智能医疗方案范文
时间：2024-04-09 17:54:04
导语：如何才能写好一篇智能医疗方案，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
我国是煤炭消耗与生产大国。在生产大量煤炭的同时，会产生大量的具有较低热值的煤，例如煤矸石、煤泥、洗中煤等[1]。这些低热值煤虽然堆存量较大，但利用率较低。因此如何实现低热值煤高效利用是燃料智能化管理与控制过程所要面临的重要课题。
1 低热值煤发电中存在的问题
由于煤矸石等低热值煤的热值偏低、灰分高、富含硫分、硬度高，不能实现远距离的运送，这就导致了装机容量和选址位置受到很大的限制。此外选择燃烧低热值煤的电厂往往地处偏远，电力需要远距离的输送上网输电困难。
目前，循环流化床锅炉发电技术是实现低热值煤发电的主选方式，不仅环保，其技术经济参数具备了其他炉型不具备的优势。但是，这种发电方式下锅炉受热面磨损比较严重、出渣设备容易出现故障、燃料破碎能力不足、主要辅机设备质量可靠性差、厂用电率相对不高。
2 燃料智能化管理与控制技术
火电厂中燃料是保证电厂安全生产的主要内容，是发电厂最大的可变成本，也是火电厂经营的最大风险。对燃料全过程的合理、高效的管控有助于电厂降低燃料成本，可以显著的提高电厂的利润收益。因此智能化管控被广泛应用到电厂燃料全过程管理当中。燃料智能化管理模式流程环节较多，人为因素不可忽略。燃料数据真实有效是整个燃煤管理过程中的核心，牢牢把控住这个核心才能科学掺烧和经济采购，进而有利于降低劳动强度。最终实现劳动效率和经济效益的提高，增加发电企业的核心竞争力。
智能化的燃料管理系统主要有五大目标：一是入厂煤计量过程自动化，实现入厂煤计量的车号、矿别、称重、回空等信息自动生成。二是采制过程自动化，实现采样方案自动确定并执行，制备煤样自动封装，最终实现采样制样一体化运行。三是化验管理网络化，实现化验仪器联网运行，化验过程在线监控，化验报告自动生成。保证化验过程不受外部因素的影响，减少人为的错误。四是煤场管理数字化，实现不同煤种分堆分层存放，进耗存数据实时掌控，量质价信息动态显示。五是燃料管理全过程信息化，这是燃料智能化管理的中枢，通过建立统一的数据中心，实时管控设备运行，自动采集管理数据，及时传输管理信息。即如图1所示的五个主要环节[2]。
3 低热值煤发电燃料智能化管控一体化
对于我国这种能源消耗大国，发展低热值煤具有三个重要意义：第一是有利于提高能源资源利用效率；第二是有利于减轻矿区生态环境污染；第三是有利于节约土地和运力资源。但发展低热值煤也存在多种制约因素。将燃料智能化管控应用于低热值煤发电是实现低热值煤高效利用的重要课题。低热值煤发电燃料智能化管控一体化除了考虑传统高热值煤发电燃料智能化管控主要内容外，还要将以下两点整合进入到智能化管控模块当中。
（1）低热值煤电厂的选址的经济性计算。综合考虑各地条件和限制因素，应优先布局在煤炭调出矿区和原煤热值不高、矸石含量高的矿区，如内蒙古准格尔矿区、万利矿区，可考虑此类发电项目。
（2）锅炉安全参数的实时监测信息。对于适合燃烧低热值煤的循环流化床锅炉，由于受热面磨损、出渣设备故障等会影响锅炉安全运行，严重影响电厂效率，因此实时检测锅炉四管的安全运行有利于降低电厂运行成本[3]。低热值煤发电燃料智能化管控一体化的主要内容可以用图2表示。
4 结束语
低热值煤发电可以提高能源资源利用效率并且能够减轻矿区生态环境污染。如何合理的将低热值煤与燃料智能化管理相结合是实现低热值煤高效利用的关键所在。在解决低热值煤发电主要技术问题的基础上，与传统的燃煤智能化管控方法相结合，是解决低热值煤发电燃料智能化管控一体化的有效途径。
参考文献
[1]柳勇，吴家文，廖帮贵.浅谈低热值煤的利用方法[J].中国化工贸易，2015，7（24）.
[2]成刚，陆茂荣，何亮.火电企业燃料智能化管理系统的研究与应用[J].煤质技术，2015（2）：42-45.
篇2
近日，青岛市物价局批复关于IBM开发的医生会诊人工智能产品沃森肿瘤的收费。据此，医院可根据自愿原则，与病人双方协商并签订协议确定具体收费标准。这意味着，医疗人工智能产品作为医疗服务项目，其商业化临床应用和推广受到主管部门认可。
沃森是当前医疗领域应用相对成熟的智能机器人，也是全球最早进入临床的产品。据其中国地区分销商百洋智能科技董事长付钢透露，目前沃森肿瘤已经在八省落地，预计年底覆盖150家三级综合医院。
但在本土化过程中，如何获取各医院医疗数据和诊疗方案，克服国内医疗信息数据孤岛，并打动医疗机构和医生接受这一新事物以及让患者为高价埋单，都是沃森无法回避的问题。
医生助手
公开数据显示，2015年国内新发癌症病例约429.2万例，其中，281.4万例癌症死亡。在治疗方面，国内外存在巨大差距：国内所有癌症患者的平均五年生存率仅为30.9%，而美国已达到66%。
专家分析，主要原因在于，一是发现不及时，体检体系不发达，中国50%的肿瘤患者入院就已是晚期患者，美国只有10%的入院患者是晚期患者;二是因为国内肿瘤整体治疗规范水平不够。
“要解决几百万人的肿瘤治疗，一定是通过更先进的工具提高医生的效率，提高一线医生的诊疗水平。”付钢表示，肿瘤患者对于治疗方案、健康状况确认的需求非常旺盛，以往很多肿瘤患者会在进行治疗后或者在发现病情前就去一线城市甚至国外的医院进行治疗。这也是其引进沃森健康系列产品的主要出发点。
“沃森的开发是给医生做助手，而非取代医生。”IBM沃森健康中国区总经理郭继军说。
据了解，沃森“学习”过程类似AlphaGo，由纪念斯隆-凯特林癌症研究中心（MSKCC）历时四年半训练出来，它汲取了300多份医学期刊、200余种教科书、超过1500万页的论文研究数据以及基于美国国立综合癌症网络的癌症治疗指南和MSKCC在美国100多年癌症临床治疗实践经验等，并保持每月更新。
目前，沃森健康已研发出3种肿瘤科产品：沃森肿瘤、沃森基因解决方案和沃森临床试验配对。IBM沃森健康总经理Rob Merkel介绍，沃森产品目前已在13个国家开展临床应用，并很快推广到20多个国家。其中沃森肿瘤和沃森基因解决方案分别于去年8月和今年6月被引进中国市场。
以沃森肿瘤为例，接受患者预约后，肿瘤专家与患者实行面对面交谈，根据患者病历情况，择病情重点现场上传关键词至云端，经过沃森的数据库从中筛选和抓取有用的诊疗内容，并输出四项内容：治疗方案描述、治疗方案遵循了哪些指南和治疗思想、帮助寻找到患者的临床医学证据以及用药建议，同时会评估患者采用该方案的疗效与风险，最终由医生决定是否采取。目前沃森的诊断治疗范围涉及肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、卵巢癌和宫颈癌等治疗领域。
据称，和顶级专家组所给出的治疗方案相比， 沃森肿瘤的治疗方案已达90%以上的符合度，逐渐成为肿瘤专家的重要智能助手。
“沃森其实就是一个国际多学科专家的肿瘤会诊意见。”青岛大学附属医院副院长张晓春告诉《财经国家周刊》记者，今年4月底其所在医院沃森国际肿瘤诊疗中心开诊并接诊第一批病人。目前已经接诊了256个病人，其中沃森肿瘤对33个病例给出的诊疗方案，与MIT专家做的治疗方案比对一致率是96.8%。 沃森是当前医疗领域应用相对成熟的智能机器人，也是全球最早进入临床的产品。
在张晓春看来，对资深专家而言，沃森肿瘤还是太年轻，其提供的方案更适合用于指导基层医疗机构对肿瘤规范治疗缺乏认知的医务人员。用沃森肿瘤培养年轻医生、带团队，尤其对非肿瘤科室的医生非常有用。
据了解，使用沃森肿瘤和沃森基因组学均需自费，沃森肿瘤价格是4500元/次，沃森基因组学为5000元/次。
本土化挑战
根据规划，沃森肿瘤今年底将进入中国150家三级综合医院。其在国内运营服务经销商除百洋智能科技外，还有杭州认知网络科技公司。
百洋智能科技首席营销官王必全透露，目前已经接到很多医院的合作意向，按照市龇从η榭隼纯矗医院引进速度和规模可能远超规划，实际引进沃森肿瘤的医院会在150-300家之间。
广受追捧的背后，其应用实效和商业化成果仍有待时间检验。
“还是本土化不足的问题。”张晓春说，沃森肿瘤提出的方案都是基于欧美国家的病例，尤其是MSKCC的专家的一些成功案例，而肿瘤治疗在人种、基因上是有差别的，沃森给出的治疗方案是否适合亚洲人群还有待研究。在药品方面，国内自主研发的肿瘤靶向药如果在欧美国家没有上市的话，暂时也未被纳入其认知系统中，这给中国医生的诊疗带来了一定局限性。此外，针对病情比较复杂的肿瘤患者，比如一些经过多线化疗和对药物产生耐药性的患者，沃森肿瘤还不能很好地解决。
纳入本土化案例及数据是其接下来要努力的方向。郭继军表示，IBM将会从帮助医疗机构提升绩效、基于国内医疗转型需求的层面出发，解决数据整合问题，并逐渐积累和吸收中国医生及研究人员的论文和循证研究成果。
但这并不容易。据了解，获取训练医疗人工智能所需的数据，主要是采用合作和并购方式，成本很高，数据来源的正当性也常受质疑。这一模式在国内开展起来可能颇具困难。主要原因在于，目前国内各医院系统并不相连，也没有统一规范的临床结构化病历模型标准，不同医院的病历书写存在差异，非结构化的数据导致很难做到高效率的大数据挖掘。而且，由于国内临床病历缺乏规范，不少临床实际治疗、诊断细节在病历中无法体现，此外，与国外患者离院后延续性的随访体系不同，国内患者离开医院失访率非常高，临床病历和高度碎片化的数据实际价值有限。
对于医院而言，引进沃森的成本也不小。张晓春并未透露具体引进费用，但据她介绍，沃森肿瘤软件不能直接在医院HIS系统运行，需要另建系统并单独设立专门的诊所。
而推广沃森产品，国内医务人员的培训不可或缺。“如果沃森在全国铺开，至少要训练一万名专业的肿瘤医生。”付钢表示，肿瘤科是非常专业的科室，具体对于每个病人在不同的治疗场景下，用好这一助手，需要与医生沟通互动并开展培训。
据付钢称，目前百洋已经筛选了500家医院，配备相应的医生培训工程。这将付出大笔的培训费用。
篇3
关键词：血压监测；物联网；智能医疗
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）07-1673-02
1 概述
物联网，是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别（RFID）装置、红外感应器、激光扫描器、全球定位系统等信息传感设备和网络通信技术，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。这里面包含了两层含义[1]：一是物联网的基础还是互联网，物联网只是互联网的延伸和扩展；二是物联网是实现物与物，物与人间的信息交流和通信。物联网是继计算机，互联网之后的世界信息领域的第三次革命，具有划时代的意义。现在越来越多的国家或地区在进行物联网的战略布局，如欧洲的“物联网行动计划”，美国的“智慧地球”计划等，我国也把物联网的发展提高到国家战略发展的层面，2009年总理在无锡考察时提出“感知中国”的理念，在《让科技引领中国可持续发展》的讲话中，温总理将物联网列入战略性新兴产业之一。“物联网”的问世，改变了传统的思维，在之前的传统思维中，我们常把“物”同“信息技术”隔离开，而物联网是把“信息相关技术”整合在“物”中，二者融为一体。物联网的应用非常广泛[2]，如精细农牧业，环境监测，交通运输业，电子商务，国防工程等领域。
血压是临床上监测最重要的生命体征之一，通过测量患者的收缩压和舒张压，可以了解患者的身体状况和有无疾病。人体自身有一系列的调节机制来维持血压在一个相对稳定的波动范围，收缩压正常范围为90―120mmHg， 舒张压正常范围为60--90 mmHg。超出这个范围就应关注，临床上有低血压和高血压两种状态。低血压多见于失血性休克和严重性心血管障碍性疾病，而高血压是全世界范围内最常见的心血管类疾病，其患病率高，诱发的并发症严重，是心脑血管意外的主要危险因素。流行病学调查得出，我国高血压的患病人群突破了两个亿，并且呈现增加的趋势。血压测量是高血压病诊断和治疗的基础，常见的有诊室测量和患者自测。但这两种测量方式都存在着一些不足之处，如诊室测量受时间和地点的限制，并且易错过隐匿性高血压[3]和诱发白大衣性高血压[4]，而自行测量的可能会出现测量不准的情况。同时血压变异[5]也是人类血压的最基本特征之一，昼夜间也存在着波动，所以动态血压监测对于了解患者血压的变化是非常有价值的。
2 基于物联网的智能血压监控系统研究的前提条件
动态血压不间断监测需借助于智能血压计，智能血压计是依赖于现代电子技术和血压间接测量原理，以数值的形式显示并通过网络自动传输到数据管理中心。倍益智能血压计是经过美国FDA权威认证和欧洲ESH临床检验认证的一款智能血压计，它把物联网技术整合进检测仪器，实现了将测量数据智能传输至Boumi Heart倍益健康管理平台的功能。这即是物联网技术用于智能血压监控的一个范例，但如何实现智能血压计的微型化，发展类似手表样的新产品是研究的方向。另外我们应该尝试在区域医疗内实现智能血压监控，有效的提高医疗服务质量。
3 基于物联网的智能血压监控系统的构建和架构
如图1所示，智能血压控制系统通过智能血压计监测院外患者的动态血压，智能血压计会依据需要设定每隔一段时间测定患者血压，这些监测的数据借助于手机网络传输至上级医生或社区卫生服务站，医生会根据病人的病情变化作出指导意见，如药物调整，是否来医院就诊等信息再经网络反馈至病人手机上。由于高血压这类慢性疾病多半由社区卫生服务中心负责日常的治疗，上级医生与社区卫生服务中心间的互动也是非常有必要的，相关的信息也会经网络传输至社区卫生服务中心，由其具体实行其治疗方案。这样可以做到依据病情及时的做出治疗方案调整，达到稳定控制血压的目的。同时当高血压出现危重情况时，及时发出提示和求助信息，医生及医疗机构做好抢救预案，有效提高抢救的成功性。
物联网有三个层次，如图2所示。底层是感知层，通过RFID移动终端、M2M终端等技术获得相关信息，这些信息再通过网络层实现长距离的传输，应用层即对这些数据进行分析，做出决定，为客户进行服务。依据物联网的感知层，网络层和应用层设计智能血压监控系统。
感知层主要是依赖于智能血压计等设备，通于蓝牙，3G/4G网络等通信传播手段实验监测数据上传至医院的血压监控中心。在医院的血压监控中心实现病人信息查询，数据分析，作出决策。对患者进行健康指导，治疗方案调整，应急救援等。应用技撑平台主要包括安全管理，服务管理，中间件技术和工具箱等。应用服务子层除了监控血压和紧急救援外，通过这个智能平台可以实现医患间的互动，让患者充分了解自己的病情和与医生交流，熟悉疾病治疗的要点。另外依靠这个智能血压监测系统，医生也可以进行一些如问卷调查，大样本病例分析，病例对照研究等科学研究。
4 基于物联网的智能血压监控系统的面临的问题和展望
基于物联网技术和生物感应器技术开发智能血压监控系统，做到血压的动态监测，帮助患者及时准确的了解病情，调整用药，必要时预警抢救。智能血压监控系统给医生和患者带来了诸多便利，但也有一些值得注意的问题。首要问题是网络安全[6]，物联网的实现依赖于互联网，互联网上病毒横行，网络安全显得尤其重要。另外保护患者的隐私也是一个重要的问题，物联网技术就是以物与物，人与物间的识别和感知，经过数据分折做出决策。在医学领域应用物联网技术都将面临着保护患者隐私的问题，做到提高从业人员的职业道德和确保数据安全是重要的两个方面。其次是数据处理能力亟待加强，物联网技术的开展将产生海量的数据，做到从这些海量的数据中发现有意义的数据也是一大挑战。技术方面IP地址缺乏与兼容也是一个挑战。除技术外物联网技术应用于医学领域还涉及一些法律，伦理及合作等方面的困难。（下转第1681页）
（上接第1674页）
尽管有上述的诸多问题亟待解决，但物联网技术自应用以来，已经在医疗领域取得了很好的成绩[7]，如药品和医疗器械管理，医疗废品管理，医疗信息化和远程医疗等方面。物联网技术在医疗领域的应用将会随着国家投入的增大而更加的广泛，必将提高医疗服务质量，有效有改善我们现在的医疗现状。
参考文献：
[1] 张群良. 物联网的应用与挑战[J]. 学术研究， 2011（09） ： 83-88.
[2] 付宏海. 物联网的应用与发展[J]. 考试周刊， 2012（12）： 195-196.
[3] 杜乃立，杜瑞芝. 隐匿性高血压的研究进展[J]. 心血管病学进展， 2008， 29（6）： 892-894.
[4] 米宏文， 刘兆英. 动态血压24 h 监测在高血压患者中的应用价值[J]. 心脏杂志， 2012，12（2）： 140.
[5] 莫怡浩， 胡雪松， 张新霞. 血压变异的研究进展[J]. 医学综述， 2012， 18（2）： 244-246.
篇4
智能医疗的兴起
人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观，还有人感到了恐惧，认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。
然而，即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石，也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来，理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的，而是因为，“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代，准确地说，是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地，并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。
“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的，这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习，学习能力会越来越强，而且搜集和贮存的数据会越来越多，将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些体力劳动以及低级岗位外，会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外，在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面，人工智能也能产生巨大的作用，创造不可估量的效益。
设计“阿尔法围棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯・哈萨比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题，如诊治疾病，处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称，人类想要掌握的学科越来越复杂，即使是最聪明的人，穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程，那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。
具体而言，如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域，将诞生一种新的医疗和医药模式，即智能医疗（有人称智慧医疗，但由于智慧似乎为人类所特有，以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好）。
智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的计算机和互联网技术，实现患者与医务人员、基础研究（医学和药物研究）与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。
例如，通过无线网络，使用掌上电脑便捷地联通各种诊疗仪器，医务人员能随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告，随时随地快速制定诊疗方案；在医院任何一个地方，医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱；患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅；任何科学研究，包括医学和与医学相关的物理、化学等领域的研究最新成果能在互联网上及时公布等，让诊断、治病和用药以及公众的保健得到最有效、最迅速、最适宜、最廉价和最科学的处理。
智能医疗的具体表现
以“阿尔法围棋”为例，可以知道什么是智能医疗。
研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招，而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。这是一款手机应用程序（APP），包括“识别风险病人”（Stream）和“早期临床护理管理”（Hark）两个模块。
这种手机应用程序当然也是一种人工智能，它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人，或者一些急性发病者。例如，深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人，以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告，以辨别哪些病人存在风险。结果表明，有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。
当然，这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上，在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用，如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科，即药物临床研究的计算机仿真（CTS）。
一种新药的开发一般估计需要15年时间，耗资10亿美元，但最近的估计是可能耗资40亿～120亿美元，还不能保证成功。因为，除了要求新药要有疗效外，还需要安全性的保障。如何监控和预测药物的副作用或不良反应就成为研发一种新药或老药新用的重要保证。
对于传统的药物研发来说，一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且，即便Ⅲ期试验后批准上市，还有Ⅳ期临床研究，即新药上市后进行的临床研究，而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。
但是，在今天有了计算机程序，特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序（软件），就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效，但又对它们的安全性难以判断时，便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络，以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物，成为新药的最佳备选者。
同样，对于尚未进入动物和人体试验阶段的药物，也可以利用类似“阿尔法围棋”这样的人工智能来检测新药的安全性。因为，每一种药物作用的靶向蛋白和受体都并不专一，如果作用于非靶向受体和蛋白就会引起副作用。类似“阿尔法围棋”的程序可以通过对既有的数千种已知药物的副作用进行筛选搜索，以判定一种药物是否会有副作用，或副作用的大与小以及最小，由此选择那些副作用概率最小和实际产生副作用最小的药物进入动物和人体试验，就会大大增加成功的概率，节约时间和成本。当然，利用“阿尔法围棋”等程序还可模拟和检测药物进入人体内的吸收、分布、代谢和排泄、给药剂量-浓度-效应之间的关系等情况，让药物研发进入快车道。
大数据和信息共享
大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于，全球的科研人员只有科研共享，才能对各种危害人们健康的疾病和顽症，如艾滋病、癌症等进行有效的治疗，挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件，尤其是暴发危害人们生命的疾病时，具有重大的作用，例如最近在南美爆发的寨卡病。
由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚，对待这种疾病既无有效的药物，也没有疫苗，因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病，而对于最新研究信息的共享，则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员，并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。
正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。现在，美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验，并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到，并且每天都会更新研究结果。
此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着，生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时，中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作，分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析，获得病毒全基因组序列，并到网上。
这种科研的资源共享显然为人们认识寨卡病的病理、研制药物和疫苗奠定了基础。而且，基于对不同来源的寨卡病毒特点的认识，将进行针对性的药物和疫苗研发。例如，中国疾控中心和江西省疾控中心合作测序的寨卡病毒基因组有10676个碱基，与目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心测序的寨卡病毒核酸序列与太平洋岛国法属波利尼西亚地区报道的病毒基因组序列高度同源，而与中国其他省份报告的输入病例的病毒核酸序列存在差异。
不过，美国研究人员在网上公布恒河猴试验的数据还具有更多的意义。寨卡病是一起非常紧急的公共卫生突发事件，所有人都在与寨卡病毒赛跑，也与时间赛跑。除了不应让科学家的竞争成为保密理由而延缓对寨卡病的认知和防治外，还要意识到，对人的研究有很多伦理限制而无法获得相应的数据和知识。
由于寨卡病毒感染的形式和机制在人和恒河猴体内相似和相同，研究人员能通过向猴子体内注射不同剂量的寨卡病毒而获得该病有价值的第一手相关信息。科学家能对怀孕恒河猴体内的羊水反复取样，以判断寨卡病毒能否以及多染胎儿。这些数据一方面不可能从人身上快速且合乎伦理地获取到，另一方面也可能因此而延误人们对寨卡病毒是否导致小头儿等的认知。
有了对恒河猴的研究结果，并且能在网上，就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理，例如，正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷，也就能为人们提供防治的线索和方式。
此外，由于世界一些国家反对动物试验，尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大，浪潮越来越高。欧洲一些国家，如德国已经在减少灵长类动物的医学试验，美国国立卫生研究院（NIH）也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验，并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。
在这样的情况下，美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义，因为这是在实现一个共同的目标，资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据，也就会减少使用灵长类动物进行试验。
当然，大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑，其中最核心的是，研究成果的界定和归属，以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。
对于第一个问题，也许可以用网上公布的时间来判断一项研究结果的最早时间和进行研究的科研人员，至于对网上公布的研究结果的采信与否，可能会随着大科技时代的进展由实践做出回答。无论其他研究人员是否采信网上公布的结果和数据，都会进行验证，因此，可能会有效地检验网上公布的研究结果。
患者也要利用智能医疗
一般而言，智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学，让人们既能看病有效，又能少花钱。
例如，现在飞利浦公司设计了一个智能软件飞利浦健康套件数字平台，希望将消费者、患者和医疗服务人员三方进行串连，在互联的护理领域进行尝试。这个平台是一个基于云技术的开放安全平台，能够收集和分析从健康手表、血压计、耳式体温计和身体分析仪等多个设备源头的健康数据。医生也可以在第一时间了解到患者的情况并做出医疗判断和治疗方案，从而大大降低医疗成本和漏诊误诊的发生率。
智能医疗的另一个维度是患者和家属，以及需要保健的正常群体，他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序，以及正常人需要选择的保健措施。
在这方面，利用大数据设计成智能软件，为患者和公众提供就医和保健的信息也格外重要。现在，美国已经出现了主流医院评价平台的智能软件，供广大公众选择。这个平台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137家专业医院排名。这个排名对医院声誉、患者存活率、患者安全性以及其他医疗相关指标在内的数十项评价指标进行综合排序，由第三方公司或组织进行多方位、多元化评价，更加关注医疗产出以及患者满意度。如此，这种智能平台可以向公众提供他们可以选择和信赖的医院进行就诊和治病。
现在，中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准（3级10等）。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准，但由于其他评审内容设置缺乏直观指标，容易量化的硬件标准（床位、科室设置、医疗设备、人员配备等）成为划分医院等级的决定因素，暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。
现在，中国研究人员意识到医院评价和大数据的重要性，复旦大学医院管理研究所已经邀请全国30个临床专科的几千位著名专家学者共同参与评审中国最佳医院排行榜。其中，医院专科声誉主要由专家提名心目中名列前茅的医院，而在科研学术方面，得分主要来自于国家级奖项和科学引文索引（SCI）影响因子。
篇5
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6
未来，“黑科技”会取代医生吗？患者可以不用再去医院吗？
虚拟现实：
复杂的人体能一览无余吗
2016年被称为虚拟现实技术的元年，虚拟现实打破了个人的时空局限，在游戏、购物、房产、旅游等各行业掀起了应用热潮。虚拟现实技术是不是也可以让错综复杂的人体一览无余？
不久前，在广州的中山大学孙逸仙纪念医院精准肿瘤外科治疗中心，医生利用三维可视化系统，为一个7岁小女孩成功切除了一个巨大的肝母细胞瘤。
因肿瘤与周围脏器紧密纠缠，手术的难度非常大。“切多了，孩子很可能大出血，下不了手术台；切少了，短期内肿瘤就会复发。”中心副主任陈亚进说，现有的电子计算机断层扫描（CT）和核磁共振（MR）扫描技术，都只能表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去“构想”病灶与其周围组织的三维几何关系。全息投影和虚拟现实技术有助于医生完整切除病灶，病人也从中获得更多信息。最后，陈亚进为这名女童切下了一个直径为15厘米、重达1.4公斤的肿瘤，出血少于200毫升，达到精准微创的效果。
2016年9月在北京召开的虚拟现实产业联盟成立大会上，中国工程院赵沁平院士提出，虚拟人体将成为开展医学行为的基础。鉴于人体的复杂性，虚拟人体应是虚拟现实的终极目标。
2016年11月30日，广州发起了“虚拟现实（VR）医院计划”。据“虚拟现实医院计划”首席科学家、中国工程院院士钟世镇介绍，中国的“数字化虚拟人”将分三个阶段实施：第一阶段是高质量人体几何图像采集和计算机三维重构，完成基本形态学基础上的几何数字化虚拟人，目前我国已经分别成功构建了男女解剖虚拟人数据集。第二阶段是物理虚拟人，即在几何虚拟人基础上附加人体各种组织的物理学信息，比如强度、抗拉伸系数等。第三阶段是生理虚拟人，这是数字虚拟人研究的最终目标，可以反映生长发育、新陈代谢、重现生理病理的有关规律性演变。
我国有望在不久的将来实现局部器官的生理虚拟。钟世镇举例说，在虚拟心脏平台上，既可以模拟各种心脏手术，又可以模拟各种药物对心脏的作用，从中筛选最佳手术方式和最佳用药剂量等。
人工智能：
机器深度学习之后
电影《超能陆战队》里萌萌的“大白”，是不是让你很动心？随着医学与人工智能的结合，医疗机器人未来也许可以成为人人拥有的实时健康管家。
在位于广州市海珠区的“广东省网络医院”内，研发中的医疗聊天机器人，正与一位模拟“头部病痛”的女性患者对话。
“一般来说，超过39摄氏度为高热，发热是自我保护和抵御感染的一种反应。您的情况是否符合上面的描述？”“你是否有下列症状中的几种？”“情况紧急，请马上去看急诊。这些症状可能是急性脑膜炎的表现……”
这样的科研性医疗场景，未来将成为现实。人工智能的作用不仅限于帮助诊断，还能提供治疗方案。据IBM“沃森肿瘤专家”中国运营服务商公司首席运营官王泰峰介绍，随着“沃森肿瘤专家”认知计算能力不断提升，其将成为帮助医生临床决策并给出治疗方案建议的有力帮手。
2015年发表在全球高等级期刊的医学文献中，仅以肿瘤为主题的就有4.4万篇。如果一名肿瘤医生想全面学习这些最新治疗手段，那么就算他全年365天，每天24小时不休息，每小时也需要研读5篇论文。王泰峰说：“这是人类不可能做到的，但恰恰是人工智能机器人的强项。”
未来，机器人通过不断深度学习，可以给出人类大多数疾病的诊疗方案。但是，沃森的定位并不是取代医生。“因为它没有办法创造知识。”王泰峰说，“就算人工智能给出一个独辟蹊径的治疗建议，如果没有经过大规模的临床试验，仍然没有实际临床意义。”
回到现实，令人期待的人工智能医疗机器人仍然是一个嗷嗷待哺的“婴儿”。广东省网络医院院长周其如说，这个“婴儿”成长需要“吃”更多的东西，也就是深度学习。首先是医学教科书，针对临床路径明确的病种；第二，大量的循证医学数据资料；第三，大量的前沿医学论文数据，这相当于全球专家的会诊；第四，教学医院的病例。“干净的数据很重要，必须经过严格筛选。不能是过度医疗的病例，还要遮挡患者的隐私。”
更“稳”更“准”的机器人：
做手术可以完全交给它吗
在“真刀实枪”的手术领域，机器人正在展现一定的前景。中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科主任黄健使用手术机器人做过大量膀胱手术。他说，医疗机器人在我国发展迅猛，截至10月28日，某知名品牌手术机器人全国共装机59台，完成手术35273例，其中泌尿外科手术超过五分之二。
与传统开放及腹腔镜手术相比，使用机器人进行手术更加精准、微创。机器臂模仿人的手腕动作，甚至比人手更灵活、稳定。它可以做非常复杂的微创型手术，触及一些很难到达的身体部位，还可滤除人手的自然颤动。“熟练的操作者可以用它撕开葡萄皮，然后精准完好缝合。”黄健举例说。
但是，手术完全交给机器人，你放心吗？现在的手术机器人大多是一个机器臂，没有思考能力，无法判断某项操作对人体的伤害。黄健说：“手术中不仅要考虑创伤最少，还要考虑会否带出癌细胞以致癌细胞在其他地方种植。相比医生，机器人难以整合信息进行判断。”
此外，机器人并不适合一切手术。一些简单的手术，用机器人来做是“杀鸡用牛刀”，手术方式须视病情需要而定。
医务界希望新一代的手术机器人能达到“有思维、看得透、摸得着、体形小、手脚多”，具有人的思维和记忆能力，可以制订手术方案，在手术过程中对危险操作发出提醒，真正做到灵活、灵敏、微创和智能。
可穿戴设备：
能否实现精确的远程“视触叩听”
三甲医院的排队和拥挤，相信让很多患者发怵。随着远程医疗的进一步发展，不少人幻想，可以不去医院，直接在家看医生吗？
这大概是中国医疗史上距离最远的一次远程医疗实例：在不久前的“神舟十一号任务”中，新华社太空特约记者、航天员陈冬在天宫二号进行的失重心血管研究实验（CDS）中，测量了自己的心率、血压、呼吸、皮肤上细小血管的微循环，并给自己做了超声波检测。随后，这一系列珍贵的数据被传送到地面，由医务人员进一步分析航天员的身体在失重情况下的细微变化。
目前，我们理解的远程医疗仍是“医生对医生”的远程会诊。比如基层医院遇到了某个疑难杂症，于是通过互联网连线千里之外的大医院专家进行视频会诊，一起寻找解决方案。
在可预见的未来，随着可穿戴设备、虚拟现实技术、云医院技术的发展，远程医疗将更深入人们的生活，实现“医生对患者”的直接交流。
“虚拟现实医院计划”执行总监、广州市正骨医院博士后万磊认为：“‘医生和患者可以不见面’是一个方向。可穿戴设备和传感器随着技术发展，将具有视觉、触觉、嗅觉等人的一切感知功能。未来的手术中，医生可以在虚拟病人环境下操作，远程控制机器人给病人做手术的动作。”
但实现起来并不容易。周其如认为，首先要解决的问题是可穿戴设备技术的完善，让医生在另一端实现真正意义上的远程“视触叩听”。
数据传输速度的要求相应增高。万磊说，尤其是远程手术对互联网数据传输带宽有很高要求，不能有任何网络延时。
篇7
10月19日，阿里健康公布“智能关爱计划”。在2015年业绩亏损1.9亿元之后，这家公司如今选择通过搭建平台，拉拢医疗设备巨头和移动医疗领域创业的软硬件厂商，将智能血糖仪、智能血压计、智能体温计等设备，关联至自身的数据平台，对接后台由真实医生提供的医疗健康管理服务。海尔医疗、三诺生物、鱼跃医疗、U糖等20家设备和服务厂商，均在此次合作名单之中。
这是近期互联网巨头在此领域的第二次大动作。9月底，腾讯升级了旗下的智能血糖设备糖大夫，并与用于医患沟通的App腾爱医生对接。在挂号类App连遇政策红线后，资本逐渐从颠覆传统医疗行业的业务，撤退到白色围墙之外寻求新的生意，而慢病管理不失为一个好选择。慢性病涉及患者整个生活，虽不致命，但频繁地看病开药是件麻烦事，漫长排队后几分钟的问诊时间，也很难使患者从医生端得到足够的指导。移动医疗的机会正在这里。
目前，阿里健康和腾讯都可为慢病患者提供这样的医疗方案。设想可穿戴设备正在时刻上传你的身体数据，心率、体温、血压，一切正常；造型小巧的采血器在你几乎感知不到任何疼痛的状态下，将指尖血数据上传至手机中的分析软件，屏幕上红色的曲线显示你的血糖已连续多天超出正常值；在App的另一个页面，糖尿病专科医生已按照评分高低排列，支付几元到几十元不等的费用后，“嘀”的一声，你选择的医生出现在视频通话的另一端，他已从云端下载好近一个月你的各项指标报告，开始进行医药指导。
对智能医疗设备创业公司而言，互联网巨头入局慢病管理或许是个好消息。这类公司在2014年曾呈现井喷之势，但从今年开始，投资人已慢慢失去耐心，下半年还没有该领域的创业公司获得融资的新消息。
熊猫资本投资经理王凝洁认为，市面上已有的慢病管理设备大多功能相似，集中在血压、血糖、心率、体温测试上。公司收入来源于硬件销售和患者流量变现，例如获得药企的广告投入或健康保险的渠道佣金等。在市场份额分散的状态下，为了抢占市场，部分产品价格很低甚至免费，大部分公司的盈利状况也不乐观。在此情况下，自带大规模用户基数的互联网巨头，能够给设备商一个导流平台。
阿里健康健康平台事业部总经理蒋峥和腾讯移动事业群副总裁陈广域，在各自的会中，提及了一些相似的说法：“借助平台的用户触达能力、大数据能力”，“整合行业资源、打通各个环节”。两家公司的打算显而易见：硬件仅是连接医患的桥梁，在设备上的投入看中的也并非是产品本身，而是其与平台的后端服务打通后带来的机会――以设备为媒介，打造从获取患者数据、指导就医，到买药支付、医疗保险等从线上到线下的商业模式闭环。
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
篇9
1 智能型机械特点
1.1 智能型机械智能化程度高
智能型机械自动化技术是弱电系统的一个基本组成部分，它通过采集传感器和电器的相关数据信息，对操作人员提供形象具体的操作界面，完成自动化控制决策参考与指令的编制工作。智能型机械自动化技术通常会借助计算机来进行远程的操控，构建一个人与机器的交流互动界面，让用户对机械设备进行有效的控制。智能化是智能型机械自动化设备最突出的特点，智能型机械相对的稳定，在具体的运转过程中，因为智能型机械自动化设备可靠和稳定的特点，机械可以实施自我判断，相关的动作可以参照所录的控制指令来完成。智能型机械在完成指令的前期，就会对指令的实施进行分析，进而来建立有效的指令标准。智能型机械设备通过筛选多次出现的错误指令来建立有效的指令标准。智能型机械对改善产品质量和提高生产效率有重要的作用。
1.2 智能型机械适应力强
智能型机械的维护性很强，智能型机械有自身的计算系统，通过自身的计算系统，智能型机械可以完成自我的诊断与调整适应。在这一过程中，多种智能化结构如传感器等，都会围绕自身的运行情况来进行数据信息的采集。智能型机械不仅维护性强，它的适应力也很强，它可以对周边环境的变化有敏感的感知，并且它还可以满足多样化的生产需求。
1.3 智能型机械集成程度较高
智能型机械自动化，离不开柔性和刚性系统，要求机械系统和电气有效的结合，全面集成，自动化控制系统要在统一调动下开展，还要有效的完成预先的设计功能。智能型机械自动化后期功能也要留心改造升级，所以说智能型机械自动化的集成程度比较高。
2 智能型机械的应用
当今世界处于信息化和科技化的时代，智能型机械自动化的发展相对来说已经算是比较成熟。因为市场的需求不断在加大，为了满足消费者的消费使用，就要求各个行业生产出足够的成品。企业为了提高工作效率加大工作量，实现自动管理，就要广泛的运用智能型机械。智能型机械在农业、工业生产流水线和医疗设备等方面的运用，不仅可以减少对劳动力的运用，还可以提高工作效率。
2.1 智能型机械在农业方面的应用
智能型机械自动化在农业生产领域的运用十分广泛，计算机系统通过电子图标信息对土地的排水沟位置、化学成分、适度条件等进行准确的测定，也可以自动的对耕种所需要的农药数量、肥料、种子等进行计算，在这些操作的过程中，不仅节省了人力，还提高了农业耕种的效率。在提高农作物产量的同时，对农药、话费、种子的消耗量也减到最低，有效的降低了成本。
2.2 智能型机械在工业生产领域的应用
智能型机械自动化在工业生产领域也得到了广泛的应用，尤其是在工业流水线的生产当中，因为对智能型机械自动化的应用，生产效率得到了很大的提升，例如在食品生产的流水线中的运用，不仅能够完成从包装到运货的整个过程，还可以使生产流水线的自动控制能力得到很大的提高。当然智能型机械自动化还可以对产品的质量进行筛选和检测，保证产品的生产质量，提高生产的效率。
2.3 智能型机械自动化在医疗设备方面的运用
智能型机械自动化技术随着医疗行业的迅速发展，在医疗方面的应用也是越来越广泛。我们都知道，机床制造业和医疗机械制造产业都是准备制造业的一部分。智能型机械不仅可以帮助医生对病人的病情有更加精确的掌握，还可以快速的为病人制定有效的治疗方案。
3 智能型机械自动化的发展趋势
智能型机械自动化技术能够促进我国向制造强国的道路上发展，它是促进我国发展的一项重要技术。我国的智能型机械自动化技术只有不断的往高精尖的方向发展，才能在日益激烈的竞争中获得胜利。
3.1 实现绿色无污染的制造
能源供需不足、环境污染和温室效应等问题是目前人们高度关注的问题，可再生、节能型、绿色无污染等相关的制造技术成为世界各国着重进行研究的技术。工业生产制造活动中的节能化、绿色化和经济化在未来会成为智能型机械自动化技术发展的主要目标，因为这些生产技术的发展不仅可以大大的解决环境问题，还能在生产制造中将能源消耗降到最低，对环境的保护十分有利。
3.2 实现光机电液与微型机电一体化
代液压、光学、原有机械自动化水平的有效融合就是光机电液的一体化，光机电液一体化可以提高生产水平。之前的制造过程所应用的技术非常单一，也有很多的不足之处，对生产力的提升产生了制约。智能型机械在制造技术快速发展的阶段进一步开始发展，集成化的水平会更高，这也是未来智能型机械的主要研究方向。
篇10
关键词：智能Agent；人工智能；中医诊疗；医案
中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1673-7717(2009)05-0965-03
人工智能(arificiM intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿科学。1956年，人工智能作为新兴学科被正式提出。利用人工智能技术取得的成就已经引起人们能高度关注，有人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。
有学者认为人工智能是继3次工业革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延长了人手的功能，把人从繁重的体力劳动中解脱出来，而人工智能则是延伸了人脑能功能。实现脑力劳动的自动化。人工智能技术在研究中取得了许多重要的成果，在机器人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等领域应用十分广泛。
作为人工智能的关键技术成分，智能Agent技术经过十几年的理论建模，目前已开始初级应用。许多IT企业，如：微软、IBM、Oracle等都对Agent的开发投入了极大的热情，这在一定程度反映了Agent技术的广阔前景。本文搞针对智能Agent技术的起源、发展和未来前景进行初步阐述和探讨。
1 Agent概述
1.1 Agent的定义 目前学术界尚无一个公认的对Agent的定义，在国内多将其译为智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是满足特定设计需求的计算机(硬件或软件)系统，它位于特定的环境当中。具有高度的灵活性和自治性。”。这是Agent目前普遍被人们认可的定义。
1.2 Agent的特性 学术界通常认为Agent具有以下一些的特性。
自主性：Agent具有属于自身的计算资源和局部对自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定控制自身的行为。
智能性：Agent能够从用户浏览的网页中提取出网页特征或链接信息，与知识库中的信息进行比较，将最接近的知识应用到该网页上，自动将网页中的信息抽取出来并反馈给用户，能够根据用户查询信息的行为进行判断和分析，以提高查询准确度。
适应性：智能Agent能够从用户日常的查询、浏览等行为中学习用户的兴趣点，推理用户的需求，为每个用户建立，个性化的用户框架，根据用户反馈对获取的知识和用户框架进行修正，以适应用户兴趣点的变化。
协作性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent进行多种形式的交互，有效地与其它Agent协作工作，可以共享交流信息，实现协作式的信息查询，提高了信息查询的效率。
移动性：Agent能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为都具有连续性。
安全性：Agent能够主动避免恶意的Agent对计算机环境造成破坏。
由于Agent技术具有以上诸多特性，这就决定了其在其它领域中的应用具有广阔的探索空间。医者作为诊疗过程中的主体，其认知具有经验性、灵活性、自主性、协作性等诸多特点，由此可见，Agent技术在这一方面也具有相似甚至相同的特征。在针对医者认知过程的研究中，智能Agent技术是否可以充当记录、模拟甚至传播的载体，都是值得研究者们共同探讨的课题。
2 智能Agent在医疗活动中应用可能具有广阔的前景
2.1 智能Agent信息检索系统将是医生获取知识的得力助手笔者认为，随着智能技术的发展，未来应用于医疗活动中的智能Agent，将能够根据医生的个人需要提供动态、实用、指导性强的医学信息。近年来，互联网得到了迅速的发展和广泛的应用，网络已经成为现代人获取信息和知识的重要途径。网上信息资源日益膨胀，搜索引擎只是初步解决了如何索引和查询Intemet浩瀚无垠、零乱分散的信息资源的技术难题。相对于用户希望的“花最少的时间能得到最相关的查询结果”的愿望来看，还存在很大的差距。因此对专业领域定的用户群提供专业的、量身定造的信息服务，使用户在尽可能短的时间内有效的找到最需要的信息内容是大家普遍关注的一个问题。在医学领域，我们面临着同样的尴尬：医学领域是一个时效性、交流性极强的学科范畴，往往在短时间内，临床工作者、科研人员就需要及时、准确的对应信息。网络资源虽具有纸介质媒体无法匹敌的信息资源，但分散、冗长的信息交错混杂，为科研工作增添了无谓的负担。缺乏专业、针对性强、灵敏的搜索引擎是科研人员亟需解决的问题。
目前，信息技术和网络技术已经在科研和医疗方面得以不同程度的应用。在科研方面，世界各国建立起了大量的医学、药物数据库为研究者提供信息服务，如包含9000余种美国处方和非处方药物信息的“药物信息库”，癌症数据库Cancerlit，有关艾滋病临床、药物研制及文献的AIDSDatabases，向医患人员提供的临床实验信息数据库Clinical-Trials.gov，包括健康指南、评价和消费者指南信息的全文数据库HSTAT，补充和替代医学资源NCCAM Resource，医学文献检索系统Medline等医学信息数据网络资源，诸如此类的网络资源极大的方便了医学科研工作者。在医疗方面，许多世界发达国家都在斥巨资、投入大量人力物力建设国家卫生信息系统，英国的卫生服务信息系统、美国的卫生服务信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的电子健康系统(e－Health)和澳大利亚的电子健康网络(Health Online)，各种已经应用的医院管理信息系统HIS、RIS、和PACS等，信息技术已经在医疗管理方面发生了深刻的变化。
我国卫生信息化建设起步较晚，医院层次的电子病历研究探索刚刚起步，与真正的信息化、网络化还存在较大的差距，中医药方面的网络资源包括中医药文献数据库检索系统、中国中草药大典、中药基本信息数据库、医学数据库大全、名老中医、中华药膳等，但由于中医药理论的自然哲学特点，信息化仅仅实现了文字的超文本化和图片的数字化。
有学者指出，基于智能Agent的个性化信息检索系统是一个具有个性化智能化的多Agent信息检索系统，它以用户为中心，挖掘用户的真实意图进行WWW搜索。
2.2 多Agent是学术交流的平台 由于Agent具有协作性
的特点，可以与多个Agent进行协调合作，共同完成复杂问题的求解，而传统的医学学术交流和解决疑难问题时，多采用专家会诊讨论的方式进行。因此，二者在问题解决模式上具有相通之处，甚至，Agent技术可以实现控制和协调远程医疗系统中的信息共享和交流，在医疗活动及医疗信息资源的广度和深度上实现系统的整合。
与传统模式相比，Agent技术为领域专家，提供了更广阔、更专业的智能信息平台，真正实现了跨地区、跨医疗单位的综合问题求解及疑难医学问题探讨，对于医疗资源的进一步共享，公平分布，甚至学术交流提供了更为广阔的空间。
3 中医诊疗智能化的探索
在过去几十年中，利用人工智能技术探讨中医诊疗过程已经取得了一部分成果。自1979年关幼波肝炎诊治系统的出现，为中医诊疗与人工智能技术的结合揭开了崭新的一页。随后，陆续出现了一些旨在快速有效解决问题的医疗专家系统，但这些专家系统更注重专家诊疗经验与智能技术的结合，对于医者的认知在诊疗中的决策作用尚未进行深入探讨和挖掘。随着人工智能技术的发展，有学者尝试运用人工神经元网络的方法，在中医领域建造了第二代专家系统的外壳。发挥神经元网络的特点弥补了知识获取和深层知识推理的不足。这些研究成果虽然并未在医疗活动中得到广泛的推广和使用，但在中医诊疗智能化研究进程中有着不可磨灭的贡献。
在未来的智能Agent中医诊疗平台中，作为一种理想，是要做到人与计算机之间形成同伴关系，即关键之处、需要经验知识之处必须靠人，至于可以形式化的处理的地方则靠计算机，两者密切结合，使得在求解问题的过程中，甚至难以判断所使用的知识究竟是来自计算机的还是来自人的。这个理想将彻底改变人随机器运行方式进行思考的被动局面。笔者认为，如何建立更适合医生诊疗操作、群体交流和能激发医者灵感涌现的智能Agent平台，一方面有赖于智能技术的不断发展，另一方面，医案不妨作为理论研究模型构筑的切入点。
清代医家周学海认为：“宋以后医书，唯医案最好看，不似注释古书之多穿凿也。每部医案中，必有一生最得力处，潜心研究，最能汲取众家之所长。”现代名医恽铁樵所云：“我国汗牛充栋之医书，其真实价值不在议论而在方药，议论多空谈，药效乃事实，故造刻医案乃现在切要之图。”通过对医案的学习和研究，了解中医各名家的学术思想和临床辨证论治的特色，并对其进行归纳和总结上升为共性的诊疗规律，以便于更好的为临床服务。
然而，医案方面的书籍众多，这为临床工作者在面临疑难问题求解是造成了很大的困难，传统方式的研读多是从名家医案入手，从中获得宝贵的诊疗经验，在临床上实践，根据病人病情的变化用心思索，调整治疗方案。经过不断的学习、实践和思索，实现经验积累，同时也在诊疗过程也是形成新的医案资料的过程。用计算机和专家系统整理古籍医案工作已经开展了多年，在取得成果的同时，也存在错检、漏检、统计结果呆板，功能不全等问题。如何能从医案人手，发挥计算机技术在医案整理中数据完整，记忆准确的长处；发挥智能Agent技术在构建人机界面时对诊疗思维的启发性和使用的便捷性；发挥医者在诊疗过程的主动性。有待于进一步探索。
