医疗影像云解决方案
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篇医疗影像云解决方案范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
医疗影像云解决方案范文第1篇
自2012年进军医疗卫生行业以来，联想集团大步快进。依托其强大的品牌影响力，联想集团实现了对业界优势资源高效整合，截至目前，联想已经与全国医疗行业近70家ISV厂商开展合作，参与5个省卫生信息化建设项目，成功进驻363家三甲医院。
据CHIMA荣誉主任、中国数字医学杂志主编李包罗介绍，目前中国医疗卫生信息化市场份额仅占医疗卫生行业总投入的1%，即200亿人民币，但每年在以20%至30%的速度增长。
“美国前10的医疗信息化企业占市场份额的60%，而中国前10的医疗信息化企业占比15%不到。”李包罗对此表示，“这说明目前这个市场并不成熟，我们期待大鳄进入，更好地规范市场。”
而所谓的“大鳄”，不应仅局限于开发移动设备终端，而应考虑构建数字化医院，运用IT技术促进革命性的健康保健服务模式的产生。
这个理念与联想集团当前的战略不谋而合，联想致力于成为医疗行业整合方案提供商。“近几年，信息孤岛问题日益严重，医院内部及医院间的信息化建设陷入无法整合的困境。”联想集团中国区大客户事业部新兴行业总经理王云峰进一步说明，“各级医院迫切需要整体解决方案，对业务进行前瞻性和规划和管理。联想将在发挥自身优势的基础上，进行信息化条件下的业务流程再造，创造医疗新体验。”
联想集团中国区大客户事业部医疗卫生行业总监瞿忠表示，目前国内具有整合能力且能够真正构建智慧医院的供应商，也仅在10家以内。
联想在会议现场展示的智慧医院整体解决方案，包括联想移动医疗解决方案、联想移动护理终端解决方案、联想医生护士工作站解决方案、联想影像中心医技工作站解决方案、联想虚拟化数据中心解决方案等15个子方案。联想将前端业务应用与后台数据运维紧密结合，提供从IaaS到PaaS再到SaaS的云服务IT基础架构解决方案。
医疗影像云解决方案范文第2篇
目前，大部分商业数据呈非结构化状态，占比高达90%，其规模和增速已远超结构化数据。在信息化时代，非结构化数据不仅仅出现在纸张，还隐藏于各式各样的电子内容中。柯达乐芮提供硬件、软件等一站式咨询化解决方案，帮助企业优化数据采集方案，将分散的数据转变为智能的知识流。
柯达乐芮影像信息管理部全球总裁兼总经理Rick Costanzo谈到：“柯达乐芮一直致力于为企业提供掌控数据的新型科学、技术及生态伙伴系统，打造硬件、软件与服务的卓越共赢。”柯达乐芮拥有传承了数十年优良的影像科学和数据分析，拥有行业内最好的数据科学（Data Science），这些正是高效采集、识别、提取数据信息的源头根基。
而新型技术缔造了屡获殊荣的扫描仪和软件解决方案，实现了数据的智能存储、分享和整合。面对科技发展的日新月异、技术换代的不断更迭，Rick Costanzo谈到：“云技术在当下炽手可热，柯达乐芮要借力云技术，抢占云端的先导地位。另外，柯达乐芮构建了庞大高效的生态系统，为客户打造世界级的服务支持中心及合作伙伴网络，一如既往提供及时有效的数据采集方案。”
医疗影像云解决方案范文第3篇
2015 年7 月7 日，在“当智慧遇上机器——工业互联网中国峰会”上，通用电气（GE）公司与中国电信集团依据已经签署的战略合作协议启动合作，宣布GE 工业互联网大数据软件平台与中国电信的电信基础设施和增值服务对接，形成工业互联网整体解决方案，推动工业互联网在航空、医疗、能源、工业制造和其他相关行业的应用，为通过“互联网+”推动产业升级提供切实可行的发展路径。
根据合作协议，双方将探索利用GE 公司的Predix 软件服务平台及相关应用，和中国电信的电话、互联网接入及应用、移动通信、数据通信、视讯服务等多种类综合信息服务，为目标客户群提供应用解决方案。双方还将开展影像云储存、远程医疗应用、智能制造和云计算等领域的合作。
GE 公司于2012 年提出并倡导工业互联网，依靠机器以及设备间的互联、互通和分析软件，打造智能机器，实现人、机器和数据的无缝协作，开创机器与智慧、物理世界与数字世界的融合。
医疗影像云解决方案范文第4篇
这绝不是惟一一家“数字先行”的新建医院，事实上，即便是历史悠久的老医院今天也在进行数字化重构。从医院管理系统、供应链管理系统、医学影像存储和传输管理系统到各种移动医疗设备、3D技术打印的人体器官，从硬件到软件，IT技术都正在成为医院、医疗以及健康管理的核心发动力，而IT软硬件本身，也在围绕医疗健康行业的发展在应用领域不断创新。
从浅层应用到唱“主角”
把数字化医疗设备、数字化医学影像系统和数字化医疗信息系统等全部临床作业过程纳入到数字化网络中，使“以收费为中心”的医院信息系统走向“以病人为中心”的临床信息系统，医院服务模式转变为管理病人的需求，这就是数字化医院未来的面貌，也是医疗行业正在践行的创新方向。数字化的医院会提升运营管理的质量和效率、降低运营成本，更合理地使用卫生资源，并让患者得到更好的服务和帮助，整个医疗服务行业都将因此升级并更加人性化。业界普遍认为，未来5到10年，在IT技术主导下，医疗健康行业从临床到运营和财务方面都将迎来巨大改变。
此前，医疗行业已经开始初步信息化，只是并未脱离旧时代的“PC”使用模式。所谓的信息化表现，不过是医生和护士们挤在PC前输入信息，对患者的服务并没有实质性的进步。但现在，IT技术之于医疗行业的应用不再只体现于浅层，而是甚至开始唱“主角”。
在临床上，前台的临床信息系统能为医院、医生提供决策支持，直接服务于诊断流程。由于患者就医的每个步骤都会在信息系统中被完整跟踪和记录，每个人都有个性化的健康档案，医生因此可以掌握最翔实的医疗信息，从而提供精准到位的问诊服务。而医院信息管理系统，则能在后台帮助完善医院的运营管理工作，减轻企业管理方面的压力。尤其在中国医疗行业面临医改、规模扩建、联合运营等种种变化的情况下，IT系统能大力辅助医院进行人、财、物的梳理和整合管理，提升行业整体服务水平，因此中国的许多医院都在积极引入前后台的信息化方案。
此外，随着云计算、大数据、移动及物联网技术等的迅猛发展，医疗行业的信息化应用如今还进入了更高境界。
一方面，医院本身的信息系统会产生越来越多的数据，在IT工具的支持下，分析和使用这些数据，能为医疗行业带来可观的价值。另一方面，移动医疗正日渐普及，带来了真正的大数据。由于移动医疗具有很好的便携性，人们可以随时随地获取大量健康信息，移动医疗还能促使信息无缝连接、无缝覆盖，数据产生形式、传输速度和数据规模都前所未有。面对新的情况，融合物联网、云计算和大数据处理技术的新型医疗行业信息化解决方案开始出现，以更智慧的方式构建数字医疗，其以“感、知、行”为核心，构建出智能、远程的疾病预防与护理平台。其中，物联网技术解决“感”的问题，即以各种传感器实时跟踪生命体征数据并通过无线网络技术传送到医疗数据中心；大数据存储与处理平台解决“知”的问题，通过数据挖掘技术对医疗历史数据进行建模与分析，帮助研究人员、医生和专家做出科学、客观的决定，并能更好地建立起预测疾病变化的模型；云计算则让数据信息和分析结果能够实时传送给医务人员作为诊疗参考，或为终端用户直接提供医疗护理方案。这样的IT应用方式，正在医疗健康行业兴起，也在以更大力度推动医疗信息化升级。
正如中国工程院院士李兰娟所说，未来以大数据为基础的全新医疗云计算模式，和以家庭为云终端的健康服务，将贯穿家庭、社区和医院。而今天，这一模式已经在启动过程中。
更“移动”更“关怀”
在日臻完善的IT基础架构之上，人们的主动行为激发了越来越丰富的医疗医用。当前有越来越多的医生在从业过程中使用各种新技术，尤其是使用移动技术来改善与患者的交流。一份调查显示，在美国有25%的医生表示他们每天花至少3小时在移动终端上，同时还在不断向患者普及保健知识。并且年长和年轻的医生群体在使用新技术来提高治疗效果方面，并不存在明显区别。更值得关注的是，消费者们纷纷开始转向自己的移动设备，去寻找他们需要的医疗服务和治疗方法。医疗应用的移动化是大势所趋。
目前，仅针对iPhone和iPad推出的移动医疗新技术就有：查看医学数字影像资料和心血管系统等人体生理系统的iPhone应用程序、血压监测系统、实时心电图测量数据、糖尿病管理系统、电子病历系统、药物查询系统、自救程序、3D健身系统等，而对应的创新硬件也是层出不穷，包括可穿戴健康监测设备、远程诊疗设备、手术机器人、辅助康复装置等。
可以说，移动医疗的出现，使得信息化在医院的最后1公里能够很好地完成，也很好地解决了医疗流程的优化和医疗安全的问题。依靠移动应用，医生可将病人信息从医生办公室和护士站带到病人的病床旁，可以利用无线查房设备在床旁查阅、书写病人病历，可以直接下达医嘱，查询检验检查结果；护士也可以在床边提取病人医嘱执行信息，完成生命体征的采集、录入、查询，备忘事件提醒，查看护理电子病历。所以有越来越多的医院将开始部署移动医疗，同时移动医疗的应用广度也正在拓展，战地移动系统、移动资产管理、医疗废弃物管理等应用层出不穷。移动医疗让信息随时随地随手可得，也必定会改变医务工作者的工作
医疗影像云解决方案范文第5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。
