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人工智能辅助医疗决策十篇

发布时间:2024-04-25 22:43:56

人工智能辅助医疗决策篇1

Bi是什么?

Bi(Businessintelligence),即商业智能。商业智能之父BernardLiautaud认为,Bi能“把企业的运营数据转化为信息或知识,并且在恰当的时间通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人”。

Bi应用的动力来自企业数据的急剧增长。随着企业信息化的发展,各种应用系统产生的数据量平均每18个月就翻一番。如何从海量数据中挖掘出决策者需要的信息成为企业管理者面临的主要问题。企业对智能化辅助决策系统的需求,造就了Bi。

但是,对Bi的身份确定是经历了一个过程的。

2004年,在GartnerBi峰会上,Bi被认为是数据仓库、查询报表等辅助企业决策的技术及其应用,即,Bi是这些技术的总和。然而这种定义很快引起了各方争议,因为Bi最重要的功能并不在其集合了大量数据分析技术,而在其基于技术分析的决策功能。所以在2007年的GartnerBi峰会上,业界专家表示:“我们将Bi视为一个伞状概念,它包括了分析应用、基础架构平台和良好的实践……它关系到如何制定更好的决策。”这意味着人们对Bi的认识跳出了技术范畴,Bi的重要性不在“伞尖”――技术工具的集合,而在“伞端”――辅助决策功能。

数据仓库是Bi的工作基础,属于信息系统层面,通过对数据仓库中数据的管理和一系列算法、工具或模型的应用,Bi可以对数据进行分析,形成假设和知识,这些假设和知识可以辅助管理者提高决策能力和运营能力,所以,也有人将它称作“数据炼油厂”。

快速、智能的“辅助决策功能”是Bi不同于其他数据管理系统的重要区别所在。在医疗行业,陆续有医院在信息化发展到一定程度后引入医疗Bi,如北京协和医院、上海瑞金医院等,依托已有的大数据平台,医疗Bi可以用于统计科室工作量、分析患者就医情况、核算成本等工作。简言之,运用医疗Bi可以对医院进行精细化管理,实现科学决策。

Bi发展中的问题

仅从系统本身来讲,Bi的发展面临以下问题:

一是缺乏适用于非技术人员的、简便易用的系统。Bi系统需要专门的技术人员安装操作,但是对于企业管理人员来说,亲自使用、操作Bi系统才能将Bi系统的“辅助决策”功能发挥到最大,《信息周刊》的调查表明,针对非技术人员的易用性问题是妨碍Bi方案部署的首要障碍;

二是现有Bi系统不能很好地体现“智能辅助决策”功能。对Bi的研究开发工作目前仍处于起步阶段,在数据分析和知识发现能力方面存在效率低或缺乏知识发现的问题,使Bi更像一个操作型应用系统,很难体现Bi在决策支持方面的独特作用。

“他山之石,可以攻玉”。目前,医疗Bi刚刚起步,很多医院都在了解和寻找Bi提供商,从其他行业的经验来看,选择研究Bi时间长、在相关行业实际操作案例丰富的提供商是比较有保障的。

Bi的发展趋势

Bi的发展趋势可以从两方面看。

从技术层面来看,操作型Bi(operationalBi)将会是Bi未来的发展趋势之一,它可以采取合适的“工具”,帮助“相关角色”对职责范围内的“有关内容”做出“最佳决策”,不仅能为决策层提供支持,而且能为普通业务人员提供便利。

从影响范围来说,Bi的发展趋势有二:

(1)门户化。基于全面信息集成的服务,将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统,可以整合企业各类信息系统和信息资源,为企业内的各类用户提供全面的信息服务,更有利于决策;

人工智能辅助医疗决策篇2

根据新加坡通讯及媒体总体规划,智慧设施建设分为三大方面,包括:智慧后勤、智慧国科技挑战和智慧医疗辅助。这三方面设施将由新加坡政府和企业共同建设。

所谓智慧后勤设施,就是如何利用好网络来提高企业的决策能力。具体来说,通过电子产品、软件、传感器和连接的物体网络(简称物联网)来连接生产商、运输公司和零售商的运作。

例如渔业经销商和零售商都可以通过智慧后勤科技来监控鱼产品的后勤情况。如果中间出现问题,渔业经销商和零售商可以及时知道并做出相对回应。同时,运输公司也可以更快处理运输问题以及对客户做出交代。因此,经销商、零售商和运输公司三方都可以提高各自决策能力,尤其是在效率和有效性方面,商家的价值和服务就从这里得到升级。所以,建设智慧后勤的设施就是研发该科技项目。

至于智慧国科技挑战,整个概念是一个广泛的创新运动。2015年7月开始,该运动将以半年时间来推行,其参赛者,无论是企业、机构或普通人士,都会经过一系列的培训。优胜者的科技成果将被政府或企业采纳,并作为落实设施的项目开展应用。目前,新加坡政府和企业已锁定视频分析作为第一个挑战项目,尤其是利用视频分析来提升公共服务,如公共安全、资源利用率和环境察觉度。所研发的技术将成为新加坡的新公共设施,包括传感器、物联网和大数据分析技术等。

第三是智慧医疗辅助方面。同样,传感器、物联网和大数据分析科技都是其设施的组成部分。但与智慧国科技挑战不同,这些技术的使用在于辅助病患,尤其是老年人,以便监测他们的健康情况并及时给予必要的医疗护理。如图所示,人们可以在家里利用不同的传感器,探查自身的健康,当出现问题迹象时可以及时通知医疗单位进行处理。

人工智能辅助医疗决策篇3

【摘要】十多年来,我国医院数字化建设有了很大发展。以福州总医院为例,首先是实施了功能齐全的管理信息系统,特别是基于一卡通预交金、门诊后台及自动摆药系统的就诊模式,彻底改变了传统的就医流程,病人的就医流程得到优化;其次是建成了完整的临床信息系统,譬如:临床医生工作站、移动医护工作站、LiS、paCS、心电、手术麻醉和重症监护等,为医护人员提供了非常便利的工作平台;再次,辅助决策和全成本核算系统的推行全面提升了医院的管理水平。

【关键词】智能型数字化医院建设理念

【abstract】overthe10years,China'sbuildingofdigitalhospitalhasdevelopedgreatly.FuzhouGeneralHospital,forexample,implementedthefirstfullyfunctionalmanagementinformationsystem,inparticulartheprepaidcard-basedpayments,out-backandautomaticdispensingsystem,attendancepatterns,completelychangedthetraditionalmedicalprocedures,thepatient'smedicaltreatmentprocesshasbeenoptimized;Second,buildacompleteclinicalinformationsystems,suchas:clinicianworkstation,mobilemedicalworkstations,LiS,paCS,eCG,anesthesiaandintensivecare,etc.,forthemedicalstaffprovidesaveryconvenientworkingplatform;Supportingdecision-makingandimplementationofcomprehensivecostaccountingsystem-wideupgradeofthehospitalmanagementlevel.

【Keywords】intelligentDigitalHospital;Constructconcept

引言

与发达国家和地区先进的医院信息系统相比,我国数字化医院建设在人性化、精细化和标准化方面还有一定的差距。近来与业内一些德高望重的老前辈以及权威人士交流,大家普遍认为,我国医院信息化经过十多年的发展,已经积聚了一定的力量,正酝琅着从“量变”到“质变”的飞跃。现在面临的情况就是如何构建导致“质变”的智能型数字化医院,它有什么特点?它的体系架构是什么,它包含哪些系统和内容?

建设理念

建设理念要从“以管理为中心”转变到“以病人为中心、以业务人员为主体,全面提升决策、管理和诊疗水平”。

首先医院的主旨就是保障人民群众的身心健康,因此医院数字化建设的主要目的就是要提高为患者医疗和服务的质量;其次医院业务人员是医院的主体,医院数字化建设只有充分满足他们的需求,提高他们的工作效率,降低他们的劳动强度,让他们觉得好用并且爱用,系统才有生命力,才能取得成功;第三,信息系统只有深入业务第一线,真正帮助解决患者及业务人员的实际问题,管理层才能收集到真实而准确的数据,并改变管理模式,从末端管理转变为过程管理,才能真正提高管理和决策水平。

基本特征

1.全方位

从业务领域上看,数字化医院应能够对医院所有的业务领域进行数字化处理和管理,包括临床、财经、资产、办公、人力资源、医政、科研训练、图书和管理决策等。从管理对象上看,应包括病人、工作人员、资产、科室、成果、论文等所有对象。

2.全过程

数字化要贯穿医院业务的每一环节,能够实现全程追溯和管控。首先是以病人为中心,对病人实现全程关怀服务,从诊前、诊中到诊后每一环节都能实现数字化的服务和提醒、提示;第二,以医嘱为核心,实现闭环医嘱功能,对诊疗实现全过程的数字化处理;第三,对费用、资产、人力、科研和成果等所有对象都能够实现全过程的数字化管理。

3.可管理

可管理体现在两个方面,首先要有主索引的概念,建立包括病人、工作人员、资产、医嘱等所有对象的主索引;其次,要有数据中心的概念,以主索引为纽带,把分散在不同业务系统中的数据进行集中汇总,实现有效管理。

4.智能化

完善的知识库和辅助决策支持等系统,使得系统不但具有普通信息处理的功能,还可以提升人的知识和处理问题的能力。

5.无纸化

无纸化和无胶片化是数字化医院基本的外在特征,智能型数字化医院肯定要符合医院电子化存储的三原则,即真实性、可读性和保存性,实现无纸和无胶片的功能。

6.标准化

信息标准化是信息集成化的基础和前提,并把软件的标准化建设作为医院与国内外接轨的重要保证贯穿始终。医院数字化建设应普遍采用HL7、DiCom3.0等医疗信息交换和接口标准。同时系统中各种代码(如疾病、药品和诊疗等代码)应采用国际或国家统一的标准代码,甚至医院内部的病人iD号也应尽量采用统一的代码(如身份证号码)等,以方便信息交换和共享,信息标准化是信息集成化的基础和前提。

7.高效率

数字化医院必须要保证系统高效运行,医院特别是大医院门诊、住院量大,面临很大的压力,因此在系统设计与规划时首先要保证流程的最优化,减少病人的排队时间,同时系统的响应速度一定要快。

8.高安全

医院数字化建设牵涉到医院正常的工作秩序和病人的切身利益,保证系统安全可靠稳定运行和数据安全是系统设计与规划要重点考虑的问题,同时还要考虑一旦系统出现故障应能紧急恢复和应急措施。

实现目标

1.临床业务智能化

以医嘱为核心,构建完善的临床信息系统及其信息融合,人性化的临床数据展示,支持及时和最优化的床旁即时数据收集、临床决策支持以及患者安全。

符合工作流程以及病历保存的需要,以病患为中心的、整合的互操作技术可自动对电子病历系统进行升级。

2.管理决策智能化

医院管理相关业务全流程电子化,全新的管理知识库建设及应用,结合信息化数据采集、统计、分析、辅助决策的功效,通过建立强大的管理数据仓库、综合绩效评价和辅助决策支持等系统,医院管理决策完全建立在科学的基础上,全面提升医院管理和决策水平。

3.患者服务智能化

把优化病人就医流程作为以病人为中心的切入点,充分应用各种成熟技术如磁卡、条形码、因特网和手机短信等,建立统一的服务窗口、呼叫中心、门户网站,通过信息平台实现服务前移、预约管理、提醒服务、咨询管理和投诉管理等,着力解决诸如门诊“三长一短”等现象,全面提升服务质量。

4.资产管理智能化

构建物联网医院,就是把感应器嵌入和装备到医院环境中,包括医疗设备、器械、药品、人员、计算机设备等各种对象中,然后将“物联网”与院内现有计算机网络整合起来,实现人和物的有机整合,能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制,以更加精细和动态的方式管理业务,达到“智慧”状态。

5.医院物流智能化

物流管理智能化,是指通过信息化手段确保医院物资流动和供应的智能化,减少人为传递物资引入的差错,实现最优化物流与人力资源流。机器人传输开始在医院得到应用,随时随地自动传输药品、物资、食品,以提高医疗质量,降低医疗成本。

6.楼宇建筑智能化

楼宇建筑智能化,是指通过楼宇设备自控系统、安保监控及防盗报警工程、综合布线工程、会议系统、网络系统、广播系统、灯光音响控制系统等智能楼宇系统工程建设,实现医疗楼宇的智能化。

内部计算机系统自动提供舒适与安全的环境。所有的报警、电梯、采暖/制冷/新风系统、供水、医用液体/气体系统、安保系统实现整合及自动化。建筑管理系统(BmS)能减轻工作负荷,减少差错,使维修与系统故障最小化。

可以用七大系统、五大主索引和四大数据中心来概括智能型数字化医院。

1.七大系统

(1)患者关系管理系统

构建以病人为中心的智能型数字化医院,首先要解决对病人的服务和管理问题。以病人全程关怀为中心的患者服务管理系统就是要在就诊“一卡通”的基础上,充分利用电信、移动以及互联网等基础信息平台,搭建全面的公共服务平台,患者不仅在医院,即使在家里、在工作单位中也能得到医院或社区的个体化健康服务,保持健康服务链条的完整性。实现对患者诊前、诊中和诊后的全程服务关怀,实现对患者诊疗的精细化和人性化服务。同时也可以提高患者满意度和忠诚度,降低患者流失率,提高医院核心竞争力。

患者关系管理系统要树立两个新的理念:

一是服务中心理念。所谓服务中心就是将医院各项为患者提供的服务(如挂号、住院登记、导诊、拿化验单灯)进行整合,建立统一的呼叫中心、门户网站和窗口服务,病人通过一个呼叫、一个窗口就能完成所有服务,无需到各种窗口去办理各种业务。

二是服务前移理念。所谓服务前移就是改变医院过去那种只有当患者提出需要时才提供服务的理念,而是在患者在提出需求之前就为其提供相关的服务,这样不仅省去一些不必要的手续方便患者,还为患者营造一种温馨的氛围。

(2)电子病历系统

完整的电子病历系统主要由以下系统组成:临床数据中心(ClinicalDataRepository,CDR)、临床信息服务平台、电子病历集成视图、计算机医嘱录入系统(Computerizedphysicianorderentry,Cpoe)、医疗文档编辑与管理系统、闭环医嘱管理系统、临床知识库管理系统、临床决策支持系统、受控医学术语管理系统和临床路径管理等系统。电子病历系统是医院信息化发展的又一个里程碑,它体现医院信息化综合发展水平。该系统的实施将全面提升医疗质量,提高医护人员的工作效率。

a.整体框架

以集成平台为基础构建一体化的集成的医院信息系统,满足各分类信息系统或科室信息系统之间工作流集成和数据集成;以临床数据中心(CDR)和受控医学术语表为核心建立一个可长久存储和管理的具有标准信息表示和术语标准支撑的医疗数据中心;以一体化医护工作站为数据表现层,充分体现集成带来的信息优势以及一体化带来的便捷。

b.功能强大的医护工作站

医护工作站是集成的工作流和集成数据的客户应用体现,功能涵盖原有的医生工作站、门诊医生工作站、护士工作站、移动护士工作站、移动医生查房工作站和病历讨论系统的功能,并实现电子病历的结构化存储、数字签名、痕迹保留和模板录入的功能,同时提供统一的电子病历集成视图和数据集成浏览视图,达到团队医疗,提高系统易用性、优化工作流程和提高医疗质量的目的。

医护工作站主要包含如下几个模块:病历集成视图、计算机化医嘱系统、数据综合浏览视图、临床路径系统、移动医护工作站系统、标准化结构化临床文档编辑系统、各种知识库系统、临床决策支持系统(CDSS)。

c.临床数据中心(CDR)

CDR是所有的病人医疗结果和其他临床数据的一个中心存储仓库,而且是在电子病历解决方案的中心。单个病人信息随着时间的增加信息量也随之增长,为了可长期获得该病人的信息,需要对其信息进行长期存储,这时,就出现异构下的数据的长期管理问题。而医疗文档库,就是把医院信息系统中各个业务系统的数据库的信息抽取出去,通过归档的形式形成一个静态的文档,把它放在中间的文档库,不管有多少个系统、由多少个厂家建立的,全部收集起来,归到文档库里面。CDR对于电子病历来讲是一个非常核心的部件。

(3)临床信息系统

基本信息系统与临床信息系统的分水岭是医嘱处理系统,如果一个医院信息系统包括了面向医疗的医嘱处理系统,就认为它已经进入了临床信息系统的门槛。也就是说,医院里除了医疗收费和药品物资管理外,所有与病人相关的信息系统都属于临床信息系统的范畴。

临床信息系统又可分为护理现场临床信息系统和非护理现场临床信息系统。非护理现场临床信息系统主要指相关检查科室的临床信息系统,如实验室临床信息系统(LiS)、数字化影像系统(paCS/RiS)和心电图信息系统等。护理现场临床信息系统主要指信息的产生及应用都在护理现场(病人床边)的系统,包括各种临床科室的临床信息系统,如麻醉临床信息系统、重症监护临床信息系统等。

智能型临床信息系统除了包括医学影像、检验、心电图、移动医护工作站、手术麻醉、重症监护等系统外,还有以下特点:一是要提升这些功能科室的信息化水平,打造数字化影像中心、数字化手术室等;二是这些临床诊疗信息能够非常方便和人性化地在医生工作站得到展示,以提高工作效率和医疗质量;三是这些临床信息能够以标准的形式归档到临床数据中心(CDR)中,为构建真正的电子病历奠定基础。

(4)医院基本信息系统

我们把传统的HiS(包括挂号、收费、物资管理等系统,但不包括上面定义的电子病历和临床信息系统部分)称为医院基本信息系统。医院基本信息系统尽管比传统的HiS减少了一些内容,但要注入一些新的内涵,着重从以下几个方面进行完善和提高。

首先,在设计理念上,要按照以人为本、以病人为中心的理念进行设计。以优化就诊流程、提高医疗质量、满足临床业务需求、满足医院管理和卫生决策为出发点。其次,在设计方法上,必须以深入分析业务为前提。信息化建设不能简单模拟传统的手工流程和作业,而应深刻分析这些流程和作业的深层次含义,通过信息化手段对传统的流程和作业进行再造,达到优化的目标。特别要强调的是,各种收费和物资管理一定要围绕医嘱来进行,并与医嘱形成闭环的逻辑关系,可以有效杜绝各种漏洞,全面提升医院管理水平。第三,在设计架构上,要能够提供与临床数据中心(CDR)、各种临床信息系统、绩效考评与成本核算系统、卫生机关汇总上报和地方医保等系统的信息接口,实现医院信息化全面协调可持续发展。第四,在技术平台上,应该考虑采用一些新的信息技术,保证系统在技术平台上的先进性。

(5)决策支持系统

现在信息系统通常都提供功能比较齐全的综合查询等系统,医院的管理和决策水平有了很大的提高,但现有系统的辅助决策功能还比较弱。医院管理者特别希望在决策或发现问题时系统能够帮助进一步分析,因此数据仓库等辅助决策系统应该大力发展。目前医院已具备建立数据仓库和辅助决策支持系统的条件:一是已全面实施医院信息系统,有条件建立数据仓库;二是有丰富的历史数据可供分析,已积累起多年的数据,这是一笔宝贵的财富。建立数据仓库可以对这些信息进行挖掘和利用。

医院应逐步建立辅助决策支持和综合绩效考评系统,进一步完善全成本核算系统。充分发挥综合绩效管理的评价和引导作用,推行全面评价、全程评价、全员评价,实现评价由单项向综合、静态向动态、宏观向微观的转变。深化全成本核算管理工作,健全院、科、组三级核算体系,实施医疗全周期全过程成本控制,提高床位周转率、设备使用率和医疗收益率。

(6)区域协同系统

区域协同医疗信息系统主要分为两类,一类是以政府为主导建立的,如部级、省级或市级区域协同医疗信息系统;另一类是以集团型医院为主导,总院与各分院联网,在集团内部实现各种信息的互联互通和信息共享。以福州总医院为例,准备用专线把总医院与三个临床部实现网络互联互通,开发专用的区域协同医疗信息平台,达到大型医疗设备共享、大型检查结果互认,并逐步实现患者诊疗双向转诊。

总院还会特别利用信息化平台优势,加大对临床部的技术支持力度,如通过远程诊疗和远程paCS/RiS(RadiologyinformationSystem,放射信息管理系统)系统,总院专家在办公室即可对临床部的患者进行辅助诊疗乃至进行影像诊断,帮助临床部尽快提升技术水平,增强其核心竞争力。

医院还准备把网络联到干休所和基层部队医疗机构,老干部和部队官兵在家里或卫生队(所)即可享受到总院专家的诊疗服务,既解决了老干部(部队官兵)住院难的问题,也缓解了医院干部病房不足问题。

(7)管理信息系统

真正的数字化医院还有大量相关的管理信息系统需要建设,如人力资源、财经管理、科研训练、办公自动化等系统,这些系统也是数字化医院建设的重要组成部分,因此这些系统不但要建好,还要重点从以下几个方面进行把握。

一是实现本身业务的全数字化,如人力资源管理系统从招聘计划、考核、正式聘用到定级、晋级等全程全方位管理,而不仅仅是一个人员信息的管理;如科研管理从课题申请、课题招标、课题中标、研究过程、、申报成果、课题鉴定、成果等级到成果推广等全程全方位管理,而不仅仅是成果登记管理。

二是为其他系统提供准确数据,如人力资源系统为整个数字化系统提供医院工作人员的基本信息,而科研管理系统又为人力资源管理和综合绩效评价系统提供科研成果等信息。

2.五大主索引和四大数据中心

数字化医院不是各种信息系统的简单堆积,而是有丰富的内在规律。如智能化与数字化、医嘱系统与收费系统和检查检验系统等都有非常紧密的内在联系,那么多信息系统实施后信息如何存储、挖掘、利用等需要深层次的设计与思考。而主索引和数据中心无疑是解决这一问题的有效途径。

(1)五大主索引

其实每个业务系统都应该至少有一个主索引作为牵引,通常是由两个以上主索引来带动整个业务过程的全程管控。如医嘱执行这个业务就有两个主索引,一是需要对医嘱执行的对象病人建立主索引,通过病人主索引建立临床数据中心;二是医嘱本身需要建立主索引,通过医嘱主索引才能实现闭环的医嘱功能,实现对医嘱执行过程的全程管控。因此整个数字化医院系统要建立的主索引远远不止五个,下面要介绍的五大主索引应该是其中的核心代表。

一是病人主索引。建立以病人为中心的数字化医院,首先就是要建立病人主索引,该主索引贯穿病人服务以及诊疗的全过程。“军字一号”工程的一大创新就是建立病人的主索引,这也是为什么该系统历经十多年仍有强大生命力的重要原因。病人主索引通常由患者关系管理系统来建立。

二是医嘱主索引。数字化医院的第二大特点就是以医嘱为核心,医院所有临床业务以及人财物管理都围绕医嘱来进行,因此要建立医嘱主索引。医嘱主索引通常是在医生工作站的医嘱系统中来建立,只有建立医嘱主索引,才能实现闭环医嘱系统,才能对收费、物资等实现有效管控。

三是工作人员主索引。医院工作人员在不同岗位上担任着不同角色,在诊疗时是诊疗医生,在手术时是手术医生,在管理时可能是院长、科室主任或护士长,在研究时是研究员,在教学时是老师。这些不同的角色分散在各个不同的业务系统中,如何管理和综合评价工作人员,这就需要建立工作人员主索引并贯穿在各个业务系统中。工作人员主索引通常由人力资源管理系统来建立。

四是资产主索引。医院还有大量的资产需要管理,如医疗设备、高值耗材、营房营具等。特别是医疗设备和高值耗材,也需要全过程的管控,也需要建立主索引,医疗设备主索引通常由设备管理系统来建立。

五是科室主索引。医院还有很多对象需要建立主索引,如科室、岗位、科研成果等都需要,只要是需要全程管理特别是要在不同系统中出现的对象,都需要建立主索引。特别是科室主索引,因科室是医院管理和考核的基本单元,因此建立科室主索引对全成本核算、综合绩效评价都具有非常重要的意义。

目前病人主索引已得到普遍重视,但其他主索引却很少得到建立,或者即使建立了,也没有贯穿业务的全过程,主索引要满足全过程和可管理这两个条件。

(2)四大数据中心

一是临床数据中心。临床数据中心以病人为主索引,整合病人的所有诊疗信息。(具体情况在电子病历一节中已有详细描述)

二是管理数据中心。管理数据中心以管理对象为主索引,如科室、岗位、人员、设备、财务等,为辅助决策支持、全成本核算和综合绩效评价等系统服务。

三是影像数据中心。医院80%以上的数据是医学影像数据,因此构建影像数据中心也是数字化医院必须要完成的一个重要任务。

四是区域数据中心。如果是集团型医院,还应该构架区域数据中心,无论是管理还是诊疗都需要这样一个数据中心。

产业追踪

戴尔佩罗医疗集团出击中国卫生信息化

1月15日,戴尔佩罗医疗集团正式加入CHimaHitVenDeRCLUB,并计划在2010年与CHima(中国医院协会信息管理专业委员会)开展一系列的学术交流与深层次合作。

佩罗公司自1988年起就服务于医疗卫生行业。2009年9月21日,戴尔公司以39亿美元现金协议收购了佩罗公司。双方合并后,佩罗公司除原有业务之外,还将负责戴尔的it服务业务,总体业务收入从28亿美元增长到80亿美元。2009年10月12日,戴尔佩罗正式收购毕博中国,实现了“硬件+it服务+it咨询+管理咨询”的完美组合。

“信息化是撬动充满弊端的现有医疗体制顽石的有力杠杆。”CHima常务副主任委员李包罗表示:“中国卫生信息化的春天来了,国际厂商争相来到中国,CHima将提供一个窗口,让国外的新鲜空气流进来,同时也让中国Hit走出去。”

人工智能辅助医疗决策篇4

作者:石德江房华单位:乌恰县疾病预防控制中心乌恰县人民医院

专家提出的设计综合化卫生信息平台,建立分主题的、多元化的分析处理功能,对数据信息进行详细整理、分析、挖掘,并按照DRGs标准综合利用为主要内容的思路,在提升卫生管理质量、医疗工作绩效和临床工作质量等方面也具有非常重要的指导意义。

研究的现状分析通过相关的文献资料分析,外国学者的研究角度主要是:对于卫生管理中的决策支持系统应用进行系统研究,对研究效果进行相对成熟的理论分析。相比较而言,我国学者的相关研究依然处在理论阶段(如系统建设、技术实施、系统运行等),而研究的重点内容仍以系统建设自身为主。决策支持系统研究的成功之处1、我国的决策支持系统理论体系相对成熟。很多研究数据都已经证实,我国决策支持系统理论体系的数据库建设、数据采集及联机处理技术已经发展到了成熟阶段,可通过对数据库与数据采集进行优势分析与模式描述,基本判断原有的决策支持系统在新环境下得到的集成,经过规范整合的数据体系平台得到全新的工作起点,并通过数据采集技术让卫生单位得到从未有过的强大智能分析功能。2、区域内共享信息。应用决策支持系统可以更为方便地达到信息共享的目标,例如,上海的长宁区就领先于全国,完成了医疗信息交互管理平台的建立,实现了本区数十家卫生服务机构的站点联网功能。这种卫生数据处理中心模式可有效达到卫生医疗机构档案信息管理、医疗诊治等信息的共享,实现区域内所有居民健康情况的全面分析统计,也便于卫生医疗机构开展监督管理工作。3、软件供应商提供了技术支持。我国卫生管理决策支持系统的又一成功之处是:软件供应商为该系统提供了技术支持,从而更快地实现了数字化卫生管理,将不同的医疗卫生机构以信息共享平台有效连接在一起,实现了医疗信息在卫生信息平台上的管理和备份管理,例如,中创软件开发公司在为决策支持系统进行服务时,把指标体系当作管理核心内容,支持信息的深度采集分析,给不同级别的管理决策提供了有力的保障技术,成为软件供应商提供技术支持的典范。4、系统应用范围广泛。除了卫生领域以外,我国学者还对将决策支持系统应用到金融管理、地产管理、交通、农业、电力等多个领域的效果进行了相关的研究,取得了较为显著的成绩。

决策支持系统研究的不足之处1、智能化体系有待加强。决策支持系统给管理决策供应了一定有价值的辅助信息,可是在卫生问题仿真情景与方案优选等方面仍然处在十分落后的阶段。目前,我国决策支持系统的智能程度仍不高,处在简单的查询与分析阶段,智能推理能力也有待加强。2、决策技术系统的功能受限。很多部门为了解决信息化程度不够的问题,采用商业智能产品对系统进行升级改造,并将财务指标、财务报表、业务数量、人均效益、收入支出等基本数据输入新升级的系统模块中。但是,这种决策技术系统的功能只局限在财务分析上,不具备更多的决策辅助功能。3、未能达到人本化的要求。经过粗略计算,在我国的决策支持系统中,有三分之二的决策支持系统是成功的,另三分之一的决策支持系统则是不成功的。决策支持系统构建失败的原因是:开发者对系统使用者的实际情况不甚了解,其提供的功能同使用者需要的功能不能匹配。另外,模型与计算的复杂化、软件与硬件的高端技术困难也让决策者对该系统难以理解和接受,从而使该系统的使用受到了一定程度的限制(见图1)。总结:将信息系统融入到卫生管理决策中去,能够有效地帮助管理者实现前期决策、中间监控和事后反馈,形成良性的循环管理决策体系,提升卫生管理资源的利用水平,加强卫生管理部门应对突发事件的能力,为科学决策提供更为方便的理论与数据支持。

人工智能辅助医疗决策篇5

邵逸夫医院成立于1994年,是由邵逸夫捐款、浙江省人民政府配套、美国罗马琳达大学协助建造的现代化综合性教学医院。医院现有庆春和下沙两个院区,职工近3600名,核定床位数2400张,设有32个临床科室、72个护理单元、9个辅助科室。二十多年来,医院业务量保持着平均每年15%~20%的增速。

“我们真正启动智慧医疗是在2014年,也是医院20周年的时间点。”浙江大学邵逸夫医院党政办副主任林辉表示,“在这个新起点上,医院领导提出了建设未来医院的设想,即坚持‘以人为本’、‘核心品质’两点,围绕这一目标,智慧医疗无疑是重要的支撑内容。”

移动智慧化改造

实现医患互动新模式

2014年,围绕未来医院建设目标,邵逸夫医院启动了医疗服务全流程的移动智慧化改造项目。一期项目包括微信公众平台建设、“掌上邵医”app开发、网上支付系统附件功能开发等。

目前,一期项目已上线运行。在邵逸夫医院,患者可实现在全流程信息提醒和引导下就医。例如,患者通过“掌上邵医”预约挂专家号后,系统会提示就诊时间,而这个就诊时间的获取,正是基于这名专家在过去3年平均就诊时间的大数据统计。比如,一名专家平均每看一个患者需要10分钟左右时间,如果患者挂的是上午第4号,那么系统就会提醒在8点30分左右到达门诊就可以了,不用一直在医院候诊。此外,就诊结束时,患者也会收到相应提醒,如医生开了哪些检查项目、用药情况,患者可以在离开诊室时,用手机完成诊疗和药费的支付,并根据系统提醒的文字或地图引导,完成相应的检查与取药。检查结果在手机上也能显示。如果过程中存在疑问,也可以通过短信咨询医生。同时,患者还可以在手机上对医生的服务态度、质量、就医环境等进行评价。

邵逸夫医院“未来医院”建设的第二期项目围绕“邵医健康云”展开。2015年4月,该平台正式启动,现已接入邵逸夫医院、浙江省中医院等三甲医院,杭州市江干区人民医院等社区医院以及部分民营医院、县级医院,有效推进了区域分级诊疗体系的形成和优质医疗资源的下沉。通过“邵医健康云”平台,基层医生不仅能发起远程会诊,还能链接邵逸夫医院作为大学附属医院的优质教学资源,进行理论学习和手术观摩。

信息化是基础

智能化是目标

邵逸夫医院的智慧医疗建设有效支撑着未来医院的发展,围绕着总体架构和战略规划分步实施。总体架构围绕“三多”,即多中心、多平台、多元化。战略规划是三步走,即信息化、互联网化、智能化。

“信息化是基础,互联网化是必然,智能化是我们未来的目标。”林辉强调说,“具体来看,医院内部信息化是基础,我们的智慧化工作围绕三方面:智慧患者服务系统、智慧医院工作系统和智慧医院管理系统。互联网化可归结为一个中心(数据中心)、两个平台(面向患者的公共云平台、面向企业的企业云平台)、四个移动化(患者服务移动化、业务操作移动化、管理层移动化、决策层移动化)。”

据林辉介绍,邵逸夫医院互网计划分两方面开展:一是内部建设,二是外部建设。“内部建设其实就是希望用互联网的技术进一步改造医疗服务、医院管理;外部建设就是打造了一个区域的互联网医疗平台。”林辉进一步解释说,“从内部建设来看,经过互联网改造后,整个繁杂的门诊就诊服务除问诊、检查、处置、取药四个环节之外都实现了线上作业。从外部建设来看,围绕便民服务目标,我们通过互联网把区域医疗机构的相关资源(如健康数据、患者电子档案、检验检查报告)整合到云端,对接商保、银行、第三方检测等机构,实现医院与医院之间、医生与医生之间、医疗和其他产业之间的无缝连接和全面业务输送,最终目的也是为患者提供更加优质的医疗服务。”

智慧医疗平台

实现七大核心功能

目前,邵逸夫医院智慧医疗平台构建了四个服务端口:医生端、患者端、第三方机构接收端和医院运营管理端,打造了三个核心业务平台:医生间协作平台、家庭医生签约服务平台、患者健康服务平台,可实现七大核心功能。

一是双向转诊。基于平台,发起转诊、接受转诊的医生、患者信息都可互通,极大提高了转诊病人精准性。

二是远程移动会诊。平台可支持文本移动会诊、预约移动会诊、音视频移动会诊等。

三是医药联动。据相关统计数据,上海各医院有37.8%的病人挂门诊号就是为了配药。基于此,平台的核心功能就是为了解决老慢病患者的配药问题。老慢病患者通过平台向主诊医生发起咨询申请,医生收到申请、了解患者情况后,确定该患者需继续服药,可转到可出这个药方的医院HiS系统,保证电子病历的完整性,药师审方、患者付款之后,基于药方可在指定时间内把药配送到患者手中。这个过程真正实现了信息、物、人三者合一,实现了真正的互联网处方。

四是区域检查协同。基层医生接到患者,需做检查但没有条件的情况下就推向平台,而有条件做该检查的医院可以写申请,平台收到申请后,审核该患者的检查需求,如认可该需求可直接给患者安排检查时间并推送给患者,所有流程都在云端进行。

五是远程联合门诊。基层医生、医疗专家可不在现场,也可把大家联合起来给患者看病,大大提升效率。

六是医教协同。平台可实现医院手术教学的直播,医疗课件的直播共享等。

七是主动健康管理。健康和医疗是一个闭环,完成医疗服务的健康管理问题,可通过可穿戴设备的提前介入,上下协作的方式来实现。

“在设计基于平台的专家诊疗体系时,我们遵从两个概念,一是金字塔,二是本地化。”林辉强调说,“分级诊疗一定是区域性的,区域中的医疗市场一定是金子塔型的,社区医院、社区医生是根本,上面的三甲医院、医学中心是技术支撑,需要大家共同制定标准、规范输入,来不断提升区域医疗水平。

观点

人工智能辅助医疗决策篇6

1军队疗养院信息化建设的历程

自20世纪90年代中期,军队疗养院就开始探讨疗养管理的信息自动化,以求实时掌握、控制各项管理环节,及时发现问题并实施有效指导,切实发挥系统应用的整体作用和效益,实现高效、优质、低耗的管理目的。促进疗养院向现代化方向发展,并很快开发出了基于novellnetware网络操作系统。前台为DoS+ucdos+foxpro2.5的信息管理系统,但这是一个从无到有的过程,无论是管理意识、管理经验还是软件技术和硬件建设,都决定了该系统功能的简单性,主要有“疗案首页”管理(录入、修改、查询)、疗养床位管理、疗养员在院情况查询统计、统计上报等功能。从严格意义上讲,该信息管理系统只是一个统计、报表软件,虽然统计的效率和准确率提高了,却在数据采集(首页录入)环节投入了大量的人力资源,很难发挥出网络系统的优势,造成硬件资源的浪费,与疗养院信息化要求相距甚远,属疗养院信息化建设的雏形,信息化建设还处在摸索起步阶段,存在很多普遍性的问题和认识误区。但该系统的运行确实给传统的工作模式带来了冲击,给疗养院的管理工作带来了崭新的面貌。

约两年后,出现了该软件的高级版本,高级版本主要兼顾门诊和临床两大系统功能,并提供部分经济核算依据。期间,极少数有技术实力(主要是维护技术)的疗养院运行了此版本软件,通过网络管理药品信息、科室工作量和电子病历、电子医嘱,成为这些疗养院的特色。我院在运行该版本系统期间,发现其功能还有较大的拓展空间,1998年,我们完成了系统的进一步完善工作,改善了电子医嘱,电子病历的功能,使其更具实用性,开发了辅助检查(治疗)的网络预约、申请单和回报、经费核算等功能,通过逐步完善,达到了全面提高效率、规范工作流程的预期效果。完善改造后的系统主要有以下几个主要特色:①节约。该系统中,很多打印功能中都设计了一种叫做“接续打印”的选项,如护士的医嘱记录单、医生的疗程记录等,极大地节省了纸墨。②高效。通过对多年来军队疗养员康复病历的分析,可以发现常见康复病历归纳起来主要有几十种,因此在该系统建立了开放性的病历模板管理,很快通过有经验的临床医生建立健全了常见康复病历模板,供全院临床科室医生共享使用。模板管理功能和“老病历调用”、“首次疗程智能生成”等功能相结合,在电子病历书写中发挥了极大的作用,病历书写由原来的几个小时缩短为5、6分钟。③方便。系统中,检查或治疗的提前预约、申请完全是智能化的,依据医嘱的内容和状态自动生成,无需特意填写。当然,由于操作平台为DoS,从而也带来了一些致命的缺陷,表现之一是显示或打印较为精细的内容非常困难,如具有密集的坐标线和动态曲线的体温单、各种对比分析图等。数据库(foxpro)的稳定性、安全性、操作的方便性等方面也不尽人意。

进入21世纪后,军队的现代化进程开始加速,迫切要求进一步提高效率和服务质量,原有的系统无论从可维护性、易用行、稳定性、安全性等方面都已不再能满足需要,因此有必要开发一套稳定、合理、好用、易用的信息化管理系统。2005年底,全军疗养院推广了一套基于web的B/S模式下的“军队疗养院信息管理系统”,该系统使用技术比较成熟的aSp脚本语言作为开发工具,网络操作系统采用win2000server,数据库是性能出色的oracle8i。系统中将疗养员从入院到出院过程中所涉及的人力、物力、财力等资源采集并进行综合统计分析,实时监控疗养文书、床位、药品、经费、仪器和设备的使用情况,对疗养工作的数量、质量进行全方位的电子化管理,实现了信息采集、储存、传输手段的自动化,在一定程度上提高了工作效率,为科学管理调控和决策提供了依据。但由于系统开发初期的任务需求做的不太全面,以及一些其他客观原因,以至于后的系统还存在若干错误和缺陷,在一些方面还达不到预期的效果,尚需不断完善。

2新时期军队疗养院信息化建设的展望

当前,军队的现代化建设日新月异,疗养院要做到“保障有力”,就必须紧跟时代步伐,在信息化建设上有突破,实现质的飞跃。本文拟对今后一段时间军队疗养院信息化建设的方向做一些探讨,以求抛砖引玉,促进我军疗养院信息化建设全面健康快速地发展。

2.1重视信息整合。目前,虽然各疗养院的信息化建设水平参差不齐,但均已初具规模,信息的网络化处理已渗透到疗养院管理的许多环节,并逐渐积累了大量宝贵的数据信息。遗憾的是,由于各单位间网络互不关联或缺乏相应的信息整合处理机制,从而形成了一个个“信息孤岛”,不利于上级机关的整体决策。今后信息化建设的重点应是借助现已经稳定、成熟的军网系统,致力于全军疗养院数字信息的整合和辅助决策乃至专家系统。

2.2责权清晰,便于追溯和保密管理。已有的信息管理系统在权限方面的约束主要表现在用户身份和系统功能模块的对应,即针对不同的用户在其功能上加以约束,还没有细化到根据档案的保密级别对用户浏览和修改加以限制;用户操作日志过于简单,不利于责任追溯。进一步完善后的系统应具有更加严谨的保密设计,具有完善及人性化的日志系统,做到责权分明,便于审计。

2.3局部网络无线化。在规模较大的疗养院中,其疗养楼(别墅)比较分散,初期网络布线难以到达这些区域。随着信息系统功能的完善,必然需要将网络站点延伸到各疗养房间甚至整个疗养区各个角落,这时用无线网络加以补充实现网络信号的无缝覆盖将是比较合理的选择。

2.4智能化。疗养院信息管理系统的智能化将不仅仅局限于电子病历、电子医嘱、统计报表等等一些基础性的功能,而是在此基础上发展专家系统,将疗养院各方面的资源,包括人事、财政、物资、医务护理、医疗辅助等充分调配和平衡,以期达到管理和疗养质量的最佳效果。

2.5重视加密技术。加密技术主要分为传输加密和数据存储加密,同时涉及到其他很多方面的技术,例如:客技术、防火墙技术、入侵检测技术、病毒防护技术、信息隐藏技术等。由于军队疗养院的特殊性以及将来网络的互联和无线化,将会对信息、信号的加密技术提出更加严格的要求。加密技术是军队信息化的基础和保障,丝毫的疏忽都会带来灾难性的后果。

2.6虚拟的私人保健医生。信息整合后,受益的将不仅仅是管理和决策部门,对于疗养人员来说也将得到一些附加的服务,比如,可以将每个疗养员历年来在各疗养院的疗养信息进行整合,通过疗养保健(康复)专家系统分析,为所有疗养员生成科学的健康评估和保健计划,并可通过人机对话的方式,在非疗养期间对疗养员的健康进行跟踪指导。

人工智能辅助医疗决策篇7

显而易见,具有洞察力的企业决策者不会过分依赖自己所具备的管理经验来回答上述问题,行之有效的策略是引入商业智能。从业务层面出发,商业智能可以通过收集、管理和分析数据,将繁杂的企业数据转变为企业可持续发展的动力;从技术视角出发,商业智能将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术与企业业务相结合,并引导企业管理者做出明智的决策。

决策更精准

对企业决策者而言,更迭频繁的技术会带来大量不充分、不准确甚至是误导性信息,而为其提供经过处理并自动整合的元数据,有助于其做出有效决策。在传统工作负载下,这项任务不仅艰巨,且困难重重。

在医疗行业,通过部署Bi以及分析平台帮助医疗机构的各个层面构建良好的决策体系,已成为事实。不久前,HimSSanalytics代表领先的可视化分析领军者Qlik所做的一项调查显示,由于医疗业成本攀升,医疗机构正借助医疗数据提高护理效率,包括部门主任、高级管理层以及副总裁在内的400名受访者接受了调查。调查显示,在已经部署Bi平台的医疗机构中,56%的机构提高了对患者的整体护理水平,48%的医疗机构表示Bi和分析平台的部署能够帮助他们更快、更精确地做出决策,而47%的医疗机构表示Bi分析平台可大大节省开支。

彰显决策价值

不容忽视的是,在企业经营决策问题中,不仅存在结构化的决策问题,而且还存在大量半结构化、非结构化的决策问题。企业经营决策活动的复杂性还体现在,一些信息可以形式化表达,而另一些信息则是不可形式化表达。尽管充分释放Bi以及分析平台的潜能还有待时日,为了达成完美的商业决策,还必须恰当整合企业的it系统架构、数据结构和数据收集流程。精心设计的Bi解决方案可以对比不同业务单元之间的有效数据,为企业的运营领导人和高级管理层提供恰当的信息,以帮助他们正确地做出决策,拓展业务范围。

在人与机器的交互过程中,针对决策价值的高低可以做出划分,战略决策通常更为复杂并缺乏清晰性,这些是必须由人类做出的决策。而依据大量有效数据做出的预测性判断,机器则可以起到辅作用。

数据可视化是关键

传统的数据库系统早已不能支撑企业的决策分析,Bi以及分析平台的部署,既是企业的机遇也是挑战。企业引入Bi后的第一步就是关注其绩效管理(Kpi),从而有效管理企业的财务预算。下一步则是为Bi的使用者直接提供Bpm工具。这使得数据可视化成为商业智能的关键。

前不久,在业务应用研究中心(BaRC)进行的BiSurvey15商业智能最终用户独立调查中发现,在受访者中,Qlik客户将可视化分析解决方案运用于广泛场景中,重点用例包括仪表盘、企业报告、数据分析及可视化/数据发现。BaRC创始人兼首席执行官CarstenBange博士表示:“在业务优势关键绩效指标(Kpi)方面,Qlik在所有组别中排名居前,通过可靠的解决方案提供快速和直观的数据见解,这是该产品为客户机构的各类决策者带来的显著优势。”

在收购Datamarket之后,Qlik于2015年6月曾通过QlikCloud推出DaaS产品:QlikDatamarket,同时推出了QlikSenseCloud。此后不久,企业用户就见证了QlikSenseCloud带来的价值,正如Lionbridge公司高级副总裁兼总经理marcosofsky所说:“我们公司在东欧的团队需要可以将来自多个操作系统的信息整合的分析工具,最终我们选择了Qlik,其性能令我们大吃一惊。”

人工智能辅助医疗决策篇8

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Fourierm2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

人工智能辅助医疗决策篇9

关键词:智慧医疗;信息技术;综述

中图分类号:tp311文献标识码:a文章编号:1009-3044(2012)05-1137-02

SummaryofKeyinformationtechnologyanditsapplicationsinSmartHealthcare

ZHURong,ZHaoLi-ping,GonGXun-wei,LiYong-gang

(Dept.ofmathematicsphysicsandinformationengineering,JiaxingUniversity,Jiaxing314001,China)

abstract:thedevelopmentofSmartHealthcarecannotbeachievedwithoutthecurrentrapiddevelopmentofintelligentinformationprocessingtechnology.inthispaper,wesummarizeandoutlookthekeyinformationtechnologyfromtheaspectsofinformationcollectiontechnology,pre-processinginformationtechnology,informationstorageandtransmissiontechnologyandinformationmininganddecisiontechnology,whichbeingusedinthefivestagesofhospitalinformationsystems.

Keywords:smarthealthcare;informationtechnology;summary

实现智慧的“健康管理”――智慧医疗”是当今卫生事业发展的必然趋势。iBm提出的“智慧医疗”是指利用先进的信息化技术,从而改善疾病预防、诊断和研究,并最终让医疗生态圈的各个组成部分受益[1]。李包罗教授认为,“智慧医疗“应通过信息技术的辅助,当病人或健康人随时随地需要获得相应医疗服务时,都应该非常容易、便捷地获取到医疗服务环境,对于每个患者都应得到公平的医疗服务[2]。“智慧医疗”源于“智慧地球“,尽管有着不同的诠释,但不容质疑的是,”智慧医疗“建立在当前信息化技术的基础上。而医院信息系统建设是实现“智慧医疗”的基石。信息技术在医院信息系统建设中不仅促进了自身的发展,也进一步推动了医学科学技术的变革与发展。本文对医院信息系统建设中信息化技术及其应用进行综述。

1信息处理技术在“智慧医疗”中的应用

美国专家把医院信息系统建设分为五个阶段:数据的收集、电子病历、医疗参谋、医疗协调以及完全智能化[2]。在当前”智慧城市“规划之年,我国很多城市都提出了当地”智慧医疗“建设方案,其实质就是不同程度地实现这五个阶段。信息化技术从处理流程来分,主要包括信息采集技术、信息预处理技术、信息存储与传输技术、信息挖掘与决策技术。而医院信息系统建设本身也是一个信息系统,本质上也就是具有对数据和信息的采集、处理、存储、传输、分析与决策的功能。图1给出了信息处理技术在“智慧医疗”中的应用。在下面的小节中详细给出具体技术的简介与在医院信息系统建设的应用。

图1信息处理技术在“智慧医疗”中的应用

1.1信息采集技术

信息采集是指获取原始数据的过程。原始数据是所有信息化系统的源头或基础。随着信息采集技术的发展,系统信息采集的方法与手段不断多样化与先进化。除了传统的各种形式的磁卡、iC卡、条形码、键盘录入等方式,信息采集还可以通过电子标签和传感器和各种大型自动化仪器设备输出端(如图像)来完成。RFiD电子标签是一种把天线和iC封装到塑料基片上得新型无源电子卡片,具有数据存储量大、无线无源、小巧轻便、使用寿命长、防水、防磁和安全防伪等特点。通过RFiD电子标签,可以给医院所有的医疗资源,从医院的所有工作人员、医疗设备、药品乃至病人或健康人,提供身份标识,同时可以从流程上进行定位、跟踪,从而提高管理效率并减少人为操作失误。如iCabinet[3]方案采用智能RFiD包装技术来记录药丸的使用情况。随着电子技术的不断进步,传感器作为机器感知物质世界的“感觉器官”,可以感知热、力、光、电、声、位移等信号,为医院信息系统提供原始的信息。传感器节点形式多种多样,有腕带式[4],臂袋式、胸带式、夹克式。文献[5]设计了一种夹克式传感器,用来检测新生儿健康情况。

1.2信息预处理技术

通过各种方式采集到的信息一般需要通过处理或者进一步加工,从而使得信息更加有意义,继而进行存储、传输或者进一步分析。信息预处理技术主要分为信息标准化以及信息融合技术。信息标准化是实现跨区域医疗参谋与医疗协调的关键。近年来,卫生部加大了医疗信息标准化工作的投入力度。如2008年3月份启动的《卫生监督信息基础数据集标准》研究和《具名健康档案基本数据集标准》的研究。2009年启动的《医学数字成像和通信(DiCom)标准V3.0》等7项标准研制工作,2011年已启动《基于电子病历的医院信息平台技术规范》等108项标准研制工作[6]。为止,医学影像通信标准DiCom3、医疗信息交换标准HL7、集成规范iHe以及电子病历、电子健康档案评价标准等,都已经引起业界研究和遵循。除了标准化工作,数据融合技术[6]可以将多种数据或信息进行处理,从而获取高效且符合用户需求的数据。很多医疗应用中只关心监测结果,并不需要收集大量原始数据,数据融合可以有效地处理该类问题。

1.3信息存储、传输技术

越来越多样化与先进的信息采集技术,使得获取的数据也变得多样化、复杂化、海量化。医疗信息存储、传输技术主要包括无线技术(与前面传感器结合起来的无线传感网技术)、数据压缩技术等。无线传感网由大量传感器节点通过无线通信方式,具有数据实时采集、信息共享与存储传输的功能。无线传感网因其便携性、不可见性、易部署性、自组织性和扩展性等优点,在智慧医疗中有着广泛的应用形式,具体可参考文献[7]。另一方面,在远程医疗服务中,需要传送大量的图片以及视频音频信息。这些数据具有数量多,容量大等特点。目前,在医疗图片压缩方面,医疗系统一般采用JpeG2000的压缩方式,与JpeG相比不仅支持感兴趣区压缩,并且具有更高的压缩比。在医学影像方面,一般采用paCS(pictureaarchivingandcommunicationsystem,影像传输及存档系统)来处理[8-9]。paCS具有容量大、信息保存时间长,安全性高等特点。paCS的建立对医学影像的管理和疾病诊断具有重要意义,不仅可以节省医疗成本,还有利于实现无胶片化的电子化医学影像管理,实现医学数据共享,提高医院的工作效率和诊断水平[6]。

1.4信息挖掘、决策技术

医院信息系统在运行中产生了大量数据,可以开发数据中所隐含的知识和规律,更好地为患者诊疗提供服务,为管理提供科学的决策。而数据挖掘技术[10-11]是从大量的数据中筛选出隐含的、可信的、新颖的、有效的信息处理的过程,对医院的日常工作可以提供更完善的信息支持和决策辅助。如文献[12]将数据挖掘的因子分析法应用到消化系统疾病患者医疗费用分析中。文献[13]将关联规则应用到在医疗投诉资料分析中。另一方面,医疗决策系统可以结合机器学习中的神经网络、遗传算法、支持向量机分类器等新方法。如文献[14]设计了一种基于Bp神经网络的医疗诊断专家系统,利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力,对疾病进行分析处理,从而使得诊断自动化、可靠准确。伴随着人工智能和各种新技术的发展,未来医疗决策支持系统除了支持机器学习中新技术外,还将与数据库、多媒体技术与网络技术相结合[6]。

2结束语

本文从信息处理流程的角度,对“智慧医疗”在医院信息系统建设五个阶段中关键信息技术及其应用进行总结与展望。可以看出,当前的先进信息技术推动了“智慧医疗”的发展,使得医疗信息化工作“数字化、标准化、集成化、自动化、智能化”。

参考文献:

[1]李海阳.iBm智慧医疗伴随新医改启程[J].中国数字医学,2009,4(5):57-59.

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[3]SibreehtB,Chenw,FeijsL,etal.SmartJacketDesignforneonatalmonitoringwithwearableSensors[C]//SixthinternationalworkshoponwearableandimplantableBodySensornetworks.California:ieeeComputerSociety,2009:162-167.

[4]LeeYoungbum,LeeByungwoo,Leemyoungho.wearableSensorGloveBasedonConductingFabricUsingelectrodernmlactivityandpulsewaveSensorsfore-Healthapplication[J].telemedicineande-Health,2010,16(2):209-217.

[5]Lopez-noresm,pazos-ariasJJ,GarciaduqueJ,etal.monitoringmedicineintakeinthenetworkedhome:theiCabinetsolution[C]//SecondinternationalConferenceonpervasiveComputingtechnologiesforHealthcare.tempere:ieee,2008:116-117.

[6]李书章,健.数字化医院建设理念与实践[m].北京:人民军医出版社.2011.

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[8]仇建云,桂朝伟,唐晓薇,等.paCS系统的关键技术及应用[J].中国医学装备,2011,8(9):31-33.

[9]赵京晓,张传友,周晓峰.paCS系统在医院的应用[J].计算机光盘软件与应用,2011,15:36.

[10]tanpang-ning,Steinbachm,KumarV.数据挖掘导论[m].范明,范宏建,译.北京:人民邮电出版社,2011:7-15.

[11]韩家炜,堪博.数据挖掘:概念与技术[m].2版.范明,孟小峰,译.北京:机械工业出版社,2011:1-20.

[12]沈明霞,林雨芳,章光华.基于数据挖掘的消化系统疾病患者医疗费用分析[J].中国医院统计,2011,18(2):157-159.

人工智能辅助医疗决策篇10

数据仓库(Dw)技术是决策支持系统的基础,是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合[8]。建立面向主题的数据仓库,将分散在不同业务系统中的人力资源相关数据集中存放在存储容器内。为从不同角度分析和观察数据,在人力主题集中设计了数据期(年、季度、月)、科室、学历、性别、专业技术资格等主要维度以及人员数、各类人员构成等主要指标。数据仓库为人力资源管理提供了稳定的人力数据集成分析平台,其主要特点有:(1)面向主题,排除于决策无用的数据;(2)不同来源的人力数据的集成和共享;(3)数据不易丢失;(4)主题之间的数据可互通互用。目前,医院人力资源信息管理相对落后,部分医院人力资源管理仍是多部门人事档案管理,人力资源信息化停留在单机版管理软件水平,信息不能共享和及时更新与联动,部门之间的信息协同服务无法实现[1,9]。在数据仓库人力主题下所有的数据都紧紧围绕人力资源这一主题,数据不再分散。此外,各主题之间的数据可互通互用,如人力主题可以和医疗服务、财务收入主题关联,方便开展科室绩效以及医疗服务效率的相关分析和探讨。

2数据质量控制

数据质量是分析结果可靠性的基础,为确保分析结果准确可靠,医院管理决策支持系统所分析数据均来自数据仓库建立的唯一数据中心。数据资源与业务系统“剥离”,在数据中心集成共享,数据仓库不受业务系统运行或变动的影响。全院各类业务系统中的数据必须进入数据中心方可进行分析,克服了统计数据数出多门、数据分散、形成“信息孤岛”的困境。为实现不同业务系统数据整合,本研究以法定报表为基础,制定全省统一的医院业务系统数据交换接口标准规范,定义医院各业务系统数据采集入口标准,对数据入口进行了统一[10]。如HiS系统的数据在进入数据中心前要先经过etL过程,即抽取、转换、装载过程,在抽取过程中进行数据清理,保证了进入系统的数据质量。此外,系统数据采集应用了先进的商业智能(Bi)数据采集工具,并通过设置严格审核条件、加强数据之间的关联性和指标自动生成等功能,从源头上对数据质量进行严格控制,提高了医院医疗数据的质量。

3医院人力数据分析展示

本研究以医院法定上报的《卫生人力基本信息调查表》为例,收集了某地某医院数据,根据调查表内容构建人力资源业务主题。如图2所示,系统按医院人力数量、人力分布、人力结构、人力预测、分析报告和同级比较5个方面对人力数据进行分析展示,其功能有以下3个突出特点:(1)结果内嵌统计表和多种统计图;(2)每个分析表格都支持自由组合查询;(3)支持数据下钻。用户根据需求从多维下拉菜单选择不同的维度,如数据期(年、季度、月)、科室、人员类别等进行多维展示,满足了个性化需求。查看汇总表可以下钻到明细表,层层下钻直到源头,如从部门下钻到科室和个人,提升了查询纵深度。

3.1医院人力数量及分布

人力资源管理一项最基本的任务就是不断调整组织所承担的工作总量与其完成该工作总量所需要人员总数的比例关系。系统从卫生人员总量、各科室人员分布和历年卫生人员总量变化3个角度分析,不仅展示医院整体的人员编制及其历年变化规律,而且兼顾细节反映医院各个部门、科室、各类卫生人员的配置情况。如表1、图3展示了按卫生人员标准分类,2013年卫生技术人员、管理人员、工勤技能人员和其他技术人员的分布情况。用户可按需求,选择数据期(年、季度、月)、科室、人员类别等维度,多维组合查询人力数量分布信息;如表1、图3,在数据期维度选择了年,科室选择所有科室,人员类别选择卫生人员进行了展示。丰富的图表展示、多维查询以及数据下钻的特点,支持管理人员获得医院动态人力信息,辅助编制总量控制,定编定员管理,更加高效的组织人员配置。

3.2医院人力结构

医院大多数人员都是专业技术人员,从事的是专业技术工作,其工作性质不同,工作任务复杂,工作弹性大,工作效率和工作量定额难以量化。因此,定编定员,组织人员架构和职位设计工作细致复杂。为保证运作快捷、有效、精简和节约,人力资源管理不仅需要协调各个部门的人员配置,还要考虑年龄结构、学历结构、职称结构和性别比例等各类人员结构的合理性,形成梯队保证医院人力资源方面的持续性。如图2所示,本研究就从学历、年龄、性别、职称等结构的合理性出发分析展示医院人力结构,方便人员结构管理;而图4展示了2013年医院卫生人员职称聘用情况。用户可以通过多维查询从不同角度获得人员结构的信息,辅助决策者参照行业标准不断改善组织架构,实现合理地进行劳动组合,防止人员比例失调、机构臃肿和人浮于事等现象,从而有效开发人力资源,提高劳动生产率。

3.3医院人力预测

随着社会医疗服务需求的增加,医院尤其是公立医院的规模不断扩大。医护、医技、行政和后勤在内的工作人员数量和流动性都较大,再加上进修、实习人员等交流频繁,传统的人员统计不能满足医院长远的人力资源管理规划需要。商业智能(Bi)工具为用户提供聚类分析、预测分析、回归分析和相关性分析等多种数据挖掘分析方法。在使用时,用户可根据数据类型选择模型,得到较好的预测效果。在人力资源数据挖掘方面,本研究在预测卫生人力数量方面做了初步探索。影响人力资源需求的因素主要来自组织的内部和外部:内部因素如技术和设备、医院规模、经营方向等;外部因素如经济水平、政治环境、技术环境和竞争对手等[11]。如表2,在影响人力资源需求因素不变的假定基础上,运用时间序列模型分析历年医院卫生人员数量变动的规律,预测了未来5年医院各类卫生人员人数的变化区间,为单位组织提供未来一定时间内人员需求参考依据。

3.4医院人力同级比较

由省卫生信息中心分析省直报法定报表数据,将医院人力资源管理的核心指标、排序位次数据放置于医院管理决策支持系统,方便医院与省内及地区内同级医院平均水平进行比较。如表3,2012年该医院与本地区92家、省500家同级医院卫生人力情况的比较结果,方便管理者了解机构在本地区、本省同级机构中的位置,便于加强管理。

3.5人力分析报告

统计分析报告一般有相对固定格式,包含大量重要指标和统计图表。系统的Bi工具提供了类似word界面的分析报告功能。用户可根据业务需要从决策支持系统内部抽取相应数据和统计图表,综合人力数量、结构和预测等信息,定期(月、季、年)快速生成人力资源状况分析报告,提高工作效率。见图5。

4讨论

4.1医院人力资源信息化管理的意义

新医改提出以医院管理和电子病历为重点,推进医院信息化建设,对医院信息化建设和人力资源管理提出了更高要求。人力资源信息化管理,即充分调动一切可利用的信息数据资源,利用现代信息技术的网络化、智能化、数字化特点,通过对物资流、资本流、人才流、信息流等要素的科学分析,推动人力资源管理在更深更广层次的提高和拓展,使人力资源对医院各个领域产生更大的影响力[1,12]。信息化、智能化手段的引入将逐渐打破传统人力资源管理模式和人力信息利用的局限,深入挖掘各类业务系统积累的海量数据,得到可供管理、决策的有参考价值的结果。

4.2满足数据利用需求

目前,在医院信息化的应用上存在数据来源分散、无统一标准和利用效率低等不足[5,6]。医院各业务系统中积累了海量数据资源,但是数据集中整合程度不高,利用效率较低,很多机构依然采用手工和信息系统相结合的方式管理。统计人员从各个部门、科室或各业务系统中收集数据,没有业务系统支持的分析表还需手工统计,再经过分析才提交给管理者。这样定期提供决策支持的工作周期过长,有滞后性,决策支持需求往往因数据无法归集利用而搁浅。为满足日益增长的数据利用需求,需要更加智能化、现代化的工具来管理庞大的数据资源,促进医院信息化应用。决策支持系统辅助医院人力资源管理的优点有:(1)管理规范化;(2)管理现代化;(3)降低劳动强度;(4)提高决策质量。数据仓库提供稳定的人力数据集成分析平台,信息采集入口标准统一,分散在各类业务系统中的人力数据经etL过程进入数据中心,整个过程有章可依,数据质量得以保证,管理更加规范化、现代化。信息化的管理流程替代了手工和半手工的人力信息收集方式,减轻了劳动强度。商业智能(Bi)工具支持多种统计分析模块,分析结果图文并茂呈现在信息化界面上,不仅让管理者对信息一目了然,而且可以整合信息预测人力需求,为单位组织未来人员需求做长远规划,整体上提高了决策水平。

4.3辅助医院人力资源精细化管理

联机分析处理技术(oLap),其技术核心是“维”这个概念,是决策支持系统的前端分析工具集合,以海量数据为基础的高级分析技术。数据聚集汇总和数据多维组织,可辅助医院人力资源精细化管理。如医院的卫生人员数量在时间维度上不仅存放每月卫生人员数,还存放每季、每年的人员数量;各科室卫生人员数还可聚合成部门、机构的人力数量;年龄、性别、学历、职称等维度可以进行交叉组合得到人力数量、结构的分析结果,如各部门卫生人员学历情况,各科室医护构成情况。得益于多维性、快速响应性、可分析性和共享性的数据探查方式,管理者思维不受固定查询模式限制,可任意组合分析问题的角度和目标,跟随其思维得到不同形式的结果。为调整组织架构提供参考依据,合理地进行劳动组合,实现人力资源合理配置从而有效提高劳动生产率,更好地为临床一线服务。

4.4促进人力资源管理模式改革