省份均已开展大病医保商办的试点工作，16个省份已经全面推开。实践证明，引入商保经办，部分缓解了医保经办人员不足的问题，尤其是在医保制度迅速扩面的阶段。

但经过几年运行之后，湛江社保局发现，原有的“抽样审核、放大剔除”的审核方式并不能完全控制住大处方、重复检查、滥用药品等情况，另外，保险经办人员并不具备相关的诊疗专业知识，没法进行精细化管理。医保经办管理亟须“升级”。

智能审核先行

有类似困扰的不止湛江，2007年，杭州率先实现了城乡居民医保整合。杭州市医疗保险管理服务局（下称杭州医保局）管理着城乡居民医保、城镇职工医保基金，以及原属民政部门管理的医疗救助资金。

门诊、住院、大病、困难人员都在一个制度之下，不同身份之间都可以相互转化。好处显而易见，人们就医更加方便。但是问题也来了，仅杭州主城区就有400万人口，还拥有2300多家医保定点医院和药店，每天有20万人次就诊。用杭州医保局局长谢道溥的话说，“就医满天飞。”

为控制医疗费用过快增长，2008年，杭州医保开始实行总额预算。采取一系列控费措施后，杭州医保发现效果并不好。按照传统方式，医保无法直接管理医生，只能寄希望于控制医院的费用，进而影响医生。

“总额控制是对医院有要求，院长当然很重视。如果医保硬去控制，医院的压力又很大。”谢道溥说

再有，原来医保会审核每一笔单据，但随着参保人的增加，根本来不及。跟其他地方一样，杭州也采取抽样审核的方法，10笔里抽一笔，如果发现问题，就放大10倍扣款。浙江的规定是，只要出现拒付，都是扣医生的钱，所以医生颇有怨言。

2010年杭州开始摸索医保智能审核系统。并在2012年与一家第三方公司合作开发。这一系统梳理了现有的诊疗规则、用药标准、医保政策知识库等数万条审核规则，甚至把每一种药品的说明书，剂量、使用范围、限制条件都纳入。

2013年初，医保智能审核系统开始正式运行，实现诊疗单据的百分之百审核。

这样做的好处显而易见，首先是比原来人工审核的效率高，每月所有医院的单据用几天就可以审完。对于有疑问的单据，审核系统通过反馈系统进行再审，如果医院有异议，医保部门可以抽取专家库中的专家进行复审。

而且，原来人工审核只能审某一时间点的某一笔费用是否合理。而智能审核能够实现对一个患者在某一个时间段接受的全部治疗进行审核。据谢道溥介绍，在系统刚开始运行时，有疑问的单据占总费用比例相当大，但现在杭州一个月审几百万笔单据，有疑问的只有几千笔了。

以往，医保和医院作为买方和卖方，一直处于对立面，医保认为一个诊疗行为不合理，于是拒付，但医院和医生认为自己没问题，医保应该付。这时，就缺少一个裁判，往往就变成了医保说了算，毕竟钱在医保手里。使用了智能审核系统后，这一矛盾迎刃而解。

谢道溥直言，医保以往的种种监管方式更像是隔靴搔痒，总是够不着医生，现在通过智能审核系统，医保可以掌握每个医生的诊疗行为，如果遇到恶意违规，虽然无法吊销医生的执业资格，却可以拒绝他为参保人服务。这样能形成有效的威慑，规制医生的行为。

如此一来，医保智能审核系统能够快速、高效地发现不合理诊疗行为，并进行医保扣款，可以控制医疗费用的不合理上升。

采用了智能审核系统的成都市医保部门指出，系统对于报销数据进行逐单逐项审核，平均每月工作全部过程所需时间为10个工作日，比人工审核缩短10天。

武汉市的智能审核系统2015年1月上线，截至同年11月，完成医保主单据审核394.8万条，各项明细2.465亿条，覆盖单据总金额为104.25亿元，违规、可疑规则审出扣费为1.3亿元。智能审核系统还使得本地拒赔扣款率降低。2014年1月-6月，成都市城镇职工基本医疗保险住院申报医保拨付额30.10亿元，通过系统辅助扣款1417.56万元。2014年6月扣款率为0.47%，同比2013年6月的1.87%下降了1.4个百分点。

金华市社会保险事业管理局副局长邵宁军指出，医保控费要从两个层次着力，第一个层次是合规，医疗行为只有符合医保部门、卫生部门、行业协会诊疗指南等的规章制度，医保部门才能支付；第二个层次则是合理，医务人员在合规的基础上，主动审视自己的医疗行为，为患者利益考虑合理使用药物，自觉控制医保费用。

邵宁军认为，智能审核能够初步解决第一个层次的问题，提升基金管理效率；破除以药养医机制、医保支付方式改革等综合改革结合解决第二个层次的问题，挑战更大。

通过医保智能审核系统，医院和医保的数据交换越来越密切和透明。在此基础上，金华和湛江有意进一步推进医保支付方式改革，引入按病种付费和DRGs。

由于智能审核系统已逐渐显现效果，2015年中，人社部决定用两年时间在全国推开医保智能审核，“将一些成熟的监控规则和指标嵌入医疗机构信息系统”，“帮助发现疑似违规和确定违规诊疗及就医行为”。

从管理向服务延伸

目前，大部分采用智能审核系统的地方都选择了与第三方专业机构合作，联合共建。近年来，海虹、卫宁、万达、东软等一些企业竞相与各地医保部门开展合作，开发智能审核系统。

医保智能审核已经从单纯的医保审核向医疗服务和健康服务延伸。

2013年开始，杭州把智能审核系统接入到医院的HIS信息系统。审核规则中有一类是收费规则，如果违反医保规则，医生无法结算。还有一类是药品使用规则，比如病人在上一家医院开过什么药，开的药对不对症之类，这一类规则会给医生提醒，但仍保留医生的处方权。

比如，在浙江中医药大学附属第二医院，医生刚在医院信息系统上开出医嘱“一次性注射器10CC”，“一次性注射器20CC”等，医院信息系统就开始报警，提示“重复收费”，让医生进行核对，更改医嘱。

审核人员解释，医生在医院信息系统开出处方，信息系统迅速调用医保智能审核引擎进行审核，1秒钟以内就能反馈审核结果，并实时推送给医生工作站，对违反报销标准的具体诊疗行为发出建议和警示。智能审核系统还能够沉淀杭州所有的病例，进而可以对医生进行临床提醒，比如糖尿病患者不能吃哪些药。

事前事中监管得以落地，医保审核的关口前移。在过去事后审核模式下，医生一旦出现差错，医保部门就会拒付，医生个人甚至还会被院方处罚，但是患者的费用实际已经发生。诊间审核系统通过向医生提供提醒服务，能够减少这样的尴尬局面。

杭州一家医院医保科人士表示，医保规则、卫生规则非常复杂，且多达数万条，医生根本无法记全，智能审核系统的提醒很受医生欢迎。

在医保人工审核时，医保部门因为缺乏医学知识，往往无法发现违规单据，即使发现了，也易和医院发生争议，相持不下就容易增加拒赔扣款率。启用医保智能审核系统，可“及时、全面、准确、直观向医务人员反馈违规情况及原因，帮助医务人员及时有针对性地整改问题”。

随着医保诊间审核系统完善，医生在诊疗过程中，审核系统还将自主推送医保患者近一个月用药、就诊情况，供医生参考。

有业内人士表示，未来智能审核系统还可以向公民提供健康管理服务。比如，患者可以登录智能审核系统关联的网站和APP，甚至可以评价医生和医院的行为，找到自己最合适的医生，而不是再像现在一样盲目涌进大医院。

甚至，如果医疗公共数据开放迈开步伐，第三方服务公司还可以连接商业保险、医药企业，为医院、患者提供更多的服务，可能发展出类似于美国药品福利管理企业（PBM）的新兴业态。

第三方经办需正名

目前，一些企业不再单纯地提供信息化服务，已经事实上成为医保的第三方经办力量。

2013年前后，湛江社保局与第三方企业合作建立了“第三方支付评审中心”，该中心设在湛江市社保局办公大楼内，紧邻医保结算科，为湛江社保局提供智能审核等医保经办服务。

其他一些地方政府也已将医保基金经办和参保人健康服务确定为公共服务，采取协议委托的方式，全权外包给第三方机构。政府负责医保基金监督和政策决策，其余经办事项交由第三方机构负责，部分实现了“管办分离”的政府职能转变。

自商业保险经办医保开始，医保部门引入社会化服务就遭遇到“保本微利”原则的尴尬。尽管政府部门对于引入商保经办提出“保本微利”大原则，并没有具体的实施细则，“无法明确何种程度是微利”。

如今，医保智能审核的延伸服务采购同样遭遇类似问题。政府的现行采购体制一直强调硬件采购，但是在服务采购存在空白。第三方管理机构目前无法得到应有的管理费用，甚至无法覆盖经营成本，对其生存和发展的可持续性产生影响。如今，信息化企业仅可通过政府立项、招标采购，一次性获得信息系统建设费用，金额仅为几十万元。

由于中国各级政府执行的是“分灶吃饭”和预算制的财政政策，在各地的实际执行情况是，地方政府更加注重经济发展和财政总体支出，对社会民生类科目还未能放在最优先的预算位置，未将政府剥离出的社会职能费随事转，纳入日常财政预算。

基于此，各地政府对第三方机构提供的服务仅仅作为信息化改造工程，甚至当成软件采购，用临时性预算方式，以极低的价格支付给第三方机构。

业内人士建议，应鼓励第三方服务机构承接医保经办业务，同时建立政府预算拨付、按基本医疗保险管理支出比例列支、按管理参保人数从医保基金中列支经费等混合式医保基金管理经费付费制度、付费项目和付费标准。商业医疗保险管理经费的付费可参照执行。

随着智能审核系统的应用范围扩大，有关医疗和健康大数据的安全和充分利用的问题愈加显现。通过信息系统，医保部门手中掌握了海量的医疗健康数据。但是由于中国缺乏专门的立法，这些数据的产权问题一直未得到界定：谁可以用？该以什么样的规则去用？收益怎么处理？

智能医疗健康管理范文第5篇

医院信息化智能系统医院信息化智能系统包括临床信息系统（CIS）、管理信息系统（HMIS），主要功能是通过网络通信、计算机等设备为医院及其所属部门提供决策支持、行政管理信息、医疗信息等服务。随着医学信息学的不断进步，我国医院信息系统也将逐渐由综合性、专科性医院覆盖到各级、各地区的社区卫生服务组织，形成一个集成化的互通网络体系，其功能将从疾病的诊、治支持扩展到疾病预防保健、病后康复等各个环节，实现预防、诊疗、远程医疗、决策支持、信息服务等多功能立体式的服务。

智能化系统与医院管理之间的关系

1医院智能化建设给医院的管理注入新的能量和技术变革医院全面智能化的建设给医院的管理带来了以往无法想像的内容和管理手段，具体表现在以下几个方面：（1）智能化体系增强了医疗质量管理：医疗质量管理是医院管理的核心内容，是医院管理的中心环节，加强医院质量管理、提高医疗服务质量是医疗管理工作的基本任务和目的。婴儿防盗系统、一卡通系统、无线寻呼系统、业务信息显示及触摸屏系统、病房呼叫系统、排队叫号显示系统、ICU探视系统等等方面的智能化建设使得医疗管理方便快捷，将纷杂的医疗信息汇总归类，可以最大限度发挥医疗资源的作用，大大降低各种人为的医疗差错事故，明显缓解和减少医疗纠纷。（2）智能化体系加强了医院的经济运营管理：医院的门诊住院系统、财务收入支出系统等采用智能化网络建设后，可以最大程度的减少人为因素的误差，防止漏收费及少收费的问题，而且智能系统可以第一时间进行费用信息整合，及时调整收入－支出比例，完善财务监督制度，规范医疗项目收费，将收费项目标准与医疗行为紧密配合，提高医院财务管理水平，降低和避免收入风险的发生。确保收费资金真实、完整，维护医院形象，增加的经费又可以一部分投入到智能化系统的升级、更新，从而建立一个良性循环，有助于医院健康、快速、持续地发展。（3）智能化体系增强医疗科研和基础研究的建设：医学科研能力的提高对医院医疗、教学均具有巨大的推动作用。这方面的智能化建设可以给科研提供及时准确的科研信息，有利于科研管理部门将相关的科研方向进行资源整合，形成跨学科或学科间的资源互补，为学科的发展提供合理的资源配置；可以为医院的科研、教学、医疗提供优质网络信息服务，对科研信息可以进行及时有效的更新与维护；逐步强化科研人员对网络技术的了解和应用，有助于改进科研管理方法，实现科研管理水平的提高。

2医院智能化建设和医院管理互为因果智能化建设的目的既是医院的发展战略目标，又是医院的管理模式的发展前景，所以在制定规划前一定要对医院的发展定位进行充分论证，要全面分析外部环境特征与医院的资源状况，切实根据具体的服务人群结构和疾病情况，给医院的智能化建设发展定位。如果智能化建设不切实际，设计时没有考虑未来发展的需要，没有结合医院特色、专业优势、业务发展方向及发展道路，未进行全面比较、综合利弊、系统调研，会导致医院的发展战略及目标不明确，盲目追求智能化只能导致医院管理的无序和混乱，增加医院运营成本。医院智能化建设是因，医院管理为果，医院管理的系统化、智能化又可以促进医院智能化的建设和持续性发展。医院有一个良好的管理模式以及运营机制，可以增加财政收入，新的资金可以投入到智能化医院的研发、建设、维护以及相关人员的培训和继续教育；具有优秀的医院管理团队才能使得智能化医院名副其实，真正发挥智能的作用，加强智能化系统的保养和良好的使用对于延长其使用寿命、降低平均成本具有举足轻重的作用。

3智能化工程建设本身的管理问题每个设计、建设者都希望加强工程的质量管理，智能化系统建设中有许多是“隐蔽”工程，一旦完成或者装饰后就很难检查。医院智能化的全程质量管理中要注意加强工艺性审查。每一道工序既要顾及设计、技术方面的先进性和必要性，又要考虑到在实施加工过程中的科学性、经济性。这是当前智能化工程质量管理中最容易疏忽的问题和最薄弱的环节，也是子系统集成的核心。智能化建设本身管理质量的高低决定着是否将来可以实现快速、稳定、可靠的信息化设施以及为患者提供舒适、健康、安全的就医和工作环境和科学的医院管理。

小结