智能医疗方案{甄选5篇}

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智能医疗方案范文第1篇

医疗资源的结构性失衡

巨大的医疗需求和相对失衡的医疗资源配置,使“看病难、看病贵”逐步成为中国最突出的社会问题之一。要实现“人人享有基本医疗卫生服务”的目标,新医改所面临的挑战可想而知。

正如中国卫生信息学会信息技术应用专业委员会主任姚志洪,在IBM智慧医疗系列解决方案暨IBM医疗行业解决方案实验室成立大会上所说:“我国医疗信息化建设面临的挑战很明确:医疗卫生资源严重不足导致了‘看病难’的问题,人们扎堆去大医院争抢医疗卫生资源导致了‘看病贵’的问题,另外,我国人口老龄化也给医疗卫生带来了很大压力。”

医疗资源的结构性失衡,正是看病难题的症结所在。医疗卫生信息化的关键在于以患者为中心实现信息的共享、流动与智能运用。只有通过信息化手段建立共享服务,在医疗卫生服务全环节中实现协同和整合,才能推动医疗资源的灵活流动和结构优化,实现新医改的目标。

医疗资源的整合与协同

为解决医疗资源的结构性失衡问题,新医改方案提出通过信息化手段,建立医院间的资源共享,从而实现医疗服务资源的最优整合和最大协同效应,并在此基础上倡导 “小病在社区,大病进医院,康复回社区”的居民就诊模式。

这就要求医疗信息化能够使医疗资源、科研、设施、患者信息形成一个有机体,在各部分协调运转的前提下为人民提供最佳的医疗服务。

因此,为了有效规避医院之间的“信息孤岛”,新医改方案要求医疗单位必须建立以病人为中心的数字化管理信息系统,各医疗单位要充分考虑医疗信息系统之间以及新老系统之间的集成问题,同时还要考虑各种异构平台的不同应用之间的复杂集成共享问题。

正如北京大学人民医院信息中心主任刘帆所说:“医疗信息化建设的关键是资源信息化,只有把所有的医疗机构进行整合,通过功能互补和功能分区形成一个服务链,才能促使医疗资源有效配置。”

可扩展的医疗集成框架

为了抓住新医改所带来的机遇,IBM成立医疗行业解决方案实验室并提出区域医疗信息网络、CHAS临床科研信息整合平台、医疗协同平台和基于云计算网络环境的智慧医疗等四大智慧医疗解决方案。这四大解决方案涵盖患者基本信息、病历记录、各种实验室检验信息以及财务信息,可以方便患者、医生和管理者输入、管理和使用上述信息,紧密连接各医疗部门以及医疗机构间的业务和信息交互,促使医疗机构以信息化手段实现医疗资源优化配置。

上述解决方案都是基于SOA架构的医疗行业集成框架,医疗机构可基于该框架开发创新的解决方案并进行基于行业扩展的创建和设计。“IBM提出的智慧医疗系统是以患者为本的信息体系。智慧医疗利用先进的信息技术可以改善疾病的预防、诊断和研究,最终让医疗生态圈的各个组成部分受益。” IBM软件集团全球销售总经理Robert LeBlanc说。

智能医疗方案范文第2篇

关键词：智能Agent；人工智能；中医诊疗；医案

中图分类号：R2-03　文献标识码：A　文章编号：1673-7717(2009)05-0965-03

人工智能(arificiM intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿科学。1956年，人工智能作为新兴学科被正式提出。利用人工智能技术取得的成就已经引起人们能高度关注，有人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。

有学者认为人工智能是继3次工业革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延长了人手的功能，把人从繁重的体力劳动中解脱出来，而人工智能则是延伸了人脑能功能。实现脑力劳动的自动化。人工智能技术在研究中取得了许多重要的成果，在机器人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等领域应用十分广泛。

作为人工智能的关键技术成分，智能Agent技术经过十几年的理论建模，目前已开始初级应用。许多IT企业，如：微软、IBM、Oracle等都对Agent的开发投入了极大的热情，这在一定程度反映了Agent技术的广阔前景。本文搞针对智能Agent技术的起源、发展和未来前景进行初步阐述和探讨。

1　Agent概述

1.1　Agent的定义　目前学术界尚无一个公认的对Agent的定义，在国内多将其译为智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是满足特定设计需求的计算机(硬件或软件)系统，它位于特定的环境当中。具有高度的灵活性和自治性。”。这是Agent目前普遍被人们认可的定义。

1.2　Agent的特性　学术界通常认为Agent具有以下一些的特性。

自主性：Agent具有属于自身的计算资源和局部对自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定控制自身的行为。

智能性：Agent能够从用户浏览的网页中提取出网页特征或链接信息，与知识库中的信息进行比较，将最接近的知识应用到该网页上，自动将网页中的信息抽取出来并反馈给用户，能够根据用户查询信息的行为进行判断和分析，以提高查询准确度。

适应性：智能Agent能够从用户日常的查询、浏览等行为中学习用户的兴趣点，推理用户的需求，为每个用户建立，个性化的用户框架，根据用户反馈对获取的知识和用户框架进行修正，以适应用户兴趣点的变化。

协作性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent进行多种形式的交互，有效地与其它Agent协作工作，可以共享交流信息，实现协作式的信息查询，提高了信息查询的效率。

移动性：Agent能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为都具有连续性。

安全性：Agent能够主动避免恶意的Agent对计算机环境造成破坏。

由于Agent技术具有以上诸多特性，这就决定了其在其它领域中的应用具有广阔的探索空间。医者作为诊疗过程中的主体，其认知具有经验性、灵活性、自主性、协作性等诸多特点，由此可见，Agent技术在这一方面也具有相似甚至相同的特征。在针对医者认知过程的研究中，智能Agent技术是否可以充当记录、模拟甚至传播的载体，都是值得研究者们共同探讨的课题。

2　智能Agent在医疗活动中应用可能具有广阔的前景

2.1　智能Agent信息检索系统将是医生获取知识的得力助手笔者认为，随着智能技术的发展，未来应用于医疗活动中的智能Agent，将能够根据医生的个人需要提供动态、实用、指导性强的医学信息。近年来，互联网得到了迅速的发展和广泛的应用，网络已经成为现代人获取信息和知识的重要途径。网上信息资源日益膨胀，搜索引擎只是初步解决了如何索引和查询Intemet浩瀚无垠、零乱分散的信息资源的技术难题。相对于用户希望的“花最少的时间能得到最相关的查询结果”的愿望来看，还存在很大的差距。因此对专业领域定的用户群提供专业的、量身定造的信息服务，使用户在尽可能短的时间内有效的找到最需要的信息内容是大家普遍关注的一个问题。在医学领域，我们面临着同样的尴尬：医学领域是一个时效性、交流性极强的学科范畴，往往在短时间内，临床工作者、科研人员就需要及时、准确的对应信息。网络资源虽具有纸介质媒体无法匹敌的信息资源，但分散、冗长的信息交错混杂，为科研工作增添了无谓的负担。缺乏专业、针对性强、灵敏的搜索引擎是科研人员亟需解决的问题。

目前，信息技术和网络技术已经在科研和医疗方面得以不同程度的应用。在科研方面，世界各国建立起了大量的医学、药物数据库为研究者提供信息服务，如包含9000余种美国处方和非处方药物信息的“药物信息库”，癌症数据库Cancerlit，有关艾滋病临床、药物研制及文献的AIDSDatabases，向医患人员提供的临床实验信息数据库Clinical-Trials.gov，包括健康指南、评价和消费者指南信息的全文数据库HSTAT，补充和替代医学资源NCCAM Resource，医学文献检索系统Medline等医学信息数据网络资源，诸如此类的网络资源极大的方便了医学科研工作者。在医疗方面，许多世界发达国家都在斥巨资、投入大量人力物力建设国家卫生信息系统，英国的卫生服务信息系统、美国的卫生服务信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的电子健康系统(e－Health)和澳大利亚的电子健康网络(Health Online)，各种已经应用的医院管理信息系统HIS、RIS、和PACS等，信息技术已经在医疗管理方面发生了深刻的变化。

我国卫生信息化建设起步较晚，医院层次的电子病历研究探索刚刚起步，与真正的信息化、网络化还存在较大的差距，中医药方面的网络资源包括中医药文献数据库检索系统、中国中草药大典、中药基本信息数据库、医学数据库大全、名老中医、中华药膳等，但由于中医药理论的自然哲学特点，信息化仅仅实现了文字的超文本化和图片的数字化。

有学者指出，基于智能Agent的个性化信息检索系统是一个具有个性化智能化的多Agent信息检索系统，它以用户为中心，挖掘用户的真实意图进行WWW搜索。

2.2　多Agent是学术交流的平台　由于Agent具有协作性

的特点，可以与多个Agent进行协调合作，共同完成复杂问题的求解，而传统的医学学术交流和解决疑难问题时，多采用专家会诊讨论的方式进行。因此，二者在问题解决模式上具有相通之处，甚至，Agent技术可以实现控制和协调远程医疗系统中的信息共享和交流，在医疗活动及医疗信息资源的广度和深度上实现系统的整合。

与传统模式相比，Agent技术为领域专家，提供了更广阔、更专业的智能信息平台，真正实现了跨地区、跨医疗单位的综合问题求解及疑难医学问题探讨，对于医疗资源的进一步共享，公平分布，甚至学术交流提供了更为广阔的空间。

3　中医诊疗智能化的探索

在过去几十年中，利用人工智能技术探讨中医诊疗过程已经取得了一部分成果。自1979年关幼波肝炎诊治系统的出现，为中医诊疗与人工智能技术的结合揭开了崭新的一页。随后，陆续出现了一些旨在快速有效解决问题的医疗专家系统，但这些专家系统更注重专家诊疗经验与智能技术的结合，对于医者的认知在诊疗中的决策作用尚未进行深入探讨和挖掘。随着人工智能技术的发展，有学者尝试运用人工神经元网络的方法，在中医领域建造了第二代专家系统的外壳。发挥神经元网络的特点弥补了知识获取和深层知识推理的不足。这些研究成果虽然并未在医疗活动中得到广泛的推广和使用，但在中医诊疗智能化研究进程中有着不可磨灭的贡献。

在未来的智能Agent中医诊疗平台中，作为一种理想，是要做到人与计算机之间形成同伴关系，即关键之处、需要经验知识之处必须靠人，至于可以形式化的处理的地方则靠计算机，两者密切结合，使得在求解问题的过程中，甚至难以判断所使用的知识究竟是来自计算机的还是来自人的。这个理想将彻底改变人随机器运行方式进行思考的被动局面。笔者认为，如何建立更适合医生诊疗操作、群体交流和能激发医者灵感涌现的智能Agent平台，一方面有赖于智能技术的不断发展，另一方面，医案不妨作为理论研究模型构筑的切入点。

清代医家周学海认为：“宋以后医书，唯医案最好看，不似注释古书之多穿凿也。每部医案中，必有一生最得力处，潜心研究，最能汲取众家之所长。”现代名医恽铁樵所云：“我国汗牛充栋之医书，其真实价值不在议论而在方药，议论多空谈，药效乃事实，故造刻医案乃现在切要之图。”通过对医案的学习和研究，了解中医各名家的学术思想和临床辨证论治的特色，并对其进行归纳和总结上升为共性的诊疗规律，以便于更好的为临床服务。

然而，医案方面的书籍众多，这为临床工作者在面临疑难问题求解是造成了很大的困难，传统方式的研读多是从名家医案入手，从中获得宝贵的诊疗经验，在临床上实践，根据病人病情的变化用心思索，调整治疗方案。经过不断的学习、实践和思索，实现经验积累，同时也在诊疗过程也是形成新的医案资料的过程。用计算机和专家系统整理古籍医案工作已经开展了多年，在取得成果的同时，也存在错检、漏检、统计结果呆板，功能不全等问题。如何能从医案人手，发挥计算机技术在医案整理中数据完整，记忆准确的长处；发挥智能Agent技术在构建人机界面时对诊疗思维的启发性和使用的便捷性；发挥医者在诊疗过程的主动性。有待于进一步探索。

智能医疗方案范文第3篇

医疗物联网覆盖从临床到管理、后勤等多个系统和管理平台，要建设这样一个涉及医疗服务过程中方方面面的平台，首先需要实现有线网、物联网和无线网之间网络融合，才能实现医疗数据和应用的整合，让患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，实现智能医疗。在医疗领域，因为对网络的稳定可靠性、抗干扰性、可扩展性需求更高，因此一个灵活可靠的网络基础架构平台非常关键。

网件推首款医疗物联网统一基础架构平台

作为专业的企业网络解决方案提供商，NETGEAR近日宣布全球首款医疗物联网统一基础架构平台，实现了医院有线网、无线网和RFID物联网之间的整合，并与医疗物联网应用软件系统集成和融合，让医院在物联网背景下实施“全过程、全对象和全空间”的简约数字医疗。

该医疗物联网基础架构的核心是物联网无线接入点AP　WNDAP380R、智能物联网无线控制器AC　WC7520/WC9500。通过WNDAP380R，实现对医疗对象（包括人员、设备、器械、信息等）智能采集信息的全面感知；而智能物联网无线控制器AC则能集中管理所有物联网AP，实现前端感知信息和后端应用系统之间集成、信息交互，对所有终端和标签的统一集中管理。

在会上，网件中国区技术总监杨子江表示，为了实现医疗对象智能采集信息的全面感知和医疗信息的集成互联与传输，　NETGEAR创新性的在整合了IEEE　802.11　a/b/g/n　Wi-Fi无线和ISO/IEC　18000　RFID标准。例如WNDAP380R可以接收所有RFID设备如输液呼叫按钮、生命体征传感器等发出的信息，也可以接受Wi-Fi移动终端返回的信息；智能物联网无线控制器AC　产品能实现Wi-Fi　和RFID模块的集中统一配置管理。

目前医疗物联网的AC产品有适用中小规模的WC7520，可以可管理150个AP和450个RFID阅读器；而WC9500面对大中型医疗机构，支持15000个以上Wi-Fi终端用户或1500个物联网AP。

网件亚洲区董事总经理Simon　Tsang表示，在用户最为关心的安全方面，无线控制器通过MAC地址过滤、WAPI认证、非法AP检测和阻止、RF攻击识别和防御等手段，保障用户数据安全。

网件携医惠科技力助智能医疗落地

为了更好的实现智能医疗的落地应用，网件与国内领先的医疗物联网应用提供商-医惠科技公司展开了紧密合作。基于该平台，医院能实现RFID感应器与无线/有线网络的整合、智能信息的接收处理，搭载医惠科技推出移动护理系统、移动门诊输液系统、中心供应室质量追溯系统和RFID设备定位管理系统等丰富的医疗应用，助力医院为病人提供稳定可靠的健康医疗服务。

在网件的医疗物联网平台上，医惠科技展开了“863数字化医疗医院示范工程”项目，基于其对国内医疗业务流程及用户需求的理解，医惠科技推出了国内领先的移动医疗、远程医疗解决方案，为大中型医疗卫生机构提供“全过程、全对象和全空间”管理信息平台。例如在无锡市中医医院、浙江大学医学院附属医院、广州总医院等知名的大型医院都搭建了医疗物联网平台，实现了智能医疗服务。

智能医疗方案范文第4篇

人工智能到底神在哪里？

张海涛：的确，2015~2016一年多的时间里，现代医学发生了转折性的变化。大数据、精准医疗、人工智能这些成为医疗领域的“爆款”词汇。智能医疗已经不是从科幻片中看到，是真实世界的真实事件。人工智能有多神，要回答这个问题，得先了解医疗的人工智能完成了哪些了不起的事。

第一是认知计算，人工智能可以24小时不间断的读取海量文献，具备最全面的基础知识和最新进展，这属于认知，很好理解。但重点在于智能要做到的不仅是录入，而是读懂，将海量外部信息转化为自身知识和结论。比如从文献中获取了他汀在某个数值下使用会减少冠心病发生，它会给出相应治疗建议，这是计算，即学习能力。人工智能能快速将患者病情的相关信息搜索一遍，通过统计运算给出最个性最优化的治疗方案。再拿现有的可穿戴设备举例，虽然它能监测人的心率运动量等，但无法给出进一步建议，未来的人工智是能根据不同患者的状况给出不同的解决方案的，告诉你食物摄入不足还是过多，运动量还需多少达标等等。

第二是深度学习，等同于人类直觉。打个比方，我们让机器人对某个物品做出鉴别，它需要根据这个物品的大小、重量及其他特定属性做出判断并得出结论。而具备深度学习的智能机器可以不需通过数据和逻辑得出结论，当它看到一位急症患者，会根据患者的痛苦面容、喘气速度、所选医院和科室等，迅速反应出他是急性左心衰。这种推测不需要输入患者信息，反应快，但不一定准确。

第三是智能数据。以前讲到的数据其实是小数据，我们对小数据进行抽样研究去寻找规律，但这种推理只能预测大概率事件，无法认识小概率事件。例如他汀输注后的横纹肌溶解是小概率事件，如果发病率为十万分之一，我们很难收据足够样本进行研究分析。相反，如果通过智能录入一千万例患者，按比例将有一百例患者，假设一百例都出现在北京，那么可认为发病与地域相关，如果其中九成是男性则可认为疾病与性别有关，如果其中又有九成是抽烟者，说明疾病与烟草有关。这对我们定位和救治小概率事件中的人群有重大意义。通过这种方式发现小概率事件的规律，可以理解为将架构师的脑袋放在大数据库中，可使我们的认识更接近真实世界。另一方面，通过大数据发现规律可以更好的预测未来。再比如，人工智能根据患者身高体重、血糖血脂以及个人生活方式进食方式等预测他在某个时间可能发生低血糖，可以在此之前提醒患者补充糖类来预防恶性事件发生。

用于心脏疾病的人工智能可以实现什么？

张海涛：现在来看至少能实现两方面的问题。我们知道心脏病患者在出院后要满足用药达标和生活方式达标，如果患者仅有高血压，用药达标是较容易实现的，如果患者在高血压基础上还合并高血脂、消化道出血，或合并前列腺问题，有阑尾手术史、脑梗史，有牙科问题等，这时需要综合各专科的知识来做决策。但人脑的知识储备是远远不足的，人工智能却可具备最全面正确的知识和诊疗标准，可以指导医生临床用药。另外，它可以连续观察患者出院后的运动状况，根据其身高体重心律血压用药状况等给予运动方式建议，并做出评估。

在6月17-19日举办的第五届中国心脏重症大会上，人工智能作为会议的亮点之一会有很多精彩的报告。可以说，心脏重症领域要正式“触电”大数据、智能医疗、精准医疗，去拥抱新思潮、新设备、新话题和新模式，非常希望届时与更多医生探讨这一话题。

人工智能可以治病，医生做什么呢？

张海涛：智能医生只能为数字人看病。什么是数字人呢？从某种意义上，人具有生物人和数字人两种基本属性，血型、身高、体重等构成数字人。人工智能可像人一样读文献，超过人的精力，24小时不间断的读录文献，具备最全面的医学基础知识和最新进展，并且具备超强的运算能力，可快速将患者信息统计运算，给出最个体优化的治疗方案，但它无法与患者进行情感交流。说到底，医学是文明的产物，医生不是修理工，我们的医疗过程会涉及到感情、文化、患者意愿等，这是机器无法复制的。未来，人工智能是医生的助手，为医生的决策提供参考，医生根据患者意愿、经济能力、依从性等综合考量并做出决定。

医生在临床决策出现冲突时怎么办？医生的权威性会受到挑战吗？

张海涛：这是个很关键的问题。首先，不但人与人工智能间会遇到决策不一致，人工智能本身也会遇到，它能录入巨大数据，其中必然有观点相悖的信息，但它比人更理性，会一遍遍学习从而得出最优建议，而人类在治疗中感性成分更多。从另外的角度想想，其实没有一种方式是非常完美的，任何一种方式都有利弊，所谓的决策的冲突和矛盾属于真实现象，是允许存在的。

医生的决策与人工智能发生冲突时呢？通常觉得，医生对同一种疾病应该有相同的诊断、相似治疗方案，实际不同医生在同一疾病的诊疗方案会相差很大，这受医生教育、利益、地域文化的影响。比如女性更年期后服用雌激素的比例在美国是28%，在中国不到7%。中国女性的观念倾向于不用，因为服用雌激素可能引发肿瘤，而美国人对生活质量的要求高，她会选择使用。医生与智能出现决策冲突并不奇怪，医生需要根据不同需求确定医嘱，无关对错。所以，医生仍需查文献、不断学习，需要综合判断，智能给出的只是参考，它只是医生的助手或患者的顾问，绝不会取代。

未来，手术也可以被机器取代吗？

张海涛：手术操作其实是创造“艺术”的过程，需要更多层面的知识和技能，而且机器在精细操作方面远不如人类手指灵活，它的优势是运算速度和自我学习能力。虽然现在达芬奇机器人下的手术在很多医院开展，但真正实现机器人做手术还很长远。

如果人工智能能可实现基本医疗任务，患者来院的刚需是什么？

张海涛：患者需要医生的建议以及最终的处方权。人工智能得出的结论只是一个参考，医生可信可不信，如果它提供的数据比医生知识所涵盖的要准确，医生要考虑依从。

智能医疗方案范文第5篇

不容否认的是，施耐德电气未来很长一段时间将着力深耕医疗系统，很大程度在于虽然目前整体经济环境并不景气，但医疗行业却是与其业务高度关联且能跑赢GDP（国内生产总值）增长的重要领域。因而，不久前在上海举行的“2015施耐德电气医疗行业创新峰会”上，施耐德电气中国区高级副总裁、全国销售部负责人曹玮表示，随着“新医改”施行以及经济与政策导向构建，各级政府对医疗基础设施的重视升级。提高医院效率、保证医护质量、实现医疗资源共享及良性发展将成为绿色智能医院可持续发展的关键，“施耐德电气已经做好准备，随时随地为中国医疗建设的新格局服务。”

曹玮作出这番表态，大体基于对自身硬软件系统的自信。活动中，施耐德电气围绕安全可靠、医护质量、运行效率三方面，通过对绿色智能医院神经中枢的解读，展示其为满足绿色智能医院不同核心区域设计的产品、解决方案和案例。他们重点提及与“互联网+”时代的创新融合。施耐德电气中国区高级副总裁、合作业务中国事业部负责人尹正认为，它定义了医疗物联网（IOT）的概念，高度结合智慧医疗（IT）与智慧后勤（OT）。中国构建现代智能化医院时，应以此解决日益增加的项目管理复杂性和信息孤岛的问题。他说：“施耐德电气有能力以精细化后勤、可视化管理为手段，借助现代信息技术，实现绿色智能医疗。”

今天，施耐德电气正逐步将前述思路落地――全面铺开医疗行业市场。施耐德电气能效及楼宇事业部建筑能效支持中心总监孙靖表示，作为外资品牌，施耐德电气拥有跨度很宽的产品线。“无论是最顶尖的三甲还是最基层医院，我们都有相应的产品和方案进行配套。”他说，“当然，在一线城市会更多与三甲医院配合树立标杆项目。”

不过，要想让施耐德电气的理念得到充分发挥、让产品和方案物尽其用，未来孙靖还会面临不少挑战。例如，怎样使医院能从设计源头就让作为提供者的施耐德电气介入并贯穿整个过程，目前能认同并响应的屈指可数。他强调，打造绿色智能医院，技术无难事，而是取决于被改造对象的心态和认知程度。

“对方能否认同这些动作很关键。事实上，很多服务都是无形的。从硬件来说，我国很多大医院并不比发达国家差，但理念和服务精细度方面仍有距离。这将直接影响智能绿色医院建设的最终效果。”孙靖说。