医疗人工智能方案范文

2013年4月，德国政府在汉诺威工业技术博览会上正式推出“工业4.0”高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。德国学术界和产业界将机械制造设备定义为工业1.0，电气化定义为工业2.0，生产工艺自动化定义为工业3.0，将物联网和制造业服务化带来的智能制造定义为工业4.0。

德国“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统(CPS)相结合的手段，推动制造业向智能化转型。包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。“工业4.0”主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

二、工业4.0在医疗行业智能化中推演

医疗行业正在通过云计算、物联网、大数据、移动设备、互联网技术等相结合的手段，向信息化迈进。对照“工业4.0”，推演医疗信息化与工业化的融合与创新，可以设计出两大医疗智能化主题，分别为：“智能医院”和“智能医疗”。

2.1智能医院

智能医院是在数字化医院的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务;通过大数据与分析平台，将云计算中由大型医疗设备产生的数据转化为实时信息，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效安全、环境舒适的人性化医院。其基本特征主要包含有医疗设备使用过程管控可视化、系统监管全方位两个层面。

医疗设备使用过程管控可视化是指在医疗设备使用过程上，包括医用耗材管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，医疗设备的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成医疗偏差。医疗设备工作过程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依医疗设备的现况规划机器的维护;可根据信息的整合建立医疗设备的智能组合。

系统监管全方位是指通过物联网以传感器做连接，使医疗设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类医疗装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。

2.2智能医疗

主要涉及整个医疗过程的物流管理、人机互动、3D打印等技术在医疗过程中的应用。

智能医疗是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在医疗过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在医疗过程中的脑力劳动。与传统的医疗相比，智能医疗具有学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。

近年来，由人工智能、医用机器人和数字化辅助医疗技术等相结合的智能医疗技术，正引领新一轮的医疗变革。智能医疗技术开始贯穿于检验、手术、护理和康复等医疗的各个环节。当今世界医疗行业智能化发展呈现两大趋势。

一是以3D打印为代表的“数字化”技术在医疗行业率先应用。尤其是康复医学领域个性定制化需求显着，而个性化、小批量和高精度恰是3D打印技术的优势所在。目前，3D打印在医疗生物行业的应用主要包括1、体外医疗器械如假肢、助听器、齿科手术模板，医疗模型等;2、永久植入物，如骨骼。对人体身体部位的复制是高度定制化的产品，通过3D打印，这些部件可以与身体完全契合，与身体融为一体。3、细胞3D打印，这是一种基于微滴沉积的技术。

能够为再生医学、组织工程、干细胞和癌症等生命科学和基础医学研究领域提供新的研究工具;为构建和修复组织器官提供新的临床医学技术，推动外科修复整形、再生医学和移植医学的发展;应用于药物筛选技术和药物控释技术，在药物开发领域具有广泛前景。

二是智能医疗技术创新及应用贯穿医疗行业全过程，使得医疗行业的诊断、治疗、管理、服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面。

(1)建模与仿真：如用于跨部门复杂医疗流程诊断，医院医疗应急响应系统，生理系统的建模与仿真等，可以极大的提升医疗诊断的准确率。

(2)以医疗机器人为代表的智能医疗装备：如医疗机器人已经在脑神经外科、心脏修复、胆囊摘除手术、人工关节置换、整形外科、泌尿科手术等方面得到了广泛的应用。机器人在手术的准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生。

(3)基于无线、嵌入式技术的智能资产管理解决方案：可整合医院资产信息，全面了解设备资产的成本消耗及使用情况，实现设备维护管理标准化和电子信息化升级，提供资产投资和使用分析的依据，帮助医院制定成本控管、设备采购计划，优化医院运营和资产管理。

(4)智能医疗服务业急速发展：通过各种可佩戴装置、嵌入式软件，互联网连接和在线服务的启用整合成新的“智能”医疗服务业模式，院内院外制之间的界限日益模糊，融合越来越深入。

三、改进之路

工业4.0在医疗领域的发展之路将会是一段革命性的进展。现有的医疗科技和经验必将进行改变和革新，而且对于医疗新领域和新市场的创新解决方案将层出不穷。为此，医疗行业需要在标准化与架构、复杂系统管理、医疗宽带设施、安全和安保、工作的组织和设计、培训和职业发展、监管框架和资源效率等方面进行持续和适应性改进。

四、价值

通过智能医院和智能医疗的建设。可以推动医疗行业设备及服务升级，帮助医院提高生产率和运营力，提升医师软实力。可提高医生工作效率、疾病检出率，扩大医疗可及性。帮助医院实现智能化临床管理、预算及资产优化、智能化运营和决策支持，从而提升生产率和工作效率，降低运营成本。分析预测特定高发疾病的病因、防治路径以及成本进行科研研究，为进一步降低发病率、降低医药成本、提升诊断率提供科学的依据。

医疗人工智能方案范文

下载“掌上医院”手机APP，身体不舒服时，就通过手机实时挂号，直接赶往医院就诊。

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。

在这片三江交汇、山水相望之地，作为浙江省“智慧医疗”操作系统软件技术创新综合试点，智慧医疗产业基地将重点培育和发展智慧医疗网络服务业和智慧医疗装备制造业，打造“智慧医疗”产业集群，实现智慧医疗服务业与制造业产业联动发展。

医疗人工智能方案范文篇3

［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。