时间：2023-09-21 17:56:07
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
虽然现在大家都把眼光盯上了谷歌AlphaGo对阵围棋，可谷歌的心思却并非在这里，下棋只是一场商业秀，实际上，在各种版本的公关宣传中，谷歌已经非常明确的把未来人工智能的重点方向锁定医疗。
对于医疗产业的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴早已经不是一天两天，谷歌在大数据上的应用最早也是从所谓的可以预测流行感冒这种传染病而被社会所知。而且，社会上真正能让谷歌手里所掌握的这种“人工智能”发挥作用的领域并不多，而医疗显然是最合适的场所。
AlphaGo之所以可以和顶尖高手下棋，主要原因是全部吸收了人类棋手千年的成果和经验，这都得益于保留和流传下来的丰富棋谱，否则，巧妇难为无米之炊，AlphaGo根本就不可能会下棋。当然，下棋这个营生获利太小，对于谷歌的吸引力一点都没有，社会上的各行各业中，能够保存基本完整且具有连续性资源可供机器进行学习的，医疗的病例最与棋谱类似。当然，病例要比棋谱还要复杂的多，非标准化的记录也增加了很多麻烦，好在可验证的机会比围棋更多，操作的难度也应该适中。
在2007年微软推出“健康库”系统，让患者可以上传病历之后，谷歌也打造了谷歌健康(Google Health)平台，让患者通过互联网，将自己的病历、健康数据上传到统一的网络平台，由自己管理，或选择与医生、朋友、家人共享。如此，谷歌已经收集和整理了大量的数据，为人工智能在医疗上的应用做足了功夫。
据报道，现在谷歌健康的合作伙伴已经包括各类研发机构、健康保险公司甚至医药零售商。谷歌通过与美国最大的药品零售商CVS(Consumer Value Stores)合作，让消费者将药物服用数据上传到谷歌健康系统，从而辐射1亿多美国人口，获得这些患者的部分病史，这相当于美国总人口的1/3。
有专家认为，医疗历来是技术驱动的重要代表。没有听诊器的发明，医生要用人耳靠在背上和胸前听诊；没有CT磁共振的发明，骨科、内科、外科都没法进展；没有无菌术和手术器械的发明，很多疾病还是不治之症；没有很多重磅药物发明，很多疾病必然素手无策。除了战争，医疗一直是应用最新科技的试验场和推动力。
在互联网改变医疗的发展途径上，据说有七个方面，但实际就是两种道路。一种是借助互联网平台的分享与众筹能力，通过全社会的资源共享来研发新药或新治疗手段。比如，制药巨头葛兰素史克(GlaxoSmithKline)公开了13500种化合物的数据，帮助开发抑制疟原虫的新药物。葛兰素史克希望通过分享信息，帮助科学家设计出一种治疗效果更好的新药物。这是制药行业首次大规模应用开源开发模式到新药开发上，志愿者通过通力合作可能创造新药。另外一种，就是以谷歌为首的，使用网络收集整理数据，提高自己人工智能水平，然后应用到药品开发和治疗手段的研发上。
可以预见，在未来，如果谷歌AlphaGo这样的工具应用到中医领域，这个依靠艰难的经验积累才能获得治疗能力的古老行业也许会焕发青春，当流传至今的千年验方通过计算机的深度学习加以提炼吸收，也许会真的造就一位古往今来最牛的“神医”，华佗就真的重生了。
像AlphaGo这样的人工智能未来会帮助培训医生，辅助提高医生的诊疗水平，大大减少误诊率，可以拯救数以百万人的生命，甚至，未来可以是这样的人工智能来操控手术刀进行复杂的手术，毕竟，人工智能没有情绪和压力，也不会疲劳，手术的风险会更小。实际上，这只是工厂里的制造机器人在医疗上的再造。
当然，未来的医疗，很可能需要人工智能、虚拟现实和3D打印结合起来，构筑成完美的现代化医疗科技体系。人工智能主导诊疗，虚拟现实负责心理治疗和医生的技术训练，3D打印则在人工智能的指令下完成器官再造等治疗方案。
古希腊时期，数字的演绎化有了实质性的进展。数字化的发展一直伴随着人类，但是这种颠覆在30多年前就开始改变了。
随着人工智能技术的日益成熟，数字化已经可以在公共健康，以及众多医疗领域提供服务。例如，在医学影像识别方面，它可以帮助医生更迅速、准确地读取影像；在临床诊断辅助方面，它可以应用于疾病的早期筛查、诊断和手术风险评估，包括在药物研发方面，解决药品研发周期过长等多方面的问题。
从第一部留声机的诞生开始，数字化的颠覆就一直伴随着我们人类社会的进步。人工智能的远景早在1950年就已被图灵提出。人工智慧的定义诞生则是在1956年，由Dartmouth College的一些专家共同提出。人工智慧在20世纪70年代受到打击之后，开始出现新的研究方法。分子生物学已进化到信息科学，出现了新科学――计算生物学和生物信息学。这使统计科学家在医疗健康领域有了用武之地，尤其是微阵列技术创造了新颖的统计学，激发了许多新的生物统计学研究。像是专家系统把问题限定在一个小范围的领域，结合统计、概率、信息理论等方法，直到深度学习技术，以及类神经网络有了新的发展，AI才重新受到了关注。
数字医疗产业的环境
从现状来看，由于公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、管道少、覆盖面窄等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、品质欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题成为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院门可罗雀，病人就诊手续繁琐等问题都是由于医疗信息不畅、医疗资源两极化、医疗监督机制不全等原因导致的，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。目前的医改目标是县域就诊率达到90%，大病不出县，但是实现起来难度也很大。因为医生的时间是有限的，通过远程医疗解决区域分布不均的期盼，也同样会在医生的时间花费上受到限制，所以核心的问题是优质的医生资源不足。
自国家陆续出台了各项医改政策，基层首诊、双向转诊、分级诊疗、资源下沉等便成为了热门话题。各地区也都积极响应，组建“医联体”。我们迫切需要建立一套智慧的医疗健康的平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务，从根本上解决“看病难、看病贵”的问题，真正做到“人人健康，健康人人”。
医生资源在全世界范围内都仍属于稀缺资源，这种供求关系在一定程度上决定了病患“看病难”的问题，而我国医疗长期存在“重医疗，轻预防，重城市，轻农村，重三甲，轻社区卫生”的现象。从居民自身来看，过多依赖大型医院，从医院角度来看，这种过度依赖加重了就医困难的问题，“一号难求”的现象频发。解决基层医疗资源缺乏的核心就在于给基层医疗机构“赋能”，用人工智能给基层医院“院士级看病的本事”。通俗来讲，把一个院士的看病本事，放到一个笔记本电脑里，带到基层医院，这就是人工智能追求的境界和需要解决的实际问题。
精准医疗的实现需要人与技术的结合
以精准医疗为主的智慧型医院是2015年在美国诞生的思路。智慧型医院从医疗健康产业的整体角度，提出融入更多人工智慧和传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智慧化，推动医疗事业的繁荣发展。利用人工智慧、大数据分析的融合和移动医疗等新技术，结合现代化医院的管理流程，逐步形成智能化的全面医疗解决方案。智慧医疗开始走进我们寻常百姓的生活。
从概念上来讲， 以基层医疗健康为出发点的智慧医疗包含了智慧医院系统、区域卫生系统，以及家庭健康系统这三部分。从流程管理角度，基层医疗以如何让病患可以便捷快速地预约挂号为起点。智慧医院必须经过前沿科技应用对医疗机构信息化的全面创新的过程。从狭义上来说，智慧医院可以是基于互联网科技的医院，在数字化医院建设的基A上，创新性地将现代移动终端作为切入点，将移动互联网特性充分应用到就医流程中。
AI是让人实现超越而不是制造超人
AI对医疗领域和产业的改造是具有颠覆性的，它不仅是一种技术创新，更是在生产力上为传统医疗行业带来变革。AI作为一种技术方法，大规模地用更智能的系统推动更好的决策，也是最近几年才发生的事情。直到今天，由于我们解决了以前很多未能解决的问题，才将医疗AI推向了一个新的高度。除了提高医生的工作效率外，AI还能作为辅助手段，提高诊断准确率，使精准医疗成为可能。
近年来，在医学领域开始导入人工智能数字挖掘与机器学习的技术来筛选有效的医疗信息。
其中，“AI+医学影像”就是关键性的一步。医学影像天生适合互联网+大数据+人工智能。从数量上讲，超过80%的医疗数据来自医学影像数据，优质、大量的数据积累、高性能计算环境和优化的深度学习方法，三者资源配齐，就会构建不断提高的状态模型，这正是人工智能的魅力所在。利用三者的关联，可以大大提高医学诊疗效率，并实现精准医疗。图像智能识别更可以减轻医生的工作量，这就很好地解决了基层优质医生资源不足的问题。
医学影像领域调查数据显示，无论是在国内还是在国外，放射科医师的数量增长速度远不及影像数据的增长速度，也就是说医师的数量远达不到阅片的需求量。
就美国与中国对比来看，美国的人工影像阅片误诊人数为1200万/年，而在中国则达到了5700万/年。在中国，误诊率高且主要发生在基层，这也更好地说明，人口基数巨大的中国，医学影像业务更需要人工智能技术的支持，以此来提升基层的诊断质量与效率。
数字科技推动基层医疗发展
总而言之，无论是对患者、医师还是医院而言，数字健康的运营平台需要把智能、供应链、财务运营和人才管理有机整合起来。数字健康管理平台不仅能够让患者更快速地完成健康检查，还能获得更精准的诊断建议与个性化治疗方案。对医师来说则削减了读片时间，降低了误诊概率，根据人工智能的辅助诊断还能提高诊断质量。而对医院来说，采用数字健康管理平台不仅降低了医院成本，还能够建立一个多元数据库，这是对分级诊疗和远程诊疗的一大技术性帮助，让医院更好地响应国家政策，真正有效地做到“资源下沉”。
事实上，康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支，它的研究贯穿了康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多领域，已经成为时下医疗机器人领域的一个研究热点。目前，康复机器人已经广泛地应用到康复o理、假肢和康复治疗等方面，这不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域的新技术和新理论的发展。
以“协作”方式提升患者复健质量
近年来，人口老龄化和慢病群体的增长，给医院康复设备和服务人员的供给带来了巨大缺口。与此同时，人工智能技术带动了护理机器人、康复机器人等多种医疗辅助工具的发展，智能化康复手段逐渐成为康复设备发展的主流。根据美国一家知名市场调研和咨询公司预测，外骨骼机器人、辅助康复机器人从2012年到2022年，市场占比明显提升。经估算，未来5年，广义康复机器人的年复合增长率约为37%，其中康复机器人年复合增长率为21%。
康复机器人是机器人技术与医工技术结合的产物，其研究起步最早可追溯到上个世纪80年代，当时美国、英国和加拿大在康复机器人方面的研究处于世界领先地位，1990年以后康复机器人的研究进入到全面发展时期。目前，康复机器人的研究主要集中在康复机械手、医院机器人系统、智能轮椅、假肢和康复治疗机器人等几个方面。
国内一家来自上海的外骨骼机器人研发团队，其自主研发的新一代上肢智能康复机器人Fourier M2能够通过刺激大脑功能重组，为上肢功能障碍患者提供多样的目标导向性训练。具体来说，就是“通过身体器官以外的辅助设备，帮助康复病人实现行走或者完成某种功能，以‘协作’的方式提升患者的康复质量”。该团队负责人介绍，康复机器人的目标就是要实现替代/辅助康复治疗师，简化传统“一对一”的繁重的治疗过程，帮助病患重塑中枢神经系统。目前康复机构配备主要是功能较多、自动化程度较高的、多自由度的牵引式/悬挂式康复机器人，但近年来，在此基础上技术升级的穿戴式康复机器人即外骨骼机器人异军崛起。机器人在康复及疗养领域上有着巨大的潜力，这类系统不仅能够对行动障碍进行治疗，如由中风、创伤性脑损伤及其它损伤引起的行动障碍，也能够作为社会与行为障碍的干预与治疗工具，包括自闭症、多动症等，未来还将朝着促进原居安老、推迟老年痴呆症的发生、通过陪护缓解老年人孤独的方向上进一步发展。
康复机器人助患者重获新生
“作为山西省唯一的中医康复示范基地，每天来这里康复健身的患者大约有150人，其中80%以上是60岁左右因脑血管病变、脑卒中、创伤性神经损伤、脊髓损伤等疾病，导致行动障碍的患者。我们的基本治疗手段是针刺运动疗法，也就是一方面通过针灸刺激脑细胞及神经重塑，恢复患者神经传导；另一方面通过大量、重复导向性训练，让患者大脑皮质重新学习运动模式，逐渐恢复正常功能。”山西中医学院第三中医院一位治疗师介绍，“理论上，只要在搀扶帮助下能够挪步的患者，通过专业康复训练都能恢复正常走路。但实际上，患者往往达不到理想效果，传统步态模式训练至少3个月才能有明显改善。但由于许多患者要么训练强度不够，要么错过了康复的最佳时期，导致康复效果打了折扣，很多患者只能恢复到勉强拖着一条腿走路的状态。而相对于传统的人力协助康复训练，机器人康复训练更具优势：患者不但可以尽早开始康复治疗，而且能短期内完成高强度、高质量的重复训练。在机器人帮助下，患者迈出的每一步都是正常生理步态，大脑重新学习和记忆的也会是正确的运动姿势。”
该康复治疗师认为，一直以来，大众对康复的认识只停留在针灸、推拿、理疗阶段，这种观念已经落伍了。现代康复医学是通过多种康复手段，提高患者生存质量，恢复患者社会功能。随着康复医学的不断发展和科技进步，医疗服务机器人会越来越多地参与到我们的生活中。
事实上，欧美国家对康复机器人的技术和理论研究一直处于领先地位。我国相关研发工作起步较晚，但近年来呈现快速发展趋势，目前已进入到临床应用的以牵引式/悬挂式康复机器人为主。“例如，脑卒中是我国死亡率最高的疾病之一，其中75%存活者有不同程度的残疾和劳动能力丧失。根据欧美国家康复医学相关文献，借助康复机器人等方法有效治疗后，脑卒中残障率可减少为30%。”业内人士表示，越来越多地投入使用康复机器人，将使越来越多的行走等功能障碍患者获得良好治疗效果，重获新生。
应用领域将日益宽广
随着电子技术的日新月异，加上互联网技术的崛起，电子科技融入到医疗领域，电子医疗的雏形开始逐渐形成。顾名思义，电子医疗就是在借助信息通讯技术及电子科技通过网络、语音、视频等远程方式来交换患者的医疗临床资料及专家意见的一种远程治疗模式。近年来，移动通讯技术迅猛发展及智能手机、智能手表等智慧电子产品的出现，作为电子医疗其中的一个重要分支———移动医疗逐渐进入了大众的视野。借助手机完成疾病资料的管理、对话医务人员获取信息咨询等都给人们的日常生活带来了极大的便利。在欧美等发达国家，移动医疗的优势得到更加彰显，例如在一些慢性疾病的监测、临床信息的收录、健康咨询的管理等方面开始崭露头角。移动医疗的意义不仅仅是医院内部借助智能电子产品帮助医生、护士等开展临床作业，更重要的是借助互联网通信技术，实现了远距离医疗信息传递、远距离健康情况监测、远距离医患辅导等非普通型医疗服务。医院、医生、患者都可以从中获取便利，使在中国本就不富裕的医疗资源能得到充分利用。2013年国务院《“十二五”国家自主创新能力建设规划》，明确提出医疗卫生领域信息化，这标志着移动医疗健康进入快速发展阶段［1］。
1移动医疗概述
20世纪50年代末，远程医疗这个词汇便出现在人们视野中，美国学者首先将双向电视系统用于医疗，远程医疗的出现给落后地区的医院带来希望和曙光，形成了以大型综合医院与社区医院相帮互助为基础的服务模式［2］。设施先进、人才雄厚的大型医院借助电话、电视视频交流等通讯方式给偏远地区医院提供临床、影像诊断服务，以实现患者可以在就近医院享受到与大型医院一样的诊断治疗服务，从而大大提高了基层医院的诊治率。既节约了患者就诊的时间与花销，也加强了各个医院之间的学术交流，使基层社区医院的医生能接触更多的病例，从而从根本上提高医生的执业能力。随着移动通讯技术的迅速崛起及智能通讯设备的异军突起，远程医疗也逐渐摆脱了最初的单一服务模式，众多交流方式的拓展、应用软件的诞生使远程医疗获得了新的发展之春，移动医疗的概念也随之诞生。移动医疗作为一个新兴概念，世界卫生组织、美国远程医疗协会及欧洲远程健康信息协会等权威远程医疗组织尚未对其有固定权威的定义，衡量其相关信息也未形成统一标准［3］。目前采用最广、认知度最高的定义是国际医疗卫生组织对移动医疗的定义，即借助移动通信工具提供医疗服务和信息，包括远程患者监测、视频会议、在线咨询、个人医疗护理等［4］。2007年，苹果之父乔布斯智能手机Iphone，手机不再局限于短信和电话功能，移动化新纪元由此诞生。一部小小的手机将通讯、网络、计算机等功能整合，大众消费者能借助手机随时随地获取信息资源及通过其与他人进行交流。随后，三星、华为等多个知名企业开始了智能手机的研发与推广。智能移动设备的出现不仅是通讯领域的里程碑，更是给众多科技领域开创了新的发展方向。智能移动设备、移动通信技术与医疗健康服务三者结合，将医疗健康服务由单一地点化模式转化成为随时、随地、随身的服务模式，开启了移动智慧医疗的发展，实现了医患服务新模式［5］。
2移动医疗的应用
虽然移动医疗的概念还不完善，但是移动医疗的应用已经深入到人们日常生活的多个方面。最基本的体现就是借助移动医疗模式，患者与医生可实现在线实时交流。众所周知，患者去医院就诊时，由于医疗资源的匮乏，多数时候医生对病情的询问只有短短几分钟，尤其是一些大型著名医疗机构，通常一个医生半天要接诊上百号患者，客观上导致了医生不能详细与患者交流病情，只能通过简单的询问及自身的知识来对患者病情进行快速诊断。但是，通过移动医疗服务模式，医生可以与患者通过线上咨询和线下留言回复等方式取得更好的交流，医生可以更加详细地向患者了解病情，对预后患者提供一些健康信息推送等。除此之外，移动医疗通过网络通信手段实施远程手术和治疗等医疗服务，还可以帮助医院对于病患的健康信息、就诊信息进行有效管理，例如手机预约就诊、疾病知识查询、健康服务热线、电子档案查询等，不仅方便了患者，也为医院实现了节源开流［6－7］。随着多个国家逐步步入老龄化社会，老年病患者和慢性病患者数量也逐年上升，慢性疾病给世界各国的医疗体系都带来了严峻的挑战，医疗资源的贫乏、医疗经济的压力及医疗服务的欠缺都不同程度地显现出来。移动医疗的出现给慢性疾病的监测和信息管理带来了发展的春天。糖尿病作为一个典型的长期慢性疾病，近几年来患者呈现快速增加，部分发达国家对于糖尿病病情诊断、监测等的投入年增长率达到了5％，投入增长一方面来源于糖尿病患者数量的增长，另一方面也跟药物、医疗服务的价格上涨有关，一些公司和科研机构也因此发现了移动医疗在糖尿病应用方面的市场前景［8］。借助移动医疗服务，患者可以在家通过智能移动设备完成日常血糖监控，如果血糖出现异常，智能设备应用可以及时通过远程信息传送将患者病情传输到医院形成病案信息，医生可以第一时间获取相关数据，并根据实际情况对患者进行健康指导，包括药物的更换或要求患者入院做进一步检测。这样既避免了患者滥用本就紧缺的医疗资源，又时刻提醒患者对疾病进行自我管理与监测。相关研究表明，基于移动终端早期糖尿病风险评估的应用可以降低糖尿病及其并发症发生率［9］。除了糖尿病，对其他例如慢性心脏疾病、慢性呼吸系统疾病等也可以通过移动医疗服务对患者进行病情追踪及监测。
3国内外移动医疗现状
3．1国内移动医疗现状
经研究发现，我国是在21世纪初期开启了对远程医疗的广泛研究，并迅速成为了关注的热点［10］。智能手机及其他智能电子设备如雨后春笋般出现，移动智能设备量大幅增加，移动化服务模式已经被大众所接受并应用于日常生活，当然也包括医疗健康领域，这也是科技改变世界的体现。国内一些大型医疗机构、医生及药品零售店通过借助智能移动设备的应用，建立移动医疗服务平台。借助该服务平台，患者可实现远距离预约就诊，只用在手机上轻轻一点就可以完成预约，省去了到医院排队挂号等待的烦恼。国外数据统计显示，发达国家已有超过半数地区的医院可通过移动医疗信息服务平台进行预约服务，有效降低了卫生系统成本消耗，并获得了患者与医生的一致好评［11］。除了预约服务，移动医疗平台还给患者提供健康服务查询及健康信息推荐等。其次，医疗科技公司对移动智慧医疗的远大前景也十分重视，智慧医疗公司如雨后春笋般出现。依赖于智能设备的移动医疗相关服务应用程序的开发与研究更加受到了众多厂商的重视，健康知识、营养养生、疾病信息、在线就医等各种各样的移动医疗程序也被大众所知晓。例如，国内平安公司研发的平安好医生、丁香园的丁香医生及春雨医生都是比较成功的移动医疗程序。大众可通过手机注册，然后在线向医生进行疾病咨询及健康管理。“春雨医生”目前注册用户超过3000万，注册医生数达到50000人，并获取了近3．1亿元融资；“平安好医生”注册人数已突破1亿，并建立了全职医生团队为注册用户提供实时咨询，咨询内容不光涉及预约就诊，还覆盖健康管理、复诊提醒、康复指导等内容［12－13］。
3．2国外移动医疗现状
移动医疗的出现不仅改变了传统医疗就诊模式，更加重要的是借助移动通讯技术的发展和远程资源传递逐步实现了远程医疗检测。目前国外远程医疗检测在影像学领域开展较为领先，一些社区医院或者小型医疗机构在获取患者的影像资料后可将其传送至合作的大型医疗机构并及时获取专家根据患者影像资料进行会诊后得出的临床意见，以减少患者迁移就诊的痛苦，更加充分利用了本以欠缺不足的医疗资源。大型影像设备公司也在积极研发移动放射学的手机应用程序及移动式影像设备，以适应移动化医疗的需求。除影像学领域在移动医疗方面的进展外，检验学领域出现了里程碑式的发展。智能移动通讯设备的长足发展也使生物检验应用程序应运而生，许多生物传感技术公司也研发了一系列应用程序并借助外延电子智能设备与手机、平板的移动通讯设备完成简单的生物学检验。例如印度一家生物公司推出了一款名叫uChek的软件，该软件与公司出品的尿液测试棒配合可以实现小便检测。患者通过智能手机下载应用程序后，利用摄像头拍摄读取测试棒的颜色，然后程序会自动分析尿液中的各项指标，以判断用户的身体健康状况。不仅利用智能移动设备能完成小便的检测，现在也出现针对妊娠、胆固醇等生化指标的检测。移动医疗在检验学领域的应用使患者可以在家完成部分指标检测，可以避免跑去医疗机构，减少了医疗资源的浪费。随着智能手机的发展和普及，借助手机完成部分疾病的筛查和诊断已经不再是天方夜谭。根据MassachusettsGeneralHospital（MGH）的研究学者们报道，研发出现一种移动设备，该设备与智能手机相结合可以分析细微组织结构，在短短1h内便可以诊断生物组织提供者是否患有肿瘤。移动医疗的应用不仅在肿瘤诊断上有了重大突破外，对于皮肤病的诊断优势也开始逐渐显露。德国一家生物公司研发了一种镜头，借助苹果智能手机可以用来诊断皮肤疾病。将此设备与Iphone连接后，置于患者皮肤上，当自动对焦后完成图像捕捉，然后手机上的应用程序可以自动进行图像分析，以实现皮肤疾病的诊断。捕捉的图像还可以通过云服务器传送至医疗机构，可给医生诊治提供帮助。因此，移动医疗发展的应用前景是无比广阔的。
4移动医疗的前景
移动医疗的出现，使整个医疗卫生行业出现了翻天覆地的变化，借助智能设备和互联网技术，移动医疗已为人们就诊、健康生活提供了各种各样的便利。患者通过手机可以随时随地预约就诊、获取健康咨询、与医生时刻交流、甚至通过穿戴体积小的智能设备就可以完成一系列指标监测；通过云服务器的传送模式，医生可以远距离获取患者的医疗信息与检验指标等数据，为其提供诊断依据。随着移动通讯技术和智能电子设备的进一步发展，移动医疗将会继续改变人们的医疗生活方式。目前国内移动医疗还处于发展的高速阶段，并已经成为“十二五”规划重点支持的行业，以后移动医疗的应用会更加广阔，除了可以通过移动医疗服务模式来改善地区医院和大型医院之间医疗资源分布不均衡的局面，提高医疗资源的利用率，为开展分级诊疗提供强大的技术支撑。更重要的是，待科学技术进一步发展，可以加强、扩展移动医疗的应用领域，可将其应用在医疗救援、家庭保健、孕期保健等领域，使大众更享移动医疗带来的便捷生活［14］。
5小结
2015年，总理提出“互联网＋”行动使得互联网＋医疗、云医院、移动智能医院等新鲜词汇成为了医改热词［15］。5G网络及大数据时代的来临，为移动医疗的发展奠定了更加坚实的技术基础。在政策与技术的双重保障下，移动医疗服务模式不仅让患者、医生、医疗机构等都感受到移动化、便捷化带来的优势，更是在降低医疗成本的基础上提升了医疗服务质量，平衡了地区间的医疗资源，使医疗资源能够充分被调动与利用［16］。移动医疗也给医疗健康行业注入了新的血液，生物科技公司的崛起、医疗应用程序的研发都给未来医学领域开启了新的发展研究方向。随着科学技术的发展、智能电子设备的创新、通讯无线技术的升级及数据信息的安全化，移动医疗将逐步走向社区、家庭、甚至定向到某一具体的患者，彻底打破了传统的医疗模式，为大众提供互动交流模式下的个性化医疗服务［17］。
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当IBM 公司的计算机Watson在电视竞赛节目《Jeopardy！》中击败两名全能冠军后，这表明全球最聪明的计算机能够与两个真正聪明的人对决。Watson在该智力问答竞赛节目中的获胜，吸引了人们的注意，但目前，在我们寻找Watson在社会上的应用领域时，我们越来越清晰地发现，这些技术将主要被用于增强人类智慧，而不是与人类竞争，或者取代我们。
这不是人与机器对决，而是人和机器携手，共同应对挑战，以达成通过各自力量无法实现的更高目标。这种强大的全新强强联合的优势，在医药和健康领域的表现最为明显。具备“认知计算”能力的机器有潜力帮助医生诊断疾病，并且评估患者的最佳治疗方案。但是，要充分抓住这一机遇，机器必须经过专门的设计和训练，使其能够以最自然的方式与医生交互。
Michael Barborak在使用WatsonPaths
日前，在克利夫兰医疗中心医疗创新峰会上，IBM研究院Watson团队负责人Eric Brown演示了IBM与克利夫兰医疗中心的医生共同开发的一个技术项目，该项目旨在帮助医疗专业学生学像经验丰富的医生那样思考。这个项目名为WatsonPaths，是截止到目前计算机和人类联合思考的最好例证。
对我来说，Eric的演示标志着三年多辛苦工作的圆满完成。我是在《Jeopardy！》竞赛节目播出前的几个月，从一家数字营销机构加入IBM研究院的。我的工作是帮助开发Watson的现实世界应用。现在，我是Watson团队的自然语言工程经理。
在我加入团队时，我就明白：Watson技术必须经过调整才能在医疗、银行、零售、教育和其他业务与生活领域中使用。Watson的最初设计是在《Jeopardy！》节目中对准确的问题形成准确的答案，但世界的运行方式并非如此。要想在真实生活中使用，系统必须能够理解复杂的现实世界场景，这样才能帮助人们处理这些场景。因此，我们必须训练Watson使用其问答能力，例如在一个复杂场景中挑选一个选项，并将其细分为可理解的部分。系统必须能够发现显而易见的事实，形成假设，对假设进行验证，并且最终得出结论。因此，我们开发了一项名为Watson推理链系统 （WICS，Watson inference chaining system） 的技术来做到这一点。
在克利夫兰医疗中心，我们发现与我们的Watson推理链系统完美配合的方法，这帮助我们将其演变为一个称为WatsonPaths的应用。克利夫兰医疗中心的Lerner医学院采用基于问题的学习方法（problem-based-learning methods），向学生讲授如何像医生那样思考。通过采用医疗的现实场景，他们逐步学习医生评估患者状况并确定最佳治疗方案的每个流程。
我们看到将Watson和计算机虚拟化技术集成到这种训练方法中的潜力。 现在，借助WatsonPaths，学生们可以检查计算机提供的证据以及得出的推理。在他们使用系统时，得出最佳结论的路径会变得更加明显。设想一下：学生可以训练Watson系统，同时Watson系统帮助训练学生。这样做的目的是，有朝一日将这些能力整合到未来的Watson商用产品中。
我们在IBM研究院创建了WatsonPaths的一个版本，但我们认识到，要实现在现实生活中的应用，这项技术必须极为易于使用。我们需要优秀的图形用户界面。因此，我们请求位于纽约市的IBM设计实验室的人员提供帮助。一般来说，该团队开发网站和移动应用，以帮助开展营销活动。通过与我们和克利夫兰医疗中心的合作，该设计实验室团队为WatsonPaths设计了全新界面。
这只是Watson与真人交互的开始。将来，您可以预期认知系统能够与人进行书面和口头对话——甚至是辩论，所有这些旨在降低复杂度，使我们能够做出更明智的决策。
695文章编号：1004-7484（2014）-06-3551-02
当今的医院正在向现代化管理的方向发展，而医院管理的信息化是实现这个目标的重要方式。如何以最佳方式利用医学信息帮助医院加强管理具有重大意义。医院应该抓住这个发展中的机遇，通过充分应用医院信息化来为医院管理向现代化发展助力。
1概念
所谓医学信息，指的是运用科技手段将医疗资源信息化的形式，它包含了人类为了自身健康长寿，而同疾病进行长期抗争的各种经验和智慧。从专业医药学角度来诠释的话，医学信息则是指包括医疗、卫生、大众保健以及药物、用药等信息的全方位的信息。
2医学信息和医院管理的关联
2.1充足的医学信息是医院管理的前提对医院来说，主要资源无外乎人员、物资和信息资源。首先，各类人员进行的各种行动推动了医院的运转，同时人员培训计划还可以增强医院的技术实力，这些都可以转变为医院提升医院实力的资本；其次是物资，包括各种医疗器械和各种类型的药品；第三就是医院的各种数据信息。只有充分合理的利用信息，医院的管理层才能权衡利弊，下达科学合理、行之有效的指令和计划，使医院管理更为有序。
2.2医学信息帮助促进医院的技术水平如今无论哪个领域，想跟上最新、最前沿的技术和理论都离不开信息的掌握，医学领域尤其如此，作为医院，应该为医护人员提供了解国内外最新医疗技术和最新医学理念以及各种经验教训等条件，只有这样才能提升医院的整体医疗技术水平。
3将医学信息应用于医院管理当中
3.1医学信息在国外医院管理中的应用与国内医院相比，国外医院将医学信息应用于管理开始的比较早，尤以美国的体系最为完善。同时，国外的医院在管理上着重于运用电脑程序来操作、分析信息。为了保持信息的客观性，他们通过计算机操作和分析大量的医学信息、数据，并将这些信息运用于医院的管理和决策。当然在此过程中，这些国家也对人工智能的推进做了大量的投入，建立各种信息体系来帮助进行医院管理，这些体系或系统既包括有助于医院管理的管理信息体系、决策支持系统和区域信息系统，也包括有助于提升医疗水平的临床信息系统和人工智能系统等。下面介绍一下一些发达国家医院信息系统的开发和建立，首先是美国，医院信息化的发展过程一般要经过四个时期：首先是尝试阶段，西方国家的医院最先建立了病人护理系统、事务处理系统以及医疗收费系统等。在此阶段，流动护理系统（COSTAR）被建立起来，这个系统将病人的信息汇总以供医院的临床、财务处和医院管理人员检索借用；同时医院信息系统（PROMIS），也成功建立并在妇科病区试行后推广，这是首个具备完整医院信息的系统。然后到了前进阶段，此阶段以原有局部信息管理铺垫，开始运用最新技术建立涵盖整个医院的一体化信息系统。许多著名系统都是在这一阶段建立的，例如：Omaha系统、HELP系统等。接着发展就到了完善阶段，此时期系统的开发特点是以病人为主，体现了人文精神，利用最先进的计算机网络设备开发出与病人紧密相连的系统。到目前为止，美国的医院信息已经发展到了提升阶段，如今的医院信息系统开发侧重于电子病历系统，医院管理决策协助系统，以及医学语言系统等课题的开发，同时开始对新旧系统的应用成效做一系列的评价和对比，在各个系统之间进行结合也是目前研究的课题之一。接下来进入了一体化医院信息系统时期，此时诊疗过程已经规划入计算机管理。最后是目前为止的电子病历时期。如今日本的很多医院开始推行使用电子病历。最后是欧洲国家，它们的医院信息系统起步稍晚于日本，但后劲十足，到目前欧洲很多国家已经开始应用临床信息系统和电子病历系统。
3.2医学信息在国内医院管理中的应用我国的医院信息与上面介绍的发达国家相比，起步相对较晚，而且初期经历了一段很长的缓慢发展时期。直到20世纪90年代，医院信息才出现加快发展的势头。我国医院信息化建设也可以归纳为三个主要时期：首先是管理信息系统、临床医疗信息系统以及医院信息系统的升级应用。在美国信息高速公路的理念下，我国整体信息化得到了重视，特别是90年代制定的“三金”工程，为我国的各个领域的信息化建设奠定了基础。第六届医药信息学大会表示出要将电子病历作为当今医院信息规划开发的主要目标。
如今，随着计算机和信息技术的不断更新，我国也进一步加大了对医疗系统的开发，目前主要有：开展远程医疗，采用程序控制通信来开展异地可视性会诊；互动电视和高速电话线路的迅猛发展，将为今后开展远程医疗创造条件。医学信息的现代化主要依赖于科技的进步，正因如此，我国当前正在不断加大对人工智能和知识工程技术的投入，以望将运行系统与医院信息系统相互集成，进而使医院管理系统真正实现现代化。
近日，青岛市物价局批复关于IBM开发的医生会诊人工智能产品沃森肿瘤的收费。据此，医院可根据自愿原则，与病人双方协商并签订协议确定具体收费标准。这意味着，医疗人工智能产品作为医疗服务项目，其商业化临床应用和推广受到主管部门认可。
沃森是当前医疗领域应用相对成熟的智能机器人，也是全球最早进入临床的产品。据其中国地区分销商百洋智能科技董事长付钢透露，目前沃森肿瘤已经在八省落地，预计年底覆盖150家三级综合医院。
但在本土化过程中，如何获取各医院医疗数据和诊疗方案，克服国内医疗信息数据孤岛，并打动医疗机构和医生接受这一新事物以及让患者为高价埋单，都是沃森无法回避的问题。
医生助手
公开数据显示，2015年国内新发癌症病例约429.2万例，其中，281.4万例癌症死亡。在治疗方面，国内外存在巨大差距：国内所有癌症患者的平均五年生存率仅为30.9%，而美国已达到66%。
专家分析，主要原因在于，一是发现不及时，体检体系不发达，中国50%的肿瘤患者入院就已是晚期患者，美国只有10%的入院患者是晚期患者;二是因为国内肿瘤整体治疗规范水平不够。
“要解决几百万人的肿瘤治疗，一定是通过更先进的工具提高医生的效率，提高一线医生的诊疗水平。”付钢表示，肿瘤患者对于治疗方案、健康状况确认的需求非常旺盛，以往很多肿瘤患者会在进行治疗后或者在发现病情前就去一线城市甚至国外的医院进行治疗。这也是其引进沃森健康系列产品的主要出发点。
“沃森的开发是给医生做助手，而非取代医生。”IBM沃森健康中国区总经理郭继军说。
据了解，沃森“学习”过程类似AlphaGo，由纪念斯隆-凯特林癌症研究中心（MSKCC）历时四年半训练出来，它汲取了300多份医学期刊、200余种教科书、超过1500万页的论文研究数据以及基于美国国立综合癌症网络的癌症治疗指南和MSKCC在美国100多年癌症临床治疗实践经验等，并保持每月更新。
目前，沃森健康已研发出3种肿瘤科产品：沃森肿瘤、沃森基因解决方案和沃森临床试验配对。IBM沃森健康总经理Rob Merkel介绍，沃森产品目前已在13个国家开展临床应用，并很快推广到20多个国家。其中沃森肿瘤和沃森基因解决方案分别于去年8月和今年6月被引进中国市场。
以沃森肿瘤为例，接受患者预约后，肿瘤专家与患者实行面对面交谈，根据患者病历情况，择病情重点现场上传关键词至云端，经过沃森的数据库从中筛选和抓取有用的诊疗内容，并输出四项内容：治疗方案描述、治疗方案遵循了哪些指南和治疗思想、帮助寻找到患者的临床医学证据以及用药建议，同时会评估患者采用该方案的疗效与风险，最终由医生决定是否采取。目前沃森的诊断治疗范围涉及肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、卵巢癌和宫颈癌等治疗领域。
据称，和顶级专家组所给出的治疗方案相比， 沃森肿瘤的治疗方案已达90%以上的符合度，逐渐成为肿瘤专家的重要智能助手。
“沃森其实就是一个国际多学科专家的肿瘤会诊意见。”青岛大学附属医院副院长张晓春告诉《财经国家周刊》记者，今年4月底其所在医院沃森国际肿瘤诊疗中心开诊并接诊第一批病人。目前已经接诊了256个病人，其中沃森肿瘤对33个病例给出的诊疗方案，与MIT专家做的治疗方案比对一致率是96.8%。 沃森是当前医疗领域应用相对成熟的智能机器人，也是全球最早进入临床的产品。
在张晓春看来，对资深专家而言，沃森肿瘤还是太年轻，其提供的方案更适合用于指导基层医疗机构对肿瘤规范治疗缺乏认知的医务人员。用沃森肿瘤培养年轻医生、带团队，尤其对非肿瘤科室的医生非常有用。
据了解，使用沃森肿瘤和沃森基因组学均需自费，沃森肿瘤价格是4500元/次，沃森基因组学为5000元/次。
本土化挑战
根据规划，沃森肿瘤今年底将进入中国150家三级综合医院。其在国内运营服务经销商除百洋智能科技外，还有杭州认知网络科技公司。
百洋智能科技首席营销官王必全透露，目前已经接到很多医院的合作意向，按照市龇从η榭隼纯矗医院引进速度和规模可能远超规划，实际引进沃森肿瘤的医院会在150-300家之间。
广受追捧的背后，其应用实效和商业化成果仍有待时间检验。
“还是本土化不足的问题。”张晓春说，沃森肿瘤提出的方案都是基于欧美国家的病例，尤其是MSKCC的专家的一些成功案例，而肿瘤治疗在人种、基因上是有差别的，沃森给出的治疗方案是否适合亚洲人群还有待研究。在药品方面，国内自主研发的肿瘤靶向药如果在欧美国家没有上市的话，暂时也未被纳入其认知系统中，这给中国医生的诊疗带来了一定局限性。此外，针对病情比较复杂的肿瘤患者，比如一些经过多线化疗和对药物产生耐药性的患者，沃森肿瘤还不能很好地解决。
纳入本土化案例及数据是其接下来要努力的方向。郭继军表示，IBM将会从帮助医疗机构提升绩效、基于国内医疗转型需求的层面出发，解决数据整合问题，并逐渐积累和吸收中国医生及研究人员的论文和循证研究成果。
但这并不容易。据了解，获取训练医疗人工智能所需的数据，主要是采用合作和并购方式，成本很高，数据来源的正当性也常受质疑。这一模式在国内开展起来可能颇具困难。主要原因在于，目前国内各医院系统并不相连，也没有统一规范的临床结构化病历模型标准，不同医院的病历书写存在差异，非结构化的数据导致很难做到高效率的大数据挖掘。而且，由于国内临床病历缺乏规范，不少临床实际治疗、诊断细节在病历中无法体现，此外，与国外患者离院后延续性的随访体系不同，国内患者离开医院失访率非常高，临床病历和高度碎片化的数据实际价值有限。
对于医院而言，引进沃森的成本也不小。张晓春并未透露具体引进费用，但据她介绍，沃森肿瘤软件不能直接在医院HIS系统运行，需要另建系统并单独设立专门的诊所。
而推广沃森产品，国内医务人员的培训不可或缺。“如果沃森在全国铺开，至少要训练一万名专业的肿瘤医生。”付钢表示，肿瘤科是非常专业的科室，具体对于每个病人在不同的治疗场景下，用好这一助手，需要与医生沟通互动并开展培训。
据付钢称，目前百洋已经筛选了500家医院，配备相应的医生培训工程。这将付出大笔的培训费用。
关键词：大数据；中医药信息
doi： 10.3969/j.issn.2095-5707.2014.01.001
Application of TCM Information in the Age of Big Data
Pan Wen， Cheng Tao， Niu Chongxin， Zhao Xiaoli
（Gansu Academy of Traditional Chinese Medicine Sciences and Technology， Information Research Institute of Traditional Chinese Medicine， Gansu Lanzhou 730050， China）
Abstract： By analyzing the Traditional Chinese Medicine （TCM） information under the background of big data， this paper tries to determine the role of TCM information in traditional Chinese medicine and scientific research， the management of medical institutions and the public health research institutes， to recognize the great value of the TCM information of big data in the development of Chinese medicine in the future. The age of big data dawns， especially its application in the fields of Chinese medicine is just beginning. We should seize this opportunity and let the Chinese medicine industry rise.
Key words： big data； TCM information
随着信息技术产业的高速发展，越来越多的计算机技术融入到人们工作和生活的各个领域。而计算机信息技术与传统的中医药行业的结合，则大大推动了中医药行业的发展，各种中医、中药数据库和以提高诊疗质量为目的包括专家系统在内的医用人工智能系统、远程医学系统、综合医院信息网络系统的研制与开发成为中医药信息化的重点。
1 大数据时代到来
当数据成为一种新的经济资产，当科研处于以数据为基础进行科学发现的第四范式[1]，当数据开始变革教育[2]，这些都标志着我们已经进入了大数据（big data）时代。全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”同样，在中医药领域，应用大数据时代的理念与技术的研究，也已经悄然展开。中国中医科学院副院长刘保延教授指出：“‘大数据’应用于中医药临床与科研，将给这个领域带来革命性的变化。”大数据，顾名思义是大规模的数据集，但它又不仅仅是一个简单的数量的概念。大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。IBM公司指出，大数据的特点是4个V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）及Veracity（真实），它提供了在新的和正在出现的数据和内容中洞悉事物的机会，使业务更加灵活，并回答以往没有考虑到的问 题[3]。Gartner公司的报告也提出，大数据是大容量、高速和多样化的信息资产，它们需要新的处理方式，以提高决策能力、洞察力和流程优化[4]。
由此可见，大数据的战略意义，不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对那些有意义的数据进行专业化处理，使之成为一种大资源。其背后隐藏了深刻的理念，这些理念包括：①将对数据和信息的分析提升到了前所未有的高度。这里的分析是指深层的挖掘。大数据时代，如何充分利用好积累的数据和信息，以创造出更多的价值，已经成为企业管理者、政府机构以及科研工作者首要关注的问题。②多种数据的整合和融合利用。大数据时代，数据的多样性是一种真实的存在，其表现方式可以是数据库、数据表格、文本、传感数据、音频、视频等多种形式。同一个事实或规律可以同时隐藏在不同的数据形式中，也可能是每一种数据形式分别支持了同一个事实或规律的某一个或几个侧面，这既为数据和信息分析的结论的交叉验证提供了契机，也要求分析者在分析研究过程中有意识地融集各种类型的数据，从多种信息源中发现潜在知识。只有如此，才能真正地提高数据分析的科学性和准确性。③更加广泛地应用新技术和适用技术。数据量大、类型多样、增长速度快是大数据的突出特点，这必然会带来数据获取、整合、存储、分析等方面的新发展，产生相应的新技术或者将已有的技术创新地应用于大数据的管理与分析。同时，计算机辅助分析或基于计算机的智能化分析，将成为大数据时代数据与信息分析的主流模式。
2 中医药信息在大数据时代背景下的作用
在中医药领域中，中医药信息具有非常典型的大数据特征。有资料显示，中国中医科学院2012年4所医院全年的门诊量达到698万人次，仅广安门医院1天的门诊量就超过1万人次，每年还有6万多的住院患者。如果将这些患者的诊疗过程全部数据化，每人次就诊产生的医学数据以10 M计，每年产生的数据量将高达70 TB，如果把全国中医院的临床数据都汇聚起来，其规模之大可想而知。另外，在中医医院，每个患者不但要经过辨证论治的个体化诊疗，还要经过各种理化检测进行疾病及其预后的诊断，所以不只有病历资料中包含的信息，还会有生化检查、多种影像或病理切片检查的生物学信息。收集这些庞大、多类别的数据，通过分析处理将其盘活，可以产生意想不到的价值。
2.1 中医药信息在中医药诊疗和科研中的作用
中医药信息在中医药领域具有非常重要的作用。大数据的中医药信息对中医药的诊疗和科研有着非常重要的促进作用，将给中医药科研带来巨大的变化和极大的便利。刘保延教授认为，利用数字技术记录中医临床诊疗实践中大量的中医学知识和诊疗信息，并把这些信息用于分析中医临床诊疗的疗效和经验知识，是中医药学现代化研究和发展的重要课题。这些海量信息就是一笔巨大的财富。中医药从人体状态切入，整体、动态、个性化地掌握人体，理念超前，方法先进，但中医药的巨大潜力并没有充分发挥，至今仍不能满足人们日益增长的需求，关键问题在于缺乏实现超前理念、先进方法的技术手段。当前记录实践的技术仍然停留在千余年前的水平，当务之急是进行技术体系的创新，数字技术是促进中医药快速发展的必由之路。对于中医药学来说，如何让大数据成为学科发展的大优势，取决于对大数据的收集与处理。这是一个极其复杂的工程，也是一个大考验，处理得好，应用得当，大数据就会成为“大优势”，为中医药发展带来“大价值”。
众所周知，中医药发展离不开临床。以前中医主要通过个人在临床实践中积累经验，用纸质病历将临床诊疗过程记录下来，通过自己感悟升华，变成自己的学术观点或学术思想，再回到临床指导实践，这种“从临床中来，到临床中去”的发展模式是一个非常漫长、以实践中的疗效为检验标准的过程，导致了中医传承困难、成才缓慢、发展不能满足需求等状况。中医药行业利用大数据技术，重点要解决的是临床实践如何数据化、数字化问题。由中国中医科学院牵头研制的“中医临床科研信息共享系统”及其成果的延续和推广应用“中医临床科研信息共享系统构建”就是利用大数据实现中医药临床科研变革的有力工具。中医临床科研信息共享系统旨在建立中医临床实践数据化的工具与复杂海量临床数据管理和利用的平台，在这个平台上，利用大数据进行科学研究的过程实际上是一个以人为主、人机结合的临床科研一体化研究过程。其中，医者在临床实践中通过与患者的交互，采用“继承创新”的方法，践行着自己的诊疗实践，而同时通过临床科研信息共享系统，将实践数据化、规范化、数字化，海量临床数据经过整理、清理、装载、转换等过程，被放在了以“证-治-效”紧密相关模型为主题的数据仓库中，在医者“思维”的组织下，通过查询检索、统计分析以及数据挖掘等，从中发现中医临床的经验，揭示诊疗规律，评价临床疗效等，从而产生新的知识，再去更加有效地指导临床实践，使中医临床诊疗把握度不断提高，治疗范围不断扩大，服务能力与服务质量不断提升。
临床科研信息共享系统将临床实践数据化，采用高度结构化的电子病历系统，将不同医生采用的自由语言记录临床信息的方式，改变成通过数字化中医临床术语应用系统支撑下的结构化电子病历。研究建立了“中医临床标准术语集”和“中医临床规范术语字典”等系统，基本满足了临床病历书写与数据挖掘等对规范术语的需求，并在此基础上形成了结构化的中医电子病历系统。目前该项目合作医院利用此系统，已经收集中风、糖尿病、冠心病、肿瘤、针灸等中医、中西医结合诊治病历10万余份，其中包括40多位名老中医诊治的上万份病历。在不影响中医辨证论治临床实践的基础上，通过此系统，临床诊疗实践被详细记录并被量化为可分析的临床数据，形成了蕴含丰富临床经验和临床规律的海量数据库。然后，数据管理平台将整合不同研究中心、研究现场所产生的数据，形成蕴含内容极其丰富的大数据资源。中医临床数据一旦被全部汇集起来，将形成世界上独一无二的中医药资源宝库，将具备无与伦比的特色优势。
2.2 中医药信息在中医医疗机构管理中的作用
大数据的中医药信息能够进一步促进中医医疗机构的管理工作，为医护人员创造更加公平、公正、有效激励的工作环境和为广大百姓提供更为充裕的医疗资源。2012年3月，广东中医药大学第一附属医院正式携手IBM构建智能运营平台，利用IBM在业界领先的业务分析和数据挖掘工具，帮助该院搭建了大数据时代下的智能运营平台，成功部署了国内中医院行业第一个完整的运营数据分析系统，为医院管理体系输入至关重要的洞察力，不仅推进医院向管理现代化大阔步迈进，也极大程度地提升了民生大众的就医体验。智能运营平台的构建全面提升了医院在日常运营监控、阳光用药监察、医保费用监控、科室目标管理四大方面的技术能力。基于此项技术，IBM医院智能运营系统致力于帮助医院进行日常运营信息的整合，从医院管理目标出发对医院运营数据仓库进行规划和建模，以医院的医院信息管理系统（HIS）、电子病历（EMR）、病案管理、医保等系统作为数据源，进行数据抽取、清洗和转换，为数据的智能化分析利用打好基础。在医院运营数据仓库的基础上，IBM先进的医疗运营分析模型和分析工具能够帮助医院获得良好的业务洞察能力。而在进行数据整合与分析的过程中，IBM医疗分析专家不仅可以帮助医院发现原有系统中存在的数据质量问题，提出整改建议，还可以立足于医院的发展战略，帮助医院设计、规划出新的管控指标体系并对医院业务系统提出一系列整改要求，使医院的分析数据更加完整，更加准确。这些工作也从决策分析的角度引导和促进医院业务系统配合分析目标的要求，采集更加动态全面的信息，支持更深更广的业务洞察。
2.3 中医药信息在公共卫生研究机构中的作用
利用大数据的中医药信息，公共卫生研究机构能够更早地预测即将爆发的传染病及其传播范围和规模。对于个体而言，大数据就是全数据，通过集中全部诊疗信息、体检信息形成个体的全健康档案，可以使患者得到更有针对性的治疗方案。
总之，对于中医药领域来讲，包括中医、藏医、苗医等民族医学在内的中国传统医学拥有真正的大数据。现在仅仅是一个开始，既是挑战也是良机。只要以开放的心态、创新的勇气迎接大数据时代，就能更好地发挥中医药信息对中医药发展的重要作用，抓住祖国传统医学崛起的机会。
参考文献
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[3]What is big data ？[EB/OL].[2012-09-06].http：// /software/data/big-data/.
社会媒体有助于识别大学生酗酒风险
研究表明，类似MySpace 和Facebook的社会媒体网站，可以暴露出信息，帮助识别那些具有发展为酗酒风险的未成年大学生。研究人员说，酒精是美国大学生受伤和死亡的原因之一，在使用酒精的学生中，大约有一半报道过与酒精直接相关的伤害，每年多达1700名学生死于酗酒。酒精使用障碍鉴别测试（AUDIT）等筛选工具虽然可用于识别个人酗酒问题，但却很难对大学生进行识别，因为他们很少求助于学生医疗保健中心。而社会媒体网站则可以作为帮助识别出有酗酒风险学生的新型工具。研究者使用AUDIT的临床量表中评估酒精依赖及伤害等内容的10道题目对两所大学中使用公共Facebook的18岁~20岁的本科生进行自测酗酒和中毒/饮酒问题（I / PD），得分揭示个人饮酒问题的风险。
谨慎选择运动障碍示范视频
对很多病人及其家庭成员来说，互联网已经成为他们获取医学信息的重要来源，同时互联网还可以提供论坛，让患者分享其个人经历。运动障碍的患者，包括帕金森症、振颤、肌张力障碍等，通常会使用视频作为示范。
近期发表于新英格兰医学杂志的文章告诫读者，应谨慎从互联网上选择运动障碍视频。研究人员关注了著名视频网站YouTube上有关运动障碍的视频，发现许多视频中声称有运动障碍的人并非典型的医学范畴上的运动障碍。对于运动障碍的患者，YouTube上提供的视频很可能会产生误导，提供一个不准确的运动障碍印象及治疗方法，信息将会干扰对运动障碍患者的有效识别和护理。
作者指出医疗人员应该提醒病人警惕互联网上不可靠的医学信息来源，并帮助患者提供免费可靠的医疗信息。
iPhone可附加先进救生能力
作为一个技术调整的壮举，来自加州大学的一支研究队伍将日常应用的iPhone手机转化成了医学品质的成像和化学检测设备。使用成本约为一个典型应用程序的材料，智能手机即可利用增强的感应元件进行显微放大和光谱扫描。增强的iPhone可以帮助发展中国家的医生和护士诊断血液系统疾病，在这些国家很多医院和农村诊所的实验室设备有限，或者根本没有实验设备。
除了具备最需要的新的感应能力，改善后的手机还可以在全球范围内实时传送数据，以做进一步的诊断和分析。由于智能手机功能强大，价格便宜，科研人员认为学校可以用它们来充实科学课堂。
音乐认知训练提高儿童语言智商
加拿大科学家最近发现学龄前儿童的语言智商在其接受以音乐为基础的互动智能训练教学仅仅20天之后即可有所改善。在该研究中，48名儿童接受了以计算机为基础的认知训练，他们被分为两组，其中一组进行音乐为主的认知训练，包括节奏、音调、旋律、语音等培训；另一组接受视觉艺术训练，强调空间的有关概念，如造型、色彩、线条和角度等。研究人员使用语言智商测试评估儿童的记忆力、使用语言为基础的推理进行分析信息和解决问题的能力，并利用脑成像技术检测其脑功能是否发生了相关变化。结果表明，接受视觉艺术训练的儿童，其语言智商和大脑功能没有任何改变。
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。
关键词：智能移动 提高工作效率
中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）02-0176-01
1 项目背景
唐钢医院始建于1957年，经过四十余年的不懈努力，现已发展成为一所集医疗、教学、科研、预防保健、急救为一体的大型综合性医院，医院“以病人为中心”，全方面开展创建文明行业活动。先后创建部级爱婴医院、省首批“文明服务”五星级单位、省园林绿化先进单位等荣誉称号。随着医疗体制改革的不断深入，唐钢医院将以巩固和发展现有成果为基础，以一流的技术、一流的质量、一流的服务、一流的设备为广大患者提供优质服务。
该项目上线前，唐钢医院医嘱下达、患者信息、诊疗情况等需要通过办公室内网计算机进行处理，由于原有HIS系统仅能使用电脑访问，移动终端无法进行访问，在查房时了解患者信息时无法现场、实时提供数据。因此离开办公室就处于一种“信息孤岛”状态。
因此，建设“新型移动查房系统”，通过智能移动终端来处理医生查房、下医嘱、查看患者诊疗等日常业务，使护士能够实时执行、反馈医嘱情况便成为了迫在眉睫的需求。
2 唐钢医院智能移动查房系统功能简介
唐钢医院移动智能移动查房系统，使用移动终端应用开发技术，将HIS系统扩展延伸到移动终端，搭建成可移动化应用的HIS。唐钢医院智能移动查房系统按医生、护士角色开发设计了两种权限不同的功能平台：
2.1 医生权限功能平台
为医生提供在PAD等智能移动终端上查看患者个人基本信息、医嘱、住院志、表格式病历、诊断信息、辅助检查、体温单等所有诊疗情况，同时，医生可在线下达患者长期医嘱和临时医嘱。
如果HIS系统可以提供医疗影像接口，PAD端也可以展示相应医疗影像效果。后续需求可以进行变更。
2.2 护士权限功能平台
为护士提供在PAD等智能移动终端上查看患者个人基本信息、医嘱、住院志、表格式病历、诊断信息、辅助检查、体温单等所有诊疗情况，护士可以执行医嘱或驳回已执行医嘱、体温录入、医嘱核对等操作。
3 唐钢医院智能移动查房系统安全保障
目前，智能手机和PAD技术发展越来越成熟，如何选择方便、快捷的工具成为我们的首要选择。其次，如何让系统有效、友好的延伸，最后在有效的延伸中，如何确保移动服务平台的数据安全。我们从终端安全、网络安全和平台管理安全三方面为移动服务平台保驾护航。
3.1 网络层安全
使用可靠性安全接入网关来识别终端和用户身份，建立安全有效的通信链路：
一层：使用互联网模式访问移动应用展示服务；
二层：移动应用控制服务进行移动应用内部业务逻辑控制；
三层：为业务逻辑提供移动应用核心数据。
3.2 终端层安全
（1）三重校验：ESN、IMSI码、用户名的三重绑定，一个固定用户名配合一个固定手机卡、再配合固定手机三者合一才可以登陆移动登记系统。（2）防止穷举自毁：移动服务平台系统只允许用户每次登录尝试三次密码，假如还不对，将自动中止与用户的连线。（3）时间过期失效：当手机终端在一分钟内没有和服务器通讯时，即手机用户在一分钟内没有操作手机时，系统即默认手机可以已经退出系统，服务器自动关闭连接，手机终端无法进行任何操作。
3.3 平台管理层安全
（1）集中用户管理：完成各系统的用户信息整合，实现用户生命周期的集中统一管理，并建立与各应用系统的同步机制，简化用户及其账号的管理复杂度，提高系统用户管理的安全性。（2）集中认证管理：高强度的数字证书、动态口令到低安全性的身份鉴别方式（静态口令）等多种认证方式都可以在集中认证平成。系统支持ESN码、IMSI码、用户名的三重绑定，一个固定用户名配合一个固定手机卡、再配合固定手机三者合一才可以登录驾管移动服务平台系统，缺其一都无法登录，更无法得到信息。（3）集中授权管理：根据策略规则并基于角色的访问控制技术，在同一平台实现各个应用系统对用户集中、灵活授权和访问控制管理，从而提高系统管理效率。（4）集中审计管理：提供全方位的用户管理、认证和授权的审计信息，支持应用系统、操作系统等审计管理。平台提供了多维度、全方位的日志记录功能，实时对用户行为进行记录，以达到集中审计的目的。
4 唐钢医院智能移动查房系统上线后效果
（1）减轻了医护工作人员的工作强度，提高了医护人员的工作效率，实现“以病人为中心”的医院管理理念。（2）帮助护士远程获取医嘱：用PDA连接移动查房系统，它能读出患者的病情以及最新用药清单，及时为患者上药、换药。（3）逐步实现电子诊疗：以服务病人为中心，以临床医疗为重点，实现病历电子化、无线移动查房、PDA的使用。（4）创新发展：积极响应创新发展的精神，利用先进的信息化手段，满足工作的需求，提升患者满意度。
5 唐钢医院智能移动查房系统实施技术方案
唐钢医院智能移动查房系统，是以JAVA开发语言为基础进行开发，基于烽火星空ExMobi移动应用平台实现，并以移动终端上的智能客户端为载体，使用运营商通信网络与构架于云平台上的服务器系统进行连接，结合移动中间件技术，将HIS完美的延伸到移动终端，搭建成安全的可移动化应用的HIS系统。
该智能系统是基于3G/WIFI无线网络的移动HIS平台解决方案。移动HIS平台部署在唐钢医院公司单位防火墙外，对内与唐钢医院HIS进行对接；对外使用互联网连接到运营商网络，实现与PAD端的信息交互，完成唐钢医院HIS平台的移动化办公。该方案帮助唐钢医院摆脱时间和空间的限制，院领导、医生和护士随时随地接入HIS，享受到真正“自由自在”的移动信息办公。
