人工智能辅助医疗决策

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篇人工智能辅助医疗决策范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能辅助医疗决策范文第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。

人工智能辅助医疗决策范文第2篇

关键词：智慧健康；物联网；WSN；体系架构；网络数据 文献标识码：A

中图分类号：TP393 文章编号：1009-2374（2015）35-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.35.004

1 概述

随着工业化、城镇化、人口老龄化、疾病谱的改变以及生态环境的变化，健康成为我们最大的民生问题，数据显示全球的健康医疗规模持续提升，已经成为我们巨大的挑战。面对这些新挑战，新一代信息技术的发展给我们带来了一些生机。物联网是新一代信息技术的重要组成部分。物联网国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。物联网应用范围十分广泛，特别是在医疗健康领域，智慧健康可以通过个人健康相关数据的动态收集，在运动、饮食、用药等方面给我们建议和紧急救护以及通过远程医疗服务来提升每个人的健康水平。

2 体系架构

人们的医疗需求发生着变化，医疗服务模式也需要随之发生变化，健康服务在理念上强调从原来被动的治疗转向主动的健康管理，从全面的感知、可靠的传输再到智能化的控制，物联网就在其中起到极大的作用。因此我们构建基于物联网的智慧健康总体架构。

图1 智慧健康物联网总体框架

基于物联网的智慧健康总体框架由四层网络构成，分别是用户层、接入层、数据层以及远程终端层。

其中用户层包括了各种感知节点，感知节点可以是贴片式的，也可设计成织物，可穿戴式的或是植入身体式的。这些感知节点采集人体重要的健康数据参数。基于感知节点的计算能力限制，采集的数据在感觉节点只能进行初步的处理，后续数据将通过无线网络被传输到汇集节点（接入层）或者直接传输到数据层进行数据处理分析。接入层包括了用户交互设备，作为系统中的接入节点。不同通信协议的感知节点和相应的接入层设备进行通信，由接入层设备将数据传输到数据层进行分析。数据层的主要任务是收集、处理、分析数据并给出决策。由于数据层连接医疗远程终端，医生可以根据数据层的结果判断用户的健康状况。远程终端为用户提供健康远程服务。

2.1 基于物联网的智慧健康系统架构

根据总体架构可知，基于物联网智慧健康的系统基础是数据的有效集成，而对于物联网来说，由于感知节点为分散式分布，数据的有效集成成了物联网技术的主要难点。而信息系统技术和大数据技术的发展为基于物联网的智慧健康系统架构提供了有效的解决方案。基于物联网的智慧健康系统架构如图2所示：

图2 智慧健康系统架构

该智慧健康系统架构具有如下特点：（1）该系统是开放性平台，在做好互操作性和系统安全的前提下，对外部系统进行开放，实现第三方开发者通过运用和组装其接口以及其他第三方服务接口产生新的智慧健康应用，促进智慧健康的发展；（2）信息的集成具有跨层的信息融合性，即从感知节点层到终端应用层都需要具有信息融合的数据处理能力；（3）系统功能所基于的软硬件具有通用性，例如硬件是基于3C（Consumer、Communication、Computing）标准的终端接口，软件是遵循开放式操作系统，采用标准电子病历格式，只有这样的系统架构才符合SOA架构标准。

2.2 健康大数据分析

大数据技术能够快速处理包括视频、语音等非结构性海量数据，实现大量图片的实时网络传输和快速持久性存储，同时大数据智能分析能够给健康管理和服务提供新的策略。利用现代人工智能的方法，如深度学习、机器学习和语义分析等，对感知节点获取的各方面数据进行交互分析，从而产生新健康管理和服务建议。

基于智慧健康物联网系统架构，采集用户生命体征信息进行集成、管理以及大数据分析，基于数据的主要健康应用我们可以分为以下四类分析：（1）远程医疗。远程医疗即通过远程通信技术、交互式传递医疗信息，开展远距离的医疗服务，主要包括远程诊断、远程会诊、远程健康咨询等。利用家用或社区健康感知节点采集患者的生命体征数据，并通过无线/有线网络传输到健康大数据管理中心，通过中心决策分析系统对用户进行监测和疾病管理的服务；（2）健康评估与干预。为居民建立全面信息化的电子健康档案，通过发放调查问卷、体检结果以及远程检测等方式收集健康信息，并进行健康评估分析，根据评估结果设计针对特定对象制定切实可行的饮食、运动、干预方案，通过跟踪随访不断调整方案达到最佳的健康管理效果；（3）健康体检服务。以检测疾病证据为目的，开展通过应用体检手段对未病、初病或将病的健康或亚健康人群的身体进行检查，根据体检结果评估个人的生理指标、疾病治疗的达标情况、健康风险情况、慢病治疗率与控制率等内容，从而为一些体重超重、膳食结构不科学、具有慢病特病的人提早开展健康干预和管理；（4）辅助诊疗。辅助诊疗与医院信息系统实现对接，主要实现医生全面了解患者健康状况，以做出更科学的诊断和治疗，同时通过远程终端等专用医疗传感终端获取患者生命体征信息，并将诊疗信息发送到智慧健康大数据中心进行智能分析处理，反馈综合的疾病诊断结果、参考医嘱以及用药建议，从而提高医生诊疗效率，规范诊疗行为。

3 结语

物联网技术的发展将助力智慧健康的发展。本文基于提升健康医疗服务的需求，提出可行的基于物联网的智慧健康体系架构，讨论了物联网关键技术，并针对健康物联网络采集的数据，进行大数据决策分析实现远程医疗、健康体检、辅助诊疗等智慧健康应用，打造健康管理新模式。

参考文献

人工智能辅助医疗决策范文第3篇

目前，大连市公共医疗卫生服务事业的发展已取得了长足的进步，但仍存在许多问题。区域卫生医疗服务质量与水平发展不平衡，各级医疗机构缺乏统一医疗资源共享平台，无法有效开展区域协同诊疗服务；无面向公众的公共卫生服务门户，无法为市民提供即时、便捷的健康诊疗服务；缺乏对全市医疗数据资源的整合与挖掘，无法为政府决策提供有力的辅助支持。因此，加快大连市公共医卫服务软实力建设是提高大连市整体公共医疗卫生服务水平与质量的关键。

公共医卫服务软实力是可以被感知的公共医卫服务的潜在力量。提升大连公共医卫服务软实力的一个重要途径就是要依靠现代化的信息手段，以强大的云计算和物联技术为载体打造公共智慧健康云。“健康云”理念的运用，意味着打破城市地域、时空限制，对以往医疗卫生体系进行多维度、多层次的重新整合、升级；拓宽城市公共医卫服务的公众感知范围和深度，使更多潜在的公共医卫服务得以实现和拓展，从而有效提升大连公共医卫服务软实力。

一、从服务维度出发，提高公共医卫服务软实力，就是通过面向大众构建随时、随地可感知、反馈的“公共智慧健康云”服务，进一步深化服务型政府职能

（一）是以国家卫生部“居民健康卡”工程为依托，以“公共智慧健康云”的资源整合、共享为基础，为居民提供全市医疗机构“一卡通”式就诊服务。在全市任何一家医院，一卡即可完成身份识别、健康档案查阅、费用结算等多种医疗服务功能，实现就诊流程优化，便捷就医。

（二）是以提供更加便捷的居民就诊服务为核心，以“公共智慧健康云”为载体，双向优化便民服务与医疗资源。第一，实现居民就诊服务流程再造。以现代云计算技术和物联技术打造的“公共智慧健康云”，可为居民提供多终端的智能自助预约挂号、咨询服务；以居民健康档案资源云存储和共享为基础，为居民提供双向转诊服务，简化转诊流程，实现诊疗下沉、社区首诊、层级转诊的有序就医新格局；第二，实现全市医疗资源与医疗服务的再整合、再优化。利用“公共智慧健康云”对全市所有医疗机构和医生资源进行整合、定位，通过对居民个人健康档案信息的分析、感知，为居民提供所患疾病诊疗的最优诊疗服务选择路径，实现全市号源的合理调配；以“公共智慧健康云”的优质专家资源为核心，提供区域医疗远程会诊服务，通过健康档案与病历报告的“云”端共享、专家远程视频会诊，实现居民于社区即可享受三甲医院的医疗服务，全面提升区域医疗服务质量，推动“社区首诊”便民就医的切实落实。

（三）是利用物联技术加大对健康人群和患病康复期人群的服务力度。实现居民足不出户即可获得个性化、智能化和专业化的家庭健康医护服务。一方面，结合现有智慧城市战略，以智能物联网技术为主导，推行区域远程智能健康监测，做到区域内监测对象的体征监测数据“云”端共享，同时利用数据挖掘与机器学习技术，建立动态居民健康模型，为健康居民和疾病康复期的病患提供包括营养配餐、体能运动和疾病防护等全方位的即时个性化健康生活专业指导服务；另一方面，要构建“区域远程智能健康监测”突况的配套应急服务体系，利用“公共智慧健康云”整合全市急救资源，为特殊疾病人群提供远程实时监护与危情急救呼叫服务，通过监护报警、监测数据“云”端共享、GPRS定位与急救协同调配，实现病情信息及最佳急救时限的有效掌控。

（四）是为居民提供医疗服务质量公众测评反馈服务，实现公众对医院整体环境、服务水平与服务质量和医护人员专业技术水平与服务质量的跟踪测评，并形成全市医疗机构与医护人员服务质量的星级评价体系，为医院综合实力、医护人员专业技术水平以及职业道德考评提供有效参考。

二、从数据维度出发，提高公共医卫服务软实力，以国家“5321”工程为依托，通过云计算技术随时、随地感知、整合三级医疗卫生机构的健康数据

（一）是以云计算技术为基础，以居民健康卡为载体，构建全市居民电子健康档案数据云存储，实现包括个人基本信息、健康管理记录和诊疗记录在内的所有居民健康档案相关信息的实时采集、深度挖掘与动态管理，作为“公共智慧健康云”服务的共享数据基础。

（二）是以三级医疗卫生网络建设为基础，以“公共智慧健康云”服务为载体，构建全市以居民健康档案和电子病历数据为核心的云存储。一方面，以居民电子健康档案为核心，实现对全市各级医疗机构的电子病历等相关医疗数据的汇聚、整合、挖掘和分析；另一方面，以电子病例为核心，对全市区域远程会诊、双向转诊等院际协作的数据进行“云”端共享，消除“信息孤岛”，加强各级医疗机构间的协同。

（三）是建立全市统一医疗卫生数字认证服务平台，按照卫生部的相关规范要求，为医疗卫生信息化提供统一的身份认证服务和责任认定服务，为疾病诊断、检查、治疗、康复等医疗卫生服务的信息安全管理提供支持，同时为居民健康档案和电子病历的共享提供可信的安全保障。

三、从管理维度出发，提高公共医卫服务软实力，就是通过对公共智慧健康云的感知数据挖掘，提升政府卫生管理和科学决策水平

（一）是通过对“公共智慧健康云”海量数据深度挖掘与多维分析，构建面向不同主题的多维数据集，进行数据源信息转换，以形象直观的图形方式展显示分析结果，为卫生主管部门宏观决策提供数据支持。

（二）是建立全市医疗重大突发事件应急指挥平台，以“公共智慧健康云”为基础，建立高效的数据挖掘与分析机制，实现预警指数分析、危机事件提醒、应急响应、跨部门联动，提高突发事件的应急处理和指挥调度能力，为突发公共事件决策指挥提供科学依据和技术支撑。

（三）是以“公共智慧健康云”为数据基础，以云计算和机器学习为技术支持，通过对公众医疗行为数据的采集与深度挖掘，实现对全市范围内的各类典型性疾病动态感知监测，形成有效的疾病监控机制，为全市疾病控制管理工作提供有力的数据与技术支持。

（四）是通过“公共智慧健康云”的所提供居民健康档案资源共享与三级医疗网络协同服务，实现针对全市慢性病人群的定诊与管理。同时，通过医疗行为感知监测，为慢病高危人群提供危情提醒、康复指导及用药提醒等健康干预服务，以实现慢性病便捷诊疗及随访服务。

（五）是以医疗服务整体管理与质量控制评估为业务导向，建立更为有效的辅助决策体系。一方面，加大对公众数据的感知力度，建立基于“公共智慧健康云”的感知、挖掘辅助决策系统，使公共决策更加准确、可行。另一方面构建一套科学、精细、专业的医院医疗行为监管网络系统，实现医疗机构医疗行为监管的系统化和常态化，逐步实现对医院医疗行为的全过程、动态监管。

四、从知识维度出发，提高公共医卫服务软实力，就是通过对公共智慧健康云的知识感知，进一步提升现有医务人员的知识与业务水平

以驻连医学高校教育资源为依托，构建集远程继续学历教育与远程非学历专业技术培训为一体的区域网络学院，为全市范围内的所有医护人员提供统一的教育与培训服务。

（一）是加大对北三市医护人员的学历教育支持力度。随着区域医疗的推广以及国家医改和新农合政策的稳步推进，区域医疗队伍专业技术水平尤其是乡镇医院的医疗技术水平亟待提高，通过建立区域网络学院的学历教育平台，实现北三市医学学历教育、学习模式上的新突破。做到理论课程学习、作业批改、考试网络化、实践操作课程就近集中化，切实有效解决区域医疗队伍学历偏低、教育资源匮乏和学习时间有限等实际问题。

（二）是远程非学历专业技术培训是医疗队伍建设的重要方面，通过平台远程非学历专业技术培训实现健康知识库共享、疑难病例远程讨论与学习、手术视频教学、医技技能远程培训、继续教育远程培训和职称考试远程培训，促进全市尤其是区域医疗队伍实际操作水平与综合素质的提高。

（三）是建立区域知识共享数字社区。加大对领域专家和优秀专业技术人员大脑中隐性知识的共享力度，利用数字社区平台增加医护专业技术人员的交流，促进专家隐性知识的共享、显化和流动，从而带动区域内组织整体知识位势有效提升。

作者简介：

人工智能辅助医疗决策范文第4篇

着力用药安全

瑞金医院的医生在日常的诊疗服务中需要开具大量的处方，各种药品都具有相应的副作用，不同的药品之间也存在着配用禁忌。医生在开具处方时首先会考虑各种药品之间是否存在配用禁忌，以及相关的副作用是否会对患者产生不良影响，但面对大量患者和不同的处方，能够完整的了解全部药品的注意事项或配用禁忌对于医生来说则是一项很大的挑战。为了患者提供符合病情需要并且安全的药品，瑞金医院的医生在开具处方时会十分谨慎的进行逐一检查，以确保交付给患者的处方是合理安全的，但这种手工检查的方式不仅效率低，而且难以覆盖到医院全部的药品。为此，医生和IT部门都希望借助信息技术实现药品配用禁忌的自动化筛选及审查，实现安全用药。

瑞金医院借助于构建在SQLServer 2012之上的电子临床助理应用，可以直接通过IT系统为患者开具处方，当处方所需的药品与计量被输入计算机之后，系统提供的实时分析服务将会自动化的将当前处方与药品配用禁忌进行对比，如果该处方通过安全检查，处方信息将会被自动的传送到药房，使药剂师能够更加快捷的为患者准备所需的药品。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，在使用后存副作用的潜在风险，该系统将通过声音与提示对话框及时的通知医生做出修改。现在，对于瑞金医院的医生来说，使用该系统和微软数据平台所提供的快速实时分析服务能够有效地提升在临床医疗中的用药准确性，为患者提供更加可信来和高质量的服务，使患者更加安心。

自助式商业智能

人工智能辅助医疗决策范文第5篇

1 医疗行为管理系统建设背景及现状

随着医药卫生体制改革的不断推进，医疗行为管理的重要性日益得到政府和社会各界的高度重视，2009年国家发布的《关于深化医药卫生体制改革的意见》和《医药卫生体制改革近期重点实施方案（2009～2011年）》中明确提出要发挥政府的监管职责。建立科学、规范的医疗行为监管体系不仅是构建和谐医患关系的重要内容，也是医疗机构实现“以患者为中心、提高医疗服务质量、保障人民身体健康”的重要举措。

近年来，我院根据卫生部的政策要求，制定和落实了相关的相关的规章制度，医护人员对于医疗质量控制、医疗安全防范的意识进一步提高，医疗行为管理工作取得了明显的成效。但由于缺少必要的技术手段，医疗行为的管理主要还依赖于专项检查和事后追查，缺乏系统化、常态化监管机制。如何才能实现对医疗行为过程进行实时、动态的监控，同时能够予以辅助决策的支持，成为大家共同探索的目标。

2 医疗行为管理系统建设的实现

为有效改进医疗质量、保障医疗安全、提升服务质量和管理水平，我院近年来不断加强信息化建设，推进基于临床信息系统服务平台的医疗行为管理系统建设，在实现电子病历、电子医嘱的基础上，建立功能完善的医疗质量安全管理系统。包括医疗质量监管和医疗安全监管，实现病历质量控制、合理用药监测和临床路径管理等功能模块。各模块可无缝嵌入门诊、住院医生工作站中，实现对医生开医嘱、写病历的每个过程进行动态监控、在线预警并给与辅助决策，从而对减少医疗偏差，提高医疗质量起到了十分有效的作用。也可独立运行，应用服务器数据采集组件服务一直处于工作状态，对医嘱、病历数据进行实时监控并自动生成监控统计表，将未出现偏差和已出现偏差的监控信息反馈给医生、科室和质管部门，协助他们有针对性地纠正偏差。

2.1 合理用药监测系统 它是一个规范化、自动化的药品管理系统，是根据临床合理用药规范和要求，采用计算机技术将医学、药学及其他相关学科的知识进行信息化、标准化处理后，应用于医嘱审查和药品信息查询中，从而预防药物不良事件的发生，实现合理用药的应用软件。我院在实施该系统时，通过嵌入式集成技术，将其作为临床信息系统的一部分无缝嵌套在医生工作站中，整合业务流程，医生在开具医嘱或处方时，系统自动根据药物配置策略做出相应的智能提示，包括药物配伍禁忌提示、孕妇提示、肝肾功能损害提示、大剂量提示等信息，指导医生对不合理用药医嘱进行及时修改，特别是有配伍禁忌的药物，如：葡萄糖酸钙注射液和硫酸镁注射液。同时，系统将监测结果分别以黑色、红色、橙色和黄色警示灯显示在医嘱界面中，警示每条药品医嘱禁用、慎用、注意和可用的情况，使医生更好的考虑用药方案，规避用药风险，提高医疗质量。

2.2 三级抗生素管理系统 为了使抗生素、毒药、麻药等医院重点管理药品，更好地发挥在临床治疗中的作用，避免滥用，达到使用安全、有效、经济的目的，规范医疗用药，系统根据《抗生素使用制度》、《抗菌素临床应用指导原则》，《第一类、第二类精神药品及麻醉药品使用规定》等医疗有关规定，对药品属性类别进行分类定义，并可根据医生的职称设置其抗菌药物使用的权限。如：住院医师只能开具一类抗菌药物，主治医师和副主任医师有权限开具二类抗菌药物，主任医师能开具三类抗菌药物。这样，医生进入门诊或住院医生工作站开具处方或医嘱时，系统会自动提醒医生是否按权限用药，并阻止或提示医生开超出权限的药品。

2.3 临床路径管理系统 是基于临床信息系统的基础上，以对临床路径实行信息化、标准化和规范化管理为目标，将入径评估、临床路径执行、路径终止、变异分析、路径执行监控、查询统计等功能有机结合在一起。通过自动采集可靠、全面、实时的数据，借助数据挖掘技术及时有效地帮助医护人员做出决策和修改策略。

2.3.1入径评估：系统根据患者的诊断和手术方式，提示医护人员该患者可以选择相应临床路径，并在进入临床路径时入径标准评估，一旦符合入径标准则将患者引入临床路径管理。

2.3.2临床路径执行：临床路经执行系统建设的重点在于医嘱执行，通过与医生站的医嘱功能模块相结合，医生只须按照路径的时间调用路径医嘱模板， 调用时对非关键性医嘱可进行删减和增补，但关键性医嘱则必须记录不选的原因。

2.3.3路径终止： 当患者病情好转或因病情发生变化不适宜现有的临床路径，选择退出该临床路径时，系统可给予出径标准评估，一旦符合便可退出路径。

2.3.4变异信息管理： 系统以临床路径项目为单位记录变异信息，建立每个项目每次执行的变异情况。同时系统还提供临床路径的变异信息收集分类、统计分析、报表生成，为医院临床路径专家组提供对临床路径实施结果进行追踪与评价的支持。

2.3.5路径执行监控： 在诊疗过程中的关键环节，预先设置不规范处理方案或超越规范处理时限等情况的报警点，当出现符合报警设置条件时，系统给予提醒。

2.4 病历质控管理系统 可根据所设置的质控管理和审查管理功能，对病历资料进行动态质控监测，实时给予提示，并可发出审批意见，以实现医疗和病历质量院级、科室、医生三级实时监控管理。同时提供各种监控统计、监控状态及监控体系的查询，可对病历质量进行评估，满足医院病历质量管理的要求。具体功能实现：

2.4.1运行时病历实时监控： 系统具有实时的病历质量控制功能，能实现医院相关管理部门对运行中病历实时监控、在线预警、智能判别和信息反馈多种实时控制办法。

时限监控：可查看患者当前有哪些需要书写的病历项，需要在什么时间内完成，哪些已经按时完成，哪些已超时完成，哪些还未完成。不同的病历类别要有不同的书写 时限，提供了病历超时未写提醒功能。

智能检查：病历书写过程中进行智能检查，一旦发现明显错误就会醒目提示，指出出错位置。以减少病历前后内容不符或医生盲目复制病历造成的“低级错误”。

遗漏项检查：可查看当前患者有哪些需要书写的病历项已经完成，哪些未完成，完成的内容有无缺项漏项，内容描述是否有缺陷或错误；保存时通过遗漏项检查技术醒目提示必填项目，使医生完成所有必填项目的书写。

此外，根据《广东省病历规范》的病历质控评分标准，系统可对病历进行预评分，质控人员发现问题后可直接发送消息提醒书写病历的医生，质控人员可将需修改部分通过不同颜色的显示，提醒医生。

2.4.2终末病历质控： 根据《广东省病历规范》的评分要求，根据每个患者的状态（手术、死亡等）自动对某些缺项、漏项进行单项评分和单项否定和总评分；对缺陷病历，可以通过消息提示医生进行纠正；

2.4.3病历评审： 对住院患者病历填写情况进行评审，系统自动判断病历违反哪些评审规则，并根据可自定义评分标准和评分规则进行自动打分和评级。病历质控员可按照病历书写规范要求向医生站发送病案质量控制信息。

2.4.4查询统计： 医护人员可以浏览患者已经完成的病历项具体内容，可以根据书写的质量进行评分，并可以设置消息提示对医生进行修改提醒。 时限监控统计：统计一段时间内医生书写病历项的按时和超时次数。 内容监控统计：统计一段时间内医生书写病历项的完成数量及欠缺数量。 书写质量统计：统计一段时间内医生书写病历项的错误次数。

3 医疗行为管理系统建设的成效

3.1 保障医疗安全，构建和谐医患关系 合理用药监测系统实施有效指导医生用药，避免了药物配伍禁忌使用的发生，防范医疗差错的发生，对抗生素进行严格监管，合理控制医疗费用，保障人民群众人人享有安全、有效、方便、价廉的基本医疗卫生服务。

3.2 规范诊疗行为，提高资源利用 临床路径管理系统，可以保证治疗项目精细化、标准化、程序化，减少治疗过程的随意化；提高医院资源的管理和利用，加强临床治疗的风险控制；缩短住院周期，减低费用；还可以为年轻医护人员提供教育学习机会。

3.3 防范于未然，提高医疗质量 预防胜于治疗，系统通过完善的预警功能，在对患者的诊断、治疗、检查和病程记录过程中实时给予辅助性提示，有效监督医护人员在繁忙的日常工作中能够及时的、有针对性的分析和处理患者的病情，控制医疗差错，同时保证医护人员按时、保质的完成医疗文书的书写。

3.4 有效提升医院管理水平 医疗行为管理系统建设给院领导及相关职能科室创造了一个实时监控管理平台，及时了解医院医疗质量管理情况，方便各类报表的统计和分析并给予决策辅助。

4 讨论

医疗行为管理系统的建设，取得了良好的成效，它改变了传统的事后管理模式，实现实时、智能、全过程及回顾性的临床管理，加强过程控制和事前管理，规范医疗行为，构建了完善的医疗服务质量管理体系，有效帮助各级人员及时了解医疗质量现状和问题所在，从而及时做出相应的管理决策及措施，提高医疗服务质量，提升医院管理水平和竞争力。