人工智能医疗方案精选(九篇)
前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能医疗方案主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
第1篇：人工智能医疗方案范文
随着医疗信息化的进展，紧跟着而来的，就是医疗大数据的运用。多年来，我国医疗机构大都各自为政，即便是一个医院内部也很难做到信息共享，如今，国家力推健康医疗大数据的共享和应用。
国务院办公厅《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，数据不能只是躺在某个医院的信息系统中，各家医疗卫生机构的数据应该汇聚到一块；数据也不能只是在健康医疗行业中实现聚合，应该打破卫生计生、工信、民政、公安、社保、环保、食药品监管等部门的壁垒，做到跨部门的数据互联共享；数据还不能只是在公共部门内流转，还应该探索推进“可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台”。
那么未来，医疗大数据能怎么玩，又将在哪些领域发挥其作用呢？
领域一：临床决策支持系统
临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像（X光、CT、MRI）数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。
领域二：医疗保险行业
在社保面临收支压力的困境下，商业健康保险规模出现了40%以上的行业增速。在传统医疗环境痛点多、互联网对医疗领域逐渐渗透、以及传感器等硬件技术进步的大环境下，移动医疗行业蓬勃发展。而商业保险和移动医疗企业需基于核心的医疗大数据，才能最终实现为个人提供服务，商业企业的崛起正在加速医疗大数据形成闭环。
领域三：远程病人监控系统
根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
领域四：医疗护理系统
通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗（比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式），以及治疗不足。
领域五：疾病预防
在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
领域六：医药公司药物研发
大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，加上数以百万计的患者诊疗记录，创新商业模式，设计更好的药物治疗方案。
领域七：人工智能的运用
大数据和人工智能正在彻底改变医疗的现状。人工智能充分利用了智能医疗搜索引擎，从海量数据中不断学习新技术及案例，以辅助医生做出最合理的诊疗方案。如何收集到有效数据，互联网网上医院或许是一大突破口。
目前，四川大学华西妇女儿童医院、武汉市中心医院、浙大一院等著名医疗机构已经建立起了互联网医院，患者可以在网络上轻松完成分诊咨询、远程门诊、线上付费、检查预约、住院床位预约、药物配送、慢病随访等互联网医疗服务。而在人工智能的运用上，浙江省属于“第一个吃螃蟹的人”：早在2016年底，浙江省中医院成立了“浙江省中医院沃森联合会诊中心”，随后2017年3月25日，浙江大学也正式对外宣布成立医疗人工智能研究中心。由此可见，随着大数据的开发，人工智能会越来越火爆。
医疗大数据面临的隐私挑战
医疗健康大数据的共享和用是政府管理、商业发展和技术创新的需要，但也给个人隐私安全带来了威胁，使得医疗领域的大数据共享变成了双刃剑。这样的情况在发达国家表现尤为明显。
第2篇：人工智能医疗方案范文
1.1临床支持决策
系统决策指的是依据储存的患者信息，从许多种医疗方案当中选择最适合患者的一种方案。这种科学的决策方案有助于医生做出科学的诊断方案。在决策系统中包括较为全面的医学知识与临床基本数据库。通过数据库能够调用若干诊断方案，实现科学治疗。a在决策系统中根据医学知识对于一般的病情能够调用出一般的用药取值范围，进而达到提醒医生的目的。例如，在进行诊断的过程中，发现患者经常发生尿频、尿急等症状，决策系统此时会根据患者的情况提醒医生应当首先排除患者是否有糖尿病。b决策系统当中有科学的医疗数据库，可以链接多个医疗方案，帮助医生解决复杂的诊断问题。特别是在临床医学当中需要医生具备多样的医学知识与信息辅助决策。c决策系统能够及时将患者的药物过敏史、药物间的相互作用、药物与疾病的联系反馈给医生，帮助医生更好的录入医嘱。
1.2医学信息资源的检索
现阶段计算机网络的不断进步，能够有效实现资源共享，同时能够快速的提高检索效率。目前国内外与地区均建立可医疗数据库，实现了多年代多病历的大数据储存。由于数据与资源形式多种多样，包括了视频、文字、图片等，所以能够有效地实现资源交互。
2计算机信息系统在医院管理中的作用
2.1简化工作流程，方便病人就医
医院信息系统能够有效提升医疗工作的效率，此系统当中包括患者在医院的所有流程，从而使得整体工作规范化，减少患者不必要的就诊时间，体验高质量的医疗服务。
2.2规范医疗行为，提高工作质量
在医院信息系统当中能够满足在医疗护理、结算过程中的各种流程。其中主要包含了记账、划价、结算、药房取药医疗费用等，实现了统一的管理。一旦经过主管部门的确认或者医生签字后，就成为不可以更改的有效文件进行电子保存。不但能够确保医疗管理流程的顺利进行，还起到了医护之间相互监督、约束的积极作用，避免不同部门由于沟通不及时而出现脱节现象。提高了医疗管理水平。
2.3加强经费管理，提高经济效益
医院的医疗经费与物资管理系统可以涉及到多方面的医院经济管理，实现了不同部门与人员的交流，能够避免出现管理漏洞。在医院信息系统管理模式下，可实现医疗经费、物资的有效管理，减少浪费、降低成本，从而获得物资和经费的最大使用效益。
3计算机信息系统在医院管理领域未来发展
3.1生物芯片
随着计算机技术的进步，生物芯片已经能够实现，在医学领域有着广泛的应用前景。可以利用与临床会诊、新药研发等各个领域内。现阶段，基因芯片、DNA芯片等生物芯片均被投入使用，但是生物芯片还有待于进一步提高。
3.2远程医学
远程手术技术主要基于计算机程序的编制，利用计算机三维可视化软件及机器人技术完成整个手术过程。相对于人工手术来说，远程手术操控更加的准确，能够有效避免人为因素的医疗事故，有效提升医疗质量。
3.3人工智能
第3篇：人工智能医疗方案范文
未来，“黑科技”会取代医生吗？患者可以不用再去医院吗？
虚拟现实能看透人体吗
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。
人工智能会取代医生吗
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。”
机器人做手术更可靠么
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2016年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“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，可以制定手术方案，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远程操控
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，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t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。
第4篇：人工智能医疗方案范文
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
第5篇：人工智能医疗方案范文
2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间，他印象最深的不是同行的专业进展，而是一位科学家告诉台下的与会者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年却被一抢而空。
这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京，人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次的技术，现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称，人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，它的力量堪比电与互联网。
人工智能(Artificial Intelligence)，缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人(26.660， 0.12， 0.45%)、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能快速进入大众视野，源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。
目前看，这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此，人工智能技术的发展，还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网，全面改变人类的生活和工作方式。
离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能，试图把握风口，成为下一个产业变革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互联网巨头们，最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏，除了技术布局，产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素，短视者将随时出局。
BAT保守布局
中国的所有行业中，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索方面走得最早，也看得最远。其中，技术起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事长兼首席执行官李彦宏参加了内部的一个基于深度学习的语音识别产品研究会。当时该产品的主导者余凯回忆，那是李彦宏第一次知道深度学习，他非常吃惊，并给全公司写信，让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。
当年12月，李彦宏开始和余凯讨论成立深度学习研究院的可行性。次年7月，这个研究院成立，李彦宏任院长，余凯为常务副院长。这是中国公司里的第一个人工智能研究院。
李彦宏很快将相关技术投入到搜索的核心业务中。2014年的百度内部统计数据显示，深度学习技术的应用，让百度和竞争对手的Diff(different，内部叫Diff)指标提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基础科学研究，是一个冗长寂寞的过程。此后，迫于财务数据和竞争压力，百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。
“到了后期，太长远项目，或是比较创新的项目，百度总部确实不太支持了。百度i站的项目、百度快搜这样的项目没了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究岗位人士评价。一位现任百度相关人士对《财经》记者表示，百度前些年确实剔除了不少经过验证没有商业化前景的分支项目，但最近两三年，百度明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。
6月8日，在2016百度联盟峰会上，李彦宏将百度无人驾驶汽车称作“一台带轮子的电脑”。他现场播放了百度无人车路测的实况录像，百度无人车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车，他同时表示，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。
从整体来看，百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。
IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者，百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。
硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前的诸多人工智能产品，如无人驾驶、智能搜索等，都是基于百度大脑的能力。
百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲称，百度大脑已具备视、听、说和预测、规划决策以及行动控制的能力。在数据方面，百度有万亿级的网页、移动和行为数据可供分析。在深度学习方面，百度的万亿参数排在世界第一。
2015年，百度的研发投入超过100亿元。占百度2015年总营收663.82亿元的15%。
百度正在计划将百度大脑在金融、汽车、医疗等领域商业化。李彦宏称，人工智能的“井喷式”创新，将推动互联网进入第三幕，并将重构传统产业。比如“人工智能+金融”，可以快速地实现征信升级，实现“秒放”贷款。
阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说，它们更代表中国公司的普遍做法，从业务驱动开始，逐渐加大档位。
阿里从2011年开始布局互联网医疗，投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划，覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者，阿里在健康医疗领域的布局快慢，取决于阿里在人工智能领域的技术突破。
阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗，依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加，机器会变得越来越聪明，最终成为一个“永不退休的医学专家”。
多位接受《财经》记者采访的专家评价，阿里这个技术并不复杂，医疗诊断是基于经验的专家型劳动，是机器擅长的经验学习，三年内该技术便可成熟。
闵万里告诉《财经》记者，要实现这个目标，除了技术平台，还需要整个医疗体系的打通，需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通，聚合在一个人工智能服务平台之上，就将衍生出更多的应用服务场景，从而实现“商业和技术互为驱动”。
阿里是目前中国所有公司里，数据生态最完善、最健全的公司。iPIN创始人兼CEO杨洋认为，阿里的MaxComputer数据通道，是非常健康的数据大动脉，可以将阿里的所有数据资源非常高效地结合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亚马逊云服务)的云计算平台。数据生态体系是做人工智能的重要基础。因此，在这场有关未来的布局中，阿里云的主导地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各个业务分支之中，有待整合。闵万里说，阿里希望在算法能力上有所突破，这需要一个集中的技术机构来整合阿里的所有相关技术资源。
腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局，以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。
其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域，推出了黄图识别功能，并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则人机互动领域的拓展，也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。对于未来，工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来，接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务，打造完整的微信内O2O闭环生态体系。
腾讯高级副总裁姚星在接受《财经》记者采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点；二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。
腾讯参与了多个人工智能项目的早期投资。腾讯投资并购部一直在为公司寻找需要的标的，服务于腾讯的整体战略。腾讯日前与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了人工智能创业公司Diffbot 1000万美元的A轮。这家公司通过人工智能技术，让“机器”抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。
BAT的人工智能技术研发从第一天开始就是商业需求驱动的，他们从业务入手，收购甚至模仿别人的东西，这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败，但也无法保证在下一轮的人工智能平台大战中胜出。
今年，阿里和腾讯均有组建人工智能研究院的想法。姚星对《财经》记者说，很快，腾讯人工智能研究院就会成立。
国际巨头深入无人区
如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态，那么以IBM、微软、谷歌、Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。
这些公司技术和业务各有所长，面向的用户也不同，但它们的目标一致：把人工智能机器做大、做强、再做没。
IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷，但在人工智能领域有深厚的技术底蕴，IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年，代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。
Watson是一台超级计算机，最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比，它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”，旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术，此外还投入10亿美元用于其他相关项目。
Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测，Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。
另一个代表性产品是IBM在2014年的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗，在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同，这款芯片已达到量产要求。
IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示，IBM推动认知计算体系，目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去，帮助各行各业客户提升效率，解决他们所面临的现实挑战。
微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院，最早的五个研究组，研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。
微软的人工智能研究方向要宽泛很多，微软研究院拥有超过1000位科学家，在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。
微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中，将计算机视觉系统错误率降低至3.57%，相比于人眼辨识的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。
微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。
它在无人区走得最远，在现实商业世界中隐蔽得最深。
和前辈相比，年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂，也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累，研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域，前者为后者带来基础技术支撑，后者为前者提供数据和反馈。
值得一提的是，谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累，已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。
更加年轻的Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据，但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。
如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发，结合云计算赋予技术更多势能，那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商，它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前的人工智能技术，多数集中在提升购物体验的深度学习领域。
人工智能技术有两大要素：核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的，需要业务和数据结合，才能打造好的技术。对循环数据的获取，巨头们也都不遗余力。
以最热衷开源的微软为例，去年，微软了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”)，这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口)，涵盖了五大方向的人工智能技术，包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助该平台快速开发出来的一款应用，一共只有20多行代码。
类似的工具包微软还有很多，例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。
这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学，在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。
对于巨头来说，算法已经不再是竞争的障碍，数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务，其中包括海量试错和验证，最终也会反馈回开源，而这正是巨头们所期望的。
做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高，无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统，因此通过深度合作和并购来获取专业数据。
以医疗领域为例，IBM和多家世界级顶尖医院合作，向医院部署Watson的智能系统，通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等，帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中，Watson也就有了这一领域的数据积累。
2015年4月，IBM收购了Explorys，它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少，并且出手相当大方。
Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域，在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中，Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。
国内的一位人工智能业者调侃，国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”
填补断层
人工智能的产业结构可以分为三层：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合；技术层是算法、模型和技术开发；基础层则是计算能力和数据资源。
BAT擅长第一层。BAT手中，天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，基础理论研究领域的人才和资源很少。
多位接受《财经》记者采访的中外业者认为，BAT的优势在于海量数据，和国际巨头的核心差距在技术。
腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者，今年初，他和腾讯的投资并购部达成了一个共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多；二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。
姚星向《财经》记者分析，同样提供10万个样本给机器，优秀的算法平台可能只需要几个小时，速度慢的可能需要几天时间。
对于海外收购，搜狗公司CEO王小川则更加直白：“国内适合收购的标的公司很少，因为根是断的，(技术和基础研究)源头在国外，要到国外看。”
在快速迭代的互联网世界里，即便是互联网巨头，单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式，就是拥有数据和拥有技术的公司，通过各种结盟方式形成优势互补，快速抢占市场。
2014年11月，蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作，利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份，即“人脸支付”。
Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率，这个指标高于Facebook团队。三年后，这一准确率已提高至99.5%。
进行面部识别，需要处理大量来自面部的数据信息，包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。
“凡是花钱解决的问题都不是问题，阿里可以自己完成这些事情，但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说，“阿里有1000件同级别的事情要做，能做好的只有其中几件，剩下的用投资+合作，这是时间和资本效率最高的做法。”
技术和数据的结盟并不限于BAT，更多的公司希望通过结盟方式获得未来，新的巨头或许从中诞生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多连接，通过建设社群关系，把人大脑里的智慧表达出来，从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后，先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落，为搜狗输入数据资源。除此之外，搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元，全面接入知乎内容。
王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据，他对《财经》记者说，“人工智能下一个五年不在于人工智能本身，而是让机器找到人。”
今天，技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”，最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用，达到平台效益最大化的公司。
微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为，横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，国外更加注重基础研究和技术研发，国内企业可以将国外的研发工具化、商业化；从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。
挤出泡沫
马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”
焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”
开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。
市场调研机构CB Insights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。
中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。
更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。
姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。
其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性？若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。
“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。
危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。
在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。
投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。
第6篇：人工智能医疗方案范文
关键词： 口腔医疗； 信息化； 口腔医疗标准数据库； 口腔疾病病理分析
中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2012）12-67-03
Construction of information management platform of oral medical service
Fang Yuhua1， Yang Shuangyuan2
（1. Department of Medical Technology Xiamen Medical College， Xiamen， Fujian 361008； 2. Software School of Xiamen University）
Abstract： At present the domestic hospital informatization level is not high enough， not to mention building a service model for the patients， physicians， and expert knowledge. Considering this situation， using the systematic and practical research method， a set of relatively complete oral medical management platform system framework is put forward. The system consists of oral online management subsystem， oral medical standard database， oral pathological analysis model， multiple levels of oral medical online collaborative platform. This study has certain practical significance for the construction of oral medical information and has important reference value for researchers.
Key words： oral medical； informatization； oral medical standard database； oral pathological analysis
0 引言
口腔医疗服务是世界卫生组织认定的三大健康服务之一。根据2005年的抽样调查显示，我国牙科口腔医疗服务消费接近150元/人，全国总计2250亿元。目前估计全国口腔医疗消费额超过3000亿/年，口腔器材贸易额超过600亿元/年。随着牙医服务业对国际市场开放，这几年国家主管部门针对口腔医疗服务业出台了许多强制性法律法规，以使口腔医疗服务业健康发展。
在口腔医疗信息化方面，国外早已经实现了医疗一体化和电子病历，并建有公共医疗服务平台，例如欧洲的EDIFACT（管理、商业和运输业电子数据交换）、美国的HL7（Health Level 7）等。目前国内口腔诊所及医院信息化程度不高，没有基于服务对象去构建面向服务的架构，无法构建面向病人、医师、专家知识库的服务模型，没能建立医师迫切需要的口腔疾病智能协助治理模块和病人的自助服务平台。因此，构建一套现代化的高效的口腔医疗管理支持平台是十分必要的。
1 系统的规划设计
口腔医疗信息化的基本原理是将成熟的计算机信息技术整合于口腔医学临床、教育、科研及管理实践中，促进口腔医学的发展[1]。其中涉及到的信息技术有：数据库技术、多媒体技术、数据挖掘技术、专家系统、网络技术等。口腔医疗管理平台的构建拟通过对口腔医疗及相关临床医学数据的采集和整合，基于网络，面向口腔疾病预测、分析、治疗和病理分析，力求实现高效现代化管理。该框架由以下四部分组成。
1.1 口腔在线管理子系统
主要涵盖面向病人的电子病历卡片管理、健康档案卡片管理、护理卡片管理；对病人提供口腔治理手段查询、自主电子病历下载、健康档案管理以及医师在线诊断等服务；面向口腔诊所的口腔医疗财务管理、医疗器械仓库管理和跟踪服务管理等。系统结构如图1所示。
其中电子病历卡片管理主要包括电子病历等的存储、调用、检索、下载、打印、安全认证以及电子病历等数据标准等。
第一，电子病历管理系统要能够通过方便的编辑工具，典型病历模板来辅助医生书写病历；计算机自动处理医嘱、预约等，降低差错率。
第二，电子病历管理系统能够实现同类疾病的病历查阅，帮助医生选择最佳医疗方案；智能知识库，辅助医生确立医疗方案；医疗违规警告，象药品相互作用配伍禁忌等，避免医疗错误；联机专业数据库，象药品数据库，供医生查询。同时，电子病历管理系统要能够规范医疗行为。比如：通过病历模板可以提示医生进行必要的检查，避免遗漏；通过医嘱模板可以规范医疗操作。
第三，电子病历管理系统要实现网络化管理。各种临床原始数据可以在医疗过程中及时地采集，形成管理指标并及时反馈给集团诊所和各级卫生管理机构，达到环节控制的目标。同时为远程病人信息共享和传递提供有力支持。当病人转诊时，电子病历随病人转入新的就诊医院的电子病历系统中。对电子病历系统的扩展是实现个人健康电子记录。
最后，电子病历管理系统要能够从中提取各种分析数据，用于指导管理政策的制定。如疾病的发生及治疗状况、用药统计、医疗消耗等。同时为当前正在实施的社会医疗保险制度以及未来的医保政策和方案预留相关的接口。
口腔健康档案卡片管理主要是建立国民口腔健康档案，从人出生开始记录的所有口腔就医情况。口腔诊所的医师事实上是一个口腔全科医生，他不仅负责口腔疾病的诊断和治疗，同时还兼顾着口腔健康顾问的角色。
口腔健康档案卡片管理模块，将为每位患者搭建个性的口腔健康档案，创建资料贮存系统，分门别类存放与其健康相关的所有记录、表格和化验单，甚至将患者看过的医生的姓名和联络信息、过敏症状和所用过的药物，都归入档案夹内。针对每位患者，建立年度口腔健康档案，分档归类存储，并把重要身体数据统统制成表格，密切追踪，并如实记录检查结果，以便比较、分析其几年来的体格变化，并及时提出相关医嘱和调整患者的生活方式。
医疗器械仓库管理对医疗器械进行实时监控，自动给出器械状态报警信息和消耗器材需求信息，为获得及时的后勤保障提供信息[2]。
1.2 口腔医疗标准数据库
口腔医疗数据包含主诉、各种检查检验结果、病程记录、治疗记录和医嘱等等。这些信息产生于各个就诊环节或多个不同的系统中。构建口腔医疗标准数据库将有利于实现集团下诊所之间、跨地区的数据共享，有利于实现电子病历、健康档案等数据的收集、加工、传送、保存与可移植，还有利于各级管理机构对医疗数据的管理。口腔医疗标准数据库包括口腔医疗器械编码数据库、口腔疾病分类编码库、口腔医疗规范过程管理数据库、口腔典型病例数据库以及口腔疾病专家诊断治疗知识库等。
口腔医疗数据的标准化管理涉及到口腔医疗诊所的管理制度、医师的就业规范、患者和医师的协同交流机制、口腔医疗生态链的信息传递机制等，同时还牵扯到和其他医疗保障、保险、财务、税收等系统的互联互通，所以，还要实现相关的数据接口规范。这些接口规范及其相关服务要实现数据集成的实时性、易用性和可扩充性。口腔医疗数据还涉及到病人的隐私，因此数据的安全认证和数据备份也要形成标准化规范。
1.3 口腔疾病病理分析模型
通过对收集到的口腔医疗数据进行深入研究与分析，从样本数据集合中找出规律和趋势，结合口腔专家知识库系统，实现从口腔医疗数据到疾病病理分析乃至疾病预防的转换。利用多维线性回归分析对历史口腔疾病病例进行探测，形成口腔疾病关联要素模型；对口腔疾病进行聚类挖掘；依据前期分析利用神经网络对口腔疾病进行预测等。同时可以结合数理统计、时间序列分析等经典统计方法来建立模型，也可以运用神经网络、遗传规划、决策树、粗糙集、关联规则等现代人工智能技术，构造口腔疾病病理混合模型。最后根据数据挖掘模型挖掘出的信息，利用解释规则为医师以及医疗管理部门提供合理的决策支持，以满足决策者的需求，预防和控制疾病的发生。
1.4 多层次口腔医疗在线协同交流平台
口腔医疗管理平台根据口腔医疗过程中参与的各利益相关者构建对象化口腔医疗服务信息化管理模型。对医师提供口腔医疗专家治理病例知识库与医疗过程智能协助、同行网上交流以及病人医疗服务自动短信或邮件通知等服务；对口腔患者，提供医师在线诊断、相关医师认证、短信和邮件预约管理、患者自身病历在线下载和邮件传递服务等；对政府相关管理机构提供口腔疾病病理分析、口腔医疗医师认证与从业人员管理、口腔服务医患冲突管理等。实现口腔患者、医师、专家、诊所、各级政府的多层次实时在线信息交流平台和针对医师、患者提供的医师认证、培训系统以及患者自助系统等。
2 系统的实现
2.1 研究方法
对于平台的总体建设，一方面要采用实用性和系统性结合的研究方法，平台的设计人员用系统工程方法，对口腔医疗管理平台进行全面的系统分析。紧密结合口腔医疗特点来研究系统建设的可能性及可行性，最终设计出系统的功能，明确系统在各个环节的功能目标和作用界面。系统设计的每一个阶段都应与口腔医疗行业紧密结合，并取得行业专家的配合。另一方面采用领域专家与知识工程师相结合的方法，口腔医疗专家知识库系统、海量挖掘系统要达到领域专家的水平，就必须掌握领域专家处理问题时所使用的大量专门知识，特别是经验知识，专家系统涉及到很复杂的计算机程序设计，开发一个专家系统需要大量的计算机技术、人工智能和知识工程方面的知识。
在对口腔医疗标准数据库构建方面，借鉴美国的HL7标准以及中国卫生部关于口腔医疗方面的规范，并按照口腔医疗自身特点，形成口腔医疗器械编码数据库、口腔疾病分类编码库以及口腔医疗规范过程管理数据库、口腔典型病例数据库以及口腔疾病专家诊断治疗知识库等。
在口腔医疗数据挖掘方面，必须先形成相关的专家知识库，这些知识由规则集及事实组成。因为挖掘系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，一方面，要频繁地采访专家，从同专家的对话和专家以往处理问题的实例中提取专家知识；另一方面，要选择合适的数据结构把获取的专家知识进行形式化存入知识库中。利用多维线性回归分析对历史口腔疾病病例进行探测，形成口腔疾病关联要素模型；对口腔疾病进行聚类挖掘；依据前期分析利用神经网络和决策书等对口腔疾病进行预测等，实现从口腔医疗数据到疾病病理分析乃至疾病预防的转换。
在口腔医疗管理平台的协同交流方面，借鉴现行的ASP模式，实现多口腔诊所或医院的在线租赁管理等，同时也可以借鉴ASP的商务模式等进行第三方运营管理等。
2.2 技术路线
本管理平台将采用总体规划，分步建设和实施的策略；平台内容由少到多，由浅入深。
⑴ 调研分析。加大对口腔医疗服务信息化需求的调研深度，选择若干个有代表性的专业口腔医疗机构，采取问卷或直接走访的形式，深入了解口腔诊所和医院在实现信息化过程中存在的困难和最紧迫的需求、信息化的程度、实施信息化改造的意愿等。在深入调研的基础上，做出详细的需求分析报告和实施解决方案。
⑵ 标准库建立。利用前期调研，结合国外编码方案以及中华口腔医疗管理机构的规划，形成口腔医疗器械编码数据库、口腔疾病分类编码库以及口腔医疗规范过程管理数据库等。
⑶ 系统研发。针对口腔诊所和医院的共性，参考目前市面的较为成熟的商业化局域网口腔管理软件，构建口腔医疗服务行业组件式口腔医疗服务管理系统，使得平台具有很好的方便性、伸缩性、可配置性和可管理性。
⑷ 病例分析。借助口腔医疗专家，形成口腔典型病例数据库与口腔疾病专家诊断治疗知识库等，并利用SAS等工具对前期口腔医疗病例进行数据钻取，利用多维线性回归分析等对病例进行要素关联推理分析，然后对病例进行聚类分析，形成口腔疾病规则库，最后利用神经网络和决策树等对口腔疾病进行预测。
3 结束语
口腔医疗信息化的整体建设模式仍处于探索中，本文提出了一套较完整的口腔医疗管理平台体系构架方式，该体系由口腔在线管理子系统、口腔医疗标准数据库、口腔疾病病理分析模型、多层次口腔医疗在线协同交流平台四个方面的内容构成。本文对于指导口腔医院信息化建设，提高相关管理人员对医院信息化建设总体模式的理解具有一定的现实意义[3] ，对口腔医学信息化的研究也具有重要的参考作用。口腔医疗管理平台的建设采用总体规划、分步建设的实施策略。目前，对于该平台的实现，在口腔医疗标准库、口腔医疗数据挖掘模型等关键问题上还有待于进一步深入研究。
参考文献：
[1] 李亚岗，李勇敢.基于数据处理的口腔医疗信息化框架构建[J].微计
算机信息，2007.23：24-26
[2] 谢明元，刘福祥，郭在华，刘维成.分布式社区口腔医疗信息管理系统
第7篇：人工智能医疗方案范文
关键词：移动医疗；远程会诊；传感器网络；无线通信技术
1 概述
当前，发展中国家医疗资源相对于庞大的人口基数而言显得供不应求，医院和患者之间的矛盾也由于医疗资源配置的不均匀而日益突显，在这种情况下，如何提高现有医疗资源的利用率，减少每位患者的就诊耗时，以及提供更加人性化的医疗服务已经成为医疗领域迫切需要解决的问题，目前也成为了该领域内研究的热点。在这种情况下，移动医疗的优势尤为明显，一经提出就受到了医疗领域、移动通信领域、人工智能领域以及电气自动化领域的广泛关注。国际医疗卫生会员组织对移动医疗的定义是：通过使用移动通信技术和设备（包括移动终端，如手机、移动电脑、便携式医疗数据采集设备等；传感器网络；数据库服务器等）来提供更快捷的医疗服务及信息传递。
随着移动通信技术的迅速发展，各种更加灵活和贴身的医疗服务已经成为可能，改变了过去患者只能前往医院“看病”的传统方式，如利用移动网络提前预约的操纵可大大降低患者在医院的等待时间；利用各种便携通信设备可让患者无论何时何地都可向医生进行咨询以及听取医生的可靠建议，同时医生也可通过医疗数据采集设备及通信网络来随时了解自己患者的各项身体参数，从而更加灵活的确定医疗方案。在整个医疗服务体系中，移动医疗正在焕发出蓬勃的生命力，有力的推动了我国医院信息化的改革进程。
2 移动医疗在医院的应用分析
2.1 网络预约挂号
图1中给出的就是网络预约挂号的系统结构图，由图中可以看出，该系统是和医院的信息化系统HIS以及医院的服务平台数据库连接在一起，首先由医护人员管理号源数量，发放某专家的号源空额至HIS中，而平台数据库同HIS实现数据共享，将空余号源显示在网站页面上，而患者可通过各种有线网络或无线移动终端对该网站进行访问、注册、预约。经过审核的预约申请将会通过网站反馈至HIS并记录患者信息，而未通过验证或针对号源已满的申请则由网站提示预约失败，这样就省去了患者来回奔波的辛苦；而当预约成功患者持预约验证信息来到医院时，就可立即拿到当初预约的专家号，节约了大量的排队时间，有效地提高了医疗服务效率。
2.2 远程会诊
远程会诊是指处于异地的不同医疗单位，通过计算机网络和视频会议软件等工具进行通信，从而实现实时的远距离协商，共同为患者提供医疗服务。例如可通过网络视频等形式查看患者的病案记录、医学图片等，并可在线与身处异地的医生及患者进行深入沟通，从而为其制定切实可行的治疗方案。
要开展远程会诊，需考虑两个方面。一是网络通信质量的稳定性，为避免网络拥塞而导致数据传输的不稳定性，考虑到视频传输信息量较大，应保证带宽的冗余，并根据需求规模酌情增加。二是硬件方面，由于患者病历资料数据量大，在处理的过程中可能耗费时延过长，造成系统不堪重负而陷入瘫痪，因此对服务器硬件有较高的要求，应尽量避免各个硬件设备出现“短板”效果，限制整个系统的运转效率；另外，还需配备投影仪、摄像机、扫描仪路由器等辅助设备。
3 基于物联网技术实现的个性化移动医疗服务
3.1 无线射频识别
无线射频识别（RFID）是当前移动医疗领域热门技术之一。它是一种非接触式的自动识别技术，利用空间电磁感应或者电磁传播进行通信，自动识别目标对象并获取相关信息。使用RFID的优点主要有：监视、跟踪进入高危区域的人员；紧急情况下可以推动限制措施的执行；采用RFID技术的腕带存储了患者的相关信息，包括个人基本资料以及药物过敏史等，允许医院管理员对部分数据进行加密，RFID电子标签上的电子编码可对应到数据库中，医护人员可以对患者尤其是交流困难的患者进行身份的确认。
3.2 传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。使用传感器，可以自动获得患者的体温、心跳、脉搏、呼吸等数据，自动监测患者健康状况并发出预警。个人健康监护方面，传感器应用在饮水机以监测老人的活动情况；应用在床铺下以监测人的呼吸和心跳等生命体征；应用在佩戴在身上的求助装置，进行紧急情况的呼叫。
3.3 无线和移动技术
无线通信技术的飞速发展使得在移动医疗中使用无线通信来完成数据传输变的非常便利，可在患者活动的范围内布设无线通信网络，而患者身上携带的移动医疗设备就可以通过该网络及时地将采集到的患者身体各项参数指征传输至医疗机构，从而使患者获得第一时间的贴身服务，尤其对于行动不便的老年患者或病情突发的患者，这种及时的医疗服务可能为患者争取到了宝贵的治疗时机，挽救患者生命。根据目前无线通信的硬件技术水平而言，可以轻松的将各种小体积的通信节点安装在合适的位置，从而在一定范围内实现无缝隙的信号覆盖。
从网络的传输范围来划分，无线移动网络可分为：（1）无线个人区域网络WPAN，如蓝牙技术、无线传感器网络技术以及前文提到的射频技术等，此类技术通信带宽较小，通常用来传输信息量不大但却重要的参数；（2）无线局域网WLAN，基于IEEE802.11b协议的WiFi技术的最大带宽理论可达400Mbps，当然实际数值根据信号频带不同、干扰源不同还存在一定差异，该种网络完全可以满足移动医疗服务所需的网络数据传输支持，目前是发展的主要方向；（3）还有范围更广的无线网如celluar/3G和卫星通信网等。
4 结束语
移动医疗已经成为医疗领域研究的热点，具有相当大的市场潜力，但目前仍有一些问题等待解决，例如在无线传输的模式中，如何实现病患数据的保密传输；在庞大的医疗数据面前，系统如何快速的完成增、删、修、查等操作；如何制定合理的备份机制和方法，防止数据损毁；在系统遭遇攻击或遇到故障面临瘫痪时，如何快速恢复运转，保障患者就诊，以及一旦出现数据错漏导致医疗事故后，如何定责等方面，既有技术层面的问题，也有机制管理层面的问题。随着网络通信技术和人工智能技术的不断发展，以及随着人们观念的不断改善，这些问题将逐渐被解决，相信在不久的将来，移动医疗一定会发挥举足轻重的作用，有力的推动我国医疗信息化改革的步伐。
参考文献
第8篇：人工智能医疗方案范文
目前，美、英、日、德等发达国家凭借其经济实力和技术优势，已经在数字医学领域占得先机。高端的医疗影像设备、人工智能产品等大多来自发达国家，其在数字医学基础研究和技术应用方面的成果同样引人注目。我国经历二十多年的医院信息化建设，各种信息管理与临床信息系统遍及全院，数字化医院成为综合实力较强医院追求的建设目标，远程医疗快速发展，区域卫生信息化建设成为医药卫生体制改革的重点，公共卫生信息化也取得了明显的进展。
同时，自2001年以钟世镇院士牵头提出构建“中国数字人”的设想开始，数字化技术在我国的基础医学研究便逐渐铺陈开来，而多个国内数字医学研究机构如南方医科大学、清华大学、复旦大学、浙江大学以及青岛大学附属医院与海信集团联合成立的山东省“数字医学与计算机辅助手术重点实验室”等，分别在计算机辅助诊断系统、数字医学影像设备、计算机辅助手术系统等领域投入了大量的科研力量，并取得令人瞩目的成绩。但是，我国在数字医学的核心技术领域起步较晚，与发达国家仍有差距，想推动我国数字医学快速持续发展，必须先对数字医学的未来发展趋势有深入的认识。
数字医学的发展趋势
目前，数字医学基础理论正逐步完善，数字医学学科体系逐渐清晰，智能化、可视化、微电子等高新技术也将进一步与医学检测、诊断、治疗等技术交叉渗透。数字医学的未来发展趋势主要体现在以下四个方面：
首先，未来会出现更加人性化的数字化医院管理。功能单一的医院信息系统的格局将被打破，PACS应用将会向区域、远程发展，无线移动、重症监护、远程医学、数字化手术室建设将会涌现，电子病历在社区医疗以及大范围的健康管理方面的应用会催生更多人性化的管理系统。随着信息技术的高度渗透，数字化医院必将会更注重信息提供利用的人性化，而且从管理到医疗，从门诊到临床都正在孕育着新的突破。
其次，数字医疗治疗技术将会更加智能化。将人工智能与经典医学理论和经验知识构建集评估、诊断、决策与预测于一体的智能专家诊断系统将会在临床诊断与治疗中发挥重要作用，而随着数字制造和智能制造飞速发展应运而生的智能医疗机器人，尤其是智能微型医用机器人将会在一定程度上辅助医生进行治疗。智能化的数字医学治疗技术将会给传统医学治疗带来重大变革。
最后，微创化、无创化的数字医疗检测技术将会不断涌现。多种生理参数的测量能够对人体健康状态或疾病进行诊断，而基于多种光学成像技术的临床应用将会是数字医疗检测技术实现微创、甚至无创检测的一个重要途径。近红外光谱技术、光学弱相干层析成像技术、多模态多光谱分子影像技术都将会实际应用在人体多种生理参数的检测中，而且由于光学成像技术本身对于人体没有损伤的特点，光学成像技术的进一步发展与应用将会推动数字医疗检测技术微创化甚至无创化。
计算机辅助手术系统的发展
精准化的数字医疗诊断、手术技术正成为国内外研究热点，这也是我国突破发达国家数字医学技术垄断的关键。其中，计算机辅助手术系统功能的日益强大，将会使精准外科手术成为可能，推动临床外科的跨越式发展，也必将会成为医学教育、医学科研和临床医学的新手段。与计算机辅助手术系统相配套的医用显示器的规范与普及，能够为医生诊断提供更精确的判断，推动远程医疗和社区医疗的快速发展。数字芯片的进一步发展与嵌入对医疗诊断设备性能和便携化的提升有着不可估量的作用。
目前，海信医疗设备有限公司通过与青岛大学附属医院董教授合作，开发出了低辐射剂量下的低质量CT图像消噪、增强技术，做出了一款世界水平的计算机辅助手术产品，该产品被命名为海信双子3D医学影像重建与计算机辅助手术系统（Hisense Gemini 3D Medical Imaging Reconstruction and Computer Assisted Surgery System，Higemi）。
它通过独自开发的医学图像预处理和分割技术，只需在一幅图像上设定相应参数和少量人工辅助，算法可以自动精确地在一系列CT图像上分割出肝脏、血管、肿瘤、胆囊等肝脏各组织。然后，通过滤波、CT层间自适应对应点插值、形态学、模式识别等算法处理分割结果，追踪肝脏三期图像上肝动脉、门静脉、肝静脉的血管走形，并利用三维配准算法对三期肝脏数据进行立体配准，精确地三维重建肝脏、肿瘤和胆囊等器官。
它可以三维观察病变与血管、脏器的关系，精确计算脏器、病变体积和门脉、静脉各分支供血区域，实施虚拟手术切除，确定最佳手术切除线。它在最难的肝部成像领域能够重建3级以上血管，区分0.6mm的肿瘤与血管间距，精确计算肝脏、肿瘤体积，极大地满足医生的临床需要。Higemi在临床上已经实际应用于多位小儿巨大肝脏的手术前模拟手术的规划设计和术中指导，以及活体肝脏移植的肝脏手术前精准判断。
未来，该产品将扩展到脑部、五官、神经外科和口腔等多个临床医学领域，形成功能强大的全身手术辅助系统。本产品利用了以下具体科学技术开发：
1.低剂量或普通剂量CT图像高清增强技术。海信开发的低剂量CT图像高清增强技术是一种CT图像后期处理技术，可以不对现有CT设备做结构性更改，将低辐射量低质量的CT图像还原成高质量图像。该系统可以减少50%～80%有害照射剂量（从300mAs降到60mAs）的情况下，仍达到同样质量的成像效果。如果按照原卫生部2012年公布的《GBZ165-2012 X射线计算机断层摄影放射防护要求》，使用针对不同人群、不同部位CT检查上限的辐射水平作增强型CT，得到的图像再作此项高清处理，则可以得到非常清晰的CT图像。利用此图像，可以更精确地分割器官和病变组织，做出精确的器官三维重建图形，非常有利于常规状态下的疑难病例的诊断和手术方案规划。该技术在世界处于领先水平，对提高现代医学影像设备的性能和安全性有十分重要的意义。
2.医学图像分割技术。在大量DICOM标准的CT腹部扫描图像上，根据灰度、纹理、血管生理特性等特征把二维图像分割为不同的部分，找到分界线（如器官外沿、肿瘤外沿和血管外壁等）。真实精确地找到不同组织分界线，是后续工作的基础。
3.建模，图像追踪技术。追踪多幅图像上肝动脉、门静脉、肝静脉三期的血管造影图像的CT强度变化，建立自学习拓扑模型将每幅图像中代表血管的CT值变化连接起来，形成血管走向信息。
4.模式识别技术。将分割出的不同组织分类并识别。
5.三维可视化，三维图像配准技术。同期不同图像间、不同期不同图像间的配准、建模；不同组织或功能区成像的容量渲染、着色；透明显示、任意断面显示、多平面显示。
6.定性定量分析。器官和内部组织的参数测量，定性定量计算，如精确计算器官总体积和部分体积。
7.肝脏功能分段与手术模拟技术。1954年，Couinaud根据人体肝脏Glission系统的分支走向以及肝静脉系统的回流将人体肝脏划分为八段，由于人体肝脏血管走向的个体差异性，Couinaud方法并不具有普适性，尤其是针对肝内出现肿瘤、血管变异等复杂情况，单纯依靠Couinaud方法进行肝脏分段并没有实际临床指导意义，实施肝脏精准手术迫切需要肝脏功能分段的精准导航。
随着数字医学的快速发展，现有的计算机辅助手术系统可以初步实现肝脏功能分段，同时为后期的模拟手术进行指导，与医生直接根据二维影像确定手术方案相比，肝脏功能分段及手术模拟系统的出现又将精准手术的发展向前推进了一大步。
目前，大多数肝脏功能分段方法根据肝脏内血管分支走向和血管分支支配区域进行分段，这与解剖学中关于肝脏分段的解释是一致的。其主要步骤包括：从二维影像信息进行精准血管信息提取，对重建后的三维血管系统进行骨架化操作，运用图论相关方法进行血管智能化分支（鉴于肝脏内血管系统较为复杂，需要借助人工辅助进行不同血管系统的判定），根据近似分段模型进行全肝分段并进行体积测算。其中，从现有的二维影像信息中进行准确的血管信息提取是肝脏功能分段的基础和前提；如何对骨架化血管进行智能化分支是极其关键的步骤，直接影响到全肝分段的结果；构造与肝脏实际功能一致的近似分段模型，能尽可能地减少手术出血率，降低术后并发症的发生。借助于肝脏功能分段以及精准的肝段体积测算数据，医生能方便、直观地进行术前规划。
目前，由于使用不同的血管骨架化方法和近似分段模型造成结果不同，如何统一业界功能分段标准，才能使肝脏分段更好地满足手术临床需要值得研究；由于肝脏血管系统的个体差异性以及肿瘤组织等的存在造成的肝脏畸形，目前必须借助少量人工辅助才能实现功能分段，如何实现完全自动化和智能化将成为未来肝脏功能分段的重要研究方向。
8.肿瘤定位及消融引导技术。近年来，随着医学、计算机学和生物学等的发展，肿瘤的治疗技术正在发生重大的变革，如何采用微创或无创方法靶点杀死和灭活肿瘤，同时又能最大限度地保护周围正常组织，已成为肿瘤治疗的热点。北美放射学会（RSNA）于1997年首次提出肿瘤消融的概念，即在超声、CT、MRI等现代影像设备等的指导下利用物理或者化学（热或冷效应）直接破坏异常或病变组织的技术。本产品具备的图像配准是图像融合的先决条件，必须先进行配准交换，才能实现准确地融合。之后进行的亚毫米级精度三维立体重建，能够清晰显示肿瘤大小、位置、数量及其与周围重要结构、脏器的毗邻关系，还能对肿瘤消融治疗的疗效进行评价。未来将US、CT、MRI图像融合的新型影像融合技术，根据各自影像的特点结合起来进行优势互补，可以更准确地发现肿瘤、制定治疗方案及引导穿刺和监控消融。
9.符合Dicom标准的2D/3D图形人机交互引擎技术。以上各种算法和相关功能的实现，有赖于强大的符合Dicom标准的2D/3D图形人机交互引擎技术，该技术是计算机辅助手术技术的核心难点之一，也是国内目前技术水平较弱的领域。海信集团开发的人机交互引擎将主流的OpenGL、DirectX、GPU加速等显示方式以统一接口形式表现，利于程序员开发调用。它涉及到多种类库耦合、多线程、GDI （Graphics Device Interface） 等多种底层操作技术，Dicom文件编解码等引擎底层分别编写，形成一组功能齐全的2D/3D图形人机交互引擎。海信Higemi计算机辅助手术系统即是基于此人机交互引擎实现了质的飞跃。
医用显示器的规范和普及
医疗显示作为医学影像的显示终端，为了达到对医学图像的精确显示需求，要求在显示终端首先符合DICOM Part 14的标准，使显示符合灰度标准显示函数（GSDF），从而保证在阅读医学灰阶图像时能够呈现出最精确的效果。而如果使用的普通显示器是不符合医学影像显示标准的，则容易造成误诊。
在精准手术临床辅助系统中，需要利用3D技术来展示更加真实生动的三维手术场景或CT/MRI人体器官图像。眼镜式3D显示器由于需要医生佩戴专用眼镜，会影响到医生手术操作，所以在未来会选用裸眼3D显示器。目前较成熟的多视点裸眼3D技术是光栅式，一种是狭缝光栅，一种是柱镜光栅。
首先，狭缝光栅方式裸眼3D显示器亮度较低，主要用于个人用移动设备即小尺寸显示中，而精准手术系临床指导系统需要大尺寸的裸眼3D显示器。这种大尺寸的裸眼3D显示器一般采用柱镜光栅，这种方式的显示器同样也存在一些目前无法突破的问题：1.由于光栅式裸眼3D显示具有分光的作用，贴装的光栅导致2D和3D信号的清晰度降低，难以满足手术临床指导显示器的需求。2.存在视区角度小、视区突变问题，在突变区域会看到重影和不正常的图像，同时立体景深和视区突变也是一个平衡关系，无法同时达到最佳状态。目前有研究针对此问题开发了视点跟踪技术，实时检测观看者在电视前的位置，将处在突变的区域调整为良好的视觉区域。但此方法更适合于单人观看的设备，当手术中多名医生观看的时候，很难调整并保证观看者都处于正常视区内。3.存在串扰问题、立体景深小于眼镜式3D显示器。
海信集团开发新型高性能的裸眼三维显示设备和人机交互设备可以解决这些问题。该设备通过UHD液晶屏的采用和UHD电路、光栅的开发，将3D分辨率提高到1280*720以上的高清标准，满足手术临床指导显示器的需求；通过独特渲染算法技术和柱镜光栅的研究和配套开发，解决视区角度小、视区突变的问题，扩大视区，达到不用视点跟踪能满足多人同时观看的要求；通过语音识别技术和手势识别技术，开发新型人机交互控制设备，实现便捷的操作，解放医生双手，防止手术污染。
数字芯片在数字医疗领域中的发展
针对数字医学影像设备的快速发展，应用高性能芯片进行设备集成化设计成为未来数字医疗设备发展的主流方向。为了满足这个需求，芯片应满足实时性和可靠性等要求。
首先是实时性，医疗设备需要快速的启动、无延时的图像显示、无缝的功能/参数转换，例如手术中的数字X射线影像、救护车与医院的实时影像交流。其次是可靠性，需要器件能够在各种环境下的长时间无故障运行，能够迅速从软件错误引起的故障中恢复，能够电磁环境抗干扰。
在满足性能需求的同时，还有一些因素需要考虑：1.体积，直接影响产品的便携性，便携性能使设备得到更广泛的应用，将医疗保健从城市普及到乡村及边远地区、灾患区、医院各个病房甚至救护车上；2.功耗，低功耗能大大延长设备续航时间，并有助于减小电池与设备尺寸；3.成本，低成本意味着更多人能够享受最新的医疗技术，比如发展中国家与边远地区的居民。
针对上述目标，异质SoC（片上系统）可以有效利用各种处理单元的优势，实现性能、功耗、体积、可配置性、可扩展性、开发效率（硬件&软件）、一次性工程费用（NRE budget）等因素的优化配置，成为当前的发展趋势。一个很明显的例子是，现在大多数高端嵌入式应用处理器都基于ARM内核（多核），并整合了图形加速器，视频编解码加速器等资源，实现了全可编程SoC，通过可编程硬件、软件及I/O，大大提高了系统的差异化与灵活性。
结语
第9篇：人工智能医疗方案范文
1.1人员配备专业性强
在近视监测方面，医院内部建立了青少年近视的三级监测网络，第一级为监测管理小组，下设监测管理办公室；第二级由视光中心主任和眼科各部门负责人组成；第三级由眼科各科室护士长、住院总医师组成。同时，设立防近专家委员会，下设于医院药事管理委员会之下，由分管院长和眼科专家等组成，负责青少年近视技术和监测的相关事宜。在近视防治方面，配备了由眼科专家、针灸专家、统计学专家等组成的专家团指导研究的有序实施。
1.2先进的信息技术与设备
与北京科技大学合作，采用SOA、Ajax、Java、XML、Web3.0、SaaS等先进的软件开发技术、可视化技术以及人工智能技术，以保证系统的功能实现与性能的稳定可靠，全面实现了计算机系统管理和办公自动化，为各级部门利用平台电子资源提供了不受时空限制的有利条件；另一方面，随着信息产业的不断发展，网络已无处不在，为学校、学生和家长查询、使用相关医学信息提供了便利。
2网络平台在青少年防近健康信息管理中的应用探讨
健康信息管理的任务是处理卫生保健机构的信息需求，具体包括卫生保健领域健康信息系统的开发、整合、评估和质量保障。而一个好的健康信息平台标准为能够有效缓解社会健康信息供求失衡、能够整合医疗信息资源、能够严把健康信息质量关，引导人们树立正确健康观、能够通过信息获得减轻患者医疗负担、能够普及健康知识，利于医患沟通和能够发现和挖掘有用信息。本网络平台通过构建健康管理、系统管理和宣传平台，较好的完成和实现了健康信息管理的要求。
2.1构建健康管理平台
平台为中小学生和家长提供近视健康管理服务。以信息采集、个体化评估指导、系统干预，包括多套干预措施，尤其是中医特色的经络按摩、梅花针等干预措施，学生可通过回答问题，实时了解自己的眼部症状表现和用眼习惯，并根据给出的保健预防措施及时调整不良习惯、按照规范进行眼保健操、体育活动、功能训练等健眼措施，指导学生和家长掌握护眼爱眼知识，养成健眼防近好习惯。数据库保存学生历年眼科检查档案和学生和家长定期填写的护眼日志，通过后台数据分析和挖掘，观察学生个体化视力变化，评价诊疗方案。同时，对北京市青少年近视的发病率，年龄、性别等情况进行分析，全面掌握青少年近视的综合信息，实现总体评估、状态评价、预警。各级领导可以通过统计分析的数据、报表了解各自管辖范围内的青少年近视情况。同时可以了解到政府指令在各级单位执行的情况，便于逐级监管。
2.2构建系统管理平台
该平台是一个面向全北京200多万青少年的大型健康管理系统。系统管理功能齐全，通过角色、权限、功能，系统配置、资源的绑定实现系统的可订制化。主要包括：数据维护备份功能；多种主题的统计报表与图形化分析；利用地理信息技术展示区县近视分类、分层汇总信息；利用知识库，实现知识编辑、，导航、搜索；利用智能问答技术，实现常见问题自动回答；利用人工智能专家系统，实现每个学生健康评价、预警、建议，提供个性化近视预防服务。
2.3构建宣传平台
平台利用网站不同栏目和多层次网页，进行近视防治知识的宣传。主要包括：1）北京市各级政府关于近视防治的政策法规；2）医学知识，主要有眼科知识、近视防护、近视防治操作技术规范；3）互动交流；4）通过专家问答的形式提供近视防治指导；5）宣传政府推动眼睛健康活动；6）就医指南，提供干预建议、设备推荐、医院推荐等；7）提供分析数据，动态展示北京青少年近视发病和防止情况。在健康领域，可将健康信息归于三类，一类是与学生的健康相关的信息，也是健康信息中最核心的一部分；一类是指能够被卫生行政管理部门利用的信息，这些信息不会具体到某个人，相对而言是一个群体的健康信息，卫生管理部门根据这些信息做出相应的行政决策；第三类是与每一次的健康信息都相关的财务信息。本网络平台的构建整合了前两类类信息，实现了北京市青少年近视的实时监控和长效管理。
3构建青少年防近健康管理网络平台的社会效益
3.1整合资源，节约成本
对于学生和家长而言，通过网络平台的手段能够实现个人近视健康信息在线查阅、在线防近教育和近视相关信息的推送服务，促使学生养成健康的生活行为方式，达到主动、自我近视健康管理的目标。此外，通过提供准确、全面的个人近视健康信息，就诊建议和就诊记录，有助于视光医生了解学生近视防控和发展信息，为临床诊治提供有力支持。如此则有效地整合了卫生信息资源，减少资源浪费，降低了医疗成本。对于政府和医院来说，通过有效的管理近视健康信息，能够追踪学生的视力变化、防近措施的实施和生活习惯的改变，获取更全面、更深层次的信息，不仅为卫生行政部门制定相关政策法规和防治手段提供强有力的依据，同时也为科学研究提供了宝贵的数据资源。
3.2转变医疗模式，促进健康管理
