人工智能对医疗的帮助范文

人工智能对医疗的帮助范文第1篇

实际上，百度并不是最早的摘桃者，在智能医疗领域，微软、谷歌、IBM等科技巨头早已纷纷介入，覆盖面也相对全面，并呈现出一片利好趋势。比如在我国已经有20多家大型医院引入IBM的人工智能认知技术，以辅助癌症的诊疗。而随着此次互联网巨头百度入局，无疑显示出AI+医疗正渐渐受到重视。对此，不少业界人士认为，智能医疗产业链的日渐成熟，预示着“AI+医疗已经进入了全新的时间节点。那么，人工智能技术是否真的可以帮助医院、医生和每一位患者，协助医疗开启人工智能时代？“AI+医疗”能否解决医患行业目前存在的医患不均衡、医疗效率低下等问题？

进行时的“AI+医疗”

作为“云”的两项最基本服务，“云储存与云计算”的性能已发展得相当成熟，而共享服务更是在医院与医院、医生与患者之间搭建了一个平台，通过数据分享让患者的诊断更为全面。随着语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，作为搜集相关数据的智能手环、可实时规划最佳行驶路线的智能汽车等医疗附属硬件设施也在走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的成熟。不过，谈及当前AI+医疗的具体应用，主要还是集中在机器人和机器学习两块。

在医疗领域的部署上，机器人以手术和看护为主，其中又以手术机器人“达芬奇”为典型代表。凭借灵活的关节、多功能的机械臂以及高分辨率的三维图像处理设备，“达芬奇”机器人已协助医生完成了多项手术。至于人工智能的学习方面，除了不能做手术，它几乎可以被称为“全能医生”，从诊断到治疗方案一手抓。比如IBM开发的WatsonOncology系统，它能帮助医生分析临床数据，为病患制定个性化治疗方案，还有南加州大学开发的机器学习工具SimSensei，它可以帮助医生诊断抑郁症等等类似的还有很多。此外，还有智能穿戴、计算机视觉等多项AI技术正在被人们引入医疗领域。

而此次开发的“百度医疗大脑”就是向谷歌、IBM等同类产品看齐的成果。“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议，辅助基层医生完成问诊。

“AI+医疗”时代开启

众所周知，如今医疗健康的关注点主要在心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。因为慢性病的治疗往往需要很长的时间，并多次到医疗服务机构就诊。但在追求效率的现代社会，曾经的医疗服务形式明显不太适应。基于此，类似“百度医疗大脑”的人工智能问诊项目格外受到业界的关注。因为相关的人工智能系统能够综合各项医疗大数据，给到病人一个准确的诊断结果。也就是说，如果患者能事前通过人工智能问诊系统进行自诊，很可能更早意识到问题的严重性。与此同时，伴随未来医疗产业的技术发展，患者还可以直接在挂号时将病情状况输入电脑，进行预诊，大大提高就诊效率。因此，未来更多的将是人工智能收集患者数据，并且为医生提供参考，而最终医生作出决定，二者相辅相成。

为什么业内认为“人工智能+医疗”时代已经开启？这其中关键的原因在于人工智能问诊所需要的技术是极为综合性的，缺一不可，而也就是在当前，各个技术才逐步满足了条件。

语音技术 很多患者尤其是老年人无法使用手写以及智能手机输入，他们只能够通过说话来表达自己的病情，因此只能依赖于语音技术。

图像识别技术 很多种疾病，尤其是皮肤病，最关键的是需要看到患者的实际情况，而不能仅靠说，因此图像识别技术极为重要，其可以通过上亿的数据库关联出该疾病的类型以及严重程度，进而给出患者和医生解决方案。

自然语言理解 如何理解患者在说什么，以及如何找到其中的关键信息，那么这时候对于语言的理解至关重要，而后可以通过轮询的方式逐步为其确定疾病。

大数据资源 医生问诊依靠的是经验，而这种经验对于人工智能来说则是数据，这其实是人工智能的优势。一个医生一生的经验依然是有限的，但是人工智能则是无限，其可以覆盖不同领域的数据，并且可以跟进一切新的技术与症状，保持与时俱进。

“AI+”触发医疗变革

其实，人工智能在医疗健康领域有巨大的潜力，除问诊与诊断水平以外，人工智能还可以应用于众多的医疗场景：如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。不同于传统的劳动密集型医疗，新兴的人工智能医疗模式是知识驱动和数据密集的。就此，不少业界人士认为，未来人工智能工具和技术的应用将在以下5个医疗领域中带来造福人类的变革：

人口管理 识别风险，判别病人是否处于风险中，并对可能降低风险的措施进行识别。

护理管理 为每个患者设计个性化的护理计划，缩小在护理中的差距。

患者自我管理 支持并能够为患者个人定制自我管理治疗计划，实时监视患者健康，调整药物剂量。

系统设计 优化医疗流程，从基本治疗过程到医疗保险的一切，通过数据分析，在提高护理成果和质量的同时降低成本。

人工智能对医疗的帮助范文第2篇

关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

人工智能对医疗的帮助范文第3篇

［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。

人工智能对医疗的帮助范文第4篇

人工智能医疗是否能改变百姓的就医习惯？人工智能概念自诞生以来，至少经历了两个关键时间节点，一个是上世纪70年代，《西部世界》、《星球大战》等一系列经典科幻影片把机器人概念带到了普通大众的身边。而另一个节点就是被业内视为元年的2016年，从阿尔法狗战胜人类到随处可见的AI标签，人们对人工智能的关注达到了一个前所未有的高度，同时人工智能技术的发展也不断站上新的台阶。

10月11日，百度医疗在北京召开了“百度医疗大脑”会，对人工智能和医疗行业而言，这无疑是个双重利好。

人工智能技术让用户与服务无缝衔接

中国医疗产业长期存在着资源分配不均的问题，优质医疗资源主要分布在北上广深等一、二线城市，大量的三、四线城市病人跋山涉水蜂拥至省城乃至北京就医，使一些知名医院在接待能力上不堪重负，出现挂号难的问题。为了改善医患之间的资源分配困局，百度医疗运用自身的技术和平台优势，为患者就医提供了高效的解决方案，实现了以手段提升医疗核心资源运营效率。

在此基础上，人工智能的应用从技术层面上进一步推动了医疗资源优化配置进程，为改善医疗服务生态提供多元化选择。百度医疗大脑既可以帮助患者在就医前实现科学又可靠的自诊，同时也具备辅助基层全科医生（包括社区医生与村医等）日常诊疗的能力，在迈入实用化、商业化阶段后，这个机器助手会极大地提升医生的工作能力与效率。在百度开放云天算、天像、天工三大智能平台的助力下，百度医疗在打造顶级医院、药品流通商、基层医疗机构和患者的多方共赢格局上更具优势。

百度总裁张亚勤在致辞中表示，百度的人工智能技术要内化于应用，更要服务于生活。事实上，人工智能概念由来已久，但是在与用户实际应用的融合上始终有所偏离。百度大脑的出现让人工智能具备了与各行业深度切入的可能，围绕生活中的各种应用场景，人工智能技术可以进一步实现用户与服务的无缝衔接，这也正是百度医疗大脑的意义所在。

百度医疗实现“智能+医疗”的跨界创新

从最初提供医疗相关的搜索，到联手知名医院推出挂号预约服务，再到病情与医疗资源的咨询和接入越来越多的服务，百度医疗自成立以来就不断在互联网医疗领域内创新布局。

对此，百度医疗事业部总经理李政用三个阶段来概括百度医疗的发展战略。

第一个阶段是打通医患不对等信息通道，即“连接人与信息”。第二个阶段是打通与优化领域资源与服务，即“连接人与服务”。第三个阶段是基于万物互联条件下的人工智能，即“连接人与智能”。借助于在云、大数据与人工智能等技术领域的扎实储备，百度医疗试图率先实现在人工智能时代的提前布局。

百度医疗大脑的面世把百度医疗的发展战略全面推向了新的台阶，开启了“智能+医疗”的全新服务模式。人工智能助力下的百度医疗不仅可以为患者、医生和平台创造更多新价值，同时也能推动“智能+医疗”平台朝着移动化、聚合化、个性化和服务化演进。

通过创新科技有效帮助医疗行业升级、让亿万患者受益，这是互联网医疗平台的发展方向。依托百度医疗大脑平台，在构建互联网医疗生态以及在突破“智能+医疗”的跨界创新方面，百度医疗已经抢先占据先机。人工智能技术的助力让未来中国医疗产业的转型升级充满了想象空间，在这场变革中，百度医疗大脑平台的价值必将大放异彩。

2015年是互联网医疗迅猛发展的一年。自从年初“制定‘互联网+’行动计划被提出来，推动移动互联网、云计算、大数据等与现代制造业结合”以来，国家大力倡导互联网与传统行业的融合。

医疗作为人民生活的重中之重，看病难、看病贵、医疗资源分配不均匀等问题一直存在。百度作为互联网公司的领军者，在中国就医环境亟须改善的大背景下，为了促进人民平等就医，推动中国医疗事业健康发展，开始在互联网医疗广泛布局，进一步加速转型“连接人与服务”。

“百度医生”打造互联网医疗的闭环服务

在今年年初，百度推出“百度医生”APP，标志着进军互联网医疗。百度医生致力于让用户能快速找到身边的好医生，打造国内首个医患双选平台。用户可以在这个APP上预约挂号，完成诊疗后可以对医生进行评价，逐渐形成“找医生、约医生、评医生”的闭环服务新模式。

百度医生的覆盖范围从最开始的粤、闽、赣、鄂、陕、皖6省也已经扩大到了如今的29个省市。其中包含304个城市，4000多家医院，共19余万医生入驻在此，方便患者能真正最快速度预约到身边的医生。

在百度医生智能导诊的基础上，研发人员还根据用户的使用体验，将已经成熟的百度语音智能识别技术运用到百度医生APP中，使得用户通过语音录入便可得到自己想要的信息，方便老人与儿童。

除自身医疗产品的发展外，百度还与业内各方展开合作，共建医疗大数据，打造互联网医疗的闭环服务。

多线合作

连接人与医疗服务

百度在1月与北京301医院达成战略合作，开始与传统医疗机构融合。接下来，与上海华山医院、上海市第一妇婴保健院、广州医科大学附属第一医院、中日友好医院等三甲医院的合作让百度不断丰富医院资源，构建了智慧化的医疗平台。同时，百度还为医院专门开设了科室直达号助力医院信息化转型。作为世界领先的互联网公司，百度在医院层面的布局使得国内顶级的医疗资源能够通过互联网进行整合，而双方的技术融合能够提高医院整体的服务质量与效率，惠及广大人民群众。

百度还与健康之路达成合作，连接线上资源与线下服务。紧接着投资了医护网，并且相继与就医160、贵州朗玛信息、天津医指通等服务平台合作。与这些互联网医疗企业的合作，整合了大量的优质资源，大幅提升了百度在医疗信息服务平台、医疗服务支付、医疗大数据、个人医疗消费信贷等领域的服务能力。百度医疗与各平台共同探索医疗健康管理服务的同时，逐渐丰富医患双选平台，为更广泛的患者提供高效、便捷的对接，让医患匹配更加准确。

除此之外，百度在互联网医疗领域中所具备的大数据、云计算、入口流量等优势，也得到了政府的认可与支持，从而促成了百度与政府的紧密合作。

在2015年百度连下三城，相继与贵州省政府、天津市政府、深圳市卫计委达成战略共识。与政府的合作能够连接官方的医疗资源，打破了行政和区域内的壁垒，助推当地医疗领域的一体化，打造区域内的优质医疗服务，从而提升当地居民就医的便捷性。百度先于其他企业打造与政府合作的样板间，将快速推进百度在移动医疗领域的布局，强化互联网医疗的闭环服务能力。这既是互联网医疗行业的发展趋势，也是很多用户的需求所在。

人工智能对医疗的帮助范文第5篇

关键词：智能手表；物联网；互连设备

医疗健康系统正在经历一场随着物联网的开端而产生的技术繁荣。互联设备被不断运用到医疗领域来创造新的解决方案，并减少支出。智慧医疗和其他相关创新被定义为医生和病患间建立数字化的连接，可以为病例查询提供更便捷的渠道，也能更准确地研究病患的现状和历史情况。

1 智能手表是大量传感器的集成

智能手表是一个可以连接不同设备的手表，例如智能手机，智能手表及其他智能设备。智能手表配备了大量传感器，能做到的事情不止于显示时间。包含加速器、陀螺仪、计步器、心率监测器、环境温度、气压传感器、磁强计、血氧饱和度传感器、皮肤电导和温度传感器及已安装在智能手表中以微观维度（几乎是每毫秒）收集和处理数据的GPS。所有这些传感器合并在一起可以揭示很多对医疗行业有益的人类行为维度。

2 智能手表是个人身体状况的指南针

智能手表如今在运动员和体育爱好者中非常流行，智能手表可以记录所走步数，了解佩戴者消耗的卡路里，告诉佩戴者是否做了太多运动，同时还可以了解身体所需的睡眠总量。大多时候，我们对事件有着抽象的了解，但这些细节对不同的个体来说差异却很大。随着传感器技术的进步，可以分析人的心率，出汗量和体温，并利用各种医疗诊断数据帮助人们保持健康。图1展示了捕捉数据及医生和医护研究专家如何利用数据的情况。

市场对于智能手表技术的显著发展态度积极，这些技术能够感应人们的生活习惯，例如吃饭、工作、睡觉，并用准确的数据分析人类行为。你可以期待从智能手表上获取实时的最佳饮食习惯推荐来促进佩戴者的能量水平并保持健康。它可以学习并分析人们身体的出汗量，当佩戴者应该摄入水或能量饮料时则推荐合适的摄入量和时间，以使佩戴者时刻保持活力。该智能手表不仅可以了解人们的心率和走路速度，推荐减速或加速，还可以学习人们的睡眠模式，如果佩戴者睡眠时间太短，它将会推荐佩戴者增加睡眠。一定程度上，饮食习惯和食物的营养质量也可以利用先进的传感器进行研究。传感器可以通过研究人们的呼吸模式来了解人体的紧张程度。身体的细微状况会被发送至人们的私人医生，他们了解佩戴者的完整病例史和当下生活方式， 因此可以非常准确地针对患病情况推荐药物。

3 智能手表是医疗健康领域的数据库

我们还可以期待用智能手表来预测佩戴者可能患致命疾病的几率，由此来降低死亡率。当佩戴者在急救室时，它还可以给亲人发出临界警报。未来我们将见证主要由智能手表引发的医疗行业的变革。用户丰富且信息化的数据可以用于研究更多的疾病。人们可以用智能手表和智能手机来为医疗研究进行志愿活动并做出贡献。

人工智能对医疗的帮助范文第6篇

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。

人工智能对医疗的帮助范文第7篇

【关键词】 城乡医院；对口帮扶；角色定位

在城乡医疗机构对口帮扶中，县级医院既是城市医院结对帮扶的受扶方，又是帮扶乡村医疗机构的施扶方，扮演着“受人帮扶”与“帮扶别人”的“双重”角色。如何使县级医院在城乡医疗机构对口帮扶中找准定位，抢占先机，进而在受扶中强壮筋骨，在施扶中助推发展，已成为摆在县级医院管理者面前一个十分严肃的问题。

近年来，灌云县人民医院针对经济基础较为薄弱，医疗设施相对落后，高级专业技术人才严重缺乏，特色专科层次不高、亮度不够等实际，抓住大医院对口帮扶我院和我院对口帮扶贫困卫生院这一有利契机，大力实施“科技兴院、人才强院”战略，筑巢引凤，招商引资，招才引智，共谋发展，较好地缓解了我院发展瓶颈。2012年5月，一座占地108亩、拥有床位1000张、建筑总面积10万平方米、总投资3.5亿元的新院区已竣工并即将投入使用，科技化、人文化、智能化程度有了质的跃升；一批医技高、医德纯、医风正、群众满意的医疗骨干队伍正在形成，其中24人被列为省“333”工程、市“521”工程重点人才培养对象和市、县科技拔尖人才；一批科研成果相继问世，其中《GPBB、CTNI、NSE在新生儿缺氧缺血性脑病中的临床意义》等4项科研成果获市科技进步奖；一批特色专科正在发挥优势，其中麻醉科、神经内科被确定为市重点学科，社会效益和经济效益在原有基础上有了新的提高。

1 扮好受扶方角色，合力寻求援助，在跟班实习中培养人才

我院抓住南通大学附属医院、苏州大学附属医院对口帮扶这一难得机遇，结合院情实际，认真排查薄弱点，找准困难点，分析增长点，借助帮扶单位的技术优势、人才优势和经验优势，选派中青年技术骨干跟班实习，不断拓宽人才培养渠道。

1.1 开展临床示教 运用典型病例、特殊病例开展临床示教，是当今医学条件下一项既实际又实用又实效的好办法。在得知通大附院医学博士来院指导的消息后，院方迅速成立课题攻关组，选派中青年技术骨干跟班学习，与医学博士一起查房，一起分析讨论病情，一同制订手术方案。遇到特殊病例时，院领导亲自主持召开病情分析会，邀请医学博士讲授疾病机理和诊断标准。在施行甲状腺癌根治术、复杂性肝内胆管取石术时，医学博士除上台主刀外，还向课题组人员详解操作要领和工作流程，手把手地指导医务人员手术。受援期间，通大、苏大附院派驻人员共开展和指导开展眼外伤修补、白内障摘除和人工晶体植入、口腔粘膜病中西医治疗及胶质瘤切除术、乳腺癌根治术等适宜技术56项，参与抢救急危重病人200余例，有力地推动了全院医疗工作的开展。

1.2 创办特色专科 针对我院特色专科不明显的实际，通大附院派驻人员群策群力，热情支持，与我院医务人员反复讨论，认真选题，扎实制定创建计划。在创办心血管病专科过程中，通大、苏大附院派驻人员精诚合作，就心血管病专科创建中出现的技术难题进行合力攻关。目前，已成功开展二尖瓣球囊扩张术10例、心脏起搏术60余例。

1.3 申报科研课题 通大、苏大附院派驻人员从普及实用知识与实用技术出发，利用幻灯、电教片、图板教学等形式，定期举办医学讲座，面对面地解答问题。先后举办《乳腺癌保乳术的研究和进展》、《胃癌外科治疗中的若干问题探讨》等专题讲座60场次。在此基础上，积极指导和帮助我院开展医学科研工作，先后与我院副主任医师赵建中合作完成《小儿支气管肺炎患者中性粒细胞吞噬及细胞内杀菌功能与脂质过氧化关系的研究》，与主管检验师王绪山合作完成《GPBB、CTNI、NSE在新生儿缺氧缺血性脑病中的临床意义》等一批科研课题。

2 扮好施扶方角色，全力实施援助，在带徒送教中磨练人才

在对口支援乡镇卫生院工作中，我院注重发挥全县医疗行业的龙头作用，贯彻“扶贫在扶智，输血更造血”的育人理念，着眼于提高基层卫生院素质，大力实施帮带工程。

2.1 履行带教职责 根据卫校教学需要，每年挑选10余名中高级医技专家、骨干，担任临床课、基础课教学老师。同时，利用卫校这一培训基地，常年为全县乡镇、村级医疗机构培训实用人才。年举办乡医培训班、轮训班15期，培训乡村医生1000余人次。每逢乡镇卫生院遇到诊疗难题时，我院总在第一时间派出相关专家前往会诊，有效地提高了基层应对能力，减少了医疗事故和纠纷的发生。

2.2 普及实用技术 针对乡镇卫生院工作实际，我院精心组织晋升中高级技术职称的医务人员，到最偏僻的乡镇卫生院去，到最缺医少药的社区卫生服务中心去，到老百姓最需要的地方去，普及实用技术，指导开展常见病、多发病防治，共同探索疑难病防治途径。支农期间，院方派驻人员共为基层卫生院授课40余次，开展示范查房、示范病历、示范手术180余次。

2.3 倡导健康行为 借助《今日灌云》，每两周举办一期健康知识宣传，现已举办100余期。与电视合开办50余期《健康之友》栏目，就季节性卫生保健常识和人民群众关心的健康问题进行解难释疑。每逢元旦、5.8世界红十字日、5.12护士节、国庆等节假日，我院还组织医疗专家和青年志愿者上街咨询，开展义诊活动。先后20余次到扶贫点—龙苴镇嵇岭村，东王集乡元邦村、韩圩村，伊山镇张湾村开展送医送药活动，发放健康宣传资料2万余份，免费赠送药品30万余元。

3 扮好主办方角色，倾力保障援助，在优化环境中激活人才

在城乡对口帮扶工作中，我院始终以主人翁姿态，全力扮好主办方角色，确保帮扶工作既轰轰烈烈，又扎扎实实。

3.1 强化组织领导 我院成立以党政主要领导任组长，分管政工领导任副组长，党办、院办及相关职能科室负责人为成员的对口支援工作领导小组，分工一名业务院长专抓专管。在实际工作中，坚持把帮扶工作纳入年度目标，扎实制订帮扶规划和年度计划，明确目标、任务和工作重点。

3.2 搭设智力平台 坚持以学习力提升服务力，围绕争做学习型干部，争当学习型医疗专家要求，院领导先后选派5批、20多名中青年医疗骨干到通大、苏大附院进修学习。2006年8月至今，还先后将12名护士长、50名骨干护士送到附院相关科室跟班学习，进一步开阔了视野，增长了才干。

人工智能对医疗的帮助范文第8篇

Part 1 区域及企业平台类

临床数据仓库

IntelliSpace Clinical

Data Repository

企业级临床数据仓库

通过建立临床数据仓库与临床数据集成平台，实现医院内不同部门之间的、异构信息系统间的临床交换、共享、互操作和统一管理。

同时，临床业务和临床用户的需求与临床数据的智能化应用相结合，为医院提供智能化临床数据浏览的临床医生门户、临床管理数据分析门户、临床科研门户以及患者健康门户。

心血管专业临床数据仓库

用于电子记录患者个人心血管数据的中央数据库，通过对不同数据结构的信息互通互联，以减少数据冗余；而直观和易于操作的Web设计，为用户提供轻松、高效和集中式的心血管注册数据访问。同时，系统能够通过数据分析工具对全程诊疗信息进行智能数据挖掘，充分满足医护人员对数据注册、临床研究和医疗质量管理的需求。

区域医疗解决方案

IntelliSpace Regional Health

Information Network（RHIN）

区域医疗协同平台

通过建立高效可靠的区域医疗信息交换平台以及标准化的区域临床数据仓库CDR，实现区域内统一医疗信息交换、共享和管理。通过此平台共享的数据包括居民健康档案、门诊和住院就诊摘要、体检、妇幼保健等。此平台包括了临床数据仓库、医疗文档与图像仓库、患者主索引管理、医疗机构与人员注册、术语（字典）注册、临床数据交换平台、临床医生门户、转诊与转检、疾病智能辅助诊断、患者健康门户、医疗数据挖掘门户、医学教育门户等在内的多个重要模块，可支撑区域范围内各级医疗机构实现医疗信息互操作及医疗协作流程。

区域影像平台

实现集团医院、医院及社区卫生中心等机构之间，对影像的同步、传输、访问、诊断和管理。提供灵活的架构设计，高效整合各类异构系统，建立起各医疗机构、各科室间在影像管理方面高效一致的沟通。

Part 2 临床IT解决方案类

影像IT解决方案

IntelliSpace Imaging

Management IT Solution

影像PACS解决方案

（企业级，科室级，单机版工作站）

构建了一个面向未来的智能医疗影像信息平台，实现高效、快速的影像处理和共享，提供强大的并行处理系统运算性能以及稳妥的多冗余数据安全保障设计。

区域影像平台

实现集团医院、医院及社区卫生中心等机构之间，对影像的同步、传输、访问、诊断和管理。提供灵活的架构设计，高效整合各类异构系统，建立起各医疗机构、各科室间在影像管理方面高效一致的沟通。

高级3D影像后处理云平台

IntelliSpace Portal

拥有飞利浦独有的并行重建技术，突破传统多台终端同时操作影像后处理在速度上的瓶颈。提供目前业内最为丰富的高级临床应用功能，实现全方位的影像后处理及诊断。

远程三维影像会诊平台

基于网页浏览器的临床互动工具平台，不仅实现同时、同一图像、同一操作的临床互动，还可以进行2D、Slab、3D容积重建等多种图像后处理，为放射科和临床医生疑难病例会诊和手术规划提供了全新的实时、远程诊疗工具，实现影像与临床高效互动。

心血管IT解决方案

IntelliSpace Cardiovascular

IT Solution

心血管专业影像PACS解决方案

用于收集、整合、保存心血管科患者就诊期间的所有检查影像并传输到临床部门完成信息共享。医生通过任意一台工作站即可查看所有检查的影像和波形，其中包括ECG、超声、核医学、ICE、IVUS、MR、CT、胸部X光、导管检查、以及电生理记录信号。

导管室IT解决方案

专业的心导管室信息管理解决方案，系统提供心导管室预约、手术排班、手术记录、报告、图像调阅、耗材库存管理以及智能化数据管理等日常工作所必要的模块。最主要的目的是帮助科室梳理工作流程，并通过数据的无缝集成和传输，帮助用户在手术实时过程中一次性采集数据，减少数据的冗余输入或二次录入，帮助心血管医生简化工作流程，加快临床决策过程。通过统计、分析、数据挖掘等科研工具，提升科研教学水平，并帮助管理者提高管理水平。

心电图管理解决方案

可实现心电图讯息的实时远程传输及院内共享，即使临床医生不在身边，也可透过互联网的传输，随时获取并分析患者心电数据。为心脏疾病的诊断争取宝贵的时间。

心动超声IT解决方案

用于对心动超声影像及报告的有效管理方案，可针对超声科室的需要提供检查预约，图像浏览调阅，报告书写等模块。此系统利用专业的心血管超声图像浏览工具、可自定义的挂片协议、离线心脏超声测量工具，室壁运动计分工具、儿科心动超声Z core数据库。

另外，系统配备美国ASE超声的结构化报告模板，让超声医生轻易的完成一份专业的心动超声图文报告。除此以外，内嵌的QLab是专为飞利浦 iE33提供的高级定量分析工具。

专业的实施团队提供系统之间的集成服务（HIS、EMR系统集成），实现以患者为基本单位的全医学影像信息的电子档案管理。

重症监护IT解决方案

IntelliSpace Critical

Care IT Solution

重症监护IT解决方案

将床旁设备、院内信息系统信息全面整合，通过临床数据呈现及分析、智能临床决策引擎及集束化治疗方案，帮助医护人员快速准确做出临床决策，规范执行治疗方案。强大的数据分析及报表功能，为科室管理和临床科研提供强大助力。

手术麻醉IT解决方案

IntelliSpace Anesthesia

IT Solution

人工智能对医疗的帮助范文第9篇

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”。

人工智能对医疗的帮助范文第10篇

在新一轮的医疗改革浪潮中，卫生信息化已经成为医疗管理和服务创新与转型的利器。信息和数据存在于医疗服务、公共卫生、药品管理、科研服务、医院绩效分析、电子健康档案等各个环节。如何将这些信息进行有效地整合，并在整合的基础上对信息进行深度挖掘，发挥更大的作用，真正使信息和数据支持医疗卫生管理和服务，是医疗卫生信息化的关键和最终目的。业务分析与优化（Business Analytics and Optimization，BAO）技术的出现，为医疗欺诈事件的预防，居民健康档案的构建，以及为医疗科研提供数据分析支撑，使之在医院管理的各环节发挥作用，提供了可能和工具。

分析能力就是一项竞争能力

IBM全球企业咨询服务部（Global Business Services, GBS）近期公布了其最新的新智能企业全球高管调研与研究项目白皮书《分析：实现价值的新途径――智慧的企业如何利用分析技术将洞察力转化为行动》，指出分析技术将帮助企业在未来运用数据洞察力，提升企业整体能力提供帮助。调查结果显示，表现优秀的企业使用分析技术的数量比表现较差的企业高五倍。

在全球每个地区，医院的高层领导都想知道医院内现有的海量信息的价值，利用新技术收集的数据是否达到了前所未有的量级。他们仍在寻找更好的方式，试图从现有的数据中获得价值，并在市场上赢得竞争优势。相反，数据已经不是目前面临的最大障碍，数据的处理和利用能力是帮助医院提升竞争力的一个方法。例如数据可视化和流程模拟，以及文本和语音分析，能够将标准的历史报告中枯燥而又深邃的数字，转化为可以随时使用的信息和洞察力。医院管理者需要借助分析技术，利用日益增多的数据和计算能力，以前所未有的方式做到明智决策和实现领先优势。

业务分析与优化（BAO）

业务分析与优化服务（BAO）是利用分析技术实现将数据转化为智慧洞察力从而优化战略的信息技术，由IBM全球企业咨询服务部（GBS）于2009年4月推出的全新服务。业务分析与优化服务融合了战略、信息管理、高级分析和行业洞察，可以帮助企业快速决策及优化性能。BAO应用了策略、商业智能与绩效管理、高级分析与优化、企业信息管理和内容管理等五个核心领域技术，在企业创新、客户关系管理、财务管理、人力资源管理、策略和变革，以及供应链管理等方面提供有效的支撑。

借助数学模型、算法和专业知识，咨询研究人员和企业管理人员可以使用创新的方法帮助解决复杂的业务难题。从业务分析及优化战略，商业智能和绩效管理，高级分析及优化，企业信息管理以及企业内容管理这五大服务模块，通过汇集基础的商业智能、绩效管理和高级分析，以及利用创新的研究能力构建出的预测性模型，帮助机构更智能地运营。

PADIE方法论支撑业务分析

BAO分析技术主要利用的工具是PADIE（Process流程、Application应用、Data数据、Insight洞察力、Embed嵌入）技术。PADIE是一个由三个步骤组成的流程，企业可以利用该技术实施从数据中提取洞察力：第一，记录流程和应用；第二，使用分析技术从数据中获得洞察力；第三，选择最适当的方式将洞察力嵌入到运作中。

加快分析技术的利用的最大机遇和挑战是将分析技术嵌入到日常运作中。利用分析技术应对“先破后立”形式的巨大挑战的企业最有机会实现业务目标。医院可以利用PADIE从数据中提取洞察力。

PADIE技术执行的三个步骤

第一步：记录现有流程和应用。必须首先确定向客户提供的价值，用于推动业务运行的应用及其核心流程，包括管理系统与管理指标、运行与交易流程，以及与外部方面的接触点。

第二步：识别能够消除痛点和创造价值的数据与洞察力。首先，必须识别谁、什么、哪里、何时、为何、如何等问题，同时还需要识别分析过程中使用的数据的来源。然后，针对这些问题予以解决，实现降低成本，创造收入和利润价值。这样做可以为建模人员提供业务方向，从而将分析查询结合到数据中。

第三步：嵌入分析洞察力。企业需要确定将洞察力嵌入到运作中的最佳方法，这是创造价值最为重要的一点。企业有多种选择，包括：描述如何增强应用的使用案例，可以引入的新型分析的解决方案，添加到规则引擎中的优化逻辑，帮助管理人员了解不同场景的新工作流和模拟方法。成功地将洞察力嵌入到流程中对业务举措的最终成功起着决定性作用。

BAO与BI的区别

BAO与BI（商业智能）有着显著差别。BI更强调事后的分析，对问题的掌握，而BAO则是在BI的基础上做了一个提升。BI注重让医院了解问题在哪里，知道答案是什么，但多数情况下医疗机构并不仅仅满意于这一结果。他们希望更早的去避免问题发生同时解决问题，在获得洞察之后，将其嵌入到行动中创造价值。

分析技术应用在医疗管理各环节

BAO在医疗领域的应用，突出表现在中医慢性疾病研究、电子病历的改革和医疗诈骗的预防等方面。

1. 参与慢病研究弘扬中医传承

在中医科研领域，分析技术将发挥重要作用。广东省中医院与IBM合作的面向中医的临床科研数据仓库及数据分析技术合作创新项目（HIWAS），以慢性肾脏病作为切入点，针对慢性肾脏病中晚期疗效评价产生数据分析报告，帮助临床科研人员更好的对医疗资料分析处理并从中提炼规律，探索体现中医特色的症（症状）、方（处方）、效（疗效）关系的知识发现技术。利用临床累计数据分析疗效从而全方位，可度量的方式分析疗效和病者反应，让中医疗法在慢性肾脏病的治疗中能被广为接受，在解决中医传承方面也具备了无可比拟的优势。可以使名中医的经验实现在线分享，所有的数据可以用于将来的科研和传承，并构建一个通用的面向中西医的数据分析平台。对于未来医疗技术的发展有参考和借鉴的价值，将中华民族传统的中医医术发扬光大。

2. 跟踪医疗欺诈保证医疗安全

医疗费用的不断攀升使许多人望而却步，而北卡罗来纳州卫生及公共服务部成功地抑制了侵蚀稀缺资源的欺诈和滥用现象。在将分析技术试用于医疗记录表现出大量反常现象之后，该州迅速行动，部署了一个先进的数学模型，用于监测由两百万用户组成的系统中的医疗救助欺诈和滥用。特别调查员组成的新“医疗救助SWAT团队”开始审查由分析模型标注为可疑的病历。据立法预算官员估计，该州在实施本计划的第一年就获得了3700万美元的补偿，而这一数额比最初的投资高上好几倍。该州目前调动资源去追查尚未发现的大量欺诈与滥用案例。根据这些结果，州长宣布了全套反欺诈举措的计划，包括利用更严厉的法律阻止医疗企业向推荐患者使用医疗救助服务的服务提供商提供回扣、鼓励人们报告欺诈和滥用现象的公共意识增强活动，以及通过提供资金以增加该州的调查员数量。

3. 电子病历促进高效医疗发展

人工智能对医疗的帮助范文第11篇

【关键词】移动医疗APP 医疗服务

数字化医院的发展基于网络化管理模式，以信息技术作为载体，通过高效快捷的信息采集、传递、处理、存储等改变了人们传统的就医观念以及就医模式。移动医疗APP正是现有医疗业务的延伸，它是以移动互联网终端为载体，通过4G网络与医院信息系统的实时连接，形成一个实时、动态的工作服务平台来充分挖掘与共享医疗资源。患者通过手机APP客户端享受方便、快捷的医疗服务，缩短在医院的停留时间，提高就诊效率，也为医院的市场开拓创造有利条件，提升医院自身的品牌形象。移动医疗APP不仅是医院推出的便民服务，也是数字化医院建设的措施之一，是今后医院发展的一大趋势，应分别面向医院医务工作者和社会大众推广使用。

1 移动医疗APP解读

移动医疗由国外“Mobile Health”衍生而来，即通过移动通信技术，例如掌上电脑（PDA）、移动电话和卫星通信等提供医疗服务和信息。而移动医疗APP正是基于此，凭借安卓和IOS等移动终端系统而产生的一种医疗健康类应用软件。目前，移动医疗的应用覆盖了基础护理、公共卫生研究、急救护理、慢性疾病管理、自助医疗服务等多个领域。

2 移动医疗APP在医疗服务中的应用

移动医疗APP可以实现将院内服务向院外延伸，患者通过移动智能终端即可随时随地获取诊前、诊中、诊后一站式医疗服务信息，建立患者与医院之间持续、连贯的沟通新渠道。

2.1 移动医疗APP服务患者的应用

2.1.1 通过“智能分诊”帮助患者明确诊治方向

智能分诊功能能模拟医生问诊，正确指导患者根据自己的症状和病情选择就诊科室，在患者就诊前对自己的病情进行简单评估。这里涉及庞大的疾病描述与对应科室的数据库的建立。通过模糊录入患者症状，系统会列出更详细的子条目供选择，为患者推荐合适的科室就诊。这样，可以部分取代患者向人工服务台排队问询，改善多次挂号浪费时间的现象。

2.1.2 通过“预约挂号/候诊队列查询”缩短排队挂号及候诊时间

患者或家属可直接通过医院APP进行普通门诊和专家门诊的挂号和结算，凭挂号支付成功短信直接到科室就诊，无需到医院窗口排队取号。

2.1.3 通过“科室医生”让患者实现点名就诊

APP中的“科室医生”涵盖了全院各科室医生的简介、坐诊时间及预约号源数。就诊患者可据此自主选择医生，点名就诊。

2.1.4 通过“信息查询”帮助患者查询就诊信息

信息查询模块为患者提供就诊时产生的各种记录的查询服务，包括预约、费用、检查和检验等历史信息。

2.1.5 通过“用药提醒”促进健康管理

患者可能因为不清楚或忘记医生所指示的用药方法，导致因治疗计划不能有效落实而影响治疗效果，特别是对长期依靠药物治疗的慢性病患者。应用移动医疗APP的用药提醒功能，患者可在线读取一定时段内的处方或手动添加用药信息，根据系统发出的提醒，按时用药。

2.1.6 通过“出院随访”提高随访率有效跟踪患者病情

医院相关科室对已出院的慢性病患者会定期随访。APP中的“出院随访”功能不仅可以直接准确的找到患者本人，通过一系列随访问答，获悉患者出院康复的基本情况，而且患者可以根据自己的时间在方便的时候接受随访，自动提交到医院后台相关科室。此举既减轻了护理人员的工作量，也大大方便了患者，有利于提高随访成功率。主管医生可以通过移动APP动态掌握患者病情并进行相关指导，保证患者顺利康复，更可以扩大医院服务的外延。

2.1.7 通过“满意度调查”持续改进服务质量

APP中的满意度调查功能可以让患者方便快捷的对诊疗体验进行评价，有利于医院准确及时发现问题并加以改进，有利于服务水平的不断提升。

2.1.8 其他应用 APP中的“专家在线”、“健康宣教”等等都赋予了医院服务更多的内涵

“图片新闻”、“医院简介”也使得医院的工作宣传和知名度进一步提高，“导医服务”中包括医保政策和物价公示等，患者可根据需要自主查询。

2.2 移动医疗APP面向医护人员的应用

2.2.1 用于医政管理

移动医疗APP不仅向医护人员推送重要信息，如医院重要通知、医生工作绩效指标等，还包括医疗护理管理制度，以增强医护人员医疗安全意识，规范诊疗行为，降低医疗风险。

2.2.2 用于诊疗工作

移动医疗APP可以辅助医生的诊疗工作。医生可通过APP查看患者的化验检查结果，随时掌握患者的健康信息。APP中的药物手册可帮助医护人员随手查看药物说明及配伍禁忌，便于医生处方。门诊安排和工作提醒，可帮助医生随时随地通过手机查看出诊时间、手术安排等，为医生的医疗工作提供便利。APP还能够为医护人员提供有价值的临床诊疗知识库和医学文献，引领医护人员朝着提升工作效率，提高工作质量的方向发展，以更好地推进医疗服务体系建设。

3 展望

从移动医疗APP的角度切入智慧医疗服务链正受到越来越多人的关注。智慧医疗时代的医疗服务链分为诊疗前、诊疗中和诊疗后三大部分，并进一步细分为健康管理、自诊、问诊、寻诊、候诊、诊疗、用药、院内康复、支付、后续用药这十个环节，最终再次进入健康管理环节形成一个医疗闭环。从每个环节的移动医疗APP分布来看，大多数的APP选择在诊疗前环节开展服务，且多为轻问诊和轻健康管理服务，而诊疗中和诊疗后相应服务较少，开发潜力巨大。

参考文献

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[2]王茜.医院信息系统运用与完善[J].医疗装备，1002-2376（2015）10-0066-02.

[3]邓勇，刘威，李桐萱.移动医疗APP运行现状及其法律监管问题初探.科学管理，1674-1633（2015）08-0141-03.

人工智能对医疗的帮助范文第12篇

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

人工智能对医疗的帮助范文第13篇

在智能机器人领域，谷歌的Google Home和亚马逊的Echo智能音箱已经取得了成功。用户只需要和音箱进行对话，就能够让音箱完成放音乐，处理多种任务（比如连接灯光和恒温器）等不同的功能，而谷歌的Goolge Home甚至还能够和用户进行双向对话，不仅仅是一个“你说我做”的模式。

而在国内，专门针对儿童市场的智能机器人创业潮已经兴起，飞猪侠、奥飞动漫与东方智慧等不同的团队纷纷挺进这一据称是“240亿元人民币级”的庞大市场。对于这些初创企业而言，中国才实施不久的“二孩”政策和目前人工智能市场的迅猛发展，都让这一市场获得了前所未有的生机。

智能家居

就目前而言，很多智能家居产品都还停留在一些简单的语音控制功能以及利用APP进行远程操纵上。它们和Google Home相比，缺失了双向对话功能的智能产品，还能被冠以“智能”二字吗？另外，大多数的智能家居产品都无法在没有主人的情况下，根据不同环境情况进行自我判断。因此，可以说目前主流的智能家居系统，并没有引进严格意义上的“人工智能”。而从另外一个角度来说，这也是未来人工智能的一大蓝海领域。

目前比较尴尬的是，想要让智能家居产品变得更为智能，更积极地响应用户，就必须要大数据支撑，而大数据本身就来源于庞大的智能家居产品使用人群。这就陷入了一个怪圈―因为现在智能家居产品还不够智能，很多人更倾向于选择传统家居产品。可如果购买智能家居的人少了，大数据的采集必定会变得十分缓慢。在这种循环之下，如果找不到突破口，那智能家居便难有进步。

智能驾驶

虽然智能家居还处于比较尴尬的境地之中，但是在其他垂直领域，因为巨头们的加盟，人工智能的风险与曙光也开始交替出现。

首先是自动驾驶领域。虽然很多智能汽车生产商都把自动驾驶当成了最大卖点，但是自动驾驶汽车的表现迄今为止还是不容乐观。就在前段时间，一辆特斯拉在北京五环使用自动驾驶功能时，发生了碰撞事件，而其中最主要原因就是系统没有准确识别前面停靠的黑色桑塔纳。而在更早一些时候，特斯拉的自动驾驶功能还在美国佛罗里达州引发了一起致命事故。而特斯拉对于此的回应不是着手改善系统或者安抚受害者，而是在官网上将“自动驾驶”字样改成了“自动辅助驾驶”，和消费者玩起了文字游戏。

想要让自动驾驶真正活起来，需要依靠的还是在人工智能上的突破。比如汽车能否像人眼一样，有效识别不同的物体，并自动进行一些模糊判断。好在对于人工智能来说，自动驾驶领域也是他们集中发展的方向之一，除了特斯拉之外，包括谷歌和苹果这些巨头，都在对这一领域进行深入研究。而在国内，甚至连乐视这样的互联网企业，都在其中插上了一脚。也许在之后不远的未来，外界会看到一些革命性的突破。

智能医疗

在智能医疗领域，苹果早就开始布局。大家最为熟悉的苹果智能医疗产品是Apple Watch，据称在始终犹抱琵琶半遮面的Apple Watch 2中，加入了更多智能医疗相关功能。而在软件方面，苹果推出了ResearchKit，这无疑会让更多的医学研究者有机会为自己和整个医学界打造各种不同的健康应用，用来搜集不同病患的健康数据，帮助用户去诊断各种不同的疾病。现如今，基于ResearchKit平台推出的APP已经在哮喘、糖尿病、乳腺癌、帕金森和心血管疾病等各个方面有所突破。

除了ResearchKit外，CareKit这样的专门护理开发平台，也开始在医疗领域发挥作用。虽然这个开源应用还非常稚嫩，但是在追踪药物疗效和支持帕金森患者进行个人护理等方面，CareKit已经有所建树。而就在今年8月，日本东京大学医学研究院的科学家利用IBM公司研发的“沃森”人工智能系统，仅用不到10分钟时间就判断出一名60岁女性患有罕见的白血病，并向研究人员提出了治疗方案。可以说，如果未来能够在智能医疗领域引入人工智能的概念，对整个行业而言应该是一个非常大的进步。

人工智能对医疗的帮助范文第14篇

华为智慧数字医院方案助力北大医院移动医疗建设

北京大学第一医院（以下简称北大医院）是一所融医疗、教学、科研、预防为一体的大型综合性三级甲等医院。“北大医院一直在大力推进医疗信息化工作，陆续完成了HIS、LIS、PACS等业务系统的信息化改造。”北大医院信息中心副主任周国鹏举例说，“我们每日的门诊量已从过去的六七千人次增长到现在的一万人次。如何才能利用先进的信息技术提高医护效率、促进教学以及改善与病人的沟通是摆在我们面前的一个重大挑战。”

北大医院最终选择了华为的系列网络产品和智慧数字医院解决方案，构建了一个全面覆盖和安全可控的无线网络，实现了包括移动查房、移动病历、移动PACS、手术直播等在内的诸多移动医疗应用。“我们的医护人员利用移动终端，可以查询病人病历，给病人做详细讲解。”周国鹏表示，“移动医疗减少了医护人员的走动，提高了工作效率，有效降低了医疗差错率。”

智慧、敏捷、安全是三大核心

在构建数字医院的过程中，华为推出了以“智慧、敏捷、安全”为核心的智慧数字医院解决方案，并已在许多医院中得到了广泛部署。北大医院就是华为智慧数字医院方案在移动医疗领域的成功实践。

华为企业网络产品线解决方案总经理刘立柱将数字医院对网络的需求归纳为以下几点：第一，网络要随时随地可用；第二，网络要保证各类终端能够快速、安全地接入，实现主动性医疗服务；第三，避免网络孤岛，无线网络要与医院整个网络互联互通，实现无线网络与有线网络的整合；第四，网络要为大数据分析提供便利。

为了全面满足数字医院的信息化建设需求，华为提出了“敏捷数字医院”解决方案。“智慧的大脑、敏捷的肢体和安全的免疫系统，共同组成了敏捷数字医院解决方案。”刘立柱将敏捷数字医院解决方案比喻成一个人，“敏捷数字医院解决方案可以帮助医院实现业务的敏捷化，同时保障医院网络的全面安全。”

具体来看，“智慧的大脑”的核心是一个园区业务控制器，它可以全面感知应用的接入，特别是无线网络应用，比如应用从哪里来，用户是谁，采用的是什么样的接入设备，接入的时间和地点等信息；“敏捷的肢体”指的是高性能、高可靠和有线无线深度融合的网络设备，在这个层面，华为创新的硬件集群技术可以为医院提供高可靠的网络方案，其专业的网优网规能力帮助医院实现了无线信号的全面覆盖，移动业务随行，而华为第三代随板AC实现了有线无线的深度融合，保证医院整体业务互联互通；“安全的免疫系统”指的是通过华为端到端安全解决方案，实现终端、网络传输、应用的安全管控，保证企业和个人的数据安全隔离。

人工智能对医疗的帮助范文第15篇

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］。

参考文献

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