医院智能医疗方案

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医院智能医疗方案范文第1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。

医院智能医疗方案范文第2篇

关键词：血压监测；物联网；智能医疗

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）07-1673-02

1 概述

物联网，是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别（RFID）装置、红外感应器、激光扫描器、全球定位系统等信息传感设备和网络通信技术，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。这里面包含了两层含义[1]：一是物联网的基础还是互联网，物联网只是互联网的延伸和扩展；二是物联网是实现物与物，物与人间的信息交流和通信。物联网是继计算机，互联网之后的世界信息领域的第三次革命，具有划时代的意义。现在越来越多的国家或地区在进行物联网的战略布局，如欧洲的“物联网行动计划”，美国的“智慧地球”计划等，我国也把物联网的发展提高到国家战略发展的层面，2009年总理在无锡考察时提出“感知中国”的理念，在《让科技引领中国可持续发展》的讲话中，温总理将物联网列入战略性新兴产业之一。“物联网”的问世，改变了传统的思维，在之前的传统思维中，我们常把“物”同“信息技术”隔离开，而物联网是把“信息相关技术”整合在“物”中，二者融为一体。物联网的应用非常广泛[2]，如精细农牧业，环境监测，交通运输业，电子商务，国防工程等领域。

血压是临床上监测最重要的生命体征之一，通过测量患者的收缩压和舒张压，可以了解患者的身体状况和有无疾病。人体自身有一系列的调节机制来维持血压在一个相对稳定的波动范围，收缩压正常范围为90―120mmHg， 舒张压正常范围为60--90 mmHg。超出这个范围就应关注，临床上有低血压和高血压两种状态。低血压多见于失血性休克和严重性心血管障碍性疾病，而高血压是全世界范围内最常见的心血管类疾病，其患病率高，诱发的并发症严重，是心脑血管意外的主要危险因素。流行病学调查得出，我国高血压的患病人群突破了两个亿，并且呈现增加的趋势。血压测量是高血压病诊断和治疗的基础，常见的有诊室测量和患者自测。但这两种测量方式都存在着一些不足之处，如诊室测量受时间和地点的限制，并且易错过隐匿性高血压[3]和诱发白大衣性高血压[4]，而自行测量的可能会出现测量不准的情况。同时血压变异[5]也是人类血压的最基本特征之一，昼夜间也存在着波动，所以动态血压监测对于了解患者血压的变化是非常有价值的。

2 基于物联网的智能血压监控系统研究的前提条件

动态血压不间断监测需借助于智能血压计，智能血压计是依赖于现代电子技术和血压间接测量原理，以数值的形式显示并通过网络自动传输到数据管理中心。倍益智能血压计是经过美国FDA权威认证和欧洲ESH临床检验认证的一款智能血压计，它把物联网技术整合进检测仪器，实现了将测量数据智能传输至Boumi Heart倍益健康管理平台的功能。这即是物联网技术用于智能血压监控的一个范例，但如何实现智能血压计的微型化，发展类似手表样的新产品是研究的方向。另外我们应该尝试在区域医疗内实现智能血压监控，有效的提高医疗服务质量。

3 基于物联网的智能血压监控系统的构建和架构

如图1所示，智能血压控制系统通过智能血压计监测院外患者的动态血压，智能血压计会依据需要设定每隔一段时间测定患者血压，这些监测的数据借助于手机网络传输至上级医生或社区卫生服务站，医生会根据病人的病情变化作出指导意见，如药物调整，是否来医院就诊等信息再经网络反馈至病人手机上。由于高血压这类慢性疾病多半由社区卫生服务中心负责日常的治疗，上级医生与社区卫生服务中心间的互动也是非常有必要的，相关的信息也会经网络传输至社区卫生服务中心，由其具体实行其治疗方案。这样可以做到依据病情及时的做出治疗方案调整，达到稳定控制血压的目的。同时当高血压出现危重情况时，及时发出提示和求助信息，医生及医疗机构做好抢救预案，有效提高抢救的成功性。

物联网有三个层次，如图2所示。底层是感知层，通过RFID移动终端、M2M终端等技术获得相关信息，这些信息再通过网络层实现长距离的传输，应用层即对这些数据进行分析，做出决定，为客户进行服务。依据物联网的感知层，网络层和应用层设计智能血压监控系统。

感知层主要是依赖于智能血压计等设备，通于蓝牙，3G/4G网络等通信传播手段实验监测数据上传至医院的血压监控中心。在医院的血压监控中心实现病人信息查询，数据分析，作出决策。对患者进行健康指导，治疗方案调整，应急救援等。应用技撑平台主要包括安全管理，服务管理，中间件技术和工具箱等。应用服务子层除了监控血压和紧急救援外，通过这个智能平台可以实现医患间的互动，让患者充分了解自己的病情和与医生交流，熟悉疾病治疗的要点。另外依靠这个智能血压监测系统，医生也可以进行一些如问卷调查，大样本病例分析，病例对照研究等科学研究。

4 基于物联网的智能血压监控系统的面临的问题和展望

基于物联网技术和生物感应器技术开发智能血压监控系统，做到血压的动态监测，帮助患者及时准确的了解病情，调整用药，必要时预警抢救。智能血压监控系统给医生和患者带来了诸多便利，但也有一些值得注意的问题。首要问题是网络安全[6]，物联网的实现依赖于互联网，互联网上病毒横行，网络安全显得尤其重要。另外保护患者的隐私也是一个重要的问题，物联网技术就是以物与物，人与物间的识别和感知，经过数据分折做出决策。在医学领域应用物联网技术都将面临着保护患者隐私的问题，做到提高从业人员的职业道德和确保数据安全是重要的两个方面。其次是数据处理能力亟待加强，物联网技术的开展将产生海量的数据，做到从这些海量的数据中发现有意义的数据也是一大挑战。技术方面IP地址缺乏与兼容也是一个挑战。除技术外物联网技术应用于医学领域还涉及一些法律，伦理及合作等方面的困难。（下转第1681页）

（上接第1674页）

尽管有上述的诸多问题亟待解决，但物联网技术自应用以来，已经在医疗领域取得了很好的成绩[7]，如药品和医疗器械管理，医疗废品管理，医疗信息化和远程医疗等方面。物联网技术在医疗领域的应用将会随着国家投入的增大而更加的广泛，必将提高医疗服务质量，有效有改善我们现在的医疗现状。

参考文献：

[1] 张群良. 物联网的应用与挑战[J]. 学术研究， 2011（09） ： 83-88.

[2] 付宏海. 物联网的应用与发展[J]. 考试周刊， 2012（12）： 195-196.

[3] 杜乃立，杜瑞芝. 隐匿性高血压的研究进展[J]. 心血管病学进展， 2008， 29（6）： 892-894.

[4] 米宏文， 刘兆英. 动态血压24 h 监测在高血压患者中的应用价值[J]. 心脏杂志， 2012，12（2）： 140.

[5] 莫怡浩， 胡雪松， 张新霞. 血压变异的研究进展[J]. 医学综述， 2012， 18（2）： 244-246.

医院智能医疗方案范文第3篇

未来，“黑科技”会取代医生吗？患者可以不用再去医院吗？

虚拟现实：

复杂的人体能一览无余吗

2016年被称为虚拟现实技术的元年，虚拟现实打破了个人的时空局限，在游戏、购物、房产、旅游等各行业掀起了应用热潮。虚拟现实技术是不是也可以让错综复杂的人体一览无余？

不久前，在广州的中山大学孙逸仙纪念医院精准肿瘤外科治疗中心，医生利用三维可视化系统，为一个7岁小女孩成功切除了一个巨大的肝母细胞瘤。

因肿瘤与周围脏器紧密纠缠，手术的难度非常大。“切多了，孩子很可能大出血，下不了手术台；切少了，短期内肿瘤就会复发。”中心副主任陈亚进说，现有的电子计算机断层扫描（CT）和核磁共振（MR）扫描技术，都只能表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去“构想”病灶与其周围组织的三维几何关系。全息投影和虚拟现实技术有助于医生完整切除病灶，病人也从中获得更多信息。最后，陈亚进为这名女童切下了一个直径为15厘米、重达1.4公斤的肿瘤，出血少于200毫升，达到精准微创的效果。

2016年9月在北京召开的虚拟现实产业联盟成立大会上，中国工程院赵沁平院士提出，虚拟人体将成为开展医学行为的基础。鉴于人体的复杂性，虚拟人体应是虚拟现实的终极目标。

2016年11月30日，广州发起了“虚拟现实（VR）医院计划”。据“虚拟现实医院计划”首席科学家、中国工程院院士钟世镇介绍，中国的“数字化虚拟人”将分三个阶段实施：第一阶段是高质量人体几何图像采集和计算机三维重构，完成基本形态学基础上的几何数字化虚拟人，目前我国已经分别成功构建了男女解剖虚拟人数据集。第二阶段是物理虚拟人，即在几何虚拟人基础上附加人体各种组织的物理学信息，比如强度、抗拉伸系数等。第三阶段是生理虚拟人，这是数字虚拟人研究的最终目标，可以反映生长发育、新陈代谢、重现生理病理的有关规律性演变。

我国有望在不久的将来实现局部器官的生理虚拟。钟世镇举例说，在虚拟心脏平台上，既可以模拟各种心脏手术，又可以模拟各种药物对心脏的作用，从中筛选最佳手术方式和最佳用药剂量等。

人工智能：

机器深度学习之后

电影《超能陆战队》里萌萌的“大白”，是不是让你很动心？随着医学与人工智能的结合，医疗机器人未来也许可以成为人人拥有的实时健康管家。

在位于广州市海珠区的“广东省网络医院”内，研发中的医疗聊天机器人，正与一位模拟“头部病痛”的女性患者对话。

“一般来说，超过39摄氏度为高热，发热是自我保护和抵御感染的一种反应。您的情况是否符合上面的描述？”“你是否有下列症状中的几种？”“情况紧急，请马上去看急诊。这些症状可能是急性脑膜炎的表现……”

这样的科研性医疗场景，未来将成为现实。人工智能的作用不仅限于帮助诊断，还能提供治疗方案。据IBM“沃森肿瘤专家”中国运营服务商公司首席运营官王泰峰介绍，随着“沃森肿瘤专家”认知计算能力不断提升，其将成为帮助医生临床决策并给出治疗方案建议的有力帮手。

2015年发表在全球高等级期刊的医学文献中，仅以肿瘤为主题的就有4.4万篇。如果一名肿瘤医生想全面学习这些最新治疗手段，那么就算他全年365天，每天24小时不休息，每小时也需要研读5篇论文。王泰峰说：“这是人类不可能做到的，但恰恰是人工智能机器人的强项。”

未来，机器人通过不断深度学习，可以给出人类大多数疾病的诊疗方案。但是，沃森的定位并不是取代医生。“因为它没有办法创造知识。”王泰峰说，“就算人工智能给出一个独辟蹊径的治疗建议，如果没有经过大规模的临床试验，仍然没有实际临床意义。”

回到现实，令人期待的人工智能医疗机器人仍然是一个嗷嗷待哺的“婴儿”。广东省网络医院院长周其如说，这个“婴儿”成长需要“吃”更多的东西，也就是深度学习。首先是医学教科书，针对临床路径明确的病种；第二，大量的循证医学数据资料；第三，大量的前沿医学论文数据，这相当于全球专家的会诊；第四，教学医院的病例。“干净的数据很重要，必须经过严格筛选。不能是过度医疗的病例，还要遮挡患者的隐私。”

更“稳”更“准”的机器人：

做手术可以完全交给它吗

在“真刀实枪”的手术领域，机器人正在展现一定的前景。中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科主任黄健使用手术机器人做过大量膀胱手术。他说，医疗机器人在我国发展迅猛，截至10月28日，某知名品牌手术机器人全国共装机59台，完成手术35273例，其中泌尿外科手术超过五分之二。

与传统开放及腹腔镜手术相比，使用机器人进行手术更加精准、微创。机器臂模仿人的手腕动作，甚至比人手更灵活、稳定。它可以做非常复杂的微创型手术，触及一些很难到达的身体部位，还可滤除人手的自然颤动。“熟练的操作者可以用它撕开葡萄皮，然后精准完好缝合。”黄健举例说。

但是，手术完全交给机器人，你放心吗？现在的手术机器人大多是一个机器臂，没有思考能力，无法判断某项操作对人体的伤害。黄健说：“手术中不仅要考虑创伤最少，还要考虑会否带出癌细胞以致癌细胞在其他地方种植。相比医生，机器人难以整合信息进行判断。”

此外，机器人并不适合一切手术。一些简单的手术，用机器人来做是“杀鸡用牛刀”，手术方式须视病情需要而定。

医务界希望新一代的手术机器人能达到“有思维、看得透、摸得着、体形小、手脚多”，具有人的思维和记忆能力，可以制订手术方案，在手术过程中对危险操作发出提醒，真正做到灵活、灵敏、微创和智能。

可穿戴设备：

能否实现精确的远程“视触叩听”

三甲医院的排队和拥挤，相信让很多患者发怵。随着远程医疗的进一步发展，不少人幻想，可以不去医院，直接在家看医生吗？

这大概是中国医疗史上距离最远的一次远程医疗实例：在不久前的“神舟十一号任务”中，新华社太空特约记者、航天员陈冬在天宫二号进行的失重心血管研究实验（CDS）中，测量了自己的心率、血压、呼吸、皮肤上细小血管的微循环，并给自己做了超声波检测。随后，这一系列珍贵的数据被传送到地面，由医务人员进一步分析航天员的身体在失重情况下的细微变化。

目前，我们理解的远程医疗仍是“医生对医生”的远程会诊。比如基层医院遇到了某个疑难杂症，于是通过互联网连线千里之外的大医院专家进行视频会诊，一起寻找解决方案。

在可预见的未来，随着可穿戴设备、虚拟现实技术、云医院技术的发展，远程医疗将更深入人们的生活，实现“医生对患者”的直接交流。

“虚拟现实医院计划”执行总监、广州市正骨医院博士后万磊认为：“‘医生和患者可以不见面’是一个方向。可穿戴设备和传感器随着技术发展，将具有视觉、触觉、嗅觉等人的一切感知功能。未来的手术中，医生可以在虚拟病人环境下操作，远程控制机器人给病人做手术的动作。”

但实现起来并不容易。周其如认为，首先要解决的问题是可穿戴设备技术的完善，让医生在另一端实现真正意义上的远程“视触叩听”。

数据传输速度的要求相应增高。万磊说，尤其是远程手术对互联网数据传输带宽有很高要求，不能有任何网络延时。

医院智能医疗方案范文第4篇

要问中国公立医院当前的真实写照是什么？人多、看病难。各大医院也不乏各种信息化系统。

为何人多、看病难的局面仍未得到有效改观？纵观我国医疗信息化发展，不难看出，整个行业信息化不光要解决技术问题，更要解决的是体制和机制、规范管理问题。光一个电子病历体系的应用就牵扯了众多利益者，从医患、到临床医生、医院管理者、社区医生、医疗保险、公共卫生、卫生行政，再到科研机构等无一不相关。试想，要将创建于不同时期，不同机构和部门分散存放，且隶属不同所有者的数据资源进行整合，并按不同对象的不同要求进行使用，难度何其大。

始建于1907年的上海交通大学医学院附属瑞金医院（以下简称“瑞金医院”）是上海知名的三级甲等大型综合性教学医院，也是上海最为繁忙的大型医院之一。该院职工3445人，其中医师占了近三分之一。

作为一家具有百年历史的知名医院，瑞金医院积极开展高精尖诊疗技术，并采取多学科或跨学科联合会诊制。自1995年以来，瑞金医院就将数字化医疗定为了医院一项长期的工作重点。

2012年，瑞金医院将基于微软SQL Server 2012商业智能平台的各项业务应用顺利投入到日常医疗服务中，构建电子临床助理应用和病例分析资料库分析与应用，帮助医院重新优化现有医疗服务流程，直接辅助医生实现快速且准确地诊断。

提升用药准确性，统一业务数据

众所周知，在日常诊疗服务中,医生需要开具大量处方。问题是不仅各类药品存在一定副作用，就是不同药品之间也存在配用禁忌。因此，医生在开具处方时首先会考虑各种药品间是否存在配用禁忌以及相应副作用是否会对患者产生不良影响。而每天医生要面对大量的患者和不同处方，想要完整了解全部药品注意事项或配用禁忌，对医生是一项艰巨的挑战。

所以，为患者开具符合病情且安全的药品，医生在开具处方时都会谨慎地逐一检查。而传统手检方式不仅效率低，且难以覆盖医院的全部药品，还给医院报表数据的收集带来相当的难度。当业务人员需要获取相关报表时，IT部门不得不从不同的数据源进行手工汇总分析，然后再设计出符合不同部门需求的报表，再交付给用户。整个过程非常繁琐漫长，也存在数据出错的可能。因此，借助信息技术实现药品配用禁忌自动化筛选及审查，实现安全用药，统一管理业务数据是瑞金医院必须要解决的问题。

构建在SQL Server 2012之上的电子临床助理应用方案，可谓帮了瑞金医院一个大忙。当处方所需药品与计量被输入计算机之后，SQL Server 2012提供的实时分析自动将当前处方与药品配用禁忌进行比对，如果该处方通过安全检查，处方信息将会被自动传送到药房，使药剂师能够更快捷地为患者准备所需药品。如果医生开具的处方内容符合药品配用禁忌的相关检查规则，但在使用后仍存在副作用潜在风险的，系统也将通过声音与提示对话框及时通知医生做出修改。现在，对瑞金医院的医生而言，使用这套系统有效提升了临床医疗中的用药准确性。

此外，通过统一的数据平台为医院各业务应用提供后台数据支撑，统一管理业务数据，实现对业务数据的准确利用，并为医院普通用户构建可自助访问的报表门户。所谓报表门户是医生或其他业务部门工作人员只需用自己的身份进行登录，即可根据自身的业务需求定制并生成相应的报表。整个过程无需IT部门员工参与，用户无需关心数据来自于何处，只需简单点击即可自行操作。

如此结果是医院在IT基础设施中引入了统一身份认证体系，实现对内部门户、SQL Server 2012数据库访问的单点登录。借助SharePoint提供的用户熟悉的Web页面，将内部协作门户与SQL Server 2012的商业智能功能深入整合，一方面借助商业智能功能帮助医院对现有业务数据进行自动化分析，并快速生成符合相关需求的报表；另一方面为用户提供通过Web页面自助访问的报表入口，降低医院员工的应用门槛，促进信息平台利用效率提升。

优化流程，合理配置医疗资源

“通过构建病历分析资料库，瑞金医院使自身沿用多年的传统评估方式得到了根本性改变。”瑞金医院计算机中心副主任朱立峰如是说。

事实上，作为大型公立医院，传统医疗资源配置做法长期困扰着医院的管理者。尤其随着近年流行病的高发，医患人数不断增长，无法及时、有效地为最需要的医患提供最优质的医疗资源是公立医院普遍存在的问题。在瑞金医院，手术室或会诊安排通常都是由不同科室独立安排，然后汇总到具体的手术室进行人工操作排期，这一系列流程完成后，最终通知主治医生确切的手术或会诊日程安排。这种沿用多年的手术排期方式无形中增加了患者的等待时间，将不利于患者的诊疗。因此，如何利用信息技术实时动态地了解当前医院的医疗服务情况，实现资源按需分配，实现对服务的完整跟踪是医院思考的课题。

为此，瑞金医院在数据库中建立了合理的病例分析资料库，以自动化方式评估病例情况并为医生提供备选诊疗方案。如此一来，原本老旧的评估流程得到了根本性改变。在全新的病例分析资料库中，医生可以通过内建在微软SQL Server 2012中的商业智能特性进行数据挖掘和分析，深入了解患者病情并寻求最合理的治疗方案。同时，系统的建立也帮助瑞金医院实现了对业务流程的优化，让有限的医疗资源可以得到更加合理地分配与应用。

追求稳定与灵活

对于瑞金医院这些年的数字化建设，被瑞金医院计算机中心软件部主管林靖生总结为两点：一是2004年前后，他们主要关注的是解决好业务系统中的大数据量问题，当时与微软的合作开启了瑞金医院IT建设的技术转移路线，也为他们长期的自主开发奠定了技术基础；二是随着系统数据量的累积，数据的再利用问题成为医院领导层一心要解决的问题。

医院智能医疗方案范文第5篇

什么是4D打印？唐都医院3D打印研究中心主任曹铁生告诉《中国医院院长》，4D打印是指利用智能材料或可降解材料作为打印介质的增材制造，打印出构件的三维空间结构变化会在时间轴上展开。简单地说，是在设计3D打印的时候，将构件随时间变化这一新的维度加载到了构件中，打出来的构件虽然仍是立体结构（3D），却包含着在时间维度上的变化功能（3D+D=4D）。

与3D打印相比，4D打印出来的三维实体结构不再是静止的、无生命的，而是智能的，可以随外界环境而发生相应变化。借助4D打印技术制造出的智能结构，可以发生由一维或二维结构向三维结构的变化，或者由一种三维结构变化形成另一种三维结构。因此，4D打印不仅是3D打印智能化的延伸，更是对未来科技的构想。

立足科技前沿

4D打印的概念是在2013年美国TED大会上，由麻省理工学院计算机系科学家Skylar Tibbits提出的。该课题组开发了一种遇水可以发生膨胀形变的亲水智能材料，利用3D打印技术将硬质的有机聚合物与亲水智能材料同时打印，二者结合构成的智能结构在遇水之后发生膨胀，带动硬质有机聚合物发生弯曲变形，达到了新的稳态形状。

国内开展4D打印研究起步较早的单位有西安交通大学、清华大学、上海交通大学、华南理工大学等高校，并已取得了不小的成绩。例如，西安交通大学卢秉恒院士带领课题组，利用熔融沉积成型技术，制造了离子聚合物――金属复合材料（IPMC）智能结构，在加载电压下可以随着时间实现形状结构的变化，填补了以往只能制备片状IPMC的空白。他们将该项技术应用于微创手术器械多自由度操作臂的制造研究中，将传统的机械关节改为通过电场对智能材料性能的控制，成为一种刚柔相济的操作臂柔性控制方法。

据曹铁生介绍，唐都医院应用3D打印技术最早开始于2013年，当时他带领研究团队在解决非标准实验部件研制问题时，自行研制了唐都医院最早的2台3D打印机（目前仍在工作）。随着与西安交通大学和西北工业大学的不断合作，医院逐步升级了3D打印机的各项性能，目前已拥有5台具有自主知识产权的3D打印机。在唐都医院院长张永生的大力支持下，曹铁生的3D科研团队去年成功申报3项重大科研课题，并先后成功完成了3D打印钛合金胸骨、肋骨、漏斗胸矫形钢板以及血管支架的植入手术，其中不少手术在国际上属于首创。正是基于3D打印技术的经验积累，2015年底，唐都医院组织了一批青年才俊，开始攻克4D打印技术的医学应用难题。

然而，4D打印概念比较新，相应的技术还有待进一步成熟完善，主要存在智能材料种类少、打印机规模太小等问题，国外也仅在环境自适应机构、结构健康监测、柔性机械、自执行系统等领域进行了初步应用，大部分医疗领域研究还停留在实验室阶段。经过一段时间的科研攻关，唐都医院的科研团队一期制作了6个聚己内酯气管外支架，但在各种性能测试中均未达标。

为了探索将4D打印技术应用于医疗，唐都医院与西安交通大学机械工程学院建立了长期的合作关系。唐都医院定期选派骨干医生去西安交通大学参观学习，并邀请西安交通大学的科研团队来医院交流讨论，实现医学与工科的最大化交融。经过5个月的研究试验，唐都医院的科研团队成功制作了最佳的气管外支架。就在此时，文章开头提到的这名患者来到了唐都医院就诊。

临床效果良好

据唐都医院胸腔外科主任李小飞介绍，该女性患者吴某今年46岁，罹患气管内膜结核2年，规律抗结核治疗后遗留气管软化症。患者反复就诊于广州、西安等多家大医院，但病情逐渐加重，危及生命。到唐都医院就诊时已经出现极重度呼吸困难，在家中多次晕厥。

医院为其组织了多名相关专家会诊，最终得出三种治疗方案，一是在介入手术或者纤维支气管镜下植入气管内支架，以此撑开软化的气管，但是可能会发生排痰不畅、机械损伤、肉芽增生、支架移位等多种并发症；二是通过外科手术切除软化段气管，但是术前检查显示，患者全段气管长约11.5cm，软化段气管长达6cm，最窄处直径仅3mm，切除长度达到了气管切除的极限，单纯切除狭窄段的手术风险极大，稍有不慎就有可能在术中导致患者窒息死亡；三是通过植入外支架将软化的气管悬吊起来，但是此类手术目前仅美国密西根大学团队在2013年完成过，并且常规的3D打印只能满足气管外支架的外形、韧度、强度、弹性等性能要求，无法满足生物兼容性和可降解性等特殊要求，只有通过4D打印才能解决该技术难题。

面对以上三种治疗方案，患者和她的丈夫毅然选择了第三种，并坚决要求医院使用4D打印这种新技术来进行手术。

李小飞告诉记者，为了确保手术的顺利，唐都医院在用4D打印技术做好气管外支架后，先在3D打印的患者气管模型上预演了手术过程，反复思考术中可能出现的意外情况和应对措施，最终制定了一套严密的手术方案。在手术中，首先使用微桥线分别在气管横截面的1、3、5、7、9、11钟点位悬吊软化的气管，纵向每间隔1cm悬吊气管一圈。然后使用纤维支气管镜监视气管管腔，对气管共缝合了36针，力求每一针均不穿透气管黏膜层。最后在气管外支架外表面包裹一层光滑的人工胸膜，完成了整个手术。

该患者在术后5天就拔除了全部的引流管，术后1周已经完全恢复了正常的呼吸。纤维支气管镜和气管三维重建检查显示，术后患者的狭窄段气管直径达到了1cm以上，手术效果非常理想。同时，患者主观症状改善非常明显。术前患者呼吸困难、不能平卧、行动受限，术后患者呼吸通畅，自己能爬上三层楼。目前尚未观察到患者对支架有任何的不适，但长期的治疗效果和不良反应还需进一步随访。