医院智能医疗方案范文

导语：如何才能写好一篇医院智能医疗方案，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

临床诊断时的误诊，是国内紧张的医患矛盾的一个触发因素。如何让全科医生、刚毕业入职的新医生，在面对患者时，给出更科学准确的判断、更合理与个性化的诊疗方案，成为降低临床误诊率、缓解医患矛盾的关键。

在国内传统的看病流程中，患者往往在千方百计挂号、焦虑地来到主治医生面前之后，通过简单描述，或者附加医学检查，然后等待医生的“宣判”。医患之间，并没有足够的沟通时间，导致信息不对称，况且医生水平、经验参差不齐，再加上部分疾病的复杂性等，种种因素叠加，误诊自然发生。

关于临床误诊率的统计，尚没有相关部门权威数据，但国内医疗行业的共识是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、结肠癌等恶性肿瘤的平均误诊率在40%以上;肝结核、胃结核、肠系膜淋巴结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

四川华西医科大学的一个研究团队，从上世纪60年代开始，几乎每个年代都选取几千个样本做调查研究，结果发现，即便诊断技术在快速发展，临床误诊率依然在30%上下。

事实上，100%的诊断正确率基本不存在，即便是发达国家的医生，也有一定的误诊率。如何提高临床诊断的正确率？

在人的学习与认知能力有限的前提下，人工智能技术被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市预了其第一款智能医疗产品――“海虹智能医疗项目”，这是基于人工智能与大数据技术，形成的一套综合性智能辅助医疗系统。

“智能医疗可以让基层医生减少一些低级错误。”海虹控股大健康事业部副总经理张运江对《财经》记者分析。

按他对海虹智能医疗系统的分析，这套系统可以毫秒间为医生推荐针对性的治疗方案，如果其所在医院是签约医院，还可以给出所在医院的最优治疗方案。

一个名医，需要倾其所学，用积累了几十年、成千上万的病例经验，才能对疑难杂症短时间内作出判断、给出诊断，智能医疗系统如何在毫秒间达到名医的决策水平？

当医生在系统中输入患者个人信息后，人工智能能在瞬间给出最佳的诊疗方案，得益于系统背后庞大的数据库，该数据库包括病案、教科书、文献、专家共识等六大数据、知识与经验。

可见，足够数据量的病案是关键。“全科医生与刚毕业的医生，在临床诊断时最需要的并不是那些顶级三甲医院的治疗方案，反而是一些疾病的诊疗标准。”深圳市第二人民医院急诊外科主治医师姚彬接受《财经》记者采访时说，他曾经试图构建一个辅助诊疗系统，但受限于数据量与技术，未能成功。

海虹通过为国内众多城市进行的医保智能审核服务，积累了对病案审核、判断和分析的宝贵经验，通过人工智能系统的发酵，衍生出大量基于循证医学的诊断、治疗信息。

现实中，三级甲等医院往往可以接触到美国最新的治疗方案与技术，甚至可以同步获得新药;然而，二级以下的医院却往往滞后一大截，不仅如此，对这些医院的医生有指导意义的教科书与疾病诊疗指南，也常常滞后于最新的技术与诊疗方案。

将大数据、深度学习、云计算、人工智能等相关的技术，应用于疾病诊断与治疗，国外的科技公司早已布局。

微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，在自动分析研究论文中的数据以及临床试验、影像学诊断报告、电子医疗记录的基础上，寻求能够有效治疗急性骨髓性白血病的药物、预测药物的有效性，并为病患制定个性化治疗方案。

今年8月，IBM宣布经由纪念斯隆・ 凯特琳癌症中心训练的Watson Oncology系统（Watson肿瘤解决方案）进入中国，在国内已有21家医院计划使用。

篇2

Part 1 区域及企业平台类

临床数据仓库

IntelliSpace Clinical

Data Repository

企业级临床数据仓库

通过建立临床数据仓库与临床数据集成平台，实现医院内不同部门之间的、异构信息系统间的临床交换、共享、互操作和统一管理。

同时，临床业务和临床用户的需求与临床数据的智能化应用相结合，为医院提供智能化临床数据浏览的临床医生门户、临床管理数据分析门户、临床科研门户以及患者健康门户。

心血管专业临床数据仓库

用于电子记录患者个人心血管数据的中央数据库，通过对不同数据结构的信息互通互联，以减少数据冗余；而直观和易于操作的Web设计，为用户提供轻松、高效和集中式的心血管注册数据访问。同时，系统能够通过数据分析工具对全程诊疗信息进行智能数据挖掘，充分满足医护人员对数据注册、临床研究和医疗质量管理的需求。

区域医疗解决方案

IntelliSpace Regional Health

Information Network（RHIN）

区域医疗协同平台

通过建立高效可靠的区域医疗信息交换平台以及标准化的区域临床数据仓库CDR，实现区域内统一医疗信息交换、共享和管理。通过此平台共享的数据包括居民健康档案、门诊和住院就诊摘要、体检、妇幼保健等。此平台包括了临床数据仓库、医疗文档与图像仓库、患者主索引管理、医疗机构与人员注册、术语（字典）注册、临床数据交换平台、临床医生门户、转诊与转检、疾病智能辅助诊断、患者健康门户、医疗数据挖掘门户、医学教育门户等在内的多个重要模块，可支撑区域范围内各级医疗机构实现医疗信息互操作及医疗协作流程。

区域影像平台

实现集团医院、医院及社区卫生中心等机构之间，对影像的同步、传输、访问、诊断和管理。提供灵活的架构设计，高效整合各类异构系统，建立起各医疗机构、各科室间在影像管理方面高效一致的沟通。

Part 2 临床IT解决方案类

影像IT解决方案

IntelliSpace Imaging

Management IT Solution

影像PACS解决方案

（企业级，科室级，单机版工作站）

构建了一个面向未来的智能医疗影像信息平台，实现高效、快速的影像处理和共享，提供强大的并行处理系统运算性能以及稳妥的多冗余数据安全保障设计。

区域影像平台

实现集团医院、医院及社区卫生中心等机构之间，对影像的同步、传输、访问、诊断和管理。提供灵活的架构设计，高效整合各类异构系统，建立起各医疗机构、各科室间在影像管理方面高效一致的沟通。

高级3D影像后处理云平台

IntelliSpace Portal

拥有飞利浦独有的并行重建技术，突破传统多台终端同时操作影像后处理在速度上的瓶颈。提供目前业内最为丰富的高级临床应用功能，实现全方位的影像后处理及诊断。

远程三维影像会诊平台

基于网页浏览器的临床互动工具平台，不仅实现同时、同一图像、同一操作的临床互动，还可以进行2D、Slab、3D容积重建等多种图像后处理，为放射科和临床医生疑难病例会诊和手术规划提供了全新的实时、远程诊疗工具，实现影像与临床高效互动。

心血管IT解决方案

IntelliSpace Cardiovascular

IT Solution

心血管专业影像PACS解决方案

用于收集、整合、保存心血管科患者就诊期间的所有检查影像并传输到临床部门完成信息共享。医生通过任意一台工作站即可查看所有检查的影像和波形，其中包括ECG、超声、核医学、ICE、IVUS、MR、CT、胸部X光、导管检查、以及电生理记录信号。

导管室IT解决方案

专业的心导管室信息管理解决方案，系统提供心导管室预约、手术排班、手术记录、报告、图像调阅、耗材库存管理以及智能化数据管理等日常工作所必要的模块。最主要的目的是帮助科室梳理工作流程，并通过数据的无缝集成和传输，帮助用户在手术实时过程中一次性采集数据，减少数据的冗余输入或二次录入，帮助心血管医生简化工作流程，加快临床决策过程。通过统计、分析、数据挖掘等科研工具，提升科研教学水平，并帮助管理者提高管理水平。

心电图管理解决方案

可实现心电图讯息的实时远程传输及院内共享，即使临床医生不在身边，也可透过互联网的传输，随时获取并分析患者心电数据。为心脏疾病的诊断争取宝贵的时间。

心动超声IT解决方案

用于对心动超声影像及报告的有效管理方案，可针对超声科室的需要提供检查预约，图像浏览调阅，报告书写等模块。此系统利用专业的心血管超声图像浏览工具、可自定义的挂片协议、离线心脏超声测量工具，室壁运动计分工具、儿科心动超声Z core数据库。

另外，系统配备美国ASE超声的结构化报告模板，让超声医生轻易的完成一份专业的心动超声图文报告。除此以外，内嵌的QLab是专为飞利浦 iE33提供的高级定量分析工具。

专业的实施团队提供系统之间的集成服务（HIS、EMR系统集成），实现以患者为基本单位的全医学影像信息的电子档案管理。

重症监护IT解决方案

IntelliSpace Critical

Care IT Solution

重症监护IT解决方案

将床旁设备、院内信息系统信息全面整合，通过临床数据呈现及分析、智能临床决策引擎及集束化治疗方案，帮助医护人员快速准确做出临床决策，规范执行治疗方案。强大的数据分析及报表功能，为科室管理和临床科研提供强大助力。

手术麻醉IT解决方案

IntelliSpace Anesthesia

IT Solution

篇3

本文主要研究基于IBM和微软的云计算技术架构一个涵盖医疗信息化全过程的医疗云公共服务支撑平台，集成医院人力资源综合管理云平台、护理岗位绩效考核云平台、医院不良事件上报与预警云平台、公共医疗信息服务云平台、移动医疗云平台，研究系统控制策略和运营机制，探索并建立一套行之有效的医疗云资源共建共享、信息安全、系统监控与运行服务机制，率先在连云港建立起一个架构技术先进、业务功能完备的医疗云应用示范工程[2-4]。本系统要研究以下几项内容：1.1基于云计算的医疗信息资源整合技术研究。如果采用云计算技术来构建医疗信息平台，开展医疗云服务，那么首先需要解决的问题就是如何融合现有各类医院信息化系统；因为目前的医疗由于多年来的发展，陆续引入了多种异构的平台，如何让这些平台无缝集成起来，是医疗信息资源融合首先要解决的问题；其次是不同医院之间的信息共享和存储问题，比如对于共用的信息资源，如何解决共享及访问冲突的问题；最后是如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能冲突。本项目拟采用微软最新的云计算开发技术打造一个通用的医疗云平台，对各平台底层数据整合，实现各平台基础数据的无缝集成和共享，减少数据冗余，消除信息孤岛，降低数据维护成本，并可根据用户规模动态分配软硬件资源，提高信息资源利用率。1.2基于物联网的移动医疗技术研究。由于全球都在设法利用无线网络技术的移动性、灵活性和快捷性，因此医疗系统具备了构建移动医疗的平台。开发移动医疗可以使医护人员更准确、快速和高效地获取病例信息，制定决策和采取措施；更多的医疗系统通过网络技术协作，使患者更方便地获得医疗服务[5-7]。移动医疗信息系统充分利用HIS的数据资源，通过数据整合，实现了医院信息系统向病房的扩展和延伸，加强医院的信息化建设，帮助医院实现临床服务的无线化、移动化和条码化管理，是智慧医疗发展的必然趋势。1.3基于人工智能的医疗知识发现与服务研究。智能决策支持系统是人工智能和决策支持系统有机结合形成的一种新型信息系统，通过智能诊断实现对每位病人治疗过程进行实时分析并提供预警、提示和智能辅助决策支持[8-10]。还可以利用个性化推荐实现病人的个性化医疗，为自己量身制作医疗方案，可以有效解决重复检验检查和重复治疗问题，同时能提高医生工作效率和加强对医疗差错的控制，提高病人从医的满意度，从而使病人真正从智慧医疗中获利。

2实现方案

本文结合IBM公司的云服务硬件解决方案和微软公司的云计算软件解决方案架构医疗公共服务支撑云平台。2.1区域医疗云服务平台的体系架构。医疗云服务平台自身是一个融合多个业务子系统与异构的管理软件、是一系列软、硬件和医务与职能部门人员、各项政策支持的综合系统体系。医疗云平台以EMR（电子病历）为核心，将CPOE、转诊管理和医嘱管理融入云计算平台中，将医疗机构中最重要和最核心的相关业务独立出来，第三方系统提供可以使用平台提供的统一数据规范和接口标准扩展自己的服务[11-13]。平台提供对各个分院、社区医疗点的业务支撑、病人信息共享和居发健康档案试点，并逐步与其他医院原有的HIS系统、LIS系统等进行数据接口集成，实现与其他医疗机构，资源共享与数据融合。2.2移动医疗系统架构。为了有效降低开发和维护成本，移动医疗系统采用三层架构设计，各层业务相对独立，层次划分结构清晰。终端分为移动护士工作站（护用PDA）和移动医生工作站(医用TPC)两种。为了适应大规模和复杂的应用需求，应用服务器能可根据业务需求的不断变化，随时进行动态响应，并且可以方便的访问异构数据库，能有效提高系统并发处理能力与系统的安全性。对于病患的识别技术采用基于13.56MHZ的被动式RFID，将RFID用于移动医疗，即能为患者提供更加安全的医疗服务，又可以保护患者的隐私数据[14-15]。采用RFID技术实现对患者诊疗过程中的每个环节跟踪确认，协助和指导护士完成医嘱，由于有了医嘱执行项目的电子化确认过程，可以实现对护理质量的监控和对护理工作量的量化，从而实现病人诊疗全过程的可视化管理。2.3医疗信息智能决策平台架构。随着智能决策与个性化推荐技术在人工智能领域的渗透，将智能决策融入到医疗信息化平台中是一个重要的研究趋势。医疗信息智能决策平台的框架结合了中间件技术的多层构架，底层为数据交换和共享层、中间为数据中心和决策信息支撑层、上层为决策支持应用层和服务门户层。平台将区域卫生信息平台分解为四个层次结构：部门业务系统、数据交换平台、数据中心平台、统一应用平台以及贯穿整个系统的系统管理维护平台：

3结论

篇4

大数据助力精准医疗

在联影医疗的展台记者看到，通过差分剪影技术，计算机上同一个人不同时期的两张肺部的胸片影像自动重叠，人工智能自动识别出结节位置，并计算出结节大小、密度等量化数据，供医生直接参考。

众所周知，癌症的早期诊断结果对治愈效果有着直接的影响作用，越早察觉、治愈率越高。基于上述的智能化技术平台，医院等七家医院共同建立了“肺癌病例数据库”，来协助专家们对正常人群进行筛查。目前做了20多万个个检后，发现了7000余例肺癌的高危人群。

“肺部的医疗影像如果出现光点，需要有经验的医生才能判断出是结节还是肿瘤，需不需要下一步检测。几亿人次都筛查完，需要大量人力。”联影医疗董事长兼首席执行官薛敏说，而这一智能化的平台目前已经引入了人工智能，这个医疗界的“阿尔法狗”可以通过对医生诊断过程的深度学习，通过影像对肺癌进行早期诊断。目前正在将计算机和专家的筛查结果进行比对，如果相似性很高，未来可能实现计算机的自主判断。

这一人工智能系统能自动精准标识影像中小直径肺部结节，还能基于大数据不断自我优化，提供精准医疗。未来还能通过大数据，制定全国首个早期肺癌高危人群的预警标准。

推广全天候无纸化医疗

“我们致力于打造一个开放式、全天候的医疗管护数字平台，病人院前症后的所有数据都可以通过这一平接起来，实现真正的全程医疗。”飞利浦医疗信息解决方案大中华区副总裁陈胜裕说。

过去，不仅医院之间的诊疗、影像类的数据是“孤岛”，有时候同一个医院的不同科室，也很难完全互联，医生想要会诊须有大量的时间用于数据的更新和交接，病人出院后的术后跟踪和回访更是“基本靠自己”。

而记者在飞利浦的展台看到，从手术前的诊断、图像引导治疗；到手术中意外情况的出现和处置；再到术后的体征监测等，都可以在一个数字平台上实现。而且这一平台也是开放式的，不仅是飞利浦的数据，其他检查数据都可以直接接入，实现数据的完全互联。

陈胜裕说，通过数据的共享和平台的开放，早期的慢性病管理阶段，通过先进的体征监测，可以预警、跟踪疾病的发生；在急症发生时，提高医护人员为患者制定优选治疗方案的能力，改善检查、诊断和决策结果；在院后的协作护理中，可以利用可穿戴设备直接监测病人术后的康复状态。“相当于把医生从病历纸中解放出来，打造一种‘无纸化’的医疗。”

云端诊疗破除基层瓶颈

在联影医疗的展台记者看到，一副VR眼镜就能实现远程会诊。带上眼镜后轻轻点击屏幕，屏幕上心脏、神经等的三维图像动态立体、大小方向随意调节，还可以查看病灶和截面，让影像能远程“说话”。通过这一屏幕，老医生就能远程指导新医生看到CT影像中的“关键点”。

这只是联影医疗“U+互联网战略”的一部分。记者通过宣传片看到，在建立了“区域影像中心”的上海市嘉定区，社区医院拍好了CT，成片第一时间就能全部传到二级的中心医院，电脑对所有成片进行自动排序，专业的影像判断人员按照病痛缓急进行诊断，急诊病人半小时就能拿到诊断报告。

“这就好比所有基层的患者开了VIP绿色通道，既不需要过来挂号，也不需要等待，直接就能出片。”薛敏说，嘉定区的居民在社区医院就可以享受基于影像设备的体检、孕检、慢性病随诊、心血管等常见病、老年病随诊及相关的影像诊断服务，做到“小病不出社区”；在区级医院，居民即可完成肿瘤的早诊断、早治疗，做到“大病不用出区”。

篇5

远程医疗（Telemedicine）是科技与医疗技术结合的产物。它以计算机、通信、医疗技术与设备为基础，通过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，实现专家与病人、专家与医务人员之间异地“面对面”的会诊。通常包括远程诊断、专家会诊、信息服务、在线检查和远程交流等几个主要部分。

远程医疗最终目的是要实现个人与医院间，医院和医院间医学信息的远程传输和监控，改善医疗资源分布不均、患者就医不便的问题。长期以来，我国医疗发展水平地域分布极不平衡，医疗卫生资源的80%都集中在大中城市，而人口的80%则分布在县以下医疗卫生资源欠发达地区；即使在大城市，病人也希望能够到具有完善医疗设备的三级医院接受专家的治疗，因此造成了重点医院人满为患，床位紧张、不堪重负，而基层医院则门可罗雀、床位闲置，医疗资源浪费。如果利用远程医疗系统则可以大大缓解此矛盾，让欠发达地区患者不用往返奔波也能够接受发达地区大医院专家的治疗。既为及时准确抢救与治疗赢得了时间，也使少数高水平医学专家更多地为社会服务；既充分利用了卫生资源，又使患者节省了费用开支；若利用远程医疗进行远程教学、手术观摩等，也有助于提高中小医院的整体诊疗能力和医师水平。

发展历程

远程医疗并不是这几年才有的新生事物，早在20世纪50年代末就已出现。当时美国学者Wittson首先将双向电视系统用于医疗，随之Jutra等人创立了远程放射医学，此后不断有人利用通信和电子技术进行远程医学研究。1969年美国建立了远距离心电监护系统，70年代中后期远程医疗的运作模式及可行性在一些发达国家开始立项研究并建立了多个远程医疗试点网，这为之后的发展积累了经验。1986年世界第一套商业化远程医疗系统创立，美国麻省医疗中心与弗罗里达医疗中心实现对接。80年代后期，伴随着可用于提供医疗服务的通信、信息管理等方面技术的飞速发展以及对高质量医疗保健需求的日益增加，远程医疗进入了快行道，许多发达国家和发展中国家纷纷将远程医疗纳入信息基础设施建设的计划，大力开展远程医疗的研究并提供具体服务。此时我国也启动了远程医疗的探索，一些医院开始尝试着举办了一些远程病例分析、远程手术及远程培训。如1988年总医院通过卫星与德国一家医院进行了神经外科远程病例讨论，1995年上海教育科研网、上海医大成立了远程医疗会诊研究室，1996年10月上海华山医院开通了卫星远程会诊，1997年11月上海医大儿童医院利用ISDN与香港大学玛丽医院进行了疑难病的讨论等。

随着更多的医院的参与，国家卫生信息化总体规划中也提出了远程医疗建设的内容。如今远程医疗已在我国的农村和城市逐渐得到广泛的应用，远程医疗技术也已经从最初的电视监护、电话远程诊断发展到利用网络进行数字、图像、语音的综合传输，并且实现了实时语音和高清晰图像的交流。与视频会议相关

应该说远程医疗的快速发展与视频会议系统的普及应用是密不可分的。中国的视频会议市场多年沉寂之后，终于在2003年受SARS事件影响而被激活，当年视频会议需求增长高达42.61%，此后随着国家信息化建设的不断加快、视频会议技术的愈加成熟、网络的日渐普及以及线路资费下降等因素的刺激，中国视频会议市场进入稳定的加速增长阶段，发展至今中国已经成为全球视频会议规模庞大、发展迅速的地区之一。经过多年发展，视频会议已今非昔比，不仅能提供视频的传输，还包含会议所涉及的视频、音频、图示和数据等，如实时和非实时通信应用、即时存储、广播回放、媒体共享、电子白板、文字交谈、文件传输、文档修改、Web协同浏览、远程协同操作都已融入其中。而且随着H.264编解码技术的成熟，高清大规模应用已成为现实，这对于远程医疗至关重要，因为远程手术、远程会诊中模糊的图像是没有实际意义的。如此丰富的功能，也为定制开发提供了可能。

视频会议及相关厂商结合各行业的应用特点和实际需要纷纷推出了行业解决方案，视频远程医疗就是其中非常重要的细分。如宝利通远程医疗解决方案以宝利通远真系统ATX为核心，专家和患者可以通过视频系统进行“面对面”地交流，通过内容共享功能查看病人的病例、X光片等。在会诊过程中，专家还可以邀其他医师、专家加入会议，提高会诊的准确度和效率。此外如患者住院期间需要进行隔离治疗，此系统还提供了远程探视的服务，增加了病人及家属见面的机会。为了应对某些紧急情况，系统还支持调用监控图像，通过对讲机、电话等与专家、应急指挥中心以及安防人员进行沟通交流，大大加快了突发事件的反应速度。

华为在这方面也有充分准备，其远程医疗方案基于华为智真产品打造，采用真人大小的还原远端图像的高清技术，可为远程诊断提供全面清晰的信息。同时支持各种专业医疗影像设备信号采集，可将捕获的多路图像以多画面或者单画面方式作为辅流进行传送。在诊疗过程中，系统会将视频、音频信号和医疗数据信息进行一体化的同步录制、直播和点播。该解决方案基于IP网络，采用H.264编码技术，在带宽大于等于1M时即可达到720p的图像效果，大于2M即可达1080p效果。AVA不久前也推出了远程医疗录播方案，通过一键式的方式对现场拍摄进行控制，相应的摄像头会对现场进行自动拍摄，并将拍摄的画面以直播的方式传送到参加远程医疗会诊的各方。同时AVA录播系统还可支持多路信号的输入，因此在远程诊断中可以同时将发言者和检查的CT片等展示或传输给对方。录播系统将远程会诊现场数据直接存储在服务器上，观看者在后期可通过平台登录进行点播观看学习。

空间广阔参与厂商众多

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关键字： 物联网； 老人医疗； 智能家居； 远程医疗

中图分类号： TN911.7?34； TP393.3 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）09?0023?03

0 引 言

中国是世界上老年人数量最多的国家，随着经济的快速发展和医疗条件的不断改善，近些年我国人口的老龄化与高龄化趋势还将不断加快。杜鹏等在中国人口老龄化百年发展趋势中预测，到2053年，我国高龄人口数量将超过1亿，占全国人口基数的23%，社会将进入深度的老龄化阶段[1]。

无线传感器网络在智能家居中的应用比较普及[2]，主要包括智能安防、智能照明、智能供暖、智能医疗、智能娱乐等服务。近些年，智能家居已经被引入作为一个解决独立老人生活问题的方案。在众多的研究当中，大部分针对的是如何利用物联网技术使家居医疗变得便捷简单[3?4]，而忽视了建设家居医疗系统的挑战以及实现家居医疗后给老人生活带来的影响。本文试将智能家居与老人生活相结合，首先介绍了智能家居在老人医疗中的应用，并提出了智能家居系统（Smart Home System， SHS）建设中面临的三大挑战——技术水平、实用性以及伦理道德，并结合三大难题，讨论了智能家居对老年人生活的影响。

1 智能家居在老人医疗中的应用

智能家居在老人医疗方面包括智能家居医疗（Smart Medical Home，SMH）和远程医疗（Telemedicine）两大类。家居医疗主要有可穿戴传感器和基础设施传输系统，远程医疗主要包括远程诊断、远程监护和远程手术。

1.1 家居医疗

可穿戴传感器可以嵌入到服装、眼镜、鞋子和手表，或者直接定位身体[5]。可植入的无线可辨识设备可以用于保存健康记录，有助于在紧急情况下挽救老年人的生命，尤其适用于有糖尿病、癌症、冠心病、中风、慢性阻塞性肺疾病的老年人。对于有智力障碍的老年人，可以让其佩戴RFID手环，并配合门禁系统来记录老人的行踪。另外，家人可以让RFID手环和远程医疗服务系统、3G无线通信技术与生理信号结合使用，使老年人在任何地点、任何时间都能够和医院取得有效的沟通，大大提高紧急医疗服务的效率，节省等待时间，争取黄金救援时间。

基础设施传输系统是利用现有的家庭基础设施及其电气系统来协调和监测老人的一些活动。如对于跌倒的检测，美国佛罗里达州立大学研制的iFall利用内置在手机里的三维加速器，通过基于阈值的跌倒检测算法来判断老年人是否跌倒。它是计算三个维度的加速度合成，如图1中曲线所示[6]，在发生跌倒的瞬间，由于失重原因是合加速度小于G；而在倒地的瞬间，对地产生了很大的冲击，使得合加速度突破阈值上限。通过在预设一个时间区间内利用阈值上限和阈值下限可以很好的检测到老年人跌倒这一过程。

1.2 远程医疗服务

在智能家居医疗服务的系统中，远程医疗提供了一种全新的医疗模式，它将计算机技术、多媒体技术、互联网技术相结合，提高诊断与医疗水平，满足广大老年人的健康和医疗需求。广义的远程医疗主要是以检查诊断为目的的远程医疗诊断系统、以咨询会诊为目的的远程医疗系统、以教学培训为目的的远程医疗教育系统，以及用于家庭病床的远程病床监护系统[7]，如图2所示。一种基于ARM 的智能家居远程监控系统解决了传统智能家居系统不足之处，具有很好的实用价值[8]。

对于很多身处偏远地方（农村、山区）的老人，医疗条件相当落后，远程医疗为这个难题提供了一个解决办法，老人只需在家中配备一台应用了家居物联网技术的心电测试仪，无论是在白天或深夜，只要把仪器放在胸口或手掌上，十几秒内就能采集心电图，图像信息将通过无线网络传送到医疗中心，几分钟内医疗中心将反馈诊断意见。

2 智能家居的面临的挑战

本文结合智能家居在老年人医疗中面临的三大问题——技术水平、实际应用、伦理道德进行分析。

2.1 技术水平考虑

从技术的角度来看，目前家居物联网在医疗对象方面仅限于单一的老人。智能家居系统进入现实世界的住宅还有很大的难度，特别是临床医疗。RFID技术可以成为解决此难题的关键技术之一，但它要求人们携带一个RFID标签。日本AGH（Aware Group Home）组织开发的一个基于多人的RFID传感系统，可以单独地检测每个人的地点和活动情况。他们在老年人的拖鞋里嵌入RFID标签，通过铺设在客厅和走廊上的天线感知到不同人的位置信息，该系统还能够为每个老年人生成一个活动日志并告知老年人一些正常的活动[9]。即使RFID或类似的技术支持个人识别和个人定位功能，但是当前智能家居系统的识别算法都是基于单个老年人的情况下设计的，在多老年人或群居性老年人的情况下，不能简单地把情况概括为多个老年人活动的交错。

另一个技术挑战是，家居物联网在老人医疗方面的应用主要是监控老年人在家里的日常生活或检测老年人的生理指标变化。当前的家居物联网设计，忽视了传感器感知时间的滞后、传感器感知错误等情况，也没有给出老年人跌倒、失踪、突发疾病等一系列紧急情况的后续解决方案。

还有很多其他的技术问题，比如如何快速处理海量的感知数据，实时数据分析；如何保证传感器长期的可靠性；智能家居系统管理的健壮性以及维护问题等[10]。在这些技术问题没有得到解决之前，智能家居系统将很难在老人医疗方面取得很大的进展。

2.2 实际应用考虑

目前，大多数智能家居系统的设计仅停留在理论研究上，没有考虑到实际应用中的因素，更没有给出实际应用的解决方案，使智能家居系统的实用性不强。

TigerPlace团队设计的方案在一定程度上可以体现智能家居系统的可行性和实用性，老年人的家庭成员和卫生保健提供者可以涉及在智能家居系统的各个阶段，包括设计、实现和测试阶段。他们成立的观察小组可以解决老年人的许多实际问题，他们设计的家居系统充分考虑到老年人的易操作性，能适应老年人不断变化的需求，记录老年人的信息生活方式、心理的影响因素[11]。观察小组通过检测发现问题并及时改正，以达到家居系统全面性。如他们可以观察传感器安装在厨房是否会干扰老年人的日常活动或造成视觉障碍，根据必要性，对家居系统进行完善。

2.3 伦理道德考虑

物联网技术能成功地融入到老年人的日常生活中，在很大程度上取决于用户的认可以及它对日常生活的影响。在老人的RFID的识别系统中，标签可能被预先嵌入到物品（如床具）中，在扫描、定位时会不可避免的涉及到老人的隐私，所以在智能家居系统中，隐私是老年人最担忧的问题。

TigerPlace团队在采访关于老年人接受被监控情况时发现，老年人原则上不喜欢有摄像头全程监控，但如果在对自己生活影响比较小，他们愿意接受自己被监控。对视频数据的访问权也是一个难以解决的问题，大多数老年人都愿意把收集的数据分享给专家和他们的亲人。然而，他们却担心别人可能误解他们在监控中的某些行为，这些解释不清的行为会令他们感到不安。此外还可以研发具有选择性的智能传感器，只感知所需要的数据而隐藏不必要的数据，比如，有必要时可以隐藏某些视频信息和不雅动作的运动电流。

3 结 论

物联网作为信息技术革命的主要推动力，其产业发展和在智能家居方面的应用均面临着历史性的机遇。要不断突破RFID关键技术、传感器关键技术、云计算技术；构建具有鲁棒性强，可用性好，可靠性高的物联网基础设施；解决好智能家居医疗服务中的隐私问题；才能更快更好的促进智能家居的发展。

同时，基于家居物联网技术的智能家居系统对于完善老年人医疗服务功能、增强我国医疗卫生领域的科技水平、弥补家庭医疗资源不足、平衡医疗区域差异等具有非常重要的作用。

参考文献

[1] 杜鹏，翟振武，陈卫.中国人口老龄化百年发展趋势[J].人口研究，2005，29（6）：90?93.

[2] 韦明劭，李海.基于无线传感器网络在智能家居中的设计[J].轻工科技，2012（2）：60?61.

[3] 张奎，汤璐.物联网技术的智能医疗[J].硅谷，2011（17）：14?15.

[4] 李江权，张兴敢.基于Cortex?M3处理器的智能家居监控系统设计[J].现代电子技术，2012，35（7）：47?49.

[5] COOK D， SONG W. Ambient intelligence and wearable computing： sensors on the body， in the home， and beyond [J]. Ambient Intelligence and Smart Environments， 2009， 1（2）： 83?86.

[6] SPOSARO F， TYSON G. An android application for fall monitoring and response[C]// Proc. of IEEE International Conference of Engineering in Medicine and Biology Society. [S.l.]： IEEE， 2009： 6119?6122.

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人们物质生活水平的提高，使医院面临着严峻管理压力。无线技术的应用可以使医院最大限度的摆脱现实管理处境，尽可能的体现出现代化的医疗和管理水平，由此可看出，引用无线技术是医院提升医疗水平和服务质量的重要助力，是提高医院竞争力的必然手段。无线技术的作用，表现在以下几点：

1.优化管理体制

传统医院在管理上各科室的职能界定并不清晰，患者和医护人员都需要花费大量时间去完成治病、诊病、治疗工作，管理职能重复交错、管理效率低严重降低了医院的医疗服务质量。引入无线技术医院可以针对不同管理职能制定多个计算机管理系统，医护人员可以根据数据信息传递掌握患者各质量项目情况，现代化的管理模式不仅简化了患者就医环节，还提高了医院的管理效率。

2.提高效益

智能信息管理体系最大限度的弱化了医院工作人员的人工操作失误，有效避免了因人力资源损耗、劳动力重复使用、划价漏费现象。医院各项目的管理效率提升了，医院阶段性接待的患者容量也会相应提升。所以无线技术可以让医院在短时间内获得更大的经济利益。

3.促进资源共享

患者的治疗信息是医生制定治疗方案的主要依据，所以这些治疗信息是医院信息数据库中的重要组成部分，利用信息管理技术，医院可以将患者信息组成共享资源库。每家医院都可以在数据库中找到特殊病历信息、治疗方案、护理情况，同时无线技术还可以帮助医院了解最前沿的医疗技术和治疗方法。

二、医院管理信息系统设计

1.系统组成要素

1.1“专业性”治疗

医院医生和护理人员应具备较高的专业素养和计算机应用能力，在进行信息化管理过程中可以准确掌握数据库中的信息，并熟练操作信息处理工具。在开展治疗和护理工作时，医生应根据信息化管理系统所反应的医务人员工作模式制定工作方案、处理管理信息。

1.2分工管理

管理人员应将不同种类业务实施分级、分层管理，将多种类型信息集中输入数据库，形成人、数据分管的管理模式。系统不仅要包括一些具有高专业性的医疗信息，还应囊括有关患者资料的相关信息。

1.3数字化的医疗设备

建立管理信息系统，必须引进大量数字化医疗设备，因为传统的医疗设备并不能和管理系统进行有效的“信息沟通”，这种沟通障碍会严重降低信息管理系统的应用效果。数字化医疗设备可以将检测结果以数据形式传送给管理系统，以便管理系统对信息进行归纳和总结。

2.系统设计

本文将医院信息管理系统划分为五个功能模块，这五个功能模块的构架设计如下：

2.1门诊系统

门诊系统应设置用户权限，对患者的挂号、退号、预挂信息进行储存和分析，标注时间、费用以及特殊事项，并将挂号信息传送至相关门诊部门。同时，门诊部门还承担着对药物划价、收费等功能，管理人员应定期对医院药物价格进行清查和修订，以保证标价、计费的准确性。

2.2住院系统

系统应收录患者的入院信息，包括入院交付定金、床位分配等内容，在患者接受入院治疗过程中，记录各种计费信息，包括手术费、医药费、住院费等，管理人员应根据医院制定的治疗行为对患者的预交金进行管理，并做好数据统计。

2.3药品系统

药品系统分为库存、门诊、住院管理，这三部分都涉及到药物使用和管理信息。工作人员要详细记录每种类型药物的使用和库存情况，如果药品价格变动，工作人员应及时修正药品信息。

2.4移动病历管理

患者在接受治疗时经常会往来于多个医疗项目，所以医院各科室应建立总数据库，按照时间顺序，收录患者在各科室的就诊信息。同时还要详细记录患者的医疗、检验、手术、护理信息。2.2.5决策系统决策系统的职能表现在医护人员工作量查询、服务情况查询、移动病历查询、管理系统维护等几方面。管理人员应根据决策系统反馈的信息实时了解医护人员的工作状态、患者的住院情况、治疗和护理工作的进展，并制定符合医院管理决策的管理方案。

三、医院管理信息系统发展展望

随着无线技术在医院管理信息系统中的应用逐渐成熟，无线技术会更大限度的发挥其传输介质作用。最近几年，各大医院纷纷建立了组网系统，组网技术的应用范围非常广，可以推动医院管理的网络建设发展。医院可以设置多频局域网实现治疗、护理分层管理，利用无线信息传输进行数据交流，这种交流形式相对于有线传输更具高效性、准确性。同时，医院也可以建立平台，将医院管理和治疗涉及到的所有信息实施编码管理，切分操作代码和后台代码，将不同代码的管理信息放在系统页面设计上实施处理和操作行为。逻辑层和数据访问层会直接拦截目标信息，自动开展后台操作，这种操作方式可以增加医院管理信息系统的安全性和合理性。

四、结论

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其一是信息不流通的问题，患者在不同的医院，需要那办理不同的就诊卡；任何一家医院的医生看不到患者多次就诊的完整临床诊疗过程，无法准确掌握患者完整诊疗过程和健康状况。腾讯先后通过微信公众号等产品，建立信息共享的医疗电子档案，以解决“信息孤岛”的问题。

其二是“看病难”的问题，名医的需求量很大，但是能诊断的病人有限。马化腾认为根源在于“医生怎么样才能够释放自己的能力”，希望通过信息化的手段，打造一个医疗团队，实行科学化的分层、分级，将一些简单的诊断交由助理、护士来处理，最后由名医诊断。这样可以成倍扩大医疗产能。

腾讯的“医疗能力超市”

这几年，在投资的同时，腾讯尝试做微信智慧医院、糖大夫、腾爱医生、觅影等，涉及了支付模式创新、慢病管理、人工智能等多个领域。

1. 智慧医院

早在2013、2014年，腾讯便提出微信智慧医院的概念，做的事情也很简单，依托于微信公众号的线上能力，帮助医院做挂号、信息流转等基础医疗服务；2015年——2016年，微信智慧医院的2.0版本提出以医院作为核心体系，挖掘医院流程里线上信息化、数字化以及互联网化能力；从2017年开始，以小程序、公众号作为整体服务入口，医保、商保、区块链技术、AI、人工智能在医院落地，这是智慧医院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，腾讯推出了一款检测血糖的智能硬件产品“糖大夫”，这算是腾讯第一次直接出手，那一年也是腾讯投资的高峰期。2016年3月25日，在“互联网+慢病管理”贵州模式会上，腾讯正式公布腾爱医疗战略布局，计划用智能终端、医生平台、“健康基金＋医保”的互联网金融、大数据这“四驾马车”连接医疗。但钛媒体注意到，近两年腾爱医生的相关动态逐渐变少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI产品“觅影”，同年11月科技部公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，在AI+医疗方向上，将依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

“我们没办法改变供需矛盾、没办理控制需求，我们只能用科技的手段，用互联网的能力来缓解供求之间的矛盾，提升医院的效率。怎样帮医院做到这样的事情？这一定是医院主导，腾讯助力。”腾讯副总裁陈广域坦言，腾讯不应该做的是包办、代办，“我们希望合作方把我们当做一个超市，可以选择需要的能力，我们不能强迫你们选择不喜欢的东西。”

目前，腾讯医疗布局分为投资和自建两种方式。在自建中，腾讯分为两个团队，一个是腾讯医疗团队，负责的业务包括糖大夫、腾爱医生、企鹅医典、医疗云等，主要聚焦于医疗业务本身。另一个团队是“互联网+医疗”业务，该业务又分为两大板块：一个是微信智慧医院，包括挂号、处方流转、医疗咨询，利用互联网工具提升医院、医生效率；另一个方向是腾讯觅影，包括AI医疗影像、AI辅助诊断，探索AI如何进入到医疗比较核心的领域。

AI医疗的决心——腾讯觅影

精英团队打造精品应用

目前，国内医疗AI创业公司也多以影像识别为主，据统计，AI医学影像的创业公司多达几十家，医学影像识别成为医疗AI领域里较为成熟的垂直细分领域。医学影像成为“一枝独秀”的原因在于，影像数据获取相对容易，三甲医院设备都是GPS设备、全球顶尖设备。原始数据是电子化的，对于初创公司来说，一个是图像的质量，一个是电子化获取程度，都相对容易。”

2017年8月，腾讯了AI医学影像产品“腾讯觅影”，利用人工智能医学影像技术辅助医生实现早期食管癌筛查，凭借“觅影”腾讯正式进军医疗人工智能，加上早前的“百度医疗大脑”、阿里“ET医疗大脑”，BAT已经全部入局医疗人工智能。

腾讯在医疗领域有三个方面的积累：用户服务、数据能力、资源整合。而医疗AI以及影像识别是在学术科研上的应用；此外，在用户服务上，腾讯也涉及了预约挂号、在线问诊等业务。

腾讯觅影整合了腾讯内部几个顶尖的AI的团队，包括我们的互联网+部门，包括腾讯的AILab、腾讯优图实验室和架构平台部，可以说是汇集了腾讯最精英的人工智能技术团队。

从觅影产品的后端来看，是有一个AI医学实验室，除了顶级的人工智能算法专家之外，医学实验室也聘请了全国顶级的一些医疗影像科的医生和很多的全科医生，同时也会跟很多的医疗机构和医学院校以及各个地方政府共同去合作。

产品技术的应用

当前，觅影可以去辅助于这几项癌症：食道癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和糖尿病引起的视网膜病变。

腾讯觅影可以把医生或PET系统（正电子发射计算机断层显像技术）里面的影像传到腾讯搭建的系统当中，再利用人工智能技术和算法判断这个片子是不是高风险的早期病症，诊断准确率达到90%以上。

腾讯觅影是怎么做到呢？在训练数据的采集方面，腾讯团队集中采集了几十万张中国人的同一病症片子。虽然全球有很多公司在做AI医疗影像，甚至有一些片子可能都有一些开源的，从网上可以下载到，但很多片子都是外国病人的，外国的数据去训练中国人的模型，准确率还是比较低的。

因为每种病灶只有一小块，大多数的区域是一个正常的，腾讯团队会把这个医疗原始的图片切成很小很多小的块，分别去估计每一个小块患病的概率，最后得出一个诊断结论。

从觅影的实际应用场景来看，一方面，腾讯在与三甲医院合作，提高三甲医院医生看病的效果；另一方面，团队希望更多地与基层医院进行合作，提高基层医院整个的诊疗水平。同时，觅影产品也会跟腾讯基金会合作，通过一些公益基金的项目，利用技术给国家和人民造福。

腾讯智慧医院3.0的创新解决方案

微信智慧医院3.0亮点颇多：不仅实现了连接、支付、安全保障和生态合作的四大升级，同时还加入了AI、区块链等全新技术，全面开放腾讯核心能力。

1. 连接升级

通过整合人社、医院、药企、保险等资源共同联动，提供在线咨询、处方流转、商保直赔等服务。以处方流转为例，在药品零加成政策背景下，基于腾讯支付、AI人脸识别、区块链等核心技术能力，连接医院、流通药企及用户，实现电子处方安全流转、全流程可追溯，助力医药分离。用户可选择药店取药、药店配送到家等多种购药方式。

2. 支付升级

支付场景升级，包括医院、药店、社康、保险更多场景均支持微信支付。比如，在医院可以使用微信公众号实现在线支付、处方单扫码付、终端机快捷支付等;在保险场景，可在线使用社保个账购买健康保险;在药店、社康场景下，可实现在线刷码支付，免带卡便捷购药等。同时，支付方式将医保、商保、自费等全部纳入，让消费者实现无缝支付。

3. 安全升级

微信智慧医院3.0能够全面保障实名安全、支付安全、数据安全和风控安全。比如，一直以来，医疗数据安全和患者隐私保障是医疗行业的核心问题。而区块链所拥有的多方共识、不可篡改、多方存证、随时可查等优势，使其成为医疗数据保管的最佳方案。智慧医院3.0就将运用区块链技术，为监管方、医院、流通药企搭建了一条联盟链，保障数据、隐私安全的同时，实现链上数据防篡改。

4. 生态合作升级

除了在自身能力方面，微信智慧医院3.0更加注重整个生态的合作共赢。从资金、资源、技术、产品四大维度，与合作伙伴联手，实现合作升级，推动业务有效落地，合力打造互联网+智慧医院的建设。

尾声与展望

腾讯的高管们曾多次公开强调：“互联网+医疗”是为医者赋能，需要发挥“连接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升医疗服务效率，建立“医患”信任感，真正解决医疗行业的“痛点”，共建融合的医疗生态体系。

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关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

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屡败屡战的转型

海虹或许还称不上一家伟大的公司，但其已然成为一家传奇公司。海虹控股上市21年以来，一直处于转型状态，在资本市场上掀起无数风潮，数度被炒作。海虹起家的化纤产业或许并不为大家耳熟能详，其之后进军的“联众游戏”又震惊全国。

从2000年便开始布局的医疗电子商务产业，近年来受到政策的冲击日趋萎缩。公司管理层再次求变，2009年同美国ESI集团合资益虹国际，转型医药福利管理（PBM）。

但因医保主管部门对外资持股公司较为敏感，业务难以开展。因此，2011年，海虹控股以1美元对价受让ESI所持益虹294万股，转让完成不再受外资身份掣肘，海虹100%持股，扫清了业务的最大阻碍。当年便与济南、佛山等全国9个地市相关政府部门签署协议，开展医疗福利管理业务试点工作，大力开展新业务的试点工作。

2012年10月17日，海虹控股公告称，杭州市医疗保险管理服务局经一年空转试用后，与海虹控股签署《杭州市医保基金智能管理平台共建协议》。随后的12月28日，海虹又在未经试点的前提下，直接同广州医保管理局签约了共建协议。

在某种程度上这标志着，其福利管理系统在节省处方赔付上，已初步获得部分医保基金管理部门的认可，极具里程碑意义和示范性效应，后续向一二线城市大规模推广将受得更为顺畅。

2012年12月29日，海虹控股公告称，公司借鉴吸收战略合作伙伴ESI在北美运营的成熟模式，成功开发了医保基金智能管理平台。

平台是面向医疗保险基金管理部门设计的智能系统，旨在加强医保审核效率和客观性、提高医保基金管理水平、实现更有效的医疗行为监督和医保合理控费。

医保控费将是2013年医药行业一大主线，医保基金智能管理平台同ESI医疗保险支出分析系统Beacon异曲同工，产品的成熟度较高，必将成为海虹开疆拓土的利器，服务延伸的医保定点医院及药店均将出现较大突破。

医药福利管理的机会

PBM严格意义上是一种专业化的第三方服务，是介于保险、药企、医院和医保管理部门之间的机构，其成立的目的在于病人就医过程中，对医疗和药品费用进行有效管理、节省支出，增加药品效益。

PBM通过与医保主管部门、药企、保险公司、医院签订合同，以求在不降低医疗服务质量的前提下，影响医生或药剂师的处方行为，达到控制药品费用的目的，以及衍伸的关于药物使用的有效性和安全性审核（包括过量开药、重复开药、仿制药替代等）

目前，国内涉及医疗信息化业务的公司，多以医院管理信息化和公共卫生信息化业务为主，为各级医疗机构或政府部门提供基础的信息化服务或系统更新升级。涉及医保信息化业务的公司主要以为医保部门和医疗机构提供基本运营支持和基础结算系统为主。

海虹的医保基金智能管理平台主要涉及医保费用审核和监测，向医保管理部门提供医保智能审核管理平台终端，帮助其审理医院上报的大量医保报销数据，查出其中存在问题的单据。协助提高医保管理效率，优化医疗质量，提高医疗安全性并降低医疗成本。

而PBM业务的主要壁垒在于：（1）需要临床医学与信息化的高度结合――PBM业务对相关的临床和处方标准具有较高要求，需要结合权威的临床医学规范和标准以及保险政策等要素，对医保费用进行全面自动审核；（2）不管是以医疗机构还是以医保机构为主要客户，均需要系统提供方具有较强的政府公关能力。

在未来一段时间内，国内公司的PBM业务还将可能逐渐从简单的报销单审核向医保综合监控升级，包括趋势分析、流量流向分析、费用预测和预警、以及协助制定费用审核规则等；并为医生提供参考治疗方案，包括基于诊断而优化的药方、针对个体患者的安全用药剂量分析、针对个体患者的医疗缺失分析等等，并能够通过手持设备实现信息传递。

据资料显示，2011年我国65岁及以上人口1.22亿，占总人口9.12%。老龄化的趋势还在增强，城镇职工医保透支存在风险。而且近年来，不少省市开始强烈释放控费需求，如北京下发“204”号文件实行总量控制，缘因北京、上海等一线城市已开始出现每年10月、11月时该医院当年的医保总量已经超标的现象。

国内基本医疗保险制度确立成为新医改最大成就，受众13.05亿，但对于支出水平是否可控面临巨大挑战。医保控费已然成为是2013年医药行业一大主线，发改委和社保部及卫生部将站在各自角度倾全力推广，医药福利管理迎来契机。

盈利模式多项选择

尽管在试点工作已经取得了一定的成效，但从目前的情况看，医药福利管理业务实际收益还没有体现在财务报表中。海虹控股目前对于医药福利管理收费模式恐还处在摸索阶段。

据海虹控股2011年年报显示，2011年北京益虹医通技术服务有限公司（益虹中国子公司）净资产1026.78万，营业收入594.37万元，营业利润-573.24万元，净利润为-430.68万元。

借鉴北美PBMs（如ESI等）模式，对于海虹的盈利模式也存在多种可能：

一，处方赔付费分成。据悉海虹控股此前跟杭州的试点合作中，从4个亿的保险单据中发现6000万的不合理报销，因此也得到医保管理部门的认可。

二，处方审单费提成。据了解，美国ESI集团下属的ESRX （中译“快捷药方”，纳斯达克上市公司）盈利模式是每完成一单审核即获得2美元。

三，长期项目服务费。每年医保涉及金额2万亿，公司如果能够挣到其中的万分之五，那也有10个亿。

还有一种说法认为，海虹可以通过各地医保管理部门鼓励医院安装海虹控股的医保智能审核管理平台终端，并能优先快速地审核该医院的报销单据。这样医院能早日拿到报销单据，从而能够获得大量利息，提高安装的主动积极性。而海虹则以向医院销售终端获得收入。

不过这里海虹出现了一个竞争对手，美德医医疗系统公司于 2011年3 月在北京成立了全资子公司，并结合国内的需求特点研发了“美德医合理用药系统”，目前主要用于医院等医疗机构、侧重于对处方安全性的审核。

虽然海虹具体如何盈利虽然还在探讨。不过业内普遍认为，一旦全国推广，规模垄断效应就会显现。当然，由于中国的国情和欧美不同，欧美模式一般很难在国内“照搬”。