智能医疗行业研究范文第1篇

关键词:新医科;智能医学;人才培养

1绪论

健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。

2新医科背景下智能医学人才培养

2．1新医科符合医科改革的内在需求

随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。

2．2医工融合发展的必然趋势

随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。

2．3人工智能助力智能医学工程人才培养

随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。

3培养新医科人才的实施路径

3．1从医工融合研究的视角

智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。

3．2从医工融合研究的广度

目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。

3．3从医工融合研究的深度

(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。

4结语

智能医疗行业研究范文第2篇

1．1事实(Facts)

作为整个信息链的起点，事实就是事物在人类视野(感观/逻辑)中的原始映像［1］。事实是事情的真实情况，包括事物、事件、事态，即客观存在的一切物体与现象、社会上发生的不平常事情和局势及情况的变异态势［2］。事实也是人类知识的起源，人类全部知识的最初信息基础就是事实。

1．2数据(Data)

通常认为，数据是对事物纯粹的、客观的记录，是原始的未经解读的数字、文字、图像、符号、声音、计算机代码等［3］。而数据本身缺乏关联和目的性，但当数据结合一定的背景、规则、意义之后，就会形成信息。

1．3信息(Information)

作为整个信息链中的中心链环的信息，它的下游是面向物理属性的，上游是面向认知属性的。“信息”既有物理属性也有认知属性，因此成为“信息链”的代表称谓。

1．4知识(Knowledge)

知识来自于信息，信息只有同接收者的个人经验、信息与知识准备结合，也就是同接收者的个人背景融合才能转化为知识，它比数据或信息更接近行动。知识必须经过学习或研究以及从信息中经过去粗取精、去伪存真等加工才能够获得［4］。

1．5情报(Intelligence)

情报是为实现主体某种特定目的，有意识地对有关的事实、数据、信息、知识等要素进行加工后得到的产物。情报既包含有信息的成分，也包含有知识的成分。从信息层面看，情报所包含的信息是与人类社会有关的;从知识层面看，情报是与知识的利用价值紧紧联系在一起的。从一定程度上来说，情报是知识的子集。1．6智慧(Wisdom)智慧是能迅速、灵活、正确地理解和解决事物的能力。这种能力来源于人类基于已有的知识，是针对物质世界运动过程中产生的问题，根据获得的信息进行分析、对比、演绎，找出解决方案的能力。从严格意义上来讲，智慧是属于知识层面的，是人类大脑运用知识活动的产物———即运作和应用知识的知识。有知识不一定有智慧，但有智慧一定有知识。知识只有转化为智慧，才能显示出其真正的价值。

1．7事实、数据、信息、知识、情报、智慧之间的关系

数据是客观事实的记录，信息是有意义的事实和数据，知识是系统化的信息，情报是进入人类社会交流系统的运动着的知识，智慧是运用信息和知识解决问题的能力。这样由事实(Facts)数据(Data)信息(In-formation)知识(Knowledge)情报(Intelligence)智慧(Wisdom)层层递进，构成了一条完整的信息链，见图1［5］。

2医学信息学的相关概念

2．1国外医学信息学定义的三种导向

2．1．1以信息技术为导向定义侧重于技术和工具，即通常强调以计算机为基础的技术。“临床计算”、“医学中的计算机”、“医学计算机科学”、“计算机在医学中的应用”等认识比较常见［6］。

2．1．2以角色、任务或面向领域为导向定义侧重于组织内部信息人员的角色。例如，护理信息学、牙医信息学等通过医学信息学分支学科来定义。

2．1．3以概念为导向定义侧重于如数据、信息和知识这些概念在医学领域中的特定内涵。从总体上来看，国外医学信息学的定义是朝着形成基于数据、信息、知识的医学信息学定义方向发展的。

2．2中国医学信息学定义的两种倾向

2．2．1基于字面拆分后的概念解析

第一种拆分是将“医学信息学”拆分为“医学”+“信息学”(medicalinformatics)———偏重于方法论层面。把“医学信息学”定义为信息学在医学领域中的应用，同时确定医学信息学的范围是“医学”和“信息学”之交叉。前者指其应用领域，后者指其方法学。第二种拆分是将“医学信息学”拆分为“医学信息”+“学”(medicalinformationscience)———侧重于学科体系层面(即理论与技术方法统一的学科体系)。把医学信息学定义为研究“医学信息”的一门科学，即研究医学领域中的信息现象和信息规律的一门科学。

2．2．3基于国外医学信息学定义的翻译与重组

此类定义大多为将国外医学信息学的定义翻译成不同形式的汉语语言并且进行重组，与国外对医学信息学的定义无太大区别。

3医学信息学研究中的信息链

3．1“数据信息”链

这一环节的重点在于对医疗大数据的应用。当下全球大量的公共卫生信息、电子病历信息、用药信息、住院信息、图像信息、管理信息、基因信息、医学知识库信息以及实验室数据等构成了医疗卫生大数据［7］。随着信息技术与卫生及生物医学日益紧密的结合，大数据对卫生及生物医学的研究与应用也将产生深刻影响。因此，如何更好地利用大数据便成为信息技术与卫生及生物医学领域共同面对的挑战。大数据在医疗行业可应用于临床、研发、公共卫生和创新商业模式等领域，在健康领域的终极应用是疾病诊断和预测性治疗。虽然医疗大数据的研究和应用如火如荼，但在应用过程中也面临着诸多问题，如数据的存储、数据的整合、数据的挖掘利用和保护等方面都面临着一些问题。这也就需要我们在利用医疗大数据的同时，变革数据管理方式、建立完善的区域卫生信息化标准体系、积极探索利用数据挖掘技术等等各种措施，利用创新的方法和模式，发挥大数据在医院行政管理、健康教育与管理、卫生信息服务和疾病的控制预防中的作用和价值。

3．2“信息知识”链

这一环节主要关注医学知识库的建立。数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统，它有文字、符号、图形、图像、数字及声音等多种形式。而知识库是知识工程中结构化、易操作、易利用、有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识集合区别与联系［8］。知识库的概念来自两个不同的领域，一个是人工智能及其分支———知识工程领域，另一个是传统的数据库领域。人工智能和数据库两项计算机技术的有机结合，促成了知识库系统的产生和发展。建立医学知识库，需要一支多学科人才的专业队伍，并且要能够适应数字化医疗向智慧化医疗的转变需要，构建大型的一站式通用智能医学知识库。建立知识库，要以本体为建设思路和方法，不仅要构建西医学科的知识库，更要构建中医学科知识库，且重视与“大数据”医疗的整合，更好地利用临床信息，将有用的信息知识化。

3．3“知识智慧”链

这一环节的着重点在于智慧医疗的实现。2008年，IBM首先提出了“智慧医疗”的概念。早期的智慧医疗强调物联网的作用，设想把物联网技术充分应用到医疗领域中，以实现医疗的信息互联、共享协作、临床创新、科学诊断以及公共卫生预防。而未来的智慧医疗将是以卫生信息化和信息共享为基础，以患者为中心，以个性化、智能化医疗服务为核心的医疗服务体系［9］。智慧医疗包括了智慧医院、区域医疗、家庭自助健康监护等多种服务方式，它将成为未来医疗卫生信息化发展的主要潮流。智慧医疗可以创建一个更加合理的医疗产业链，并且使用户体会到更加智能化和协调化的医疗服务［10］。

4医学信息学的未来发展方向

4．1学科体系的协同融合，加速了生物医学信息学的形成与发展

医学信息学(MedicalInformatics，MI)和生物信息学(Bioinformatics，BI)虽然产生背景不同，但是进入后基因组时代之后，生物信息学和医学信息学的边界趋于模糊，互相渗透和结合的趋势明显。其目的就是要提供新的生物医学知识的开发和共享框架。正是两者的协同融合加速产生了一门新的学科———生物医学信息学(BiomedicalInformatics，BMI)。可以预见的是，基于相同的学科理论基础和彼此交叉融合的研究内容，生物医学信息学一定是医学信息学和生物信息学未来的发展方向。

4．2学科研究向促进“转化研究”的方向发展

首先，在信息链的研究视角下，医学信息学的发展会更加注重信息链中的要素从低层次到高层次的链环转化;其次，在医疗领域，医学信息学面临的最大的挑战是如何将生物医学研究领域的成果快速、可靠地转化为现实可用的临床解决方案。同时，医学信息学出现了新的分支学科，即转化医学信息学。转化医学信息学通常被认为是以转化医学中的相关信息问题为研究对象，结合信息科学、理论基础和应用技术，服务于转化医学的研究，其目的是促进基础医学研究成果顺利向临床应用转化［11］。转化医学信息学的研究内容包括医学信息的标准化和医学数据的组织与存储等。它可以利用信息技术有效地加快基础研究变为临床应用，有力地促进转化医学的发展。

4．3学科的社会服务功能不断提升

4．3．1个性化

个性化意味着卫生信息管理和卫生信息服务以用户为中心，围绕每个用户的状态、需求乃至兴趣爱好来采集信息或提供信息服务。可以设想，在未来每个患者都将拥有自己的个人健康中心。

4．3．2智能化

智能化意味着通过对既有信息的分析，挖掘其中的规律，利用获得的规律来处理新的信息，并给用户提供科学合理的建议。

4．4新技术支撑和引领着医学信息学的未来发展

在未来发展中，许多崭新的技术可以有效地促进医学信息学的研究和应用的发展。远程医疗(Telemedicine):计算机技术、多媒体技术、通信技术与医疗技术结合。移动医疗(MobileHealth):通过移动通信技术来提供医疗服务。健康物联网(TheInternetofthings):利用物联网进行健康和疾病的管理。健康云(Healthcloud):以SaaS的方式向医院和医疗机构提供医院管理和居民健康档案管理方面的服务。医疗大数据(Medicalbigdata):大数据技术与医疗行业结合，充分开发利用医疗数据蕴含的信息与价值。转化医学(TranslationalMedicine):建立基础研究与临床医疗间更为直接便捷的联系。智慧医疗(Wisemedical):使用物联网技术打造健康档案和医疗信息平台，实现患者与医护人员、医疗机构和医疗设备的互动。

4．5我国医学信息学学科发展亟待解决的问题

我国医学信息学最近几年发展很快，但学科研究体系不够完善和成熟、学科建设和理论研究比较薄弱、标准设置滞后、系统规划和人才不足等问题制约了医学信息学的健康发展。

4．5．1亟需解决学科正名和专业名称规范化问题

医学信息学在国内的学科地位的确很尴尬，主要表现在国内的三大学科体系(目录)，即“中国图书馆分类法”(简称中图法)、“国家标准的学科分类与代码”(简称国标法)、“教育部颁布的学科专业目录”(简称教育法)中均没有“医学信息学”的类名。因此，当务之急是要尽快确立“医学信息学”的学科名称及其在学科体系中的位置。医学信息教育在国内看似很火爆，其实是乱象丛生。此前教育部只批了中南大学、南通大学、徐州医学院的医学信息学专业，但国内很多学校都在信息管理与信息系统等专业后面加括号注明“医学信息学方向”，然后对外宣称是医学信息学专业。与此类似的还有一种叫“卫生信息管理专业”。显然这都是不负责任的做法。因此，希望教育主管部门加大宏观指导与调控力度，规范医学信息学的学科建设与专业教育。首先，在学科及专业目录上设立独立的“医学信息学”，既不要让“医学信息学”依托(附)于其他学科/专业，也不需要在别的学科/专业后面的括号内出现“医学信息学”。根据教育部2012年9月颁布的《普通高等学校本科专业目录》，建议将“医学信息学”纳入到“特设专业”中的“1010医学技术类”。其次，成立全国医学信息学教学指导委员会(教指委)，规范指导医学信息学的专业教育。再次，协调指导“医学信息”类的学术组织，整合医学信息学的学术研究力量和研究队伍，指引医学信息学的健康发展。

4．5．2加强学科课程的设置和培养目标的确立

我国医学信息学专业的本科课程设置比较落后，学科的课程体系不完善且专业教材缺乏，不同学校的教学内容和培养目标差别很大，体现不出学科的重要性和交叉复杂性。故要求科学合理地加强学科的课程设置，正确处理好计算机科学、医学和信息科学之间的关系，参照国外已有的教学方案并联系自己的教学实际情况去充实教学计划，扩宽教学范畴，使整个医学信息学的教育更加合理。4．5．3实现专业教育体系化，加强专业人才的培养由于没有认识到医学信息学教育的重要意义，医学信息学地位不高，所以学科的科研投入、教育投入和人才培养都面临难题，教材和师资的缺乏也导致了专业教育规范化和体系化不足。为此，要深刻认识到医学信息学教育的意义，推动专业教育向规范化和体系化迈进。医学信息学作为一门新兴学科，其发展需要大批的高水平人才。人才的培养需要在专业教育中实现，只有通过规范科学的教育体系培养高素质的医学信息学人才，培养医学信息学研究的复合型人才和对在岗人员进行进修培训，才能适应医学信息学的快速发展。

5结语

智能医疗行业研究范文第3篇

云计算作为分布式计算、网格计算等技术的继承与发展，已经成为当前工业化与信息化“两化”融合发展的主要技术实现路线。本文首先简要介绍了云计算技术的概念与特点，其次阐述了云计算技术对医疗卫生信息化的影响分析，最后给出了云计算技术在医疗卫生信息化建设中的应用策略，为“十三五”国内医疗卫生行业的信息化建设提供参考。

【关键词】云计算技术 医疗卫生信息化 应用研究

1 前言

中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。

2 云计算技术概述

云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统――亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义：云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：

（1）强调对网络资源的统一管理；

（2）强调对网络资源的均衡负载；

（3）强调对网络资源的动态调控；

（4）强调对网络资源的智能重组；

（5）强调对网络资源的成本压缩。

3 云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析

简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：

3.1 在Iaas应用层次上

云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。

3.2 在Paas应用层次上

云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。

3.3 在Saas应用层次上

云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。

4 云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略

云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：

4.1 以全国医疗公共云平台建设为着力点

持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。

4.2 以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点

持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。

4.3 以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点

持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。

5 结束语

云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。

参考文献

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[2]李甜金.云计算技术对企业大型制造行业信息化建设的影响分析[J].计算机工程， 2014，23（9）：27-32.

[3]王波鑫.云计算技术的应用综述[J].计算机工程与设计，2015，31（6）：172-176.

[4]刘至家.云计算技术对国内物流信息化建设的应用研究[J].计算机工程与设计，2015，12（4）：125-129.

智能医疗行业研究范文第4篇

临床诊断时的误诊，是国内紧张的医患矛盾的一个触发因素。如何让全科医生、刚毕业入职的新医生，在面对患者时，给出更科学准确的判断、更合理与个性化的诊疗方案，成为降低临床误诊率、缓解医患矛盾的关键。

在国内传统的看病流程中，患者往往在千方百计挂号、焦虑地来到主治医生面前之后，通过简单描述，或者附加医学检查，然后等待医生的“宣判”。医患之间，并没有足够的沟通时间，导致信息不对称，况且医生水平、经验参差不齐，再加上部分疾病的复杂性等，种种因素叠加，误诊自然发生。

关于临床误诊率的统计，尚没有相关部门权威数据，但国内医疗行业的共识是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、结肠癌等恶性肿瘤的平均误诊率在40%以上;肝结核、胃结核、肠系膜淋巴结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

四川华西医科大学的一个研究团队，从上世纪60年代开始，几乎每个年代都选取几千个样本做调查研究，结果发现，即便诊断技术在快速发展，临床误诊率依然在30%上下。

事实上，100%的诊断正确率基本不存在，即便是发达国家的医生，也有一定的误诊率。如何提高临床诊断的正确率？

在人的学习与认知能力有限的前提下，人工智能技术被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市预了其第一款智能医疗产品――“海虹智能医疗项目”，这是基于人工智能与大数据技术，形成的一套综合性智能辅助医疗系统。

“智能医疗可以让基层医生减少一些低级错误。”海虹控股大健康事业部副总经理张运江对《财经》记者分析。

按他对海虹智能医疗系统的分析，这套系统可以毫秒间为医生推荐针对性的治疗方案，如果其所在医院是签约医院，还可以给出所在医院的最优治疗方案。

一个名医，需要倾其所学，用积累了几十年、成千上万的病例经验，才能对疑难杂症短时间内作出判断、给出诊断，智能医疗系统如何在毫秒间达到名医的决策水平？

当医生在系统中输入患者个人信息后，人工智能能在瞬间给出最佳的诊疗方案，得益于系统背后庞大的数据库，该数据库包括病案、教科书、文献、专家共识等六大数据、知识与经验。

可见，足够数据量的病案是关键。“全科医生与刚毕业的医生，在临床诊断时最需要的并不是那些顶级三甲医院的治疗方案，反而是一些疾病的诊疗标准。”深圳市第二人民医院急诊外科主治医师姚彬接受《财经》记者采访时说，他曾经试图构建一个辅助诊疗系统，但受限于数据量与技术，未能成功。

海虹通过为国内众多城市进行的医保智能审核服务，积累了对病案审核、判断和分析的宝贵经验，通过人工智能系统的发酵，衍生出大量基于循证医学的诊断、治疗信息。

现实中，三级甲等医院往往可以接触到美国最新的治疗方案与技术，甚至可以同步获得新药;然而，二级以下的医院却往往滞后一大截，不仅如此，对这些医院的医生有指导意义的教科书与疾病诊疗指南，也常常滞后于最新的技术与诊疗方案。

将大数据、深度学习、云计算、人工智能等相关的技术，应用于疾病诊断与治疗，国外的科技公司早已布局。

微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，在自动分析研究论文中的数据以及临床试验、影像学诊断报告、电子医疗记录的基础上，寻求能够有效治疗急性骨髓性白血病的药物、预测药物的有效性，并为病患制定个性化治疗方案。

今年8月，IBM宣布经由纪念斯隆・ 凯特琳癌症中心训练的Watson Oncology系统（Watson肿瘤解决方案）进入中国，在国内已有21家医院计划使用。

智能医疗行业研究范文第5篇

“智慧医院2.0”方案以持续优化业务流程和不断提高患者体验为核心，从医院信息化建设的规划、以应用系统为核心的业务流程再造、人才队伍共建和为患者提供健康管理等方面展开，为医院提供“一站式服务”。“除软硬件一站式服务之外，还包含整个项目从顶层设计到规划咨询，再到软硬件系统开发、实施部署、运营维护和人才培养，这实际上是一整套服务体系和生态系统。”联想集团副总裁、中国区大客户事业部销售总经理叶明对《中国医院院长》表示，针对某些县级医院面临资金方面的困难，联想还推出金融租赁的方式，以服务外包的模式帮助医院解决信息化问题上的挑战。

再造传统挂号、检查、缴费的流程，简化就诊流程、缩短就诊时间，通过一系列管理和IT应用的组合创新，走出一条信息化的“智慧医院”之路，这正是温医一院展现在世人面前的形象。该医院于2014年3月与联想集团签署战略合作协议，双方利用各自领域的优势，开创“医企联合”的模式，共同打造“智慧医院”架构及解决方案，以信息化为抓手，加速推动医院向智慧医院转型。

叶明表示，联想智慧医院整体解决方案是和医院一起去实践，并且在实践过程中把整个系统所有相关流程做了梳理。联想还具备全球最先进的产品和技术，这让联想能够有实力去服务和支持中国的信息化建设，能为医院信息化建设长期提供创新技术。“联想致力于打造智慧医疗生态体系，并拥有专注于医疗体系的团队。”叶明说。