人工智能在医疗诊断的应用篇1
关键词：人工智能；临床技能；应用
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
人工智能可以通过模拟真实的临床环境，为学员提供一种能够自主学习、加强感官认知、易于操作的全方面的学习条件，比空间抽象的说教更具说服力，使医学教育更高效。如Cmtt临床思维训练系统，其教学病例均来源于临床上真实的患者，涵盖了临床多个学科，可供训练、考核的病例数量达百余例。该系统在进行鉴别诊断时，还能够帮助医学生比较相似病症之间的区别和联系，训练实习医师临床决策思维能力，并根据病史及检查结果和诊断结论，给出治疗方案。医学生完成每一个病例，可对比标准病例进行自查和分析，也可反复学习，达到巩固提高的学习效果。该系统使思维综合训练与临床实践紧密结合，可有效培养医学生的医学思维及临床决策能力，提高临床教学质量，降低教学成本与风险，最大限度地满足临床综合诊疗能力培养和考核的教学需求。“临床辅助决策支持系统”是目前已投入使用的另一类型的培养医学生临床思维能力培养的人工智能系统。“临床辅助决策支持系统”是基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖上千种疾病和症状、1万多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000余项诊疗指南。为医学生在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。临床辅助决策支持系统可引导医生从症状出发建立诊断假设，指导医生提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊。ai可有效地引导医学生建立起以循证医学为基础的临床思维，增强疾病诊治的科学性和有效性，从而建立起标准化的临床思路，符合正确的诊疗流程。可进一步根据诊断结果，提供相应的治疗方案给医生参考以提高医学生全面的诊疗能力。
人工智能在医疗诊断的应用篇2
【关键词】人工智能医学领域
1引言
人工智能（ai）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。
2人工智能的发展
全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。
3人工智能在医学领域上的应用
3.1在神经网络中人工智能的应用
在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。
人工智能领域ann，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是ai分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ann是学习和训练为一体来达到智能的。ann具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ann有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。
3.2在中医学中人工神经网络的应用
在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。
由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、Bp网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的Bp网络。这种前沿网络非Bp网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性i/0映射关系。凭借Bp网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的i/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。
3.3人工智能在临床医疗诊断中的应用
计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。
3.4人工智能技术在医学影像诊断中的应用
目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。
GeoffreyHinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-FeiLi教授举办的imagenetiLSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。
人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。
4总结
人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。
参考文献
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人工智能在医疗诊断的应用篇3
为了解决中医诊疗专家系统中知识获取瓶颈和推理技术应用等问题，把基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统的知识表示和推理。提出系统模型，介绍了案例推理的基本结构：案例提取网（caseretrievalnets）以及案例提取算法，对系统中案例的学习和修正机制进行了说明，并提出用基于案例的解释来生成诊断结果的解释性说明以及辅助构建基于案例的中医诊疗辅助教学系统。这种基于案例推理的中医诊疗专家系统可以适应不确定、不完全的知识表示，病案案例获取方便，充分体现中医经验在诊疗过程中的重要作用，是建立中医诊疗专家系统的一种新方法。
【关键词】人工智能；专家系统；中医；基于案例的推理；案例提取网
abstract：inordertosolveknowledgeacquisitionandreasoningtechnologyissuesinthetraditionalChinesemedicineexpertsystem，thispaperintegratestheCBRtechniqueintotheKnowledge'srepresentationandreasoningofit.weputforwardthesystem'smodelandintroducethebasicframeworkofcasereasoning:caseretrievalnets，andcaseextractionalgorithm.thispaperalsoexplainsthemechanismofcasestudyandreviseandputsforwardamethodtoexplainthediagnosisresultandtobuildaassistanttutoringsystemofChinesetraditionalmedicinebyusingcase-baseexplanation.atlast，thispapermakesasummaryoftheadvantagesofthesystem，andputforwardthefurtherresearchanddevelopmentdirections.itcanadapttouncertainty，incompleteknowledge，convenientaccesstomedicalrecordscase，fullyembodytheimportantroleoftheChinesemedicineexperienceintheclinicprocess.ourmethodisanovelmethodtoestablishatraditionalChinesemedicineexpertsystem.
Keywords：ai；expertsystem；traditionalChinesemedicine；Case-basedreasoning；Caseretrievalnets
中医药现代化是国家中长期科技发展规划中具有战略意义的研究课题。为了适应信息时展要求，促进祖国传统医学的传承和发展，使中医中药在国际竞争中更具优势和特色，利用现代先进的智能的信息技术来解决中医诊断信息化过程中的关键问题，无疑是一项迫在眉睫的基础性工作。然而，我国在这方面的整体研究水平还较低，多数中医诊疗专家系统缺乏足够的智能性，离临床使用要求还有很大距离。归结其原因主要有：没有从中医的整体性、系统性来分析和解决问题，仅针对具体病症分散开发一些小系统［1］；系统结构固定，多采用基于规则的推理，准确性依赖于初始化时专家知识库的建立，难以适应多变的实际应用环境；没有很好实现中医专家知识的自动获取和学习，对于半结构化和非难以适应结构化诊疗知识无法很好地表示，存在知识获取瓶颈；直觉性经验知识是专家经验知识的重要组成部分［2］，现有系统的知识获取和表示形式难以适应中医知识的这种经验性。
基于案例的推理（case-basedreasoning，CBR）是将以前解决问题的经验以案例形式存储，作为以后的问题解决参考的一种机器学习和推理方法［3］。它在非结构化知识表示上很有优势，并且在知识获取上，优于基于规则的表示。在基于案例推理的医学诊疗专家系统中，知识的主体是病案案例，在知识获取和学习上有大量现成的来源。本文将基于案例的推理技术引入中医诊疗专家系统的建模中，使用案例表示中医专家的诊疗经验，用案例提取网（caseretrievalnets，CRn）作为案例提取结构，实现案例的提取、学习。系统根据几千年来众多中医名家的诊疗经验建立案例库，以案例推理方法为基础，模拟中医专家看病推理过程，针对病人的“望、闻、问、切”四诊症状，推断出病人几种症候的可能性，并由此提出建议处方，实现智能化的中医专家诊断过程。
首先提出基于案例推理的中医诊疗专家系统的体系结构，介绍了基于案例的推理和案例提取网的概念，说明案例提取（也即诊疗过程）的实现算法；然后说明了在这种结构下案例的修正、学习和解释的机制及效用；最后，进行了总结和进一步研究的展望。
1系统框架和案例提取算法
1.1系统框架中医诊断治疗过程是，首先建立病人信息模型，通过“望、闻、问、切”四诊来获取疾病症状、体征等临床信息；其次，根据患者个人信息和症状信息，结合中医理论，给出患者的证型症候信息及对患者症状的解释，即“辨证”；最后，根据辨证和药物特征，结合前人方药经验，开出药方，提出相应的治疗方案［4，5］。可以看出，在这个过程中包含两个推理阶段：由疾病的表现得到症候信息、由证候信息推理得到相应的治疗方案和方剂。
有经验的中医专家在这两个阶段中除了能够充分结合多方面的中医药理论知识，最重要的一点就是他们还能将各种诊疗经验结合在当前疾病的诊疗上。而这种诊疗经验可以转化为案例的表述，从而利用案例推理实现智能的中医诊疗系统。由此，提出将案例推理技术用于中医诊疗专家系统开发的思想。基于案例推理的中医诊疗专家系统诊断模型见图1。
图1中病人信息包括病人的既往病史、日常生活习惯、体征等内容，CBR推理机根据病人信息和四诊症状信息进行推理，从诊断案例库提取的最近似案例送入案例修正模块，案例修正后输出即为对当前病案的诊断结果。诊断并治疗取得一定效果后，该病案可以被输入到案例学习模块，根据病人反馈及诊断案例库现有案例的情况判断是否可以作为经验案例存入诊断案例库，也即经验学习。
诊断模块的输出是症候辨证信息，这也是治疗模块的输入信息。因为基于案例推理的治疗模块与上述诊断模块结构近似，这里就不赘述了。
1.2案例的表示和案例提取网由于中医学的学科特性，案例的描述具有极大的不确定性，不能以固定属性描述的案例结构来表达诊疗经验。这里用案例提取网（case-retrievalnets，CRn）作为诊疗案例的描述和提取结构，以动态属性结构描述案例，有效解决了上述问题。根据不同的查询问题，这个网状结构在内存中动态生成［6］。
图2是一个CRn的结构图。CRn中的案例是通过一个叫信息实体（informationentities，ies）的知识单元来描述的。ies类似于传统CBR中案例描述的“属性－值”对，但它是一个原子结构，是CRn中知识的最小单元。通常情况下使用多个ies来描述一个案例，不同案例由不同的ies集合来描述。不同ies之间有相似性关联，且每个ies与它要描述的对应案例之间有相关性关联。
利用CRn解决问题包括以下3个基本步骤：①与待解决问题相关的ies的激活。在中医诊断过程中，可以把病人的症状信息解析为ies；在治疗方案提出过程，则是具体的症候描述作为ies。②CRn中ies间相似性计算。ies间的相似性计算提供了类似于传统CBR中相同属性的不同值之间的比较。通过ies之间的相似性，可以得到与问题描述相关的其他ies的集合，这是一种传播激活的方式。通过这种方式，扩大了搜索的范围。③案例相关性计算。根据集合中的各个ies与各案例的相关度，计算出案例与当前问题的关联程度。而最终的案例提取就以此为依据。
1.3CRn的建立和案例提取CRn是根据具体问题实时建立的一个网状结构，然而，要根据问题生成CRn，需要案例库中存在如下两个关系：①iese1和iese2之间的相似性，用δ(e1，e2)来表示。②iese和案例描述c之间的相关性，用p(e，c)来表示。
这两个关系取值可以是［0，1］间的一个小数。根据上面CRn解决问题的基本步骤，相应的CRn构建过程有三个步骤：
第1步，诊断过程中的各种输入信息（症状表现等）可以解析为一个ies子集。对于案例库中所有ies：e，e，症状描述中若出现该ies，则有，否则，有。由于可能有同义词出现，可以建立一个同义词表，多个同义词对应一个ies。而匹配过程则是先以单个词为基础对问题描述进行简单的字符串匹配或是自然语言理解（nLp）分析，得到一个词语集合以后，再根据同义词与ies的对应关系，将其转化成为信息实体全集e的一个子集。这一步也是问题的解析过程，得到解析后ies的集合，也就是＝，是通过存储在内存中的值来表示它是与问题相关的。
第2步，对于案例库中每一个ies：e∈e，计算：
α1(e)=πe〔σ(e1，e)·α0(e1)，Λσ(es，e)·α0(es)〕，……(1)
e1～es∈e是问题解析出来的ies的集合，而πe则是一个加权函数，一般情况下可以采用求最大值或是求和的算法。这一步完成后，针对当前问题的CRn中各个ies之间的相似性关联就建立起来了。
通过e1以及上述公式，激活另一些ies：e∈es，它们满足∈es(e)∈es0。这个激活过程可以通过以下公式进行无限的扩展：αf(e)=πf［σ（e1＞e)·αf-1(e1)，…，σ（es，e)·αf-1(es)］……(2)
其中，e1～es∈et-2，且et-2=ei(e))。是计算时的一个阀值。当这种激活过程只进行了两步（即只计算到了）时，这种迭代的计算只进行了1次，因此，此时就是CRn的基础模型BCRn（BasicCRn）。
在传统CBR中，需要计算案例库中每一案例与当前问题对应的描述属性的两个属性值之间的相似程度，以反映问题描述与该案例的相似度。在CRn中，计算的值就反映了这样一种属性值的相似度，反映出案例库中案例的“属性－值”对与所提问题的相关度。
第3步，对于案例库中每一个案例，计算：
α2（C）=πc［ρ1(e1，c)·α(e1)，…ρ（es，c）·α1（es)］……(3)
其中，πc函数与上述的πe类似，是一个加权函数。这时，ies之间存在相似性关联［即α1(c)］，而ies与案例之间存在相关性关联（即α1(e)），图2所示的CRn网络构建完成。
CRn中每一个α2(c)≠0的案例都是跟当前问题有关联的案例，只是它们与当前问题关联程度不同，而α2(c)值，就是案例与当前问题关联程度的数值表示。这个数值可以称为关联值。我们可以提取出关联值最大的一个或几个案例作为当前问题解决的参考。在基于案例推理的中医诊疗专家系统中，对于诊断过程，根据具体病例信息建立CRn，然后提取出与当前症状最相似的以前的案例（存储着诊断经验），采用其诊断结果经过案例修正，作为当前病例的建议诊断结果，实现了基于案例推理的诊断。中医“论治”的治疗过程与此类似，这里就不再赘述了。
2案例修正、学习和解释
2.1案例的修正和学习案例的修正是CBR系统中一个重要的环节［7］。因为提取出来的案例不可能完全与待解决问题吻合，因此，就要根据待解决问题以及一些修正规则，对提取的案例进行改编，以期能更加符合用户的要求。案例的修正也是基于案例推理系统的一个难点，在中医专家系统中，中医学基础理论是案例修正规则的主要来源，也可以利用人工智能方法提取修正规则，作为案例修正的依据。
在中医诊疗专家系统案例的初始化过程中，领域专家要将各种疾病的典型中医病案案例以标准术语进行描述，形成规范的ies全集，并初始化相似度和相关度度量，然后知识工程师将这些典型病例输入系统，构造两个案例库：诊断案例库和治疗案例库。症状表现等信息是诊断案例库的案例描述，而辨证的症候描述则是诊断案例库的案例解决；同理，症候描述是治疗案例库的案例描述，而相应的治疗方案和药方则是其问题解决描述。
在系统使用过程中，具体案例的诊疗又可以以标准化术语（ies）描述，根据其治疗效果决定是否加入案例库，成为以后诊疗的经验，实现案例的学习。并且，在学习过程中还要避免过于相似的案例存入案例库，造成案例库的冗余。
2.2案例的解释案例的解释在中医诊疗专家系统中有两个重要的目的，一是面向病患的解释，用于说明病患症状的成因；二是面向系统使用者的解释，这种解释通过进一步的改造可以成为基于案例的中医辅助教学系统。
可以使用中医学理论规则作为病案案例的解释，然而，已有研究表明，基于规则的解释在分类/诊断类型应用中并不优于基于案例的解释［8］。基于案例的解释（case-basedexplanation，CBe）是基于案例的推理与解释技术的结合，这种结合主要在三个层次上：使用解释支持CBR的内部过程、利用CBR来生成解释、使用案例为外部用户解释系统的推理结果。在中医专家系统中，可以提供以前案例诊断过程和结果作为当前病案诊断的解释，这对于解释的第二个目的来说很有效果。然而面向病患的解释还需要有专家规则的辅助才能生成。
基于案例的解释在诊断过程中还有重要的辅助作用。当患者提供的初始信息及症状描述并不完备时，需要医生对某些可能症状进行询问以进一步明确症状表现。这时，需要根据已有的信息找出最应该询问的问题。参考mcSherry在其FirstCase和topCase系统中采用增量最近邻方法［9］，在诊断过程中，根据当前已提供信息进行最相似案例查找，然后对这最相似的若干个案例进行比较，找出没有提供的且差异最大的“属性－值”对（也即信息实体），据此向病患提出问题，以明确具体症状。这其实就是实现了“望闻问切”中的问诊。通过这种交互反馈方式，进一步减小了系统误诊的几率，提高了系统的精度；同时，也有助于使用系统的医生水平的提高。
3总结和展望
将基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统是中医智能诊疗系统建设的一个新思路，能够有效解决中医专家系统在构建过程中的若干问题，总结起来，其优势主要有以下几点：对于不确定、不完全和不一致的病患信息有较强的适应能力，并可以利用基于案例的解释实现问诊，以进一步明确症状信息，提高诊断精度；案例提取网的结构决定了病案案例的知识获取非常方便，并且不会影响以前的案例，有效解决了知识获取瓶颈；大量的古今病案案例也是很好的案例来源；通过基于案例的解释进一步发展，可以生成中医诊疗案例教学系统，帮助年轻医师迅速提高诊疗经验；随着系统的使用时间增长，案例不断增加，系统也可以逐渐改善推理性能，适应各种病征而不仅限于某一种或一类疾病。
要建成实际可应用的系统，还应在以下方面进一步完善和发展：望、闻、问、切四诊的定量化、数字化研究进一步的深入研究和发展；有助于促进中医诊疗专家系统的发展；利用数据挖掘和人工神经元网等人工智能方法从大量病例中挖掘有效的专家规则，用于指导案例的学习和修正；会话式CBR（conversationalCBR）和交互式CBR的研究发展有助于帮助中医问诊的智能化实现；需要找到合适的知识表示方法来表达病案案例中病情发展的时序关系；“1.3”项中的各加权函数常采用最大值或求和的形式，可以考虑利用人工神经元网络技术求取和表示这些函数及权值信息，以求得更加准确的表达。
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人工智能在医疗诊断的应用篇4
关键词：移动医疗；互联网医疗
1引言
随着民众对生命质量的追求不断提高，人口老龄化的进展，人们对于健康的关注和投入也越来越大。而智能手机等移动终端的普及和移动医疗器械的不断优化与改进也使得移动互联网参与到民众的医疗保健流程中来，移动互联网的即时可达性将进一步释放人们在健康和养老方向的购买力。
移动医疗是指手机终端利用采集器或通过有线或无线方式与采集器相通信，将采集到的用户多种生理信息，如体温、血压、脉搏、心电等数据上传、整理和分析，并即时向用户反馈监测到的身体状况评估或提出适当的健康指导。智能手机的高速数据传输能力使得其可以成为医疗传感器信号的移动接收和中转平台，从而实现远程数据采集和医疗监护。另外，可穿戴医疗设备的大量涌现，使得对生物信号的采集传输和分析更加便捷，进一步简化移动医疗系统，推动了移动医疗的快速发展。
互联网医疗则是利用互联网平台实时在线满足患者的医疗咨询与“轻问诊”的需求，有效缩短医生和患者时间和空间上的距离。而移动手机应用借助智能手机的普及浪潮使得医疗服务和用户的联系变得更加紧密，从而也涌现更多的商机。
移动互联网医疗将互联网医疗技术、移动医疗技术和物联网技术相结合，颠覆了传统医疗体系，帮助缓解医疗资源不平衡和日益增长的健康医疗需求之间的矛盾关系，也是政府积极引导和支持的医疗发展模式。
2移动医app的几种常见模式
在20世纪的前十年，互联网在医疗行业的新应用带动了一大批线上医疗网站的发展。39健康网以提供健康教育和信息等医疗信息查询为主营业务；而好大夫在线囊括了医师评价和挂号等信息，为患者线下就医提供信息；宜康网根据患者填报的个人信息，提供有价值的疾病风险评估等等。这些富有代表性的成熟线上网站，为近年来移动医疗app的设计提供了宝贵经验。有很多app采用了将互联网医疗模式迁移到线下的业务模式。
上线于2011年的“春雨医生”app是轻问诊型移动医疗产品的代表。他们的目标是“不解决疑难杂症，给中国人提供更科学的健康指导和轻度病痛问诊。”春雨已经通过定向咨询、包月等形式建立了医患长期关系的雏形。这种医患关系是通过调动认证医师空闲时间的积极性而实现的。用户通过轻问诊、轻付费获得医生的及时解答和初步指导，这使得用户在医院这个传统渠道之外有了新的方式去解决自己的医疗需求。在app中，除了“空中医院”模块，app中集成的“自我诊断”和“健康中心”提供了非常细分的医疗信息查询和初步分析。例如自我诊断中有非常细致的“化验单解读”功能，这会大大方便患者自助查询；而“健康中心”中提供了基础的减肥建议，这样一些基础性的医疗常识和建议都装到了手机这个小匣子中，节约了医生和患者的沟通成本，也让医院的工作可以面向更专业更复杂更棘手的问题展开。
另一个医疗app的巨头“丁香医生”以“医药查询”为产品特色。拥有300万医生用户的医药生物专业网站丁香园希望借由这产品延续其线上的影响力。同名的丁香医生网站是丁香园推出的面向对「健康常识「疾病常见问题「就医推荐人群的一个网站。同时也为慢性病患者提供交流互助平台。在以往这样的互助平台是很难建立的，多半是同一个医院就医的患者之间会有小团体的联系。借助网络平台，慢性病患者们能充分地交流病患信息和抒发心绪，这让他们有了归属感更利于情绪稳定。“丁香医生”app继承了同名网站积累的专业的医疗查询资源，是提供「可信赖的医疗健康信息为宗旨。用户能方便地通过app「对症找药，规避「虚假药品，定位「附近药店，对一些具备医疗常识的患者来说，这能方便他们去家附近的药方自助开药和避免被蒙骗，节省了去走医院流程的时间。这种功能上的轻便和专业使得它能迅速变现它在线上的受信赖度。
除去轻问诊型和医药查询型移动app，其他许多医疗app定位于更加细分的市场。例如“男性私人医生”是一款针对男性生理健康的应用，提供非常多有用的生理健康信息和锻炼建议；“女性私人医生”针对女性私密健康进行指导，“爱丁医生”着力于备孕和辅助生殖，帮助准备生育的家庭方便查询相关信息；“医口袋”是医生和医学生必备工具书，集成了各个细分方向的专业知识库等等。不少医院也推出了自己的app方便用户进行挂号和专家预约，这也推进了患者在家便能提前规划好自己的就医行程。
移动医疗app扩展了医疗资源的边界，用以患者为核心的轻问诊、自助查询的模式，优化了医疗资源的配置，不仅给用户带来了很大的方便，而且给医疗行业更多的发展机会，给医疗人员更多的拓展空间。随着移动医疗品牌的树立和用户粘度的增加，患者将对移动app有更多的依赖和期待。
3移动医疗的未来
要探究移动医疗的未来发展方向，就一定要弄清楚移动医疗兴起的原因。移动医疗是作为智能手机和移动互联网的广泛普及的一个应用方向而广泛普及的。智能手机的便携性和高性能使得移动医疗app的制作有了无限可能。智能手机迥异于普通计算机的一点是智能手机集成的传感器前所未有地接近人体。因为信息处理和办公需要，每个人都会携带智能终端，终端上的传感器既能为用户采集有用的物理信息，更能用来诊断他们自己。
近两年来，新的智能终端设备（不限于手机）如雨后春笋般出来。各类手环和智能手表可以对用户的睡眠进行检测，可以量化用户的运动量；专业的智能体脂秤可以收集你的体重信息并分析体脂情况等等。利用智能设备便携地管理自身的健康已经有了相当的市场。移动医疗的主战场还是会在智能手机上。这不仅是因为人手一部以上的智能手机，还因为市场主流的操作系统只有10S和安卓两种，这使得移动医疗产品的开发变得相当方便和极具盈利性。
站在智能手机风潮巅峰的苹果公司，2014年6月开发了新的移动应用平台“Healthkit”。Healthkit并不是单单为了数据而存在。所有的健康指标都会互相影响，所以在Healthkit收集到用户数据以后，会进行一个数据整合与数据分析。这意味着各个单兵作用的移动医疗app将在整合分析下，使得智能手机有了宏观分析人体健康的能力。
苹果公司又于2015年明宣布了用于医疗卫生研究的开源软件框架ResearchKit，旨在帮助医生和科学家更精确和频繁地从使用iphone应用的参与者那收集数据。这意味着移动医疗反哺传统医疗的可能。医生和科学家将通过医疗大数据统合对流行传染病和群体病症有更深入的了解。
人工智能在医疗诊断的应用篇5
如今政策正式落地了，还会有多少企业“相中”“互联网+医疗”呢？”
《意见》指出，到2018年要实现互联网与经济社会各领域的融合发展进一步深化，健康医疗、教育、交通等民生领域互联网应用更加丰富;到2025年要实现网络化、智能化、服务化、协同化的“互联网+”产业生态体系基本完善，“互联网+”新经济形态初步形成，“互联网+”成为经济社会创新发展的重要驱动力量。《意见》明确了“互联网+”的十一个重点行动领域：创业创新、协同制造、现代农业、智慧能源、普惠金融、益民服务、高效物流、电子商务、便捷交通、绿色生态以及人工智能。
指导意见从顶层设计的角度全面呈现了医改决策层当下对互联网+医疗的思考图景。总体而言，互联网在健康医疗等社会服务领域应用的目的可以概括为两点：便捷和普惠。
更值得注意的是，国务院的指导意见出台之后，互联网+医疗不再是一个完全抽象的概念，而是已经被赋予了丰富的内涵。
互联网+医疗的基本内涵
首先是基于互联网的医疗卫生服务。关于互联网究竟能够提供怎样的医疗卫生服务边界上并不清晰。虽然当下的政策并不允许在线诊断的发生，但是有很多在互联网医疗领域的创业者相信，在线诊断是发展趋势。
当然，这样的分歧只能留待时间去解决。但很明确的是，基于互联网的医疗卫生服务需要一个必备条件，这就是信息共享。否则在传统的由信息孤岛组成的医疗体系中，互联网几乎起不到任何作用。
第二点是便捷的服务。互联网在其他领域应用所产生的最明显的作用就是便捷，尤其是在移动互联网发展起来之后，这种便捷性再一次大大提高。
从已有的实践看，移动互联网在预约诊疗、候诊提醒、划价缴费、诊疗报告查询、药品配送等都已经有所应用，包括很多掌上医院、送药o2o等。而这也正是指导意见中所提出，希望利用移动互联网所提供的服务。
第三点是远程医疗。这是诞生远远早于互联网医疗概念的医疗服务形式，只不过受制于定价、医保等政策因素，远程医疗多年来的发展比较缓慢。
但互联网在近年的进步却给予了远程医疗更大的可能性。虽然仍然是以诊断、会诊等为主要内容，但远程医疗正在呈现出一种平台化的趋势，医院、医生、患者，甚至设备、药品、数据等企业都可以接入其中，形成所谓的“空中医院”概念。
第四是鼓励联合。指导意见中提出了两类联合，一个是鼓励互联网企业与医疗机构合作建立医疗网络信息平台，提高重大疾病和突发公共卫生事件防控能力;一个是有资质的医学检验机构、医疗服务机构联合互联网企业，发展基因检测、疾病预防等健康服务模式。
医疗是高度专业化的领域，对医疗资源有很强的依赖性，单凭互联网企业的外部努力往往需要很长的时间和成本。而且庞大的医疗产业链，也很难出现单独一家公司通吃的局面。很多互联网医疗的从业者此前在接受记者采访中都谈到，联合是未来的必然。
再有不能忽略的是，指导意见还提出探索互联网延伸医嘱、电子处方等网络医疗健康服务应用。与其他几项所用“支持”、“鼓励”、“发展”不同，这里还仅仅是探索，难度、争议可能更大。
总体而言，指导意见当中所明确的互联网+医疗的五项内容可以归结为一点：在线医疗卫生模式。
可以说，指导意见对互联网+医疗内容的归纳已经相当全面，几乎已经囊括了时下所有相关的创业和创新形式。不过略有欠缺的是，指导意见当中没有提到在线支付的问题，而这实际上是目前困扰绝大多数互联网医疗企业的问题所在。但指导意见的出台仍然是对火爆的互联网医疗创业的又一个推动。
互联网+医疗还是政府主导？
“互联网+”的概念在2015年迅速蹿红后已经得到了社会各方面的认可，此次国家层面的指导意见出台后，很快有地方出台了相关政策，比如山东省刚刚公布的《山东省“互联网+”发展意见》，北京市医疗健康“互联网+”的相关规划也已经透露。
不过，相比国家层面的指导意见，地方上在关于互联网+医疗的部分当中所提出内容则有所不同。这也从另一个方面反映出地方相关部门对互联网+医疗的理解和态度。
山东省在自己的文件中提出的互联网+医疗主要包括两方面的内容，一个是在医疗服务领域中的共享，实现医疗卫生信息资源跨医院、跨地域的信息共享和业务协同;另一个是医保领域当中，加强省级医疗保险异地就医平台建设，扩大应用范围。
山东省政府的文件虽然只有两项主要内容，但实际上，这两项内容都是当前医改所要解决的关键内容，也可以算是互联网医疗发展的“基础设施”。
北京市关于互联网+医疗的规划虽然全文仍未公布，但北京市卫计委已经通过官方渠道透露了这个规划的重点内容之一是，2015年内初步建成以电子病历数据库和健康档案为核心的市级卫生信息平台。
北京市所选择的互联网+医疗的切口虽然看上去不大，但在某种程度上却可以看作是关系到未来整个在线医疗卫生服务的核心。因为很多互联网医疗的服务内容都要基于患者的数据，而电子健康档案的建立是数据积累、分享的前提。
不过值得注意的是，虽然互联网+医疗是市场上创业创新最为活跃的领域，但北京市却明确表示，出于信息安全的考虑，在电子病历、健康档案的建设上必须由政府主导。
北京市卫生计生委信息中心主任张文忠表示，在电子病历的使用流程上有严格的授权规定，比如对转诊患者，医生需有患者本人的授权，才能查看其既往病历。但这些保护实现的前提，是北京的“健康云”基础平台须由政府主导，非市场化运作。
不能否认，新政策的出台对互联网医疗的发展将起到巨大的作用，但实际上，代表着未来发展方向的互联网医疗早已“野蛮生长”了多年，并以其所展示出的强大生命力而受到来自资本市场的长期追捧。
公开数据显示，2015年上半年，国内互联网医疗领域的风险投资总额达到7.8亿美元，已经接近2014年全年融资总额。仅刚刚过去的2015年第二季度，就有多达41家互联网医疗工资获得融资，总额超过3.5亿美元。
从外部颠覆到里应外合
互联网医疗的兴起是起于互联网领域的创业，但在互联网是否应该成为互联网医疗的核心方面却一直存在分歧。
一种是以互联网或移动互联网为核心的模式，更具颠覆性，比如春雨医生的创始人张锐就曾提到过，未来医疗的发展趋势将是去医院中心化的;而另一则是以医疗为核心，主张互联网更多只是服务于医疗的工具。
这种分歧的产生主要来自于双方对于医疗资源的态度。前一种思路是去中心化的，更多强调的是围绕患者需求、医患沟通来搭建平台，而后一种思路的创业公司目前占绝大多数，即以医疗资源为核心，进而出现了在全国范围内竞相争抢医院、医生的乱局。
短期内很难判断两种思路的优劣，况且这两种思路关于未来发展的预期是一致的，均是希望能够吸引足够的用户，包括医生和患者，在此基础上再建立商业模式。
虽然在强大的医疗体制面前，早期高喊着“颠覆医疗”的互联网创业者们已经失去了不少锐气，不过多年的努力之后还是有很大的进展，包括医院和医生都已经越来越多的接受并主动利用互联网。
医院目前对互联网的利用已经颇为常见，主要是在掌上医院的应用方面。这些在国务院的指导意见当中已经都有所提及，包括预约诊疗、候诊提醒、划价缴费、诊疗报告查询。而且，由于医院开放态度，掌上医院已经成为互联网医疗中竞争最激烈的领域。
医生对互联网的认知则表现了递进的状态，早期是相对简单的个人品牌的建立和推广，逐步发展则是利用互联网进行健康咨询服务，近期随着医生集团概念的流行，医生对互联网的利用又有了新的突破。
不少医生开始以团队的形式进驻互联网，通过在线平台为患者服务，包括健康咨询、预约问诊、诊后随诊等，还有利用远程医疗技术为基层、边远地区的患者提供医疗服务，甚至已经有医生提出建立互联网医院。
虽然来自医疗体系的互联网应用很多仍然处于实践初期，但应该看到的是，互联网医疗其实已经明显发生了转变。它正在从最开始纯粹来自外部力量对现有医疗体系的颠覆，逐渐转变成一场医疗领域内外力量“里应外合”共同推动的大变革。
11个领域中与医疗健康相关的信息
“互联网+”益民服务
充分发挥互联网的高效、便捷优势，提高资源利用效率，降低服务消费成本。大力发展以互联网为载体、线上线下互动的新兴消费，加快发展基于互联网的医疗、健康、养老、教育、旅游、社会保障等新兴服务，创新政府服务模式，提升政府科学决策能力和管理水平。
1.发展便民服务新业态。积极推广基于移动互联网入口的城市服务，开展网上社保办理、个人社保权益查询、跨地区医保结算等互联网应用，让老百姓足不出户享受便捷高效的服务。
2.推广在线医疗卫生新模式。发展基于互联网的医疗卫生服务，支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，逐步建立跨医院的医疗数据共享交换标准体系。
积极利用移动互联网提供在线预约诊疗、候诊提醒、划价缴费、诊疗报告查询、药品配送等便捷服务。引导医疗机构面向中小城市和农村地区开展基层检查、上级诊断等远程医疗服务。鼓励互联网企业与医疗机构合作建立医疗网络信息平台，加强区域医疗卫生服务资源整合，充分利用互联网、大数据等手段，提高重大疾病和突发公共卫生事件防控能力。
积极探索互联网延伸医嘱、电子处方等网络医疗健康服务应用。鼓励有资质的医学检验机构、医疗服务机构联合互联网企业，发展基因检测、疾病预防等健康服务模式。
3.促进智慧健康养老产业发展。支持智能健康产品创新和应用，推广全面量化健康生活新方式。鼓励健康服务机构利用云计算、大数据等技术搭建公共信息平台，提供长期跟踪、预测预警的个性化健康管理服务。
发展第三方在线健康市场调查、咨询评价、预防管理等应用服务，提升规范化和专业化运营水平。依托现有互联网资源和社会力量，以社区为基础，搭建养老信息服务网络平台，提供护理看护、健康管理、康复照料等居家养老服务。鼓励养老服务机构应用基于移动互联网的便携式体检、紧急呼叫监控等设备，提高养老服务水平。
“互联网+”电子商务
巩固和增强我国电子商务发展领先优势，大力发展农村电商、行业电商和跨境电商，进一步扩大电子商务发展空间。电子商务与其他产业的融合不断深化，网络化生产、流通、消费更加普及，标准规范、公共服务等支撑环境基本完善。
1.大力发展行业电子商务。鼓励能源、化工、钢铁、电子、轻纺、医药等行业企业，积极利用电子商务平台优化采购、分销体系，提升企业经营效率。
2.推动电子商务应用创新。加强互联网食品药品市场监测监管体系建设，积极探索处方药电子商务销售和监管模式创新。鼓励企业利用移动社交、新媒体等新渠道，发展社交电商、“粉丝”经济等网络营销新模式。
3.加强电子商务国际合作。鼓励各类跨境电子商务服务商发展，完善跨境物流体系，拓展全球经贸合作。推进跨境电子商务通关、检验检疫、结汇等关键环节单一窗口综合服务体系建设。
“互联网+”人工智能
依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。
培育发展人工智能新兴产业。进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域规模商用，为产业智能化升级夯实基础。“互联网+”官方意见出台，医药企业会大批涌入吗？
据《证券日报》市场研究中心统计显示，上周，上证指数大跌12.07%，87只互联网金融股中有19只概念股涨幅跑赢大盘。其中，位居前10名的概念股中包括了医药股誉衡药业（1.07%）。上周衡药业呈大单资金净流入状态，大单资金净流入为4418.02万元。
6月16日，誉衡药业公告称，公司拟斥资2亿元跨界投资互联网金融。其中，1亿元设立全资子公司誉衡前海金融服务，作为公司拓展金融板块的投资管理旗舰平台，拓展包括互联网金融、基金、商业保理、融资担保、融资租赁、小额贷款、第三方支付平台等领域的业务;1亿元全资设立誉金所，专注从事互联网金融业务和互联网金融企业投资业务。
提到“互联网+”这个词，笔者很难不想到康美药业。2015年4月以来，康美药业在“互联网+”领域的布局可以用疯狂这一词来形容，先后与玉林市、中恒集团、青海省、普宁市、牡丹江友搏药业股份有限公司、新华网等签订了“互联网+”战略协议。
5月28日，复星医药和挂号网签署了战略合作协议。复星医药今年成立了互联网业务发展部，专注于互联网医疗业务创新拓展及与现有业务的结合。复星医药董事长陈启宇表示，本次合作顺应国家医疗卫生改革以及互联网+的发展趋势，符合公司互联网战略布局与业务发展需要。
此外，2015年3月底，浙江迪安诊断技术股份有限公司与阿里健康信息技术有限公司共同签署了《战略合作框架协议》，探索“独立检验机构互联网运作模式”，主要合作内容有，迪安诊断旗舰店进驻阿里健康云医院平台，双方共同推动实现检验机构互联网运作模式等。
人工智能在医疗诊断的应用篇6
关键词：远程医疗android监护系统
中图分类号：R319文献标识码：a文章编号：1674-098X（2016）09（a）-0087-02
1远程医疗监护系统
伴随着无线通信技术的发展，远程医疗技术得到了快速发展，在社区数字医疗和家庭保健等领域发挥了重要作用。移动互联网的发展浪潮也推动了基于android操作系统移动端的应用开发，而远程医疗监护在移动互联网中的应用也成为了时展的热点。
我国与世界发达国家相比，远程医疗监护方面的研究起步较晚，近10多年来，我国远程医疗监护才进入实际应用阶段。当前的远程医疗监护系统相对比较大型固定，不利于在家庭中使用。健康监护相关的智能手机应用功能单一，检测人体生理参数单一，且需要很多的检测设备辅助。相关研究表明，未来几年，我国健康信息服务市场将以每年15%～30%的速度快速增长。远程医疗会成为弥补医疗资源不足的有效手段，而移动化普及将成为必然。
通过移动数据采集技术，病人的监护可以不受时间和地域限制，这有利于降低看病成本和提高监护质量。对于一些需要实时连续监护的慢性病患者，远程监护能提醒患者尽早发现病情，及时采取应急措施，为用户的安全提供更好的保证。其次，远程医疗可以在家庭或者社区中进行，既节省人力物力和交通费用，降低广大人民群众医疗开支，病人家属亦可通过网络实时监控病人情况，起到了家庭监护的作用。在紧急情况下，远程医疗监护系统通过自动监测和报警机制，及时定位病人位置，为紧急救护提供服务；医生通过使用移动信息终端可以完成移动办公，可以动态掌握病人情况，提供咨询和远程诊治，提高了诊疗效率。
2基于android的系统架构设计
远程医疗监护系统包括生理数据采集终端、android手机监护终端、远程监护中心3个部分。
（1）生理数据采集终端。生理数据采集终端采用现在所研发的可穿戴式生物医疗仪器，通过各种医疗传感器进行对生理参数的采集，实现人体各项生理信号获取、前端分析和处理、数据通信等功能，并使用支持蓝牙协议的蓝牙芯片将采集到的生理数据发送到移动监护终端。
（2）android手机监护终端。android手机通过蓝牙技术接收采集的生理参数，并在手机端进行显示和存储，然后通过连接internet将数据上传到远程监护中心，并对蓝牙和3G/4G传送的底层数据进行处理分析。此外，android手机监护终端将通过移动互联技术与远程监护中心服务器通信，服务器对预处理过的数据进行特征提取。远程监护中心进行多生理参数综合诊断，将诊断结果反馈到手机监护端。
（3）远程监护中心。远程监护中心主要包括如下几部分功能。生理特征提取：利用算法处理生理特征数据，根据生理特征进行分类。智能诊断：以用户上传的生理参数和用户症状为推理依据进行疾病推理，实现对疾病智能诊断并将诊断结果返回手机监护端。生理信息管理：用户可将监护端接收到的各项生理指标情况及时传送到远程监护中心，由专家得出诊断结果，对患者的病情进行监护。
3基于mHealthDroid框架的系统监护终端设计
该系统的关键技术在于：（1）生理参数的测量和诊断：如何有效提取生理参数的特征，并对生理参数特征进行疾病推理。（2）远程视频监控：如何通过手机上的摄像头摄制视频，同时实时传送到远程监护中心。（3）用户危情报警和定位：如何在突发紧急事件时，远程监护中心获取病人病患信息和具体地理位置信息，便于采取紧急施救措施。
可利用基于android的开源框架mHealthDroid进行开发，如图1所示。mHealthDroid是一款开源的移动框架，用于帮助开发者快速构建移动医疗相关的应用。框架中包含了数据采集、数据管理、远程存储、信号处理和多维数据可视化等众多模块，这些模块是完全独立于底层的传感和通信技术的。
4结语
该文在国内外一些远程医疗监护系统的研究基础上，设计了一个包括生理参数采集终端、android手机监护终端、远程监护中心三个部分，具备远程视频监控、生理参数监护、视音频通话、用户定位及智能报警功能为一体的，基于android平台的远程医疗监护系统，为病人提供一种全方位、无缝的医疗监测、医疗交互服务。
参考文献
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人工智能在医疗诊断的应用篇7
关键词：医疗保险；住院费用；智能化审核
一、引言
在我国职工基本医疗保险制度发展的过程中，在工作结算方式上逐渐实现了由人工化向智能化方向的转变。唐山市在医疗审核支付的过程中，由过去的参保人员垫付、经办机构审核然后再经过费用支付单位报销费用发放的人工审核模式，到现在的医疗费用的实时上传以及结算，实现了医疗审核制度支付智能化的过程。而在这个过程中，离不开信息化科技力量对于医疗保险审核工作的业务优化。而对于医疗住院费用，仍然采用过去的人工审核的传统模式，具有一定的弊端。因此，唐山市目前在积极探索医疗住院费用的智能化支付审核道路，以期建立一个高效、方便的智能化支付审核模式。
二、实现医疗保险住院费用智能化审核的必要性
（一）实现与其他医疗保险费用审核标准的统一。
在唐山市的医疗保险审核工作中，一些医疗保险的审核工作已经实行了智能化的工作标准，实现了医疗费用数据的及时上传以及实时结算，大大提高了医疗保险审核的效率。而在医疗住院费用的报销过程中，仍然使用传统的审核手段。这就造成了在审核结算工作中，一些工作人员对于涉及不同的医疗保险报销范畴的工作出现了一定的困难。在实际支付审核过程中，一些业务结算存在着一定的双重标准，而且对于同一明细的支付标准也有不同。这种情况影响着智能化审核工作的效率。因此，实施住院费用智能化结算后，可以起到同一标准的作用。
（二）可以大大提高医疗保险住院费用的结算效率。
采取传统的结算支付审核形式，有着工作效率低下的弊端。从医疗费用的人工垫付，再到职工所在单位的医疗项目申报，再到经办机构进行一定的手工审核，最后由支付单位进行费用的支付。这一过程不仅耗时较长，程序繁琐复杂，而且会大大提高工作人员的工作量，给医疗保险费用审核人员带来巨大的工作压力。在实际的工作过程中，审核人员每天要看大量的明细，还要进行医疗资料的审查提取、阅读病历等。这种巨大的工作量使得工作人员难以保持良好的工作状态，从而更加影响医疗保险审核工作的工作效率。
（三）智能化结算模式可以加快工作人员职能的转变。
传统的医疗保险审核制度给工作人员带了巨大的工作量，由此给工作人员带来了巨大的心理压力。医疗保险报销审核工作的工作人员不仅要处理相关的医疗保险报销业务，还要对一定范围内的医疗保险审核工作进行一定的统计，以对大范围内出现的一些常见性错误进行合理的考证修改。而传统的医疗保险审核制度大大消耗了审核工作人员的精力，使得工作人员没有精力去进行一定范围内审核工作的常见性问题的考证，不能针对已有的问题进行很好的处理。而实施智能化的审核工作，可以大大地减少审核工作人员的工作量，使得审核机构能够抽出更多的人手去深入临床工作，进行问题的研究和解决。从而在医疗审核工作中变被动为主动，对医疗保险审核工作加以更加主动化、精细化的管理。
三、医疗保险住院费用智能化审核整体框架的设立
进行医疗保险住院费用智能化审核工作需要进行一定的技术性框架的设立，以在技术层面解决实际审核工作的问题。
（一）医疗保险审核工作智能化的信息传输。
在医疗保险审核工作中，有关医疗收费信息的传输是医疗保险信息智能化的一个重要环节。利用现代化的网络技术和信息技术，可以实现医疗数据的即时上传。具体的信息化架构应在各个具有医疗保险资格的医疗机构住院处进行信息化服务终端的建设，当医嘱得到确认并进行一定的执行后，参保患者就可以将相关的医疗保险费用信息直接通过医疗终端上传至医疗保险的支付系统，在社区保险中心系统会将本次医疗活动的费用明细自动归集。当患者在出院之后，由医疗机构将最终的医疗费用数据上传给社保中心。而此时就由医疗支付系统对患者上传的医疗费用明细和医疗机构出具的住院明细进行汇总和对比，实现医疗收费信息的智能化传输。
（二）医疗保险审核智能化中的实时监控。
医疗保险审核工作的智能化对参与医保人员的医疗报销活动进行实时的监控，实现了对医疗保险活动的有效监督，减少了人工的工作量。智能化的审核系统在进行审核工作时实现了对患者上传的费用信息的实时监控，对于上传的信息中出现的问题进行了即时的纠正和处理。比如，如果在费用上传过程中具有不属于医保支付范围内的医疗诊费项目，会进行一定的标识和提醒。对于同一患者在短期内再次以同一病种入住某家医院的行为进行了重点的提示审核等，而且在监督过程中对于申报的明细进行了一定的检查。对于属于自费项目的医疗住院费用，则由监控人员进行重点监控审核。
（三）医疗保险审核工作中的智能化审核。
使用智能化的软件系统处理医疗保险审核工作具有十分简便的作用。系统的软件可以将一些医疗保险审核中必需的规章制度条例等做成专门的程序，在进行职工医疗保险审核工作时自动按照相应的规章规范对患者的医疗保险信息进行自动审核，将对比的结果纳入相应的审核系统。对于不符合程序的收费信息明细，可以进行一定的系统性的标识。例如，将一些药品的处方名目、抗菌素的一些应用以及药品应用时限等融入相应的智能化程序中，当进行审核时符合条件的费用就可以进行支付，不符合规定的程序进行自动的标识，并提示拒付。
四、医疗保险住院费用智能化审核的重点和难点
（一）医疗机构明细信息的上传点不统一。
智能化审核的特点之一就是使用计算机进行人工规程的操作，由此减少人工的工作量。而在智能化审核过程中往往需要通过预先设定的程序进行工作流程化的开展。在计算机识别的过程中，进行上传的信息必须具有一定的统一性，才能根据相应的程序进行一定的处理。而在目前的医疗机构的住院费用明细的申报过程中，往往出现明细信息不统一的情况。而且针对医保信息的上传点在医院内部也存在一定的不规范，由此在上传过程中产生了一系列的问题。这样在进行复审的过程中就无法按照一定的标准来进行，影响了审核工作的顺利开展。
（二）具体操作过程中程序的编写无法适用所有的医保信息。
在具体的医疗诊断住院过程中，对于疾病的表现方式不同，所使用的治疗路径也有一定的不同。因此，在进行智能化程序的编程过程中，往往不能适应所有的住院诊断的需要。例如，一些患者在住院前夕要进行身体状况的检查，因此在检查的费用方面会产生一定的费用。而对于一些特殊病症的患者，针对相应部位的检查次数就比较多，因此会产生更多的诊疗费用。而在程序中单纯的以诊疗检查费用和检查次数的多少进行费用是否超量的判断就缺乏一定的可靠性。因此，在程序的使用过程中出现的一些审核不通过的情况就缺乏一定的权威性。
（三）智能化审核过程中打包上传对审核判断产生影响。
对于住院费用的整体化打包上传，不能对住院诊疗过程中进行的具体诊疗费用进行合理的判断。一些住院术后的诊疗、抗生素药物的使用以及伤口的清洁等费用，因为操作过程中的打包上传，无法对其进行一定的有效的识别，无法对其进行准确时间的判断。在医疗技术期限的判断上会出现一定的失误。
五、结语
随着医疗改革的持续深入，越来越多的医疗保险审核工作采取了智能化的审核方式。在唐山市的职工医疗保险住院费用的审核工作中，我们应该排除工作中的疑点和难点，为住院费用审核工作的智能化铺平道路。简化审核人员的工作内容，优化医疗保险审核工作的岗位结构，使医疗保险审核工作更好地为人们群众服务。
主要参考文献：
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人工智能在医疗诊断的应用篇8
关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和Hoogendoornm等探索了医院对病人电子病历(emR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;Hoshyaran和al-Jumailya等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗ai引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人工智能在医疗诊断的应用篇9
信息革命，即所谓的第五次产业革命使人类社会步入了信息时代，以计算机和网络技术为核心的现代技术的飞速发展，正改变着我们的生产、生活和学习方式。信息，一般被理解为客观存在，是通过物质载体发出的消息、情报、数据等所包含的可传递和可交换的一切内容。究其本质，首先，信息是一种客观存在，是物质的；其次，信息是物质的一种根本属性；第三，信息是时间和空间的统一。信息有2个层次，即事物的信息(称为“本体论信息”)与人们所获得的某事物的信息(称为“认识论信息”)。信息在现代社会中的地位和作用越来越重要，在社会的各个领域，每时每刻都在进行着有关信息的收集与。人们通过对收集到的信息进行加工、处理、分析，然后做出相应的决策，指导自身的行动。
基于“司外揣内”、“取类比象”理论的中医诊疗，是医者运用望、闻、问、切4种诊断方法，获取患者反映出来的客观信息，然后根据其内在联系，“立象表意”，做出某种判断，辨证论治，确定适当的治疗方法和配伍用药的过程，该过程可看作是医者对患者所表现出来的信息进行获取、理解、分析、综合、应用与评价等的处理过程。因此，基于信息处理，研究中医诊疗特征，不仅可以从一个崭新的角度对中医诊疗加以诠释，还有助于探索新的诊疗模式与临床研究模式，以促进中医学向前发展。
1植根于信息处理的中医诊疗
1.1立“象”就是立信息
信息是一个事物对另一个事物的反映。中医理论建立在对“象”的认识上，医者对人体内部情况的认识是通过“象”，也就是信息来完成的，藏象、脉象、舌象等都属于“象”。《类经》载：“象，形象也。藏居于内，形见于外，故曰藏象。”体现中医学对人体生理和病理的认识，即对人体正常生命活动或病理状态的各种表象加以概括，“藏象”两字就表达了这一点[1]。如《内经》所描绘的“心，君主之官”、“心藏神”、“心主血脉”等，说明“心”就是有关血液循环、意识活动等信息的全面概括。
人脑接受外界输入的信息，刺激物作用于人的感受器，传递到大脑，引起大脑皮层神经细胞的活动，建立各种暂时神经联系，就产生一定的心理现象，如感觉、知觉、表象、记忆等，暂时联系建立以后，在一定刺激物的作用下，会进入活动状态，参加大脑皮层的分析综合活动，重新改组，建立新的联系，因而变成人的新思想，使人的心理活动不断地发展下去。医者接受患者的信息，就是将书本的知识和老师的言传身授作为条件刺激物，在头脑里建立各种复杂诊疗信息的暂时神经联系，每当接诊患者，感受到患者的信息，结合自身的体会，建立子模式，把器官感觉到的信息和知识与大脑中存储的医学模式从整体上加以比较，进行搜索和匹配，找出并识别“象”，使头脑中暂时神经联系巩固、重新复活，以及重新组合，于是开始论治。从信息处理的角度来看，医者大脑是信息处理与加工的器官，可以从海量不准确的材料中抽取特征，抓住主要的因素，进行模式识别，即立“象”。
信息获取有直接获取和间接获取两种途径。中医的“象”大多是通过物理载体到达人感官的宏观体征，反映的是人体的状态，藏象则具体到人体的某个功能系统，但都不是对人体某个组织器官的直接表现，而是间接的。可见，中医诊断是对“象”信息的提取，而不是病变本身，从更广义的角度讲，其更接近于疾病的本质。同时，立“象”也是医者实践与经验的积累过程，是多维的(望、闻、问、切)、自下而上的综合集成过程。因此，患者反映出的客观信息即使混杂了很多假象，与书本知识差别较大，但技术过硬的医者还是能够准确地辨证论治，遣方用药。
1.2中医思维方式与信息科学的异曲同工
信息科学是以信息为研究对象、以信息过程的规律为研究内容、以信息科学方法论为研究方法、以扩展人的信息功能(其整体就是智能)为研究目的的一门横断科学。信息科学的一个基本特点是始终重视关系存在，在分析和处理各种要素时，往往先明确它们与其他要素的结构关系，然后再将它们本身的属性融合进去，而这一点正是中医学最重要的思维方式。正如《素问·宝命全形论》载：“人生于地，悬命于天，天地合气，命之曰人。”中医认为，人生存于自然环境之中，是自然界生物进化的结果，其机体体现着自然界的精华，自然环境的变化直接影响着人的生理和心理状态[1]，所谓“人以天地之气生，四时之法成”(《素问·宝命全形论》)，并且“人与天地相参也，与日月相应也”(《灵枢·岁露》)。中医诊疗是从系统与整体角度把握环境信息对人体生物信息的影响，重视关系，离开“病”无以谈“法”，离开“法”亦无所谓“方”，离开“方”也无法谈“药”[2]。
中医认为，大千世界中的复杂生命现象可以简驭繁地用“阴阳”理论来概括，所谓“阴阳者，天地之道也，万物之纲纪”(《素问·阴阳应象大论》)，人和自然是一个整体，生命的本质也可以通过“阴阳”来认识。中医“阴阳”理论属于信息概念的认识论层次，它源于存在，又高于存在，信息科学也是从认识主体的角度来研究信息的，以“0，1”的逻辑来实现各个领域的功能，不管是中医学还是信息科学，都遵循信息内容与其形式越疏远，其反映的水平越高；信息传输和贮存的能力越强，越容易高效处理的信息活动规律。
1.3中医疗法的信息特点
人体自身存在的调节机能是维持生命稳态的基础。疾病的产生是由于负反馈机制出现故障，扰乱人体的正常信息，正常的秩序受到了干扰，使机体偏离稳态后不能及时调整到健康态，调整的办法是让受到干扰的信息体重新得到恢复[3]。中医治疗则是引入一种干扰，输入信息(如通过服用中药)，调整人体状态，激发人体自身的调整机能产生作用。如出现风寒表证的状态，服用麻黄汤，可以作为一个好的干扰，使机体恢复到正常的“阴平阳秘”状态；若使用一个坏的干扰，则会进一步使机体下滑到更加偏离健康的状态。中药的调节作用是根据其四气五味，治疗的关键在于用什么性味的药以及药量的配比，而绝对的药量是次要的。因此，中医的治疗可以看作是一种信息疗法，中药起作用的关键在于其对信息的综合调整。信息作用的特点就在于它的间接性，并且要经过系统内部放大。中医往往被认为是非线性科学，而这恰恰是信息的特点。信息技术的基础就是半导体的非线性伏安曲线(也称“开关特性”)。中药信号就象小的信号电压，人体自身的调整机能就象两极的大电压，用小信号激发大电压工作，这就是所谓的放大作用，也说明了中医诊疗具有信息特性。
2中医诊疗过程中的信息处理
中医诊疗过程可以看作是医者对患者所表现出来的信息进行处理的过程，其信息学内涵体现在过程中的每个阶段。
2.1诊疗信息的获取
获取信息是指将用于问题求解的专门知识从知识源中总结和抽取出来的过程，由于其耗时、低效，是信息处理中的一个“瓶颈”。
中医四诊的实施过程就是相关信息的获取过程，人体的健康状态及其变化方式(证候)是获取的主要内容，望、闻、问、切是医者获得人体整体阴阳盛衰、正邪斗争状况“精微信息”的主要手段。医者通过望诊收集患者形态的异常和面色、肤色、舌色、舌苔的变化，以及精神、表情方面的病态反应；通过闻诊收集患者体味的异常及气息的变化；通过问诊收集患者自感症状、心理变化的过程和病史、家族史及生活习惯等；通过切诊收集患者脉象的变化。总之，所获取的信息是多方面的，有精神、气质等整体信息，有形态信息，有年龄、性别、文化程度、居住环境、病史、家族史等个体信息，还有在众多信息高度融合的过程中派生出的大量具有多样性和复杂性的隐含信息[4]。
2.2诊疗信息的表达与分类
对获取信息的表达首先要进行标准化，使患者主诉语言转化为中医语言，即信息语言的转换，进而通过分类认识其本质属性或把握其特征，即信息的分类。分类是区别、认识患者信息的起点，如将患者脉象分为平脉、病脉、死脉以把握其机体的病理、生理变化。再如《伤寒论》把伤寒所致的热病区分为6个阶段，形成六经分类法；还可将咳分为五脏六腑之咳；风可分为五脏风等。从信息学的角度讲，辨证是对人体感受病邪后所产生的反应状态的分类，证是以人体功能状态和疾病动力学发展趋势为目标，对人体疾病状态信息分类的单位，既有病理的，也有生理的；既有静态的，也有动态的。中医对于人体功能状态有若干种分类方法，如阴阳是二分法、卫气营血辨证是四分法、六经辨证是六分法。
2.3诊疗信息的认知
医者对所获取的患者所反映出来的各类状态信息，根据自身的信息结构进行理解、比较、分析、综合，其过程是对患者信息的认知，也是思维系统形成的疾病信息与知识的转换过程。
对知识的理解，广义是指揭露事物本质的过程，包括对言语、事物意义、事物类属性质、因果关系、逻辑关系、事物内部构成及组织等的理解；狭义是指利用已有的知识去认识新事物、或把某个具体的事物纳入相应的概念和法则中。一般所说知识的理解，主要指运用已有的经验、知识去认识事物的种种联系，以认识其本质、规律的一种逐步深入的思维活动，它是认知过程的重要环节。所谓信息分析，就是根据特定问题的需要，对大量相关信息进行深层次的思维加工和分析研究，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程，是情报研究流程的一个重要环节。该环节侧重于对信息进行精加工，既与研究对象有关，又与研究目标和任务相连。理解有不同的水平，最初是知觉水平的理解，即对客观事物进行“是什么”的揭示，这是在对映象特征进行分析、综合的基础上，进行识别，确定名称的过程；其次是中级水平的理解，即揭露客观事物“为什么”的问题，揭示客观事物的本质及其之间的联系；高级水平的理解是个体在揭示客观事物“为什么”的基础上，把有关事物归入已获得概念中去的过程，从而建立或调整认知结构，是实现知识的迁移、知识的应用及创造性解决问题的基础[4]。
所谓比较，是把两类疾病表征相对比，确定两种疾病的异同，把握患者疾病的本质属性，从而确定它们的相同点和不同点的逻辑方法。把握疾病的虚实就要对邪气与正气的盛衰进行比较，这种比较在《素问·通评虚实论》中早有“邪气盛则实，精气夺则虚”的记载。有时也要根据同类的已知情况去推测未知情况，即类推，根据两个或两类事物在某些属性上都相同，进而推出它们在其他属性上的相同之处。中医诊疗本身即为一个“以我知彼，以表知里，以观过与不及之理，见微得过，用之不殆”(《素问·阴阳应象大论》)的信息类推过程。
2.4诊疗信息的策略生成与优化
策略是解决问题的方法、步骤和程序，智能则是针对给定的“问题求解目标”，有针对性地将获取的信息提炼成为知识，并在目标引导下把信息和知识激活为解决问题的智能策略和相应的智能行为。策略是知识的升华，知识又来源于信息。因此，智能求解的过程也是“信息-知识-智能”的转换过程。策略生成是指由信息和知识生成解决问题的策略。医者施治过程是医者相关认知信息的评价和应用过程，可以看作是策略的执行。治则治法的选择是在辨证基础上进行的，其依据主要是各类信息分析、综合的结果，一旦证型确定，对应的治则治法也就相应产生。在这个过程中，假定医者知识结构(即其大脑储存的中医理论、辨证方法、治疗经验、诊疗水平)是相同的，那么，临床疗效的关键就在于获取的信息是否准确、范围是否恰当、方法是否合适，以及信息理解、分析、综合能力，即四诊信息合参的综合辨证水平。
辨证论治是中医临床的重要技术，核心是“证”与“治”，《伤寒论》中“观其脉证，知犯何逆，随证治之”即是对辨证论治精髓的高度概括。辨证论治从诊断到处方的过程，是由知识到策略的过程，实际上产生了由理论到实践的飞跃——决策，即信息学范畴的判断与输出，如果知识是完备的，由知识生成策略可以得到唯一的正确策略。但是，在中医诊疗的复杂情况下，存在大量的不确定性，因此策略未必正确，需要实践的检验，在实施治疗之后尚需继续观察疗效，获得新的信息，并以此调整对病因病机的判断和治疗的策略，循环往复，螺旋上升。这也就是信息(智能)科学所讲的反馈优化过程。
3中医诊疗研究新模式展望
中医理论以取类比象、司外揣内见长，诊疗思路离不开推理。信息科学的出现为中医诊疗的研究开辟了新的领域。近年来，基于模式的推理获得诸多学者的青睐。中国学者从东方思辨角度提出对复杂性问题认识和处理的模式：物理-事理-人理(wSR)方法论。所谓物理，是指涉及某项系统项目或问题处理过程人们面对的客观存在，是物质运动的规律总和；事理，是指人们面对的客观存在及其规律时介入的机理，这种定义体现一种人-物界面；人理，是指所有人们之间的相互关系及其变化过程。从这一角度着眼，医者对患者的信息处理过程具有物理-事理-人理的三维属性。通过研究和理顺这种关系，能推动中医诊疗研究寻找新的模式。
目前，信息革命与现代科学技术体系的形成，人类工程学、电子计算机、信息处理、人工智能等工程技术方面的进步，为中医诊疗研究向基于交互平台的智能化发展提供了契机。由我国著名科学家钱学森院士提出的从定性到定量的综合集成研讨厅体系，致力于把古今中外的各种情报、资料、信息、人的思维、思维的成果、人的经验、知识、智慧统统集成起来，使人脑的信息处理与电脑的信息处理相结合，形成一个工程领域，以达到对整体认识的“集大成”，即人-机共创智慧[5]。由于人脑和计算机都是信息处理的工具，人脑通过经验积累与形象思维，擅长不精确的、定性的把握，而计算机则以极快的速度，擅长准确的、定量的计算，故而两者互相结合，可充分发挥各自的优势，并随着综合集成法及从定性到定量的综合集成研讨厅体系在信息网络上实现，既能达到集智慧之大成，又能通过反馈的作用来提高人的思维效率，以增强人的智慧，因此，可以将之用于对复杂信息处理的中医诊疗模式研究。
参考文献
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人工智能在医疗诊断的应用篇10
【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“mobileHealth”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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