人工智能医疗发展前景篇（1）

日趋智能化、精准化

近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。医疗机器人北京市工程实验室主任张送根博士介绍说：“智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生的手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。”例如，可减少手术差错率，提高微创手术精准度，避免病人感染，降低辐射危害，增强抗疲劳能力等。医用机器人既提高手术及诊疗质量，又减轻患者痛苦，缩短康复周期，降低医疗成本，成为未来医疗领域的研发必然趋势。

医生受制于人体生理结构，在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势所在。与其他机器人相比，医疗机器人还具有独特优势：在医院、街道、家庭等多种环境下工作，决定了医疗机器人具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；医疗机器人的材料选择和结构设计，都以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。

伴随科技进一步发展，医疗机器人还会更加智能化和精准化。有科学家甚至大胆预测，“到2100年，日常生活中将充满各种智能机器人，我们将同机器人紧密联系”。这让人振奋，但我们也要清醒地看到，受制造费用昂贵等限制，机器人的智能化之路还很漫长。

治疗领域越发广泛

自从20多年前首台医疗机器人问世，如今，几乎在医学各个领域，都能看到医疗机器人的活跃身影。功能各异的医疗机器人正在改变传统医疗模式，迅速提升病人的生命质量。

据华中科技大学同济医学院附属同济医院院长陈安民教授介绍，医疗机器人从功能上可分为5种类型：一是辅助内窥镜操作机器人：这种机器人能够按照医生的控制指令，操作内窥镜的移动和定位。二是辅助微创外科手术机器人：它一般具有先进的成像设备、一个控制台和多只电子机械手，手术医生只要坐在控制台前，观察高清晰度的三维图像，操纵仪器的手柄，机器人就会实时完成手术。三是远程操作外科手术机器人：由于配备了专门的通信网络传输数据收发系统，这种机器人可以完成远程手术。四是虚拟手术机器人：这一机器人将扫描的图像资料进行三维分析后，在电脑上重建为人体或人体器官，医生便可以在虚拟图像上进行手术训练。制定手术计划。五是微型机器人：主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。智能药丸机器人能够按照预定程序释放药物并反馈信息；智能影像胶囊能辅助内窥镜或影像检查；正在研制开发的纳米微型机器人，还可以钻入人体，甚至在肉眼看不见的微观世界里，完成靶向治疗任务。

目前，应用最为广泛的当属外科手术机器人和智能影像胶囊。“外科手术机器人动作精细、失误率低，可以避免医生直接接触患者血液，大大减少患者感染危险，并能够大幅降低放射线对患者和医生的双重影响。”中国医学科学院研究员杨国忠介绍说。智能影像胶囊同样声誉广泛。这项于上世纪90年代就获得通过的专利技术，具有检查方便、无创伤、无痛苦、不影响患者正常工作等多重优点。患者只需服下内置摄像与信号传输装置的智能胶囊，就能接受消化道系统检查，甚至接受机器人体内定点给药，可以作为消化道疾病诊疗的首选方法。

发展前景令人期待

医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。美国、英国、日本、法国、瑞士、以色列、韩国以及新加坡等国的学术机构和公司，均设立了与医疗机器人相关的研究机构，开发出多种系统原型，部分已经形成商业化产品。

首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销，截至2011年初，全球共计售出1700多台。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。

我国的手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。据张送根介绍，“北京航空航天大学从1997年至2007年先后自主开发了5代脑外科机器人系统。2002年，又研发出国内第一台骨科手术机器人系统，并于2011年获得医疗机器人注册许可证”。该产品目前已经成功进入市场。生产商也成为全球第五家获得医疗机器人注册许可证的公司，与国外同类产品相比性价比高、发展前景广阔。

人工智能医疗发展前景篇（2）

Abstract:The development of smart health applications is still predominately in the government domain and is limited by skills shortage and a lack of standards. As smart health applications become more commonplace, demand for terminals will increase and comprehensive interconnection will be necessary. In this paper, we suggest that the goal of such applications is to allow every user to benefit from collaborative, coordinated, and intelligent health services. A smart health industry will include governments, medical service providers, pharmaceutical companies, and equipment manufacturers.

Key words:smart health; Internet of things; interactive health

智慧医疗作为生命科学和信息技术交叉学科，为用户提供了医疗健康互动服务保障，逐渐成为未来生活必不可少的一部分。在近年的智慧医疗的应用推广中突显出政府主导性、规模有限性、标准性缺乏等特点，同时也展现出巨大市场潜力和未来应用推广的发展趋势。

1 智慧医疗概念及业务形式

智慧医疗是一门新兴学科，也是一门交叉学科，融合了生命科学和信息技术。智慧医疗的关键技术是现代医学和通信技术的重要组成部分。智慧医疗通过打造以电子健康档案为中心的区域医疗信息平台，利用物联网相关技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到全面信息化。

目前，类似概念很多，诸如无线医疗、移动医疗、物联健康等说法，然而从以上概念的核心特征看均属于智慧医疗范畴。根据信息互动主体不同，智慧医疗的业务范围大体分为智慧医院服务、区域医疗交互服务、社区/家庭自助健康监护服务、智能远程急救服务。

1.1 智慧医院服务

智慧医院服务主要指在医院范围内部展开的智能化业务，一方面有方便患者的智能化服务，如患者无线定位、患者智能输液、智能导医等(如图1所示为患者智能输液的业务流程，在药品配发、输液耗材配发、人药匹配上均自动化实现)；另一方面有方便医护人员的智能化服务，如防盗、视频监控、一卡通、无线巡更、手术示教、护理呼叫等。此外，医院之间的远程会诊也是智慧医疗业务的重要组成部分。

在智慧医院内部信息化平台方面，各医院正在加速实施基于信息化平台、医院信息系统(HIS)的整体建设。建立以患者为中心，以优化流程为导向，以电子病历为信息单元的医疗临床信息标准化、电子化、语义化处理平台，在实现临床信息采集与存储的基础上，实现临床信息的深入利用。同时，在有资源有实力的医院逐步整合HIS，医学影像存储与传输系统(PACS、RIS)、实验室信息管理系统(LIS)、会诊系统，实现临床科研一体化以及医疗信息集成和共享交换，实现医疗临床信息的深层次利用。

在智慧医院医生所持终端方面，逐渐向智能化、便捷化发展。据Manhattan研究所预言，到2012年，81%的医生将拥有一部智能手机。然而在Manhattan研究所2011年5月的报告中展现，这一数字已经在2011年得以实现。随着终端产品的小型化及屏幕分辨率提高，移动护士站、医用Pad终端已开始在部分医院中应用[1]。

1.2 区域医疗服务

区域医疗服务信息化是以用户为中心，将公共卫生、医疗服务、疾病控制甚至包括社区自助健康服务的内容相互联系起来。该信息化服务以健康档案信息的采集、存储为基础，自动产生、分发、推送工作任务清单，为区域内各类卫生机构开展医疗卫生服务活动提供支撑。该服务作为“十二五”卫生信息化的主要组成部分，将在“十二五”医疗卫生规范中成为医疗信息化建设重点内容之一。

区域医疗服务平台是连接区域内的医疗卫生机构基本业务信息系统的数据交换和共享平台，是不同系统间进行信息整合的基础和载体。图2展示的是基于电子健康档案的区域卫生信息平台基本架构。通过该平台，将实现以电子健康档案信息的中心的妇幼保健、疾控、医疗服务等各系统的信息进行协同和共享。从业务角度看，平台可支撑多种业务，而非仅服务于特定应用层面。

1.3 家庭自助健康监护服务

健康监护业务主要直接针对个人类或家庭类客户，主要实现方式为通过手机、家庭网关或专用的通信设备，将用户使用各种健康监护仪器采集到的体征信息实时(或准实时)传输至中心监护平台，同时可与专业医师团队进行互动、交流，获取专业健康指导。实现形式多种多样，也可结合区域医疗服务信息化平台，开展全民建档及电子健康档案信息更新；也可与应急指挥联动平台结合，结合定制化手机或定位网关提供一键呼、预报警等功能。

健康监护业务根据应用场景不同可分为家庭健康监护业务、个人健康监护业务和车载急救监护业务几类，各场景对平台、网络及终端的关键技术、实现形式均有不同需求。

图3展现了健康监护业务架构，其中涵盖健康监护终端、数据传送网关、信息展现平台等终端实现环节。

2 智慧医疗应用技术特点

智慧医疗需要新一代的生命科学技术和信息技术作为支撑，才能实现全面、透彻、精准、便捷的服务。智慧医疗体系架构图如图4所示。智慧医疗在整个泛在网、物联网体系中所涉及感知层、网络层、平台层的各种关键技术。

(1)技术范围广

在智慧医疗相关技术领域涉及感知层、网络层、平台层的关键技术，针对以上介绍的几类业务场景所相关的技术包括：

・智能感知类技术，如射频标识(RFID)技术、定位技术、体征感知技术、视频识别技术等。智慧医疗中的相关数据主要从医院和用户家中各系统传出信息的传感器获取的，实现被检测对象准确的数据采集、检测、识别、控制和定位。

・信息互通类技术，如上下文感知中间件技术、电磁干扰技术、高能效传输技术等。实现用户与医疗机构、服务机构之间健康信息网络协作的数字沟通渠道，为整个医疗系统海量信息的分析挖掘提供通道基础。

・信息处理技术，如分布式计算技术、网络计算技术等，完成对各类传感器原始测报或经过预处理的数据进行综合和分析，更高层次的信息融合实现对原始信息进行特征提取，再进行综合分析和处理。

(2)技术需求个性化强

针对几类医疗健康场景采用的关键技术也各有不同特点，具有一定复杂性。

・针对智慧医院场景下环境复杂、多种终端共存、医用设备防干扰要求高等特点，医疗健康环境电磁干扰技术要求成为智慧医院场景下一个重点要求。包括临床场景下多径环境下多个移动用户及射频干扰源时对医疗设备的电磁干扰影响，目前中国联通研究院与北京邮电大学开展合作“国际科技合作项目”拟与加拿大合作针对室内电磁辐射级别的室内现场预测模型进行建模，用于蒙特利尔医院无线局域网(WLAN)环境下的电磁干扰及覆盖研究。

・无线定位技术是第三代移动通信的重要技术之一，根据医院、家庭、野战环境下实时监护需求，提出三维空间的精确定位的要求，目前业内已提出了许多室内定位技术解决方案，如ZigBee定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等，以实现医护人员、病人、医疗设备等目标移动条件下的精确定位。

・高效传输技术是指充分利用不同信道的传输能力构成一个完整的传输系统，使信息得以可靠传输的技术。针对医疗健康信息传输的需要，针对医学信号处理技术，研究能够有效压缩医疗传感器数据流、医疗影像数据的新的压缩算法；针对无线传感器网络的高能效传输技术研究，涵盖传感器网络分布式协作分集传输算法，从而提高传感器节点及整个无线传感器网络的能效。

(3)技术门槛高

智慧医疗属新兴行业，但其涉及技术和研发成本偏高，在为传统医疗信息系统和设备厂商带来商机的同时，也将一些研发实力薄弱、投入资金有限的企业逐渐排挤出智慧医疗主流产品供应商。

基于以上技术分析，面向智慧医疗的一些关键技术仍不成熟，还待继续完善、研发、产品化。规模化生产和产业布局仍需投入较大研发成本，因此对企业的创新研发能力、技术基础和产品沉淀有较高的要求。

3 智慧医疗应用发展现状

智慧医疗领域在电信运营商眼中的位置正变得越来越重要。近年来，无论是中国运营商还是国际运营商，都在积极向这一领域扩张。运营商不仅将提供医疗信息化服务作为履行企业社会责任的举措，而且也将其视为新的盈利增长点。在组织结构上，全球重要电信运营商纷纷成立了专门的部门以负责医疗信息化的运营，并且还大量聘请来自医疗机构负责信息技术的高管组成咨询委员会。这对于运营商了解医疗行业需求具有重要的作用。除此之外，运营商还非常重视与产业链重点环节建立伙伴关系。在服务方面，运营商非常重视网络及安全设施的部署，这是提供医疗信息化服务的基础[2]。

2010年，运营商西班牙电信强势进军医疗信息领域，专门成立了智慧医疗业务部门。西班牙电信采取了进军电子医疗业务领域的做法。提供开发并销售基于ICT的医疗业务，包括通过移动方式提醒患者就医、适用于慢性病患者的远程监控、远程修改病历以及基于视频会议的病患咨询等。

AT&T公司最近在管理层架构中新设了一个全新的高层职位――首席医疗信息官。该举措标志着该公司已经将智慧医疗行业作为一大潜力领域进行系统开发。AT&T公司针对行业中医院、医生、公共卫生人员、纳税人等不同的主体提供了相应的解决方案。AT&T提供了包括医疗信息交换、远程医疗、安全服务、灾后恢复、统一通信、远程医疗等解决方案。

Vodafone在智慧医疗服务领域重点关注三类主体，制药公司、医疗服务机构和医疗保险提供者。Vodafone研发团队提供应用服务系统作为重点产业。医疗机构员工可通过移动终端以远程方式方便接入其应用系统，使其能够实时接入最新医疗健康数据并使用其他资源，以方便服务客户、判断产品效能、指导安全用药、提高产品和服务效率。

此外，国际几家主要的平台研发企业和服务提供商也高调介入智慧医疗行业领域。

高通公司宣布组建全资子公司――高通生命公司，将运营此前的高通无线医疗部门业务。同时还将设立规模为1亿美元的高通生命基金，由高通公司的投资集团――高通风险投资管理。高通生命公司的首项产品――无线医疗终端的2net™平台，目前已上市。旨在通过基于云的解决方案将无线医疗终端互连，以方便终端用户、他们的医疗保健服务提供者和护理者访问生物计量信息。谷歌和IBM公司在2009年即宣布，患者可以使用IBM的软件从他们的医疗设备，如血压和血糖监测的接口来传输各自的数据，并通过谷歌在线录入个人健康记录库中。

英特尔公司和通用电气公司也早在2009年建立合作关系，在智慧医疗业务领域开展深入合作。他们发起成立了康体佳健康联盟，旨在实现医疗设备和系统之间交换信息标准化。

然而，在过去的3～5年内，中国运营商的智慧医疗业务与国际方向不同，大多数地方运营商目前主要提供的是一些保健、健康提醒类信息服务，多是为用户提供疾病预防和饮食调养之类的信息推送服务或预约类服务。该类普适性的信息用户也可以通过网络免费获得，缺乏针对性，并且在服务链中多以“哑管道”提供者角色出现，介入服务深入有限，对用户的吸引力有限，仍未在医疗健康信息服务本身中产生价值。令人鼓舞的是，近来中国智慧医疗应用发展，其多数发展模式是在延承国际健康服务先进理念的同时兼顾具体国情，其经验具有借鉴价值。如何突破价格竞争“瓶颈”，积累充足且合格的专业人才，梳理优化业务流程，加强信息化建设，建立适合中国国情的智慧医疗发展模式与发展战略，已经成为决定智慧医疗产业未来命运的主要因素。

综上，目前全球智慧医疗业务发展均突显出以下共同特点：

・传统通信行业多以ICT基础业务作为智慧医疗业务切入点和业务开展基础。

・智慧医疗作为行业信息化的一种典型应用，具有行业特点强、个性化要求高特点。

・智慧医疗作为新兴行业，目前仍未形成成熟产业链，各合作伙伴正在探索未来发展模式。

4 智慧医疗应用发展趋势

通过对全球智慧医疗技术特点分析及业务现状梳理，可见智慧医疗将成为健康管理最有效的适宜技术。智慧医疗将覆盖影响个人及人群的健康因素全生命周期的过程，实现有效地利用以用户为中心的健康信息及各类医疗资源来达到最大健康效果。中国的智慧医疗产业是在中国特定的制度环境下新兴的医疗服务业态，目前仍没有形成成熟的模式可供比较和参考，在近年的发展过程中展现出政府参与度加强、应用范围广、物联健康终端需求猛增、互联互通更加全面等特点。

(1)政府参与加强

智慧医疗作为一种新兴的医疗服务业态，没有相对成熟的商业模式可供参考，目前中国还缺乏与之相匹配的法律、政策及规范，现行政策按医院审批和监管模式进行，为医疗服务机构发展带来了一些困难，对个人电子健康档案信息法律保护缺失。随着中国医疗卫生“十二五”规划出台，明确医疗信息化建设作为“四梁八柱”之一，要求利用现代化的信息手段，推动医药卫生体制改革，为百姓提供安全、有效、方便、价廉的基本卫生服务，并进一步明确“3521”工程建设要求，即建设国家、省和市州3级卫生信息平台，加强公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度和综合管理等5项业务应用，建设居民电子健康档案、电子病历2个基础数据库和1个专用网络。可以预见在未来3年内，医疗主管机关将逐渐针对人群、服务范围、标准，出台相关政府监管、法律、规范，解决健康体检与健康诊疗、健康保险的结合问题[3]。

据谷歌宣布将从2012年1月1日起永久关闭个人医疗信息聚合服务Google Health，该服务的关闭反映出公共云服务的现状，也表明公众对于将个人信息存放于免费服务的意愿仍不够强烈，用户更期望政府监管下的健康信息服务。

(2)应用范围更广

随着应用系统和终端产品的逐渐成熟完善，智慧医疗的应用范围也将逐渐拓广，智慧医疗的应用范围逐渐覆盖用户全生命周期，从新生儿出生、新生儿家庭访视、儿童健康检查、预防接种、健康体检、高血压患者随访、糖尿病患者随访、重性精神疾病患者随访、老年人健康管理、健康教育等一系列活动。在国际上，IDC研究公司2011年数据显示，大约14%的美国成年人使用智慧医疗的移动医疗程序管理保健、健康和慢性病问题。中国卫生部“3521”工程明确提出重点业务系统中包括药物管理、公共卫生信息管理、新农合监管、城镇医疗保障、药品器械信息化监管、远程医疗服务、共享协作服务等，智慧医疗也将覆盖以上范围。

(3)物联健康终端需求猛增

据ABI研究公司2011年的一份研究报告中预测，2016年可佩带设备的市场需求将超过1亿台，未来将有8 000万该类设备成为健身感测器。ABI预测，在未来5年中，消费者在体育、健身以及临床上使用的心率监测器和可佩带血压计等设备将促进无线感测器的应用。蓝牙4.0等新型低功率无线技术也将与社交网络和智能手机相结合促进无线感测器的应用[4]。根据InMedica公司2010年报道，在世界范围内，远程医疗使用的家庭血糖仪、血压计、体重秤、脉动血氧计和峰值流量计等联合装置的发运量将增长到160多万台。

可见物联健康终端产品，将在未来3～5年里成为广大市民主要健康业务必不可少的一部分，尤其对于管理慢性病，尤其是慢性阻塞性肺病(COPD)、充血性心力衰竭(CHF)、高血压和糖尿病[5-6]。

以便捷化、低成本化、移动化为特征的物联网健康终端也将随着智慧医疗应用范围拓广急剧增加。

(4)医疗信息互联互通将普遍

随着中国区域医疗服务平台分阶段开始部署、搭建，未来的智慧医疗将真正实现医疗信息的互联互通。而且，预计智慧医疗将成为一个多级、多层面的数据处理平台，完成多个信息源的数据进行关联、估计和组合，实现各系统及物联网多元数据相关信息的全面加工和协同利用，最终实现医疗信息的融合。

5 结束语

通过以上分析，智慧医疗将成为未来医疗卫生信息化的主要发展趋势，其核心目标是使得每一个用户享受到协同的、协调的、智能化的医疗系统所提供的服务。从产业角度看，未来将创建一个以患者为中心、价值为基础的医疗产业链，包括政府角色，医疗服务提供机构角色，社区、药品和设备制造商角色。智慧医疗产业链如图5所示。

目前产业链各角色面向智慧医疗均有所动作，或研发平台产品，或研发芯片、或提供系统集成，或提供网络，然而远未实现针对智慧医疗信息为中心的有机产业链上下游互动，只有实现各角色协同合作，才能真正打通面向智慧医疗的智能管道，提供协同化健康服务，用户才能享受到最便捷、最放心的智慧医疗业务。

6 参考文献

[1] “感知健康 智慧医疗”战略规划报告 [R]. 2010.

[2] 郭庆婧. 运营商剑指医疗信息化 [N]. 人民邮电报, 2011-10-12.

[3] 基于健康档案的区域卫生信息平台建设指南(试行) [S]. 北京: 卫生部信息化工作领导小组, 2009.

[4] 李建功, 赵文东,王宁, 等. 移动医疗终端呈现四大发展趋势 [J]. 通信世界, 2011(30).

[5] 贾雪琴, 包建军, 李建功. 物联网在智能心电监护上的应用 [J]. 信息通信技术, 2010(4):24-28.

[6] 李建功. 物联网环境下移动终端的发展趋势思考 [J]. 信息通信技术, 2011(5): 75-78.

收稿日期：2012-01-12

人工智能医疗发展前景篇（3）

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

人工智能医疗发展前景篇（4）

医疗健康是人类追求的永恒主题，是社会全面发展的基础。长期以来，由于我国城市医疗资源分配机制不合理，政策性投资和引导方式较弱，医风医德、医患关系问题越来越复杂，医疗体系中结构性矛盾日趋突出，现有医疗模式迫切需要改革。充分利用互联网技术，建立智慧医疗系统，实现医疗信息共享，改善医疗现状等热议和呼声越来越高，反映出人们对现行医疗体系改革强烈期盼和推行改革的紧迫性。如何建立一个协同合作的智慧的医疗体系，以提供更好的健康管理服务，实现卫生保健资源的公平分配，关系着亿万群众的切身利益。

1 智慧医疗的基本概念

截至目前，“智慧医疗”没有一个统一的概念和定义，早在1924年，就有人提出远程医疗的概念。一般认为，“智慧医疗”是通过打造个人健康档案平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。[1]还有学者将“智慧医疗”定义为：运用新一代传感网、云计算等信息技术等，通过感知化、物联化、智能化的方式，将与医疗卫生建设相关的物理、信息、社会和商业基础设施连接起来，并智能地响应智慧医疗卫生生态圈内的需求。[2]在不久的将来，医疗行业将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能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。[3]

2 智慧医疗的技术架构与标准体系

2.1 智慧医疗的技术架构 当前广受认同的是基于物联网的智慧医疗技术体系架构。其中，应用层根据医疗健康监测业务场景分为急救、慢病、院内诊前及个人健康业务。网络层包括有线网络（xDSL和xPON等）和无线网络（2G、3G、4G、LTE和WLAN等）。网关在网络层与感知延伸层之间进行数据存储和协议转换，并通过接入网发送，对业务终端具有控制管理能力。终端及感知延伸层是为医疗健康监测业务提供硬件保证的各类传感器终端。感知延伸层网络有线方式可支持以太网、RS-232、RS-485和G.hn等；无线方式可支持WiFi、ZigBee、RFID、Bluetooth和

IrDA等。[4]

2.2 智慧医疗的标准体系 智慧医疗的业务标准和技术标准领域广泛。感知层标准组织主要有美国电器和电子工程师协会IEEE、全球最重要的国际标准化组织ISO、ZigBee联盟、通用串行总线USB以及Bluetooth中的Health Device Profile协议等；网络层标准组织主要有国际电信联盟ITU、欧盟官方通信标准化组织ETSI、全球性贸易协会GSMA、3GPP和中国通信标准化协会CCSA等；应用层标准组织主要有IEEE、HL7、DICOM、ISO和卫生部行业标准等。

3 智慧医疗的实践现状与政策

3.1 我国智慧医疗的实践现状 我国卫生部按照统筹规划、顶层设计、互联互通的思路，在上海、广东、福建和浙江等省进行了区域卫生信息化的试点工作，并取得了很好的成效。全国各地也在积极探索适合本地情况的卫生信息化工作方式，例如厦门市卫生局基于健康档案的区域信息平台实现了居民健康档案和相关卫生信息资源的共享。

3.2 我国智慧医疗发展的相关政策 目前，国家制定了相应的政策规划大力支持推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设，资源整合，医疗信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效，互联互通。[5]十八届三中全会《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中强调要充分利用信息化手段，促进优质医疗资源纵向流动，加强区域公共卫生服务资源的整合。《服务业发展“十二五”规划》中也要求推进医疗信息资源深度开发和社会化服务，并积极推进医药卫生等领域的信息化建设。

4 智慧医疗发展面临的问题

4.1 政府法律保障问题 智慧医疗的实施涉及个人健康信息，也涉及了医师的职责和个人信息。如何保证人们在享受医疗健康服务的同时，保证相关者自身隐私安全，是政府法律需要解决的问题。[6]

4.2 关键技术突破问题 智慧医疗技术研究范畴中涉及医疗感知、异构网络互通、信息融合、大数据和云计算技术等，研发环节中突破这些关键技术具有一定的难度。

4.3 商业模式和产业链问题 智慧医疗的产业链较为复杂，现有的商业模式五花八门，具有明显的不可持续性，而新的服务模式的创新将会带来利益调整和重新分配的问题。

4.4 标准化问题 智慧医疗涉及传感网、通信网、健康信息处理、医疗终端和应用等多个环节，各个环节都有大量的标准化工作需要开展，而且不同医疗机构、不同研发机构之间的信息互联互通的积极性不高，原有信息系统及终端之间形成孤岛，更增加了标准化的工作难度。

4.5 服务质量和运营问题 随着智慧医疗应用与移动通信和互联网的结合越来越紧密，如何实现传感网与移动网、互联网的融合并确保服务质量和安全，以及融合后面对数量众多的传感节点如何进行高效的网络维护和故障判断，都对运营商提出了新的挑战。

4.6 医疗知识培训与观念问题 无论是智慧医疗产品的使用还是服务都需要进行知识培训，这在一定程度上提高了智慧医疗普及工作的难度。另外，传统理念中人们对医疗、健康理念认识不够，重治疗轻预防，导致智慧医疗的服务理念难以被接受。

5 智慧医疗发展的建议

5.1 科学的规划 智慧医疗建设是医疗卫生体制创新、技术创新、管理创新、体现以人为本理念的重要手段，是一项相当艰巨复杂的系统工程。因此要根据建设智慧城市的总体要求，结合新医改的要求和医院信息化建设的实际，在充分调研的基础上，制订智慧医疗建设规划和政策。

5.2 建立一个协同的合作关系的智慧医疗体系 政府主导，企业参与，共同建立一个协同的合作关系的智慧医疗体系。智慧医疗体系需要产业链各方，包括电信运营商、平台提供商、传感器厂商、终端厂商以及用户等需要积极开展合作，不断完善智慧医疗体系。

5.3 合适的服务模式 需要树立市场需求和政策规划导向相结合，服务模式与技术创新相结合，健康管理与疾病预防为主相结合的思想和服务理念，创建适应于老龄化社会、居家养老、健康保健等多种产品与服务的全生命周期模式。构建一系列适合不同人群需求的健康服务保障系统，开发与之相对应的高效便捷、方便有效、简单可靠、安全舒适、通俗易懂的系列化产品，来满足各类人群的不同的适应性需求。

5.4 将采集终端作为指挥医疗系统技术的核心和纽

带 实现非医疗机构，家庭成员、特殊人群、个人都可操作的数据、信息采集方式。能够完整、系统、全面地检测出人体内外的各种生理数据，为个人健康保健提供量化管理的可靠依据。通过非接触式各种传感器采集人体异常生理特征参数、曲线、图形，实现个人生理参数存储，与个人标准参数对比，并对病理参数差异的程度和影响因素进行分析、判断提供可靠依据。

5.5 突破关键技术，形成自主知识产权 需要在研发环节中突破相关关键技术，形成具有自主知识产权的核心产品，降低成本，推动产品成熟，实现产品规模化。

6 结语

智慧医疗的发展将为人们提供更丰富的医疗资源和更便捷、智能的健康服务，更有效地满足人们对医疗保健服务以及增进健康的迫切需求。智慧医疗能够更好地符合信息化发展的潮流和健康生活的理念。可以预见，健康和医疗的各个细分领域，从营养、运动、健康管理、疾病诊断、监护、治疗、给药都将全面开启一个智能化的时代，基于个人电子健康档案、信息共享和医疗大数据平台的诊断与治疗技术，也将把个性化医疗推向一个前所未有的空间。

参考文献：

[1]于波，史彦斌，孙景海，等.信息化区域协同智慧医疗体系建设[J].中国数字医学，2013（1）：98-100.

[2]宫芳芳，孙喜琢，林君，等.我国智慧医疗建设初探[J].现代医院管理，2013，11（2）：28-29.

[3]陈秋晓，张莹，姚志刚，等.智慧医院建设存在的问题与建议[J].医院管理论坛，2013，30（3）：52-54.

人工智能医疗发展前景篇（5）

在中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长徐扬生看来，感知、认知和动作，这三者为构成人工智能的三个要素。从计算机视觉的例子来看，要让计算机识别一张图片，首先是特征提取，对于图像中的像素进行重要性差别提取，此为感知。然后再对重要的元素进行标注，通过标记成为计算机能够识别的符号，让计算机能够理解图片的内容，此为认知。最后，计算机生成一段话对图片进行描述，这是最后一步动作。

北京航空航天大学教授王田苗认为，此前人工智能发展的50多年间历史时间里，研究人员将大部分精力放在动作方面，因为没有能力完成前两个步骤。通常说的人机交互就是三大因素中的动作，也是目前普遍能够实现的，最为常见的就是工厂里的机械手臂，通过编程人员对机器编入固定程序代码，实现机械手臂重复的动作。为什么会是重复的动作，而不是随心所欲的动作呢？原因在于人为地为机器设定了产生动作的范围和界限，并不是机器根据自己的理解后作出的回应。

也就是说，在机器学习之前，人工智能和机器人的发展主要停留在动作的研究方面，缺少感知和认知的研究，而目前的机器人学习只是人工智能在感知和认知层面的一个早期发展阶段，并且在这个阶段的研究也处于实验阶段。

人工智能领域易形成寡头垄断局面？

人工智能在今年火起来之后，不管是科技巨头还是创业公司，都希望在红利期抓住机会。国内外科技巨头不管通过自身研发还是通过收购的方式，加紧在人工智能领域的布局，想在这一领域占得先机。那么，从目前的市场来看，人工智能产业链上都有哪些公司呢？

首先是计算处理及信息储存的芯片巨头，像英特尔、NVIDIA等公司，它们处于这一领域的最上游，为中下游产业链提供计算处理能力及相关解决方案，他们决定了人工智能发展的深度。其次是大数据产业链中的原始数据获取方，包括运营商、BAT、微软、谷歌等把持互联网入口的公司，它们掌握着机器学习必须的数据资源，决定了人工智能发展的广度。

此外，还有人工智能技术的研发集团，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。由科技巨头直接牵头耕耘的，诸如谷歌自动驾驶、IBM Waston、百度自动驾驶及语音识别；有实验室和初创公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度学习；此外，还有本身就具备雄厚实力的特斯拉自动驾驶、科大讯飞语音识别等。

然而，人工智能的研发需要持续不断的投入以及持续不断的数据积累。在人工智能研究领域有这样一个说法，人工智能需要大量的数据支持，而机器学习对于数据的反馈又会增加数据获取的数量和质量，庞大的高质量数据会更进一步加速机器学习的效率和效果，形成良性循环。这样发展下去的结果就是，这一领域内刚开始领先的公司会更加领先，而处于劣势的公司会逐渐被淘汰出局，最终形成少数几家寡头垄断的局面。

与此同时，一些处于人工智能产业链核心地位的公司，凭借自身技术与财力，通过并购和战略入股等方式，控制产业链达到垄断地位。例如，谷歌在2014年收购了人工智能初创公司DeepMind，两年后我们才看到其研发的AlphaGo击败李世石的场面。

B端市场，人工智能的下个风口将是医疗和金融？

在本次人工智能与机器人峰会上，学术界和产业界的大咖们都发表了其对人工智能下一个风口的看法。

牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge认为，下一个AI的应用应该是在医疗领域。目前，我们可以通过智能手环等智能硬件检测用户的心率、血压、血糖，同时还能计步。如果我们将这些数据传给AI处理，就能实现一些健康的应用。这种应用就是让医生随时跟你在一起，每天24小时监测。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，知道你运动的情况等等，同时还能建议你什么时候要健身，什么时候不能吃太多或者是喝太多酒了。

Michael Wooldridge介绍，在英国，国家医疗系统的病例包括所有英国人的病例数据，用药记录。AI如果能够运用到医疗领域，将为我们整个医疗行业带来新的发现，人工智还能的下一个风口应该就是在医疗。据外媒报道，在今年6月初，DeepMind就开始计划将其算法应用到医疗保健行业，同时计划在5年内使用机器学习处理英国国家医疗服务体系的数据。

香港科技大学教授杨强认为，人工智能离不开大数据，所以目前如果判断下一个风口，就要看哪一个行业领域有完整的封闭系统的大数据资源。在金融领域，很多人把所有的整个商业流程全部的记录在案，这里用了数字化的方法。在信息的处理和未来预测方面，如果在一个封闭系统里面，在有大数据的前提，又有资金推动的影响下，金融行业是最容易成功的一个领域。

C端市场，以语音为切入点的消费革命或将到来

从发展趋势上来看，人工智能如果一直停留在实验室、研究所阶段，不进入商用阶段面对C端，无法为普通大众所接触，只是高高在上的黑科技。纵然像AlphaGo那样赢了著名棋手，轰动一时，也只是人们茶余饭后的谈资。

人工智能医疗发展前景篇（6）

关键词：生物医学工程；医疗器械产业；发展

【中图分类号】

R195 【文献标识码】B 【文章编号】1002-3763（2014）08-0294-01

1 前言

生物医学工程（Biomedical Engineering，BME）主要是指结合了化学、物理、数学、计算机与工程学原理，从事医学、生物学、卫生学以及行为学等方面的一种研究。生物医学工程作为一门新兴的边缘学科，其应用工程技术手段，可以有效的解决目前医学中的一些问题，从而为各类疾病的诊断、治疗与预防，保障人们的健康起到积极的作用。而医疗器械产业主要是指在疾病预防、诊断与治疗中所应用的电子医疗设备、内外科器械、离体诊断设备、牙科器械、整形设备以及医院供应品等等。生物医学工程与医疗器械属于医院诊治疾病中不可或缺的一部分内容，也是现代医药产业发展的两大支柱。基于生物医学工程与医疗器械产业的重要性，本文就以我国的生物医学工程与医疗器械产业作为研究方向，论述其发展现状，并对生物医学工程与医疗器械产业的发展前景展开探讨。

2 生物医学工程与医疗器械产业的发展现状

2.1 生物医学工程的发展现状：

生物医学工程专业作为一项研究方向诸多、内容复杂、要求极高的专业，其在我国的发展已经经历了36年，但是，我国生物医学工程较国外相比，其起步还是较晚，综合来看，其与国外的发展还是具有一定的距离。而从我国生物医学工程的发展现状来看，其对于人才的培养目标及研究成果，主要体现在以下几个方面：

⑴人才的培养。其一，培养能从事医疗设备管理、医疗器械质量控制与管理、医药市场营销、医学技术服务等方面的人才；其二，将生物医学工程专业将医学技术与工程技术相结合，并以此为目标来培养高级临床医学工程技术型人才；其三，培养出综合能力较强，能够从事生物医学工程研究、开发与生产的高级人才。⑵研究成果。我国生物医学工程目前的研究成果主要有：人工关节、人工晶体等功能性假体；人工心脏瓣膜、人工心脏起搏器等人工器官；不同规格、不同种类的电磁与激光治疗设备；超声成像、磁共振成像、X射线计算机断层扫描、生化分析仪等新型临床诊断与监护技术、监护设备等。

2.2 医疗器械产业的发展现状：

生物医学工程在我国的发展，不仅促进了临床疾病的诊治效果，还推动了医疗器械产业的发展，而当前我国医疗器械产业的发展情况，主要体现在如下几方面：⑴医疗器械工业现状。由于国外医疗器械对国内医疗器械市场造成的冲击，近年来，我国已开始重视对医疗器械的自主研制与创新。例如，在“十二五”规划中，特别强调了我国自产医疗器械的应用与普及、产品创新。并在着力突破高端装备大多引进国外的问题。力求实现高端主流装备、医用高值材料、核心部件等医疗器械的自主制造，以实现降低医疗费用、打破进口垄断的问题。⑵医疗器械营销现状。我国的医疗器械生产销售企业诸多，尤其是近年来，在科技的快速发展下，使得我国医疗器械的营销势态良好，例如婴儿培养箱、心电图机、高压氧舱、磁共振成像系统、体外诊断试剂、各种敷料及卫生材料等数千种大小不一，规格不一的医疗器械在全国各医院的应用是非常广泛的。⑶医疗器械技术现状。在科技的快速发展下，医疗器械的性能与质量也得到了不断升级。而我国各大小型医院，在先进性医疗技术的驱动下，所应用的医疗器械也在不断升级和完善，例如，基层医疗卫生机械对采色超声成像仪、生化分析仪、免疫分析仪、多参数监护仪、心电图设备、耗材等医疗器械的配置与升级。一些大型、综合性医院对实时三维彩色超声成像仪、全自动生化分析仪、64排螺旋CT等先进性医疗器械的应用。

3 生物医学工程与医疗器械产业的发展前景

3.1 生物医学工程的发展前景：

虽然生物医学工程在我国的发展比较迅速，但其与国外的发展相比，还是存在一定的差距，基于这种现象，我国对于生物医学工程的持续发展也十分重视。而在分析目前我国生物医学工程的发展情况与研究成果之后，笔者认为，我国今后生物医学工程的发展前景，将会体现在以下几方面：⑴纳米技术、介入性微创技术、激光技术以及植入型超微机器人，将是未来生物医学工程的研究重点。⑵生物型人工器官、生物机械结合型将会有新的突破，各种高质量的人工器官将会广泛应用于临床。⑶药物与材料相结合的新型给药装置或技术将得到有效发展。⑷所应用的各种诊疗仪器与装置，将会逐渐朝着远程医疗信息网络化、智能化的方向转变，其诊疗所用机器人会在临床上得到广泛的应用。

3.2 医疗器械产业的发展前景：

我国目前的医疗器械市场规模占医药总市场规模的14%，这也表现出我国的医疗器械产业虽然发展迅速，但与全球水平比还相差甚远，不过，这种现象也给投资者们看到了该领域更大的发展空间。在技术的不断升级下，国产高端医疗器械将会逐渐替代国外进口器械，随着机械器智能与生物智能技术的发展，我国在未来必将不断研发高科技医疗器械。此外，由于国民生活水平的不断提高，之后的医疗器械产业还会以家庭会对象，研发生产出一系列适用于家庭自我监护、诊断的高科技医疗器械产品。

4 总结

通过以上分析可见，生物医学工程与医疗器械产业在医学领域占据着举足轻重的位置，而近年来在科技的快速发展下，我国对生物医学工程也越来越重视，且医疗器械产业也得到了长足的发展。相信在未来医学技术的不断完善下，我国生物医学工程与医疗器械产业也会有更加良好的发展前景。

参考文献

人工智能医疗发展前景篇（7）

2017年9月，依图医疗表示，浙江省人民医院作为依图医疗的首批合作医院，从上线至今，AI系统一共辅助医生诊阅1.7万名患者图像，被采纳率为90%；

在全球各个地方，医疗人工智能发展到今天，已经不是仅仅是一种创新的概念，基于人工智能技术研发的各种产品已经切切实实的为医生、患者、企业、医疗机构提供服务。

各个国家和地区看到人工智能的巨大前景，纷纷出台政策、投入资金加快布局速度。人们戏称人工智能的“军备竞赛”悄然来临。在全球的各个国家和地区中，美国、中国、欧洲是在医疗人工智能表现最抢眼的三个区域。

文无第一、武无第二，动脉网从医疗应用的角度梳理一下这三个区域的医疗人工智能发展现状，看看谁才是医疗人工智能领域的领跑者。

人才

人工智能医疗发展前景篇（8）

住进医院，生命体征动态监测系统，会通过患者手上腕带追踪和智慧床垫实时测量，病人身处何处、健康状况等信息都明明白白地浮现在屏幕上，一有异常，信息系统能第一时间通知医生……

这些情景已经或正在成为我们身边医院的新常态，这背后是智慧医疗产业的强大支撑。来自杭州高新区（滨江）的智慧医疗企业，正用这些前沿的技术、产品和智慧医疗解决方案，实现这些可能。他们改变了医院诊疗和病人就诊模式，让“看病”这个老大难问题，变得轻松起来。

近年来，杭州高新区（滨江）努力实现从“天堂硅谷”到“智慧e谷”的跨越，大力发展信息经济。其中，智慧医疗产业成为一股发展迅猛的新力量。目前，该区已经集聚了医惠科技、银江股份、和仁科技、创业软件、泰格医药、好络维等一批“智慧医疗”创新企业。

随着“杭州国家高新区智慧医疗产业基地”项目正式落点该区，该区也明确了发展智慧医疗产业的蓝图：大力发展智慧医疗网络服务业及其装备制造业，力争用10年时间将打造出一个千亿级的智慧医疗产业基地。

“智”解看病烦：

医院“聪明”患者舒心

一次次排队，一次次拿报告，一次次缴费……一提起去医院看病，许多人都会皱起眉头。

在大医院，医生一天工作十几个小时稀松平常，面对一拨又一拨如潮的病人，他们都要打起十二分精神，否则小小差错就可能导致激烈的医患矛盾。

信息经济时代，智慧医疗企业应运而生，他们让医院变得信息化、人性化、智慧化，同时也减轻了医患双方的负担。在位于高新区（滨江）的医惠科技的模拟医院，我们见到了这样的情景：

在自助机上完成自主挂号后，在候诊时，患者先到医院的自助评估机前，自己做一回医生。按照屏幕要求，患者依次自主录入血压、血糖、温度、身高等基本信息，提前完成医生要问的基础性问题，然后到门诊系统和护士确认。轮到患者看病时，医生的电脑页面上已经有了他的基础信息，大大节约了病人的就诊时间。

对于身体虚弱的患者，营养点配餐管理系统通过二维码腕带，随时了解病人信息和身体状况，为病人提供流动点餐服务，避免出现食物禁忌的情况。

在输液室内，有移动门诊输液系统维持秩序。输液前，医生先刷一下患者手腕上的腕带及输液器上的条码，确认信息无误，再进行输液。

育婴室里，婴儿纤细的手臂上被戴上小小手环，手环里嵌入智能芯片，随时追踪婴儿的行踪；有人把婴儿抱出育婴房，警报器就会报警。

从患者的状态，到医疗器械消毒，到药品分发以及医疗垃圾收集处置。医院的每一个环节都被信息化、智能化，这都是智慧医疗信息平台在出力。

医惠科技的服务对象已遍及600多家国内医疗机构，对医院内部进行业务流程再造，从数据、业务流程、管理、服务等多方面为智慧医疗提供支撑。

在高新区（滨江），还有服务对象达3000多家的医疗卫生行业信息化建设全面解决方案提供商和服务商――创业软件；拥有电子病历系统、临床数据中心（CDR）等自主知识产权产品的数字医疗信息产品与解决方案提供商、系统集成商、服务提供商――和仁科技等一大批拥有核心竞争力的智慧医疗企业，为缓解看病难提供技术支持。

24小时守护：

健康管理如影随形

移动互联网是个放大器，搭起了医院――患者――亚健康人群的桥梁。急病上医院，慢性病患者和亚健康人群的健康管理如何改善？在高新区（滨江），有一家公司在国内率先专注“移动智慧医疗”产品开发、生产、销售的国家高新企业――好络维。

该公司的产品和技术平台，搭建了以区域（省级）医疗为龙头，向下连接市（县）二级城市医院乃至社区卫生服务中心的三级医疗体系，使优质医疗资源下沉，让百姓在社区服务中心就可享受到大医院的专家服务。

公司的专业便携医疗设备进入百姓家庭，可将监测的人体生理参数远程传输到医院平台，让人们足不出户就可以享受到大医院提供的精准的个性化医疗服务，提醒你管理好自己的健康。

在杭州，这样的产品和平台已经得到应用，服务患有慢性病的基层百姓。作为桐庐一项惠民工程，桐庐县卫生局在各乡、镇、村建立远程诊疗点，利用好络维公司的无线网络生理参数监测仪、腕式监测呼救定位器及无线网络血压计、心电采集器等检测仪器和设备，建立以心电诊疗、血压为主的分级远程健康管理网络平台，共发放2000多台监测设备终端。

医生虽然不能随时在你身边，却有一个24小时运转的监测平台守护你的健康，成为你生命的卫士。

项目运行近3年来，监测人次超过18万人次，其中血压监测16万例，单导心电监测1万余次，多导心电1万余次，远程心电会诊500余例，新发现心脏、血压问题病人800余例，处理紧急呼叫200余例，成为了桐庐县名副其实的“生命网”，为交通不便的农村地区提高医疗服务水平。在高新区（滨江），像这样专门从事远程医疗系统研发的企业还有不少。华为杭州研发中心推出的智慧健康协作应用解决方案可以实现远程会诊等诸多功能。该区另一家企业银江股份，也把智慧医疗作为重要发展领域，生产开发了移动门诊输液系统、移动临床信息系统等众多智慧医疗解决方案。

2014年8月开始，高新区（滨江）的“智慧城市”建设也开始启动，“智慧医疗”项目将逐步落地。目前，该区卫生局正在与好络维等企业进行洽谈，引入更多新智慧医疗产品服务本地居民。

目标千亿级：

智慧医疗规划新天地

在高新区（滨江），智慧医疗产业不仅有落脚之处，更有广阔的发展和应用空间。

在高新区（滨江）西部入城口，该区规划了5.6平方公里的智慧新天地，并在智慧新天地建设智慧医疗产业基地。

智慧医疗产业基地项目主要功能分为产业发展、服务配套、基础设施三大类，规划总面积88.27公顷。据初步测算，智慧医疗产业基地总投资将达到150亿元以上。

人工智能医疗发展前景篇（9）

中图分类号：TP393.09

随着社会及经济的不断发展，网络信息化时代已经成为当今的主流，计算机技术凭借自身处理速度快、容量大、功能强等优势，已经应用到教育、交通、工业、医疗等各行各业，采用计算机技术可以大量的节约人力成本，并获取更准确、更便捷的生活方式。当今社会，越来越多的人们出现亚健康状态，人们也增强了对疾病的防御和身体保养方面的意识，因此，对医院计算机技术的应用进行研究非常迫切。

1 计算机技术在医院的智能化中的应用

计算机技术在医院的智能化应用，主要是通过计算机、服务器等硬件的基础上，利用互联网、无线网等网络，来开发各种医疗领域额应用平台，从而实现医疗行业的资源共享、使医生和病人都可以实时获取医疗方面的信息。伴随着物联网的兴起，医疗行业也开始走向智能化，智能化医疗可以实现病人的电子档案整体、病人身体参数的实时监控以及医院的智能化信息管理，包括病历、药品、耗材、医嘱、病人等全方位的管理。目前，已经有越来越多的国家加入到医院智能化的建设中，美国作为先进科技的代表国家，成功了研制了可穿戴的医疗设备，用于对患者的身体状态进行检测，定期将采集的信息反馈给医院和患者，同时可以实现异常信息报警的功能；英国电信充分利用自己的网络，对英国的各大医院进行了联网，打造了基于计算机技术的医院智能化统一平台，真正的实现了医疗资源的共享，医生和患者可以在享受全国医疗服务的情况下，就近就医；我国虽然在智能化医疗方面起步较晚，但是也已经意识到医疗智能化的发展趋势，政府和各大企业加强了对医疗的重视程度，全面培养掌握医疗和计算机方面知识的综合性人才，中国移动等运营商还出台了智能化手机，将计算机技术与自身的4G等网络进行了良好的结合，医生和患者完全可以通过手机来进行相关信息的获取。

2 基于计算机技术的医院的智能化网络的组成

基于计算机技术的医院的智能化网络应该是一个全国以及国际上的统一平台，可以实现世界各地的专家资源以及患者信息的共享，患者可以随时随地享受全世界对自身的帮助，医生可以进行相互沟通医院也可以互相沟通、共同进步，医院可以借鉴其他国家或者地区的发展状态，打造属于自身的系统平台。基于计算机技术的医院的智能化网络主要由用户、采集子系统、传输子系统、处理子系统、控制子系统组成。

2.1 用户

用户是指基于计算机技术的医院的智能化网络的使用者，可以是患者、医生，也可以是医院的管理人员、医疗行业组织或者政府等。用户仅需要拥有一个可以随时获取信息的终端，比如手机或者计算机等。

2.2 采集子系统

基于计算机技术的医院的智能化网络的采集子系统主要用于各类医疗信息的采集，包括患者的身体参数、医院的设施情况、医嘱、药品、医院环境等各方面的信息采集，主要通过传感器及RFED技术完成，并将采集后的信息传送至传输子系统。

2.3 传输子系统

基于计算机技术的医院的智能化网络的传输子系统是实现资源共享的基础，负责将采集子系统获取的医疗相关信息传送至处理子系统进行信息处理，处理子系统属于后台处理模块，传输子系统的关键组成是网络及相关设备，基于计算机技术的医院的智能化网络可以采取互联网、WLAN、GSM、4G、无线传感器网络、ZigBee、蓝牙等多种技术，通过射频模块及相关的路由协议组成传输网络，从而实现远程控制管理及信息共享。

2.4 处理子系统

基于计算机技术的医院的智能化网络的处理子系统主要负责对采集并传输过来的信息进行处理分析，并根据处理后的信息类型进行分类，基于计算机技术的医院的智能化网络可以开发各式各样的应用，比如患者身体监控、医嘱录入共享、药品耗材管理、医院环境监测等，通过对信息的处理，为各个应用控制系统提供信息素材，并对信息进行存储和记录，大数据时代的到来已经凸显了批量信息的重要程度，因此，处理子系统非常重要。

2.5 应用控制子系统

基于计算机技术的医院的智能化网络的应用控制子系统提供各式各样的应用平台，负责为相应的应用环境提供软件支持，比如患者身体监控系统、医嘱录入共享系统、药品耗材管理系统、医院环境监测系统等，通过处理子系统处理后的分类信息进行提取，并对网络内的用户和环境进行控制，比如当患者出现异常的时候对患者和医生进行提示，当用户需要访问医疗专家数据库时，根据用户输入的关键字来提供访问信息，医生还可以通过网络系统来对病房环境进行监控等。

3 我国基于计算机技术的医院的智能化发展前景

基于计算机技术的医院的智能化发展已经引起了全世界的关注，我国在智能医疗方面要起步晚于国际上的其他国家，目前还处于起步阶段，相比之下，我国基于计算机技术的医院智能信息化管理仍存在缺少统一医疗智能化管理平台、缺乏医疗与计算机相结合人才、人们对医疗智能化管理重视程度不够等问题，但是，我国政府和相关企业已经充分认识到基于计算机技术的医院的智能化是未来医疗行业发展的方向，通过基于计算机技术的医院的智能化，可以实现病人的电子档案整体、病人身体参数的实时监控以及医院的智能化信息管理，包括病历、药品、耗材、医嘱、病人等全方位的管理。

未来，随着互联网不可遏制的发展势头，计算机等相关技术在医疗行业将越来越重要，出台的应用也不仅仅局限地区或者全国的资源共享，而应该是全世界医疗行业的大融合，产生全世界通用的智能化医疗平台，医院也应该充分利用采集到的信息，结合大数据技术进行有用信息提取，从而应用于医疗行业的科研，使更多的专家可以通过分析后的数据进行实验，从而避免或者减少疾病的发生。现如今，患者或者医生等用户在使用基于计算机技术的医院的智能化网络时，所使用的终端大多数是计算机或者手机，往往只有信息提醒的功能，但未来的医疗，终端设备应该不仅仅是可移动设备，应该是随手可触、实时显示，而且更加便捷的设备，这种设备也不仅仅具有信息提醒的功能，还应该具有治愈和提供治疗方法的作用，未来的社会，看病难、看病贵的现象将不复存在，医患关系也将越来越缓和，人们的生活将变得更加美好。

参考文献：

人工智能医疗发展前景篇（10）

1人工智能在医学教育中的应用趋势

随着大数据、云计算和移动互联技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用得到快速发展，人工智能越来越受到国内外学者和政府部门的重视。党中央与国务院相关部门先后了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》（发改高技〔2016〕1078号）、《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020年）》（工信部科〔2017〕315号）等文件，将我国人工智能发展提升到国家战略发展层面，并积极鼓励人工智能在医疗、健康领域中的应用，建立快速精准的智能医疗体系。2018年1月，国家自然科学基金委员增设“教育信息科学与技术”研究方向，并大力支持人工智能为代表的教育教学新技术、新学科的交叉研究，以创新的思维和方法破解教育领域的科学问题。人工智能已不再局限于计算机技术领域，正在快速渗透进社会行业的各个领域。由此可见，“人工智能＋医学教育”是历史潮流和时展的需要，作为每个医学教育工作者，必须正视新技术发展给医学教育带来的挑战和巨大机遇，重塑教育者角色，提升“数字素养”，更新信息化知识和教育理念，深度融合信息技术，从而引领医学教育进一步发展。

2目前人工智能的技术水平和特点

人工智能可分为弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）、强人工智能（ArtificialGeneralIn－telligence，AGI）和超级智能（ArtificialSuperintelli－gence，ASI）。ANI尚不具备真正的智能，更多程度上是帮助人们完成某些任务的工具或助手。而AGI能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智能水平。牛津哲学家、人工智能思想家NickBostrom则把ASI定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”其思维可以进化成完全不同于人类的思维方式，“能力各方面可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面远超出人类万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面［3］。计算智能，即机器智能化存储及运算的能力；感知智能，即具有如同人类“听、说、看、认”的能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术；认知智能，即具有“理解、思考”能力，广泛应用于教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等领域。目前人工智能领域技术应用主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能影像识别、医疗信息化等方面。如IBM的Watson、Keith等开发的智能心率与宫缩描记图计算机辅助分析系统、美国Arterys公司的AI辅助心脏MRI成像系统、美国QViewMedical公司的基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CAD系统和百度的医疗大脑等［4－5］。总的说来，主流研究主要集中在弱人工智能方面，并在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究还处于探索阶段，而超级智能仍处于概念辨析成形和研讨阶段。

3人工智能在临床技能培养中的应用和前景

3．1AI可用于辅助检查结果判读及分析能力的培养和学习

辅助检查是医务人员进行医疗活动、获得有关资料的方法之一，通过医疗检查、化验的图象、图形与数据进行分析与解释，确定检查结果的医学涵义，以获取相关临床资料，并结合病人实际作出判读和分析，以利于诊断、分析病情变化和进展、评估预后、提供治疗方案和指导等。辅助检查包括各种常见影像学检查、心电图、脑电图检查、病理学检查、常规实验室检查等。人工智能在医学图像识别方面目前已经有比较成熟的应用实例。通过较为成熟的算法和大数据应用，AI进行智能影像识别，通过对已有的图像快速学习，达到对医疗图片的自动判断，能够作为辅助工具，提高医生工作效率，并可以做到更加客观、高效和精准［6］。传统临床辅助检查结果分析判读无论是教学还是学生训练均存在教学内容零碎分散，牵涉教学人员复杂，涉及教师专业局限、无法有效、有组织地统一进行培养，所以往往对辅助检查结果有效判读和分析是临床技能教学的一大难点，也往往是薄弱环节。而AI的出现可通过学习管理软件，根据学生的个人进度，为每个学生绘制适合自己的学习路径，提供精准的个性化学习，有效检查医学生对各项临床常用实验室检查、影像学检查、心电图检查等结果的学习效果，从而帮助医学生提高综合分析能力和临床辅助检查结果判读能力。AI还可拓宽学生的学习空间和时间，起到临床教师无法胜任的全面性、客观性、实时性、准确性指导学习的作用。

3．2AI可用于医学生临床问诊能力的培养和训练

问诊是医师通过对患者或相关人员的系统询问获取病史资料，经过综合分析而作出临床判断的一种诊法。问诊对疾病的诊断及治疗、良好的医患关系的建立均有极其重要的作用。因此，问诊是每个医学生必须掌握的临床基本技能。运用AI对医学生进行问诊能力的训练可基于以下两方面进行：AI可作为问诊能力训练的示范性和辅助性助手，即扮演教师教学的角色，以实现临床医生的部分功能。以百度医疗大脑为代表的人工智能已可通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，与患者多轮交流，在问诊过程中AI可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，依据患者的症状，提醒医学生更多的诊断可能性和问诊的遗漏不足，辅助医学生完成问诊。这样对医学生问诊的条理性、层次性、全面性等方面的训练有着极大的提高。AI可通过智能化机器人模拟病人的方式，有望取代标准化病人（SP）或实际病人来实现对医学生临床问诊能力的培养和考核。随着人工智能的进一步发展，基于计算机视觉、人机交互技术、自然语言处理的深度学习算法的智能机器人将能很好地模拟病人的症状、表情、动作、语言；提供更为标准、规范、准确的病情模拟演示和交互对话。同时可以并通过摄像实时记录和呈现、回放问诊整个过程，通过其人工神经网络的学习，对问诊的各个环节、问诊内容、问诊技巧等具体项目进行评分等数据采集，继而通过大数据挖掘和云计算等技术发现和分析学生在问诊过程中的不足和缺陷，给出准确的评价和指导意见，从而实现对医学生的精准指导和培养。

3．3AI可作为临床技能实践训练的重要补充

人工智能通过集成个性化建模、社会仿真和知识表达，能够为学习提供随时随地的支持［7］。人工智能对于每一位医学生来说相当于一位“虚拟导师”，从而实现定制化、个性化、精准化的自适应学习。人工智能应用于医学临床技能培养将更加注重学习者自我导向、自我评估、团队合作等软技能的提升。人工智能通过数字化技术可为医学生提供更多教科书或教室的固定环境中无法参与的现场临床技能训练的机会。通过人工智能手段，可以全息定量化地虚拟还原现实，在虚拟的空间里，医学生可直接透视人体的细致解剖结构，并由医生进行操作和讲解。这种新模式突破了时间和空间的限制，提高了教学的质量和效率。例如清华大学医学院建立的“智慧现实虚拟临床教学中心”在国内率先开启了“人工智能＋现实虚拟”的临床教学培训新模式［8］。该模式将患者的CT、核磁等影像数据，经过人工智能系统处理，得到真实还原的全息化人体三维解剖结构并映射在虚拟空间里。医生可通过专用设施，在增强现实的虚拟空间里全方位直接观看到患者真实人体结构的解剖细节，并可通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的立体几何分析，精确测量目标结构的区位、体积、径线、距离等参数，同时还可进行虚拟解剖作业、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。融合全息影像技术、3D打印技术、虚拟现实和虚拟仿真技术的人工智能将打造一个“人工智能＋全定量现实虚拟仿真”时代。如临床常用穿刺技术的训练可通过人工智能融合虚拟仿真穿刺设备在虚拟空间进行模拟仿真的操作训练。通过虚拟设备的接入，可将体格检查的训练如心肺触诊、听诊，腹部触诊在虚拟仿真环境中进行，人工智能可协助教师使用3D打印技术设计、构建3D打印的器官及模型，用于模型训练体查、病例讨论、器官病变解剖演示、临床过程演示如分娩过程等。

3．4AI可用于医学生临床思维能力与全面诊疗能力的培养和提高