人工智能医疗诊断篇1
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如Ct、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用ai对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从iBmwatson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进ai技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以iBm的“沃森医生”（iBmwatson）最有代表性。iBmwatson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由iBm公司开发的，iBmwatson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助iBmwatson，而iBmwatson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程iBmwatson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手iBm开始，iBm公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的iBm正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
iBmwatson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练iBmwatson肿瘤解决方案（watsonforoncology）。癌症专家在watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被watsonHealth部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和mD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月iBmwatsonforoncology成为iBmwatsonhealth的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月iBm宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前iBmwatson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展iBmwatsonforoncology服务内容的长期合作，这是自iBmwatsonforoncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，iBmwatson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上watsonforDrugDiscovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来iBm的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与iBmwatson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能i域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有iBmwatson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“De-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“De-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过app，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
人工智能医疗诊断篇2
关键词：人工智能；中医药；融合发展
1引言
新一轮科学技术和产业革命的深刻变革，推动社会各个领域实现深刻变化。人工智能是这一轮产业革命的重要成果，国家也将人工智能作为中国产业发展的重要组成。中医作为我国的国粹之一，由于主要强调临床经验，治疗方式上也是因人施治，一人一方，异病同治、同病异治，存在着发展的短板。人工智能的应用为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。如何用人工智能为中医研究应用赋能，是一个非常重要的研究课题。
2大数据为中医智能化提供基础
大数据时代已经来临，已经成为全世界的共识。大数据时代纷繁复杂的信息在为人们带来挑战的同时，更多的是一种机遇。中医与互联网大数据的深度结合是国家战略，也是中医药研究领域关注的重点，于进一步研究和发展中医药大数据产业，提升中医药国际地位，具有重要意义。“互联网+中医”早在几年前就已经成为国家战略，我国《中医药发展战略规划纲要2016-2030》明确提出推动“互联网+”中医医疗，对“互联网+”中医医疗做了具体和全面的部署。具体而言，大数据对中医发展的智能化推动有几个方面。首先是中医药数据的挖掘使用，我国中医博大精深，是一套深奥成体系的学术、临床体系，中华几千年的中医药发展积累了极其丰富的大数据，是一座亟待开发挖掘的金矿。将这些丰富的数据进行智能化，对中医发展的促进作用将是无与伦比的。其次，大数据结合中医的核心理念，实现中医的有序发展。中医的临床疗效评价实质上是中医辨证论治与临床结局之间的因果关联分析，大数据理念恰恰可以反映关联及因果关系。中医生更多是临床过程的记录，在日积月累的经验积累和案例分析中形成独特的临床经验，将这些经验通过大数据建模的形式刻画出来，将大大实现中医的智能化。最后，大数据为中医发展的现代化和标准化提供条件。中医的发展需要标准体系的支撑，落点应该在于制定标准体系，促进共享应用，进而实现中医药大数据在互联网医疗等领域的创新和应用，在更大意义上推动世界范围内中医药大数据的发展，进而促进中医药国际化。
3运用人工智能促进中医研究应用的意义
人工智能和中医的结合，不仅可以对中医的研究和应用起到促进、推广作用，也是对人工智能应用领域的丰富和拓展。具体来看，人工智能对中医研究应用的意义有以下几个方面。（1）有助于推动中医的信息化发展。上文已经提到，我国几千年的中医研究建立了极为庞大且秩序井然的中医知识图谱，但是如何通过对数据价值的挖掘，进一步促进中医药发展是一个重要的课题。而互联网的出现，特别是大数据时代的到来，更为中西药的信息化提供了难得的机遇。人工智能对发掘中医隐性知识有着得天独厚的优势。当前，以大数据为支撑的人工智能在医疗领域的应用很多，比如医学影像、语音识别、病人看护等。延伸到中医研究和应用领域的还不多，可以利用人工智能将大量的中医诊疗数据进行深度挖掘，从而拓展中医人工智能的市场前景。（2）有助于推动中医传承发展。可以说，传统中医存在传承、推广应用和发展方面存在较大的痛点和难点。一般情况下，知名中医的传承主要是流派传承或者人传人的方式进行，这种传承方式成长周期长，无法复制，规模化推广应用受到限制。而通过人工智能则可以有效解决以上痛点，可以将知名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验进行整合，形成在线的辅助学习和辅助诊疗系统，带动更多普通医师提升诊疗能力，也可以帮助中医的传承及推广应用。（3）人工智能有助于推动中医诊疗智能化。诊疗是医学的核心环节。中医药的诊断流程一般分为三步，第一是望闻问切、采集信息；第二是四诊参合、辨证分型；第三是君臣佐使，构思方剂。不过，传统中医在很大程度上需要依赖医生的个人经验，这意味着必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通医师可以通过第一步采集到患者信息，进而借助网络实现规范化处理，后台通过人工智能模拟名老中医的辨证治疗的方式，给出一定的方剂建议，从而使一般医师也可以开出相对更有效的大处方。因此，也可以说，人工智能是放大中医产能的重要工具，是中医智能化发展的重要抓手。
4人工智能推动中医研究中智能化的建议
（1）加大人工智能诊疗的结合力度。人工智能是辅助中医研究应用的重要工具，在产能放大化、中医推广方面前景广阔。要加大中医和人工智能的结合力度，针对中医药发展的特点，找准人工智能结合的切入点，研发设计更多在中医挂号、诊疗、远程诊治、后期跟踪等方面的人工智能成果，将二者实现更进一步的融合。（2）更好集散用好大数据信息。大数据是促进中医人工智能化的基础和技术支撑。要加大对关于中医方面大数据的收集、分析和挖掘使用，并制定中医诊疗标准和体系，将数千年的中医经验转化为集中医诊断、服务，健康信息采集、健康评价、健康指导、健康提醒功能为一体的信息系统，形成多元化诊疗数据，为更好服务患者、推动中医走向现代化、国际化提供支撑。
人工智能医疗诊断篇3
中国医疗变革到现在已经进入到了“看病难，看病贵”的时期，分析主要原因是因为先进的医疗技术医疗人员集中在大型医院，导致大型医院人满为患，实体资源利用率接近极限，不得不不断扩张。基础医院病床空置率偏高，设备使用率偏低，医师养成周期慢。为此政府及相关部门也多次强调上级医院对基层医院的扶持，并实施了远程医疗及双向会诊等措施。但由于存在远程通信传输质量不高，系统兼容性差，远程传输存在安全问题，缺乏终端执行操作平台，缺少大中型医院与基层医院医生“医医沟通”平台等诸多问题导致远程会诊，双向转诊形同虚设。
为了配合国家医疗卫生信息化建设的推广，本次展会上同样云集了众多远程医疗智能化产品，是医疗信息化领域整体解决方案的技术和产品的一次集中展示。远程医疗是网络科技与医疗技术结合的产物，它以计算机和网络通信为基础，实现对医学资料和远程视频、音频信息的传输、存储、查询、比较、显示及共享。有效达到大型医院与基础医院、基础医院与门诊部、医院内部之间高效接洽与服务水平的相融合。此次一康智参展的远程医疗智能病房系统正迎合了市场需求，会上的咨询与会后的交流也恰证实了这次产品的成功亮相。
而一康智远程医疗智能病房系统的具体解决方案是如何呢？
首先农村、社区基层医院通过信息化医疗信息采集系统采集患者信息，相当于大型医院中央监护系统延伸至基础医院每张病床边，为基础医院搭建患者的服务平台。其次采集的患者信息（可能含paCS信息、LiS信息等）由区域电子病历中心系统通过专网（高速专用网络）上传，运用远程会诊平台随时发送会诊请求。再次，大型医院的医生通过移动医疗平台随时随地获得全部医疗临床信息，并根据上传信息进行远程会诊，在不影响现有工作时间及地点的情况下顺利完成远程会诊，甚至进行视频指导诊断、治疗或转诊，让远程会诊日常化。
此解决方案的具体流程可概括为：基层医院对患者通过服务终端刷医保/社保卡，识别身份（个人身份兼医保、社保多功能健康卡结合终端实现病例的采集、存储、传输一体化）；然后农村、社区基层医院医师对患者检查、生成电子病历；选择远程会诊申请，则可直接选择某大型医院的科室/病区与专家；信息传输到大型医院电子病历系统会诊列表，等待会诊通知；专家通过电子病历查看远程会诊病人监护信息，了解当前状况及其病人完整电子病历（含技诊报告）；通过视频查看病员情况；诊断完成后发送远程会诊结果。以上流程，运用计算机技术与设备，通过数据、文字、语言和图像资料的远距离传送，实现专家与病人、专家与医务人员之间的异地“面对面”会诊。
远程医疗克服了时空距离给求医问诊造成的障碍，以其便捷、快速、经济、权威等传统方式无法达到的优势，为有效解决群众“看病难、看病贵”等问题发挥了实质作用。远程医疗实现了医疗卫生资源的共享和互补，缩小医疗水平的差距。对医院来说，提升了医院的知名度和病人的信任度；对医生来说，既可不断充实自己，提高自身的业务水平，又可有效避免不必要的医疗纠纷隐患；对病人来说，能得到大医院专家的诊疗意见，既可把握最佳的诊疗时机，又节省了异地就诊带来的巨额的费用开支，从而减轻经济和精神负担。
人工智能医疗诊断篇4
【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。
【参考文献】
［1］周昌乐，张志枫.智能中医诊断信息处理技术研究进展与展望［J］.中西医结合学报，2006，4（6）：560..
［2］王震宇.人工神经网络在中医专家系统知识挖掘中的应用［J］.计算机与数字工程，2006，34（10）：146.
［3］agnaraamodt,enricplaza.Case-BasedReasoning:Foundationalissues,methodologicalVariations,andSystemapproaches［J］.artificialintelligenceCommunications，1994，7（1）：39.
［4］章浩伟，朱训生，杨华元.中医证候分级推理诊断方法［J］.计算机工程与应用，2005，9：207.
［5］胡东红，李德华，关景火，等.中医的四诊特征空间与辨证特征空间［J］.北京生物医学工程，2003，22（4）：286，239，1996.
［6］Lenzm.，BurkhardHD.CaseRetrievalnets:Basicideasandextensions［J］.G?rzG，H?lldoblerS(eds)Ki-96:advancesinartificialintelligence.Lnai1137，SpringerVerlag：227.
［7］张光前，邓贵仕.基于事例推理中差异驱动的事例修改策略研究［J］.计算机应用，2005，25（7）：1658.
人工智能医疗诊断篇5
【关键词】绿色智慧医院智能化信息化规划设计
【abstract】Greenintelligenthospitalisthenewfunctionalrequirementsofdigitalhospital.thispaperpresentsgreenintellectualhospitalplanningoverallobjective,frameworkandprinciple,andintroducesthemaincontentofgreenintelligentdesignofhospital.
【Keywords】Greenintelligenthospital;intelligent;promotionofinformationtechnology;planning;Design
综述
绿色智慧医院是在医院建筑智能化、医疗信息化和医疗设备数字化基础上提出的新功能要求。其理念是更加关注医院在全寿命周期里实现可持续规划、可持续性设计、可持续性施工、可持续性运营、可持续处置等。
绿色智慧医院建设正越来越成为数字化医院竞争力与创新力的关键行为，医院智能化、信息化和绿色节能低碳理念的逐步融合必将成为未来医院创新动力和发展方向。
1、一直致力于数字化医院建设的太极楼宇本部，根据绿色智能建筑多年的实践经验，提出了一套全新的绿色智慧医院规划和设计方案，它标志着太极楼宇已从传统的数字化医院集成商，跃身于先进的绿色智慧医院规划和设计提供商。
1.1规划总体目标
绿色智慧医院规划必须以满足卫生部《国家卫生信息化发展规划（2011－2015年）》十二五规划（简称“3521”工程）要求为总体目标。“3521”工程是建设国家、省、区域（省辖市或县级）三级卫生信息平台、基于基础平台的五大重点业务领域应用信息系统、健康档案和电子病历两大基础信息资源库、一个卫生信息专业网络及信息标准体系与信息安全体系，具体内容如图1。
图1十二五“3521”工程内容
在满足十二五卫生部规划“3521”工程总要求下，还必须实现以下目标：
就医流程最优化
充分应用先进的智能化、信息化等现代技术，对于现有传统就医流程进行科学、规范的提升与改造，使就医流程最优化。
就医环境人性化
通过医院建筑智能化和信息化，为医生、病人提供了一个高效、安全、舒适、便利、节能和智慧的就医环境；
医疗质量最佳化
充分利用系统信息及集成，让医生及时全面了解患者的各种诊疗信息，为快速准确诊断奠定良好基础；并通过辅助诊疗系统的开发，提高检查检验结果的准确及时性。同时，也能把医生护师各种可能的差错降到最低，达到医疗质量最佳化。
工作效率最高化
充分利用已有的信息平台，将各种现代通信技术、自动化设备（如自动摆药机）和实验室自动化系统引入到医院数字化建设中，减轻工作强度，提高工作效率。
病历电子化
深刻理解电子病历的内涵，丰富原有病例的内容，把包括Ct、mRi、X线、超声、心电图和手术麻醉等影像图片、声像动态及神经电生理信号等全新的信息记录在案，使病历更加直观和全面，确保医疗信息的完整性。
决策科学化
通过建立强大的管理和诊疗数据仓库等系统，使得医院管理和诊疗决策完全建立在科学规范的基础上，不断提高管理和诊疗决策水平。
办公自动化
建立医院医疗管理公文流转办公的自动化和日常工作管理的自动化是智慧医院建设的重要组成部分。
网络区域化
针对患者的合理需求，充分利用网络资源来提高医疗质量、降低医疗费用和合理利用医疗资源。为实现院内、院间的区域医疗服务打好基础。
软件标准化
信息标准化是信息集成化的基础和前提，把软件的标准化作为医院与国内外接轨的重要保证贯穿始终。包括采用国际或国家统一的信息交换和接口标准和接口代码，如采用HL7、DiCom3.0等医疗信息交换和接口标准，各种代码如疾病、药品和诊疗等代码，采用国际或国家统一的标准代码，医院内部的患者iD号也应尽量采用统一的代码如身份证号码等。
1.2规划总体架构
太极楼宇绿色智慧医院规划总体规划结构如图2所示：
图2太极楼宇绿色智慧医院总体规划结构图
太极绿色智慧医院规划架构由基础业务层、网络传输层、数据层、应用层和决策管理层构成；
基础业务层包含医院建筑智能化基础系统、医院医疗智能化专用系统和医院医疗设施（设备）自动化系统。
网络传输层为绿色智慧医院提供信息传输通道，多种网络传输方式为医院各种应用提供可能，如目前医院应用最多最广最热的移动无线医疗；
人工智能医疗诊断篇6
【关键词】以疾病和有关健康问题的国际统计分类第10次修订本；基础诊断；自动编码系统
Doi：10.14163/ki.11-5547/r.2017.11.100
S着医保政策的不断落实，在区域化医疗资源共享以及医疗保险付费需求推动下，医疗行业对卫生信息标准化建设的呼声越来越高[1-6]。iCD-10自动编码系统作为发达国家常用的系统，在医院合理诊疗、合理用药以及防止过度用药等方面有重要意义。然而目前国内大多数医疗机构并没有建立完整、统一的iCD-10自动编码系统，这使得医院疾病分类工作难以跟上医学的发展。本研究旨在构建一套iCD-10为基础的诊断智能自动编码系统，以提高医院疾病分类工作效率，提高患者诊断准确率，现将研究结果报告如下。
1资料与方法
1.1一般资料本研究选取了本院2012～2016年间电子病历医生工作站的历史诊断数据进行分析。
1.2方法维持临床医师的常用诊断手段，建立常用诊断数据与iCD-10自动编码的对照表，使用iCD-10自动编码系统对历史诊断数据进行比对以及自动编码[7]。对于一些模糊的诊断数据，采取人工统计的干预方式，然后再使用自动编码装置进行统计，对编码的最终结果进行评估。
1.3观察指标①对自动编码的成功率进行分析，其中编码成功率=（系统经过精确比对能够进行自动编码的诊断数量÷临床诊断中医师所录入疾病的总数量）×100%。②对自动编码的符合率进行分析，其中编码符合率=（人工编码与自动编码一致的数量÷自动编码的总数量）×100%。
2结果
2.1编码成功率使用iCD-10自动编码系统进行数据编码，首次成功率为75%，经过人工处理数据并再次进行编码，编码的成功率达到96%。
2.2编码符合率首次使用iCD-10自动编码系统进行编码，编码的符合率达到93%。
3讨论
3.1疾病编码现状分析卫生信息标准化是医疗发展的必然方向，然而从我国目前的疾病编码现状来看，国内尚未建立统一、标准的iCD-10自动编码系统[8]。在疾病诊断编码中，目前国内医院对疾病进行分类的方法依旧依赖医院病案科室的工作人员，编码员的工作通常比较繁杂，并且工作效率也较低下。编制好的疾病分类修订本不易携带，也不利于医师查询，此外在编码过程中，还常常存在工作人员因个人疏忽造成的编码准确性下降的情况，这必然对医院疾病统计工作造成很大的影响[9，10]。
3.2基于iCD-10的诊断智能自动编码系统的构建
3.2.1疾病诊断术语标准化临床医师在书写诊断结果中，往往有着不同的书写习惯，编码人员在建立疾病字典库时，常常存在对于某些诊断属于统计不规范的情况。比如在手术名称的诊断中，对于“左侧乳腺肿物活检，病理诊断乳腺导管癌”，其诊断结果实际上为“左侧乳腺导管癌”，并非检查完成后，使用常见的临床症状来表示诊断结果；再比如有的编码人员常常使用临床症状如“消化道出血”、“梗阻性黄疸”来代替诊断结果[11]。为了有效杜绝此类情况，应提高临床医生的认识，使其充分认识到标准的诊断书写对于临床诊断字典库建立的重要性，要求医师掌握国际疾病分类编码相关知识，掌握相应的规范。在疾病名称的书写上，应明确其具体包含病因、理解、解剖部位以及临床表现这四个基本的特征，只有做到书写上的规范性，才能保证自动编码的成功率以及符合率。此外，进行疾病分类编码的工作人员也应通过自学或者向临床医师请教以不断提高自身编码水平，充分理解疾病诊断目的，避免编码过程中出现的诊断术语不规范的情况，参照国际权威的编码指南以及影响力较好的业内期刊进行修正，减少错误情况。
3.2.2不断扩充并更新医院以iCD-10为基础的临床诊断字典库医院原先编写的字典库往往涵盖面较窄，参考范围也仅仅局限于常见的疾病，对于一些不典型的疾病而言，参考价值并不高。所以，临床各个科室的医师应根据原有的诊断字典库来不断增加临床常见的疾病种类，将新增加的疾病名称通过自动编码系统形成相应的文档。此外，世界卫生组织也常常会对疾病的分类编码进行更新，为使编码人员具备超前的编码思想，应整理并收集wHo关于iCD-10的更新内容，使临床诊断字典库的指导性更强。
3.2.3改造电子病历将诊断字典库与电子病历相融合，能够使医师在电子病案的首页输入疾病诊断名称就能够获得相应的iCD-10编码。在以往电子病历界面，医师常需采取手工填写病历的方式，这样会大大增加医师的工作量，并且在输入过程中，也常常会出现医师输入错误或者输入不规范的情况[12]。而进行电子病历改造后，医师通过输入疾病诊断名称的首字母，就可以采取选项填表的方式完成病历的填写，大大提高填写的规范性与填写效率。并且对于病情比较复杂的患者，只需在电子病历界面中的诊断说明框中列出详细的诊断内容就可实现更加完整的内容补充。
3.3基于iCD-10的诊断自动编码系统的实际成效临床医师使用自动编码系统进行疾病的诊断，不仅在诊断术语上得到规范，减少病历数学错误的情况，而且为参与诊断字典库编制的工作人员提供更加高效的编码依据。以iCD-10为基础的诊断智能自动编码系统的建立，可使疾病诊断信息在院内流动，利于评估医师的诊疗水平，对医生的诊疗过程进行有效监督。此外，将更新后的诊断字典嵌入电子病历中，能够大大提高意R诊断信息的准确性，并使医院合理的获得社保病种分值，为医院带来良好的经济效益。将智能制动编码功能嵌入至医院各个子系统中，能够形成“门诊――医技――住院――随访”的诊疗信息链，使医院充分发挥其良好的社会效益，同时减少不必要的医疗纠纷。
参考文献
[1]宁温馨，于明.基于语义相似度计算的临床诊断自动编码算法研究.医学信息学杂志，2016（2）：52-56.
[2]查佳凌.区域性医疗信息资源共享体系的研究.华东师范大学，2010.
[3]何湘，厉莉，付心武，等.促进医疗保险医用材料管理升级――南京市建设标准化、规范化、信息化医保医用材料中心数据库的实践.中国医疗保险，2013（3）：45-49.
[4]李向晖.区域医疗信息平台需求工程的应用研究.上海交通大学，2012.
[5]王冠英，程康，李敬霞.区域化医疗模式转变对护理人员培养需求的影响.中华现代护理杂志，2013，48（34）：4287-4288.
[6]陆斌杰.数字化的区域整体医疗改革方案理论和方法研究.东华大学，2011.
[7]刘堂海.临床iCD-10录入系统的开发应用.人民军医，2016（1）：96-97.
[8]王志强，王月新.疾病与手术分类编目质量核查系统开发与应用.中国病案，2013，14（7）：35-38.
[9]亓玢.区域医疗卫生信息化建设对改善社会医疗卫生服务的作用研究.山东大学，2012.
[10]董晓非，罗力，秦一然.医院信息化建设在医院管理中的应用分析.计算机光盘软件与应用，2013（8）：87-88.
[11]林敏.iCD-10编码在临床运用中存在的问题与对策分析.海南医学，2012，23（22）：116-117.
人工智能医疗诊断篇7
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
[1]陈欣.基于智能手机android平台的远程医疗监护系统的设计[D].成都理工大学，2013.
[2]周开利，张伟，王旭.基于蓝牙和智能手机的人体多生理参数无线监测系统[J].物联网技术，2015（6）：18-20.
[3]红北，赵晓军，李瑞，等.基于android的远程医疗监测系统设计[J].微型机与应用，2015（19）：64-66.
人工智能医疗诊断篇8
医保政策出台对管理提出更高要求《医疗保障基金使用监督管理条例》的出台对医疗机构的医保内部审核管理提出了新挑战。医保部门的工作发展到对医保准入标准、诊疗行为规范性、用药合理性等医疗行为和医保病历的审核以及对相关费用的监控。《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》（〔2020〕20号）更是明确规定，医疗机构为参保人员提供医疗服务使用医保基金时，应符合政策规定的支付范围，同时要做好服务协议执行、医疗费用监控、医保基金监管等方面的待遇审核及支付工作，并定期向社会公开物价收费标准、患者结算情况等信息。飞检等工作要求加强医保审核根据国家医疗保障局基金飞行检查工作要求，医院在接受现场检查时要及时提供诊疗活动中的病历、文件、票据等记录资料和监管以及审核管理等相关材料，如实回答飞行检查组的询问。这就要求在日常的医保管理工作中加强医保审核，对违规问题做好自查和及时的整改记录；在检查组发现有异议的数据问题时能积极准确应对，并立即做出解释说明等等。加强医保审核是减少违规的需要在病人次均费用不断增高的趋势下，医保管理部门应一方面把好医保准入关，将医保政策明确规定的应当由工伤保险基金支付、公共卫生负担等的不属于医保基金支付的医药费予以剔除；另一方面要确保诊疗的规范性，对比分析不同临床科室医保的运行数据，指导医生熟练掌握医保政策、合理把控住院指征、严格考核范围内的项目占比，进一步优化院内各类医保审核审批流程，杜绝医保违规费用等等现象的出现，并减少医保拒付。
医院医保审核管理面临的问题
医保审核人员业务能力亟待加强医保管理工作的成效对医院高质量发展起着举足轻重的作用。一方面，医保管理工作几乎贯穿了医疗服务的全过程，需要医务人员对医保政策有深层次的掌握。但实际问题是医务人员要面对繁重的临床诊疗工作，想要将医保政策精准地传达到每一位医务人员难度较大；另一方面，大多数患者对医保政策不甚了解,对医保就医流程、报销比例和可报范围等方面缺乏基本的认识。增强医保政策宣传覆盖面，精准执行医保政策等等都是医保管理的迫切任务，需要医保工作人员不断加强学习，提升专业知识。监管机制有待完善医保管理工作涉及领域广泛且政策性强，需要医务、质管、病案、信息、财务和物价等职能科室以及药剂、临床及其相关辅助科室等诸多部门协调配合完成相关工作。但由于各职能部门间协调沟通不足、监管协调不到位等等原因，致使医院在进行医保管理时常存在政策盲点和误区。医保审核不够及时，违规行为自查、整改和监督不到位，最直接的后果是医保拒付问题严重。信息化程度不高智能审核系统事先设定好的系统规则在判断收费频次、金额等方面具有较高的精确性，但在收费项目是否必要、诊疗是否规范、用药是否合理以及病历书写是否合规等方面仍然存在局限性。系统规则评判医保用药的合理性多是通过第一诊断，不能考虑到多诊断的因素和患者实际需要。医院收治的急危重患者的临床用药因系统的局限性，有时会被判定为违反医保限定适应症和限制性条件的违规用药。另外，智能审核平台在抓取数据时因统计口径不一、关键点误差等问题，存在读取出的数据与实际数据不符的情况，需人工对数据进行审核，这也增加了医保管理工作的难度。
如何做好医院医保审核管理
人工智能医疗诊断篇9
关键词康复诊疗B/S架构康复管理中医康复服务能力
1系统设计
1.1建设目标
按照国家中医康复服务能力建设相关政策文件，建设医院康复病人信息管理系统（以下简称“系统”），达到对整个康复流程有效管理、过程优化、质量可控的目标。
1.2设计原则
以合理化、标准化和精细化管理为设计理念，充分利用先进的信息技术，兼顾当前，立足长远，系统设计遵循标准化、实用性、可靠性、先进性、可扩展性和安全性等原则。
1.3总体架构
系统是建立在医院信息系统（HiS）上的应用子系统，与医院HiS、实验室信息系统（LiS）、影像归档和通信系统（paCS）、电子病历（emR）分别做了接口，系统总体架构。通过webservices接口从HiS获取患者基本信息、住院或门诊基本信息、诊断、处方、治疗医嘱。同时，从LiS获取患者的检验结果；从paCS获取检查结果。通过emR提供的统一资源定位符（uniformresourcelocator，URL）访问患者本次住院的电子病历。
2系统主要功能及流程
应用现代化的技术，能更好地促进康复一体化，即康复团队的医生、护士、治疗师组成一个治疗小组，共同负责患者的诊断、治疗、评定及康复治疗[5]。康复治疗需根据治疗师、患者、治疗项目、关联设备等因素，合理安排治疗时间和治疗任务[6]。因此，设计了以患者为中心，改善患者的心理状态，提高患者的功能水平为目标[7]的医院康复病人信息管理系统。
2.1系统功能
系统分为康复诊疗中心、转诊协助中心、智能设备中心、统计报表和系统管理等模块。康复诊疗中心是整个系统的核心模块，实现患者的接收、康复评定、治疗排班等功能。转诊协助中心主要用于医联体单位资源共享和资源的合理利用，包括患者的双向转诊以及远程医疗功能。智能设备中心能远程控制接入系统的各种康复治疗设备。统计报表提供数据统计查询功能，为科室管理提供科学的决策方案。系统管理提供对用户、权限、系统参数、业务数据配置、数据字典配置等管理功能。
2.2具体业务流程
医院康复病人信息管理系统实现了康复患者从登记到完成康复的全流程管理，将患者康复过程产生的各种业务数据通过信息系统进行流转，方便医生、评估师、治疗师及时了解患者康复治疗进度，合理制定康复治疗方案。
2.2.1患者登记
系统从HiS同步针灸推拿康复科门诊和住院患者的基本信息、诊断后自动进行登记。会诊病人根据会诊申请，先在会诊列表中手工登记会诊患者，登记后系统自动同步会诊患者的基本信息、诊断、康复治疗项目医嘱。
2.2.2康复评定
康复评定是正确康复治疗的前提和基础[8]，评估师将患者收入自己名下，查阅患者的诊断、电子病历、医嘱、检验检查信息，通过系统提供标准化的康复评定量表对患者进行康复评定，下达评估结论，并给出治疗建议。
2.2.3派发医嘱
主治医生给患者下达康复治疗医嘱后，系统接收康复治疗医嘱，并实现对医嘱的自动派发，将不同的治疗项目派发给不同的治疗组。
2.2.4接收患者
治疗师接收系统自动分配患者，接收的患者进入治疗师本人的患者库列表。
2.2.5治疗排班
治疗师根据医嘱对患者进行排班，设置治疗时间、地点，部分项目还需要安排治疗设备，对同一治疗项目需要进行多次治疗的患者，可选定时间范围后采用系统提供的智能排班功能进行自动排班。
2.2.6治疗
根据患者的排班，在对应的治疗场地，如：物理治疗（pt）室，展开康复治疗。
2.2.7治疗确认
每天24点前，治疗师在系统中对当天的治疗情况进行确认。
2.2.8会议
在患者康复治疗的不同阶段添加不同的会议，并以短信方式通知参会人员会议内容、地点、时间等。
2.2.9治疗结束
执行完所有的医嘱或者患者出院，结束对患者的康复治疗。
3应用部署
3.1系统部署
系统采用webservice接口技术实现HiS、LiS、paCS等系统对接，并通过电子病历提供的URL地址访问病人的病历。在虚拟服务器上部署mySQL数据库和webService；系统采用浏览器/服务器（B/S）架构，在医生办公室、治疗室工作站和平板电脑（paD）上安装医院康复病人信息管理系统，paD通过无线路由接入医院内网局域网，通过网闸实现内外网逻辑隔离。
3.2应用效果
系统从2017年12月开始试运行，于2018年7月通过由医院组织的多部门联合验收，验收后正式投入使用。截止到2018年底，系统在针灸推拿康复科平稳运行，约有6000名患者通过系统完成了康复治疗全流程管理，操作可溯源。另外，还有一部分病人仍在治疗中。系统建立起6000余人的康复患者库，为后续的科研提供了宝贵的数据。信息通过系统进行流转，淘汰了以手工传递为主的信息传递方式，有效提升了医、治、护的工作效率，治疗人数、治疗次数、治疗师绩效、医生绩效、诊疗项目、治疗时间、康复设备使用等多项统计指标可直接在系统当中查询。
人工智能医疗诊断篇10
传统的医疗信息化应用，更多是应用于医院内部的各种管理流程，而随着移动互联网和移动互联终端的普及，通过技术手段实现医患间的互动成为可能。
6月11日，国内首家微信全流程就诊平台正式上线，而粤北人民医院也成为首家利用微信服务号为患者提供公共医疗服务的医疗机构。
用微信看病不排长队
“在全国三甲医院中，我们医院的门诊病人不是最多的，但是和全国其他的大医院一样，日常的就诊排队情况非常严重。”粤北人民医院副院长许红雁希望通过微信平台给就诊病人提供方便、快捷的全流程就诊服务，并给患者提供基于其诊断数据的关怀提醒服务，让这个平台真正成为医患互动的在线平台。
许红雁告诉记者，现在智能手机就像一所掌上医院，用户只需轻轻滑动指尖，即可在手机上完成整个就诊流程。而微信公众服务号与原有的服务窗口、自助终端相辅相成，可为患者提供更便捷的医疗服务。
现在，用户只要通过扫描微信二维码或搜索“粤北人民医院”即可关注该平台。在该平台上，患者可完成医院科室和专家查询、挂号、缴费、查看候诊通知，检查/检验结果查询等业务。
如某患者需要在该院预约一位内科专家，他可以先根据自身的情况在微信平台上查询内科相关科室，再根据科室内每一位权威专家的详细介绍和专长，选择合适的专家进行预约。在就诊前，患者只需通过微信支付挂号费即可挂号成功。等他到达医院后，可以通过微信支付在挂号窗口取号，也可以在现场的自助机上取号。在候诊过程中，如果患者不想浪费过多时间在排队上，可通过“候诊通知”查看候诊人数来预估可能的候诊时间，据此来安排自己的空闲时间。而在就诊过程中，患者还可以通过微信支付缴纳药费和检验/检查费用。支付成功后，微信系统会将取药窗口、检验/检查项目的所在位置、等候人数等信息发送至用户手机，让用户既可以免除排队之苦，还可以随时掌握就诊进程。此外，患者不需要在医院等候检验/检查结果，可随时随地通过微信查询。就诊完以后，医生会开一些药物，患者也可以马上通过微信进行查询并缴费。这样患者不用去窗口排队就可以到药房就直接拿药了。在整个就诊过程中，患者都无需再长时间排队等候。可见，微信平台不仅节约了患者看病的时间，还从本质上提升了患者的就医体验。
除了这些主要功能外，该平台还可以通过个性化功能设置全方位满足用户的医疗需求，如一个账户全家使用。一个账户可绑定多张就诊卡，用户可随时随地帮助父母或孩子通过手机预约挂号、挂号、缴费、查询检验/检查结果。这个平台还可以关注患者就医体验。用户在完成缴费流程后，系统会自动提示患者填写满意度调查表，以了解患者在各个就诊环节中对医院的建议和意见，及时发现服务中的不足，持续改进服务质量。
小技术解决大问题
挂号排队时间长、看病等候时间长、取药排队时间长和医生问诊时间短等问题一直以来是阻碍我国医疗行业服务质量提升，造成老百姓看病难现状的主要因素。面对这“三长一短”，尽管社会各界反映强烈，但一直很难圆满解决。
粤北人民医院很早就开始进行医院信息化建设，目前已拥有了一套完整的智能化医疗平台。这些虽然很大程度上提升了医院的科研和治疗水平，强化了医院的内部管理，但并不能从本质上解决“三长一短”问题。究其原因，主要是因为现有的信息系统无法和患者直接对接，而微信的出现为解决这一难题提供了契机。
移动互联网技术的不断发展和微信功能的不断完善，给智慧医疗创造了机会。粤北医院将移动医疗、微信支付结合到一起，极大地简化了看病流程，优化了医疗服务质量。这显然是一种医疗模式的创新。
微信平台的应用，无论从技术难度上，还是在资金投入上，和粤北人民医院目前已采用的信息化应用相比都无法相提并论，但微信的高普及率和超强的社交属性，让它能够胜任维系医患关系的重要工具。微信全流程就诊平台开启了智慧的便民医疗时代。
许红雁副院长表示，粤北人民医院已经拥有的完善的智能化医疗平台在此次微信平台的上线中也发挥了非常重要的作用。粤北人民医院不必重新投资建设，只需要将已有的系统与微信平台提供的多个接口进行对接，微信平台就可以利用医院已有的系统和数据为患者提供贴心的服务。
据介绍，粤北人民医院微信全流程就诊平台自上线以来，受到广泛关注和欢迎，用户以每天上千人的增速不断攀升。该院还在门诊服务中心设立微信服务专柜，为微信用户提供发票打印等服务。
实现医患o2o互动
许红雁表示，在微信智能医疗平台建设上还将不断地完善，并规范所有的流程，让移动医疗服务向更智能化、自助化的方向发展，让患者更快、更准确地找到合适的医生。
对于微信就诊平台未来的发展，粤北人民医院已经有了清晰的目标，那就是实现医患o2o互动、远程医疗咨询和互联网医疗服务，方便患者对个人健康电子档案的查询，用移动医疗的方式为社保患者提供家庭式健康服务。