智能医疗系统的市场分析篇1
上海市长宁区卫生局局长葛敏在本次活动中表示：“当今，提升医疗服务水平，促进医疗改革，已成为改善民生进程中一个不可忽视的问题。长宁区作为‘基于市民健康档案的上海卫生信息化工程’六个试点区之一，将通过与iBm公司的合作，大力推进长宁区市民健康档案的建立，并利用iBm公司的数据分析技术来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，改善对居民健康和慢性病的管理，从而推进全民健康保障信息化工程，着力打造智慧医疗体系，助力实现智慧城市的美丽愿景。”
iBm全球企业咨询服务部全球医疗卫生与生命科学带头人mohammadnaraghi介绍说：“iBm多年来一直注重与各国医疗机构的紧密合作，关注医疗体制的改革和发展，在医疗it解决方案上有着长期的积累和研究。在中国，iBm一直致力于成为中国医疗卫生行业的创新合作伙伴，希望能利用iBm在医疗行业的成功经验帮助中国的医疗行业实现智慧转型。我们相信未来随着智慧医疗中数据分析技术的逐步深入应用，iBm将为中国医疗行业带来全新的商业模式，推动中国医疗卫生信息化建设，帮助实现更多像上海市长宁区一样成功的智慧转型案例。”
三大优势推动医疗行业智慧转型
作为“十二五”规划的重要议题，国家信息中心和卫生部共同研究规划全民健康保障信息化工程，着力打造一个智慧的医疗系统。iBm充分运用自身在医疗行业的深厚经验，深入了解中国医疗现状，致力于构建一个以患者为中心的医疗服务体系。而数据分析作为实现“智慧医疗”的重要手段，将帮助解决医疗资源分布不合理、医疗服务质量欠佳、医疗体系效率较低这三大问题。
iBm在本次活动上详细介绍了智慧数据分析在推动医疗行业智慧转型方面的三大优势：
第一，iBm数据分析技术使医疗系统更加互联互通。数据分析以建设个人电子健康档案为技术基础：标准化的个人电子健康档案实现了患者病历的信息共享，保证患者不论身在何处，都能获得较好的医疗条件。并且，通过健康信息整合平台的建立，使得医疗信息和资源在不同医疗服务机构间可以共享，实现了跨医疗机构的在线预约和双向转诊，从而提升了医疗服务可及性与工作效率，建立“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的便民就诊模式，大幅提升医疗资源的合理化分配。
第二，iBm数据分析技术使医疗资源更加普及。为了解决优秀医疗资源匮乏、百姓看病难的症结，医疗从业者在数据分析的帮助下，得以参考大量科技信息与以往诊疗手段，支撑诊断与后续治疗，提高医疗服务质量。并通过农村和地方社区医院与中心医院的链接，使医疗从业者能够实时得到专家建议和培训，突破患者对城市与乡镇、社区与大医院之间的距离限制，为所有人提供更高质量和惠民的医疗服务。
第三，iBm数据分析技术使医疗系统可以“治未病”。iBm智慧医疗通过对于数据的感知、处理和分析，将可以实时发现重大疾病即将发生的征兆，并实时提醒医疗机构服务人员实施快速和有效的响应措施，提高工作效率的同时降低了医疗机构服务人员的工作负担。对于患者本身，数据分析可以帮助医疗系统发现慢性疾病的发生，以及其他病症的变化，及时提醒患者采取相对应的措施，有效预防病情恶化或者病变发生。
iBm中国研究院信息管理与医疗卫生总监兼首席科学家潘越介绍说：“iBm研究院针对医疗数据的分析技术进行持续不断的研究，其中比较有效性分析、基于病患相似度的分析，以及基于临床指南和临床实践模式的决策支持等技术已经接近实用的程度。目前中国正处于深化医疗体制改革的攻坚期，这些分析技术对于帮助公立医院积极应对支付方式的转变、基层卫生服务机构大力提高医疗质量和效率，将会产生巨大的经济与社会效益。”
携手长宁打造慢性病管理新模式
近年来，iBm与众多国内医疗机构携手，共同致力于利用更先进的创新技术，节省更多的成本，为更广泛的人群提供更加可及的医疗服务，与上海市长宁区卫生局合作的项目就是成功案例之一。2011年10月，上海长宁区卫生局携手iBm，着手打造慢性病管理新模式。长宁区作为“基于市民健康档案的上海卫生信息化工程”六个试点区之一，希望通过建立健康云平台，记录、整合和共享市民在全市医疗机构、社区卫生服务中心就诊的诊疗和健康档案的信息，并充分发挥iBm智能数据分析的优势，利用健康档案数据来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，加强对居民健康和慢性病的管理，推进长宁区医疗服务的智慧转型。
经过六个月的充分沟通和积极探讨，iBm与长宁区卫生局在区域医疗信息化解决方案和慢性病管理防治工作的理念上达成一致，研发出面向个体化健康管理的协作医疗服务管理系统。该系统建立在慢性病管理模式新趋向的前提下，以大众化病种——糖尿病为重点研究方向，为患者及其家属、社区医生及专科医生提供了多方参与团队式服务的健康计划管理平台，并实现了如下功能：提供包括健康计划的创建、浏览、执行、管理等功能的一站式慢性病管理平台；提供患者友好界面，以患者为中心，充分发挥患者自我管理的作用；利用it技术加强对患者的管理和监控；运用对医生实践模式的分析，为医生提供必要的信息支持。活动现场对该系统的各项功能进行了演示。
智能医疗系统的市场分析篇2
大佬云集风投青睐
位于杭州经济技术开发区生物医药板块的杭州健培科技有限公司，成立三年，最近为几款新产品举办“西湖论健”峰会，邀请了美国工程院院士JimK.omura，中国科学院院士梅宏，中国工程院院士俞梦孙，中国工程院院士付小兵，iBm中国研究院院长沈晓卫，软银中国资本董事总经理冯正明等跨it科技、医疗、资本市场的多位大佬出席。
美国工程院院士、贝尔奖获得者JimK.omura在会上表示，在美国，有75%的医疗支出用于慢性病，且随人口老龄化而增长，相信中国、日本等国家同样面临这个问题。美国政府为此推行改革，2013年，奥巴马政府推出医疗提价法案，从医疗服务系统的收费转为政府支付，从而提升经济；在经济衰退期，美国推出经济与临床健康推进法、无纸化办公，电子病历已经广泛使用。
“尽管美国的互联网技术全球领先，但美国仍然没有达到数据互动，尤其在不同的医疗机构间”，JimK.omura继续说道，因此美国现在正在自上而下，在全国范围内建立统一标准用于共享，如扩展交互性信息库等，来提高医疗系统的效率，但是医疗与其他行业不同，数据共享非常难，数据的可操作性缺乏标准，尤其是一些细节标准，象电信那样具有统一的接入标准，不过现在是（建医疗信息化的各类标准）非常好的时机。
中国工程院院士、航空生物医学工程的创始人俞梦孙先生从中医角度阐述“怎样才能解决智慧城市中的民众健康与医疗问题”，他认为，物联网应用于医学是21世纪it技术的出路。健康物联网涉及全社会的家家户户，因此，它是亿万级的新型产业，健康医学模式和健康物联网，既适合慢病人群，使其提升生活质量、促进康复，也适合亚健康人群，使其增强身心适应功能，还适用于具有特殊健康和能力要求的人群。
健培科技Ceo程国华在媒体见面会上介绍说，在中国，“智慧医疗”表面上看，做得风风火火，实则进展缓慢，尤其是it技术的发展，如传感器、芯片、医学影像算法等在医疗行业应用进展缓慢，“医学人工智能”在全世界实践了约60年，一直没有一个成功的临床案列。
由此可见，智慧医疗不仅在硬件设备方面具有巨大的潜力空间，软件以及后端的医疗服务产业也是一个大市场。
软银中国资本董事总经理冯正明系杭州人，他在峰会上表示，软银资本15年前投资了阿里巴巴，4年前投资了淘宝，2年前投资了迪安诊断等，在这之前软银资本以投向科技潜在性为主，关注前沿科技技术，“15年前很少有人会在家网购，但如今人们对医疗健康需求大，因此软银现在非常关注软件对医疗健康保障的应用，软银资本愿意为人类健康投一些小钱”。此话让主持人带着台下听众一起遐想，“这‘小钱’后面到底挂多少个零呢。”
当然，对于智慧医疗也有不同的看法者，善长技术开发的前因特尔首席工程师、iSCa2013主席avimendelson则认为信息化、大数据的迅速发展，如何利用和管理是个新问题，在提高生活质量的同时，也需要保护个人隐私；远程诊断、互联网医疗、智能设备加上少数专家，可以更大范围提供治疗，但缺点是，用远程机器和设备，虽然方便，但缺少人文关怀和情感安慰，有时候，人类的情感在医疗中也很重要。
智慧医疗下一片蓝海
尽管智慧医疗在全球范围内存在滞后于信息发展的现象，各个数据库相对独立，形成信息孤岛，医疗体系信息化系统纷繁杂乱，但不能否认，这里潜在着未来的巨大市场。
卫生部原副部长张立平说：“现在中国有1000多家有it技术的医疗企业”，分别提供不同的医疗信息化产品。现至少有100多种不同的信息化系统在全国各大医院运转，显而易见地是，各系统之间缺乏标准化接口等。
智慧医疗如同一块甜美的蛋糕，谁都想上去咬一口，杭州一家网络公司推出网络挂号服务系统，居然赚得盆满钵满，短短几年内，估值超百亿元，并数次被资本风投相中，数次获得融资，被业内人士称为“搭上互联网的黄牛”；而如何布局智慧医疗，占据未来市场，各大供应商那可是车有车道，马有马路。
iBm中国研究院院长沈晓卫在峰会上表示，几年前，iBm已经向医疗健康行业转型，已不仅仅是一家it公司了。
目前，iBm已经将医学影像分析技术与watson人工智能技术进行整合，watson的认知计算能力在医学造影方面完全可以辨别患者应该接受X射线、Ct还是核磁共振检查，加上医学影像大数据分析方法，可为医生提供大量辅助医疗数据，极大地帮助医生进行定位病症、分析病情和指导手术，沃森系统已经在著名的安德森肿瘤中心坐诊了，被业界称之为“沃森医生”。
此外，iBm还提供医疗信息化解决方案，包含《数字化医院总览》、《区域公共卫生整体规划解决方案》，以及基于沃森系统《iBmGmaS非结构化信息归档解决方案》，从总体规划到区域布局，占据了智慧医疗的制高点。
中国的医疗企业大多实力较弱，往往选择从单点或局部突破，在原有体系中选择关键点突破，进行升级改造或创新，如在“西湖论健”峰会上，健培科技了四款新产品：激光数码医用胶片、全院自助（Jp-print）胶片打印系统、Healthview驻地云、中医影像智能诊断系统。
据程国华介绍，医院产生的医疗数据有80%-90%为医学影像数据，但是利用率极低。由于国内医疗数据尚未实现互连互通，非结构化的医学影像数据分析处理仍旧处于起步阶段。因此，健培的激光数码医用胶片做的是医学影像后处理市场，处理的是前期采集到的数据。现在，国外是数码化的影像输出，而国内还是要依靠胶片来输出，原因是国内大医院基本采用显示器诊断，但是中国的医院间没有联网，而病人需要通过胶片来转院、复诊、对比，所以胶片还有市场需求，国内一年约产生12亿张胶片。
如今，健培的数码胶片技术已经非常成熟，已具备完全替代进口胶片的能力，相较而言，因采用数码科技，不仅便于医学影像数据挂网，数据信息间形成互联互通之外，还更环保，有效避免进口银盐胶片造成的医疗污染问题。程国华说，“之前中国95%的胶片市场被进口胶片垄断，每年约有300亿元的市场拱手相让，现在有300多家的医院在使用我们的产品，今年计划进入更多主流的三甲医院。”
而健培的中医影像智能诊断系统，是根据中医理论结合健培医学影像数字化显示技术，将人体组织器官的结构、形态和功能变化数字化影像显示，为亚健康检测、疼痛和动静脉血管功能监测、急慢性炎症以及肿瘤的疗效等提供了量化评估依据。这突破了以往中医望闻问切无法跟现代医学结合的诊治方式，以数码影像解释传统中医原理，等待他们将是另一片全新的市场。
被称为“驻地云”的智能硬件，安置在医院的机房内，能将影像数据的运算速度提升几十倍，并节省三分之二的数据储存空间，在提升运算速度后，即提升智能识别能力，从而达到诊断的要求，这也是健培科技的下一步目标，要早日实现“电脑医生”在中国落地。
在峰会上，健培科技的《智慧医学影像科技发展报告》显示，目前，全球医疗影像设备市场在2013年达到302亿美元，预计到2020年将达到490亿美元。中国作为世界第四大医疗设备市场，占整个市场的12%。
数码胶片、医学影像还只是智慧医疗体系的冰山一角，据业内人士预测，全球每年需投入智慧医疗的硬件约500亿美元，软件约25亿美元，并每年以25%的速度增长。
智能医疗系统的市场分析篇3
关键词：智慧城市；建设；内容
abstract:withtheadvancementofhumancivilizationandeconomicandsocialdevelopment,urbanpopulationcontinuestochallengehigh,sustainedgrowthacceleratedurbanscale.theinternetofthingstechnologyasthecorecityofthefuturesmartcityconceptforthedevelopmentofanewmodelforurbandevelopmenthasbroughtnewhope.
Keywords:smartcity;construction;Content
tU984.11+1
一、智慧城市的概念
目前，智慧城市没有统一的定义。智慧城市是通过互联网把无处不在的被植入城市物体的智能传感器连接起来，实现对现实城市的全面感知，利用云计算等智能处理技术对海量感知信息进行处理和分析，实现网上城市数字空间与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全等在内的各种需求做出智能化响应和智能化决策支持。智慧城市就是以智慧的理念规划城市，以智慧的方式建设城市，以智慧的手段管理城市，用智慧的方式发展城市，从而提高城市空间的可达性，使城市更加具有活力和长足的发展。“智慧城市”是“数字城市”的进一步发展和深化，其最本质的特征是能通过物联网把信息化“数字空间”与现实城市的“物理空间”缝合在一起。
二、智慧城市的建设内容
智慧城市充分利用物联网、云计算等信息化相关技术，通过监测、分析、整合以及智能响应的方式，综合各职能部门，整合优化现有资源，提供更好的服务、绿色环境、和谐的社会，保证城市可持续发展，为企业及大众建立一个优良的工作、生活和休闲的环境。智慧城市的建设内容包罗万象，有水、电、交通、医疗和节能减排等，其中共同性就是，都涉及大量的数据收集、整合和处理，智慧城市的建设的四大方面包括市政基础设施、公共服务、社会管理以及产业发展等。市政基础设施类包含智慧交通、智慧市政管理、智慧节能，其中以智慧交通为例进行阐述。公共服务类包含智慧政务、智慧医疗、智慧文化教育，其中以智慧医疗为例进行阐述。社会管理类包含智慧社区、智慧公共安全、智慧环保、智慧食品药品安全，其中以智慧社区为例进行阐述。产业发展类包含智慧产业、智慧物流、电子商务、智慧旅游，其中以智慧物流为例进行阐述。
1.市政设施类之智能交通
伴随着城市化进程加快、机动化水平提高，人们对交通出行提出了更高的要求，城市交通成为城市管理者和广大人民群众广泛关注的焦点。努力改善城市交通环境、缓解城市交通矛盾、构筑现代化的综合交通体系，不仅是普通市民改善出行条件、提高生活质量的迫切愿望与呼声，而且也是提升城市功能、促进城市社会经济可持续发展的重要保障。
通过对城市交通现状进行分析，确定城市智慧交通总体目标：以国家智能交通系统体系框架为指导，建成“高效、安全、环保、舒适、文明”的智慧交通与运输体系，大幅度提高城市交通运输系统的管理水平和运行效率。为出行者提供全方位的交通信息服务和便利、高效、快捷、舒适、经济、安全、人性、智能、生态的交通运输服务；为交通管理部门和相关企业提供及时、准确、全面和充分的信息支持和信息化决策支持。针对城市交通现状以及所存在的问题，从解决现实问题并适当前瞻性的角度出发，智慧交通的主要内容包括：智能停车与诱导系统、电子收费系统、智能交通监控与管理系统、智能公交系统和综合信息平台与服务系统。
（1）智能停车与诱导系统。智能停车与诱导系统可提高驾驶员停车的效率，减少因停车难而导致的交通拥堵、能源消耗的问题，包括两方面内容：一是对出行市民相关停车场、停车位、停车路线指引的信息，引导驾驶员抵达指定的停车区域；二是停车的电子化管理，实现停车位的预定、识别、自动计时收费等。
（2）电子不停车收费系统。电子不停车收费系统的特点是不停车、无人操作和无现金交易，主要包括两部分内容，一是车辆的电子车牌系统，它是车辆的唯一识别，存储了车辆的相关信息，实时与收费站的控制设备进行通信；另一部分是后台计费系统，由管理中心与银行组成，包括收费专营公司、结算中心和客户服务中心等，后台根据收到的数据文件在公路收费专营公司和用户之间进行交易和结算。
（3）智能交通监控与管理系统。利用地磁感应与多媒体技术将各道路的车流量情况进行实时采集与整理，实时的监控各交通路段的车辆信息与数据，同时自动检测车辆的车重、轴距轴重等信息，对违规车辆进行自动拍照与录制视频的方式辅助执法。
（4）智能公交系统。智能公交系统通过对域内公交车进行统一组织和调度，提供公交车辆的定位、线路跟踪、到站预测、电子站牌信息、油耗管理等功能，以及公交线路的调配和服务能力，实现区域人员集中管理、车辆集中停放、计划统一编制、调度统一指挥，人力、运力资源在更大的范围内的动态优化和配置，降低公交运营成本，提高调度应变能力和乘客服务水平。
（5）综合信息平台与服务系统。综合信息平台与服务系统是智能交通系统的重要支撑，是连接其他系统的枢纽，将交通感知数据进行全面的采集、梳理、存储、处理、分析，为管理和决策提供必要的支撑依据，同时将综合处理的信息以多种渠道（大屏、网站、手机、电视等）及时给出行市民。
2.公共服务类之智慧医疗
构建富有效率的医疗卫生体制是一个世界性的难题，纵观各国医疗卫生体制改革之路可以看出，尽管改革思路和方法有所不同，但在通过信息化手段全面构建并应用数字卫生系统，推动医疗卫生体制改革，更好地解决医疗卫生服务需求与服务供给的平衡方面都有着共同的期望。
在国家新医改方案的统一指导下，通过智慧医疗，实现居民获得可及优质的卫生服务、连续的健康信息和全程健康管理；卫生服务机构保证服务质量，提高服务效率；公共卫生专业机构有效地开展疾病管理、卫生管理、应急管理、健康教育等工作；卫生行政部门提高卫生服务质量、强化绩效考核以及加强监管能力；医保、药监、计生、公安、民政等部门协同开展工作。
智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。
（1）智慧医院系统。智慧医院系统由数字医院和提升应用两部分组成，其中数字医院包括拥有为医院所属各部门提供对病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取及数据交换的能力，并满足所有授权用户的功能需求的医院信息系统（即HospitalinformationSystem，HiS）、实验室信息管理系统（LaboratoryinformationmanagementSystem，LiS）和医学影像的存储和传输系统（picturearchivingandCommunicationSystems，paCS）；还包括以采集、存储、传输、处理和利用病人健康状况和医疗信息为核心的医生工作站，医生工作站包括门诊和住院诊疗的接诊，检查，诊断，治疗，处方和医疗医嘱、病程记录、会诊、转科、手术、出院、病案生成等全部医疗过程的工作平台。提升应用包括远程图像传输、海量数据计算处理等技术在数字医院建设过程的应用，实现医疗服务水平的提升：远程探视避免探访者与病患的直接接触，杜绝疾病蔓延，缩短恢复进程；远程会诊支持优势医疗资源共享和跨地域优化配置；自动报警对病患的生命体征数据进行监控，降低重症护理成本；临床决策系统协助医生分析详尽的病历，为制定准确有效的治疗方案提供基础；智慧处方分析患者过敏和用药史，反映药品产地批次等信息，有效记录和分析处方变更等信息，为慢病治疗和保健提供参考。
（2）区域卫生系统。区域卫生系统由区域卫生平台和公共卫生系统两部分组成。区域卫生平台包括收集、处理、传输社区、医院、医疗科研机构、卫生监管部门记录的所有信息的区域卫生信息平台；
包括旨在运用尖端的科学和计算机技术，帮助医疗单位以及其它有关组织开展疾病危险度的评价，制定以个人为基础的危险因素干预计划，减少医疗费用支出，以及预防和控制疾病的发生和发展的电子健康档案（electronicHealthRecord，HeR）；包括由一般疾病基本治疗、慢病社区护理以及大病向上转诊和接收恢复转诊双向转诊服务的社区医疗服务系统；还包括对医学院、药品研究所、中医研究院等医疗卫生科院机构的病理研究、药品与设备开发、临床试验等信息进行综合管理的科研机构管理系统。公共卫生系统由卫生监督管理系统和疫情控制系统组成。
（3）家庭健康系统。家庭健康系统是最贴近市民的健康保障，包括针对行动不便无法送往医院进行救治病患的视讯医疗，对慢病以及老幼病患远程照护，对智障、残疾、传染病等特殊人群的健康监测，还包括自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
3.社会管理类之智慧社区
城市是人类文明发展的产物，社区是其最基本的组成部分，社区作为城市居民生存和发展的载体，其智慧化是城市智慧水平的集中体现。智慧社区从功能上讲，是以社区居民为服务核心，为居民提供安全、高效、便捷的智慧化服务，全面满足居民的生存和发展需要。智慧社区由高度发达的“邻里中心”服务、高级别的安防保障以及智能的社区控制构成。
（1）智慧物业管理：针对智慧化社区的特点，集成物业管理的相关系统，例如：停车场管理、闭路监控管理、门禁系统、智能消费、电梯管理、保安巡逻、远程抄表，自动喷淋等相关社区物业的智能化管理，实现社区各独立应用子系统的融合，进行集中运营管理。（2）电子商务服务：社区电子商务服务是指是在社区内的商业贸易活动中，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动，区居民无需出门即可无阻碍的完成绝大部分生活必需品的采购。
（3）智慧养老服务：现在老人居住的环境有两种最常见，一是住在家里，另外就是住在养老院，针对这两种情况分别提出智慧养老的方案，其最终宗旨是使得老人有安全保障，子女可以放心工作，政府方便管理。家庭“智慧养老”实际上就是利用物联网技术，通过各类传感器，使老人的日常生活处于远程监控状态。
（4）智慧家居：智慧家居是以住宅为平台，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境。
4.产业发展类之智慧产业
战略性新兴产业是引导未来城市经济社会发展的重要力量。发展战略性新兴产业已成为国内各大城市抢占新一轮经济和科技发展制高点的重大战略。
智慧产业作为城市战略性新兴产业的重要组成部分，它以重大技术突破和重大发展需求为基础，是知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业。伴随智慧城市建设的逐步推进，必将对城市加快产业转型升级，构建现代产业体系以及经济社会全局和长远发展等产生重大引领带动作用。
智慧产业建设的总体目标是以科学发展观为指导，从城市社会、环境、经济等各方面资源基础和优势出发，面向智慧城市建设的巨大需求，把发展智慧产业放在推进城市转型提升的突出位置。积极探索智慧产业发展规律，发挥企业主体作用，加大政策扶持力度，深化体制机制改革，着力营造良好环境，推动智慧产业快速健康发展，为智慧城市建设和城市经济社会可持续发展提供有力支撑。
智慧产业的主要内容包括智慧应用技术研发、智慧装备制造、光通信、移动通信、集成电路、新型显示、应用电子以及云计算产业等。
智能医疗系统的市场分析篇4
日前，方正国际软件有限公司（简称方正国际）对外表示，从2011年4月起，正式将旗下方正众邦、方正奥德两家公司的全体员工、全部资产及相关资质和知识产权等转入北京方正国际，被整合公司的原有业务成为方正国际的事业部。
早在2011年年初，方正国际已经整合了方正电子政务公司。至此，方正国际it服务全产业链布局初步形成。“此次方正国际整合旗下两家子公司正是为了完善国际it服务全产业链布局。”在接受《计算机世界》报记者专访时，方正国际Ceo管祥红表示。
抓it服务机遇
整合行业
合并后，方正国际的业务线和公司规模都得到了不小的扩充。“今后将以方正国际统一的品牌形象、更加规范的高水平的统一管理，为各行各业的客户提供更高水平、更专业的it服务。”据管祥红介绍，整合后的方正国际已经扩展至医疗卫生、智能交通、金融、公安与地理信息、媒体、教育等业务领域，方正国际的员工数量也将从3000人扩展到4000多人。
一位业内人士分析道，此次方正国际整合旗下两家子公司正是看到了医疗、智能交通行业快速发展带来的机遇。iDC预计，2013年中国医疗it市场的总体规模将达241.5亿元。另据计世资讯数据显示，2010年，交通it的市场规模已超过300亿元，并且保持25%的增长速度。不仅如此，有资料显示，整个中国it服务的市场规模在2011年就将超过2000亿元。
机遇来临，众多厂商“磨刀霍霍”，方正国际自然不会错过。据了解，方正国际的前身是日本方正株式会社（即日本方正），业务覆盖东南亚、日本及北美市场。仅在日本，方正国际的媒体客户就达400多家。
如今，在国家经济转型升级，信息技术产业政策扶植力度加大等多重利好推动下，方正国际逐步开始了在中国市场的软件和信息技术服务全产业链布局。“整合方正奥德和方正众邦后，公司的技术研发实力得以增强，产业链更加完善。”
据了解，方正奥德与方正众邦原本都是方正国际的全资子公司。其中，专注于it信息系统集成业务的方正奥德的前身是北京奥德计算机公司，业务涉及金融、智能交通、教育等行业，提供专业的信息系统集成解决方案与服务支持。
提供医疗信息化系统整体解决方案的方正众邦，起源于卫生部研究所。1996年，正式更名为方正众邦。目前，方正众邦拥有500多家用户，其中三甲医院有100多家。其自主研发的“中国医院信息系统（CHiS）”是主打产品。
此次整合并不是简单地“将一个个土豆装入袋子中”，更多的是业务的整合。“方正奥德在系统集成上做得不错，方正众邦在医疗软件方面有优势。合并后，这两家公司在硬件与软件方面的实力也可以互相补充。系统集成商的资质可以在方正国际目前所有的业务板块发挥优势，减少重复，有效地利用资源。”管祥红说。
靠国际经验
助力品牌突围
如今，it服务的市场规模越来越大，可行业竞争也更加激烈。从市场数据看，整个中国it服务市场就像是一个碎片化的地带。
按iDC的分析，在医疗it行业，从公司能力和公司战略的角度来看，金仕达卫宁、东软医疗、北京天健是行业的领先厂商，望海康信是快速成长厂商，东华软件、重庆中联是实力型厂商，四川银星、南京海泰、广州安易是潜在的竞争者。这意味着方正国际也面临着众多实力强劲的本土竞争者。
不仅如此，诸如iBm、英特尔、Ge等国际巨头也来势汹汹地进入医疗领域。iBm不仅将医疗行业纳入“智慧地球”，还联手Sap提供医院财务管理、医疗设备、药品等方面的解决方案。而微软认为，未来10年内，医疗行业的生态系统规模将超过金融、电信行业。并且，其对医疗行业的研发投入，位列其公司全球业务的第二位。
智能医疗系统的市场分析篇5
关键词：智慧医疗卫生体系;智能化;信息化
1智慧医疗卫生体系构建概述
智慧医疗卫生体系是新一代信息技术在医药卫生领域的深入应用和实践，体系从单一的医院信息化系统建设到区域卫生医疗信息平台的构建，从疾病治疗走向健康预防。智慧医疗是指具有物联网感知、信息移动、信息互联共享、决策高度智能化的医疗服务体系。智慧医疗通过更深入的智能化、更全面的互联互通、更透彻的感知和度量，实现市民与卫生管理部门、社区保健机构、医务人员、专业医疗机构、医疗设备之间的互动，构建基于物联网、移动互联网、云计算和大数据等新技术集成应用的，覆盖国民健康全生命周期的医疗服务与公共卫生服务体系，充分体现“以人为中心”的医疗卫生服务理念。相关研究结果显示，2014年医疗卫生行业的信息化投入规模达到275.1亿元人民币，比2013年增长22.5%，呈现高速增长的态势。2014年医卫行业信息化建设中，电子病历系统、移动医疗、区域卫生医疗信息平台、远程医疗、paCS系统是重点，其投资加速增长。2014年国家大力推广电子病历系统的建设，这无疑促进了医院电子病历建设的进程。大中型医院的信息化建设中心已逐步转至以病人和临床为中心的数字化医院建设，并将对paCS系统和电子病历系统、移动医疗的搭建和应用进行重点投资。
2智慧医疗卫生体系的组成
智慧医疗卫生，是面向预防、医疗、护理、康复、养老等多个方面和维度的大健康体系。它以市民为中心建设全社会健康和疾病预防体系。以患者为中心构造医院智能化+信息化的诊疗服务和管理云平台。以居民电子健康档案为核心建设区域医疗服务的信息标准化互联互通。面向居家养老、社区养老、机构养老，建设突出“医”和“养”相融合的养老服务智能化综合管控平台。智慧医疗卫生体系建设一共需要构建七大体系，包括专业化的卫生业务应用体系、科学化的卫生监管体系、便捷化的医疗服务体系、人性化的健康管理服务体系、规范化的卫生标准体系、高效化的信息支撑体系、常态化的信息安全体系。智慧医疗卫生信息化平台由三部分组成，分别为智慧医院子系统、区域卫生子系统、以及家庭健康子系统。
3智慧医疗解决方案
3.1智慧医疗概念框架
从技术角度分析，智慧医疗的概念框架包括基础环境、基础数据库群、软件基础平台及数据交换平台、综合运用及其服务体系、保障体系等五个方面。
3.1.1基础环境
通过建设公共卫生专网，实现与政府信息网的互联互通；建设卫生数据中心，为卫生基础数据和各种应用系统提供安全保障。
3.1.2基础数据库
包括药品目录数据库、居民健康档案数据库、paCS影像数据库、LiS检验数据库、医疗人员数据库、医疗设备卫生领域的六大基础数据库。
3.1.3软件基础平台及数据交换平台
供虚拟优化服务器、存储服务器及网路资源；提供优化的中间件，包括应用服务器、数据库服务器、门户服务器等；包括应用、流程和信息服务。
3.1.4综合应用及其服务体系
包括智慧医院系统、区域卫生平台和家庭健康系统三大类综合应用。
3.1.5保障体系
包括安全保障体系、标准规范体系和管理保障体系三个方面。从技术安全，运行安全和管理安全三方面构建安全防范体系。3.2智慧医疗技术随着云计算、大数据、移动互联网、社交网络媒体等新兴技术的发展，其在智慧医疗行业中的应用越来越普及。采用的新兴技术主要包括云计算、大数据和物联网等。
4应用前景
智慧医疗是以先进的物联网感知技术、信息集成技术做为依托而打造的智慧型医疗信息大数据平台。这些数据包括医院、社区、家庭等健康医疗机构的数据以及医疗事故的数据、病人的数据等，可实现医患人员、医疗机构，医疗设备之间的信息互通，使得医疗服务真正迈向智能化，从而提高预防疾病、看病诊断效率，临床研究可靠性、协作性将得到增强、医院的互联性，以及医院的便捷性。智慧医疗应用普及之后既可满足患者高效挂号、远程看病、远程诊断的需求，还可促进各家医院、医生间以及医生与病人间的交流，缓解医患紧张关系，减少医患纠纷事件的发生。
5总结与建议
智能医疗系统的市场分析篇6
移动慢病管理是医疗健康产业互联网化发展过程中的又一新兴细分领域。随着移动医疗市场的快速发展，移动慢病市场也在随之发展成熟。
巨大的市场潜力
2016年全国两会已经圆满落下帷幕，医改话题再次成为两会的热点议题之一。两会期间，关于医改的主要议题有大病医保、分级诊疗、医养结合、互联网医疗等几个方面，《政府工作报告》中更是提到“人均预期寿命提高1岁”的目标。业内专家认为，为了实现这一目标，要将重“医”轻“防”的观念进行转变，对慢性病进行有效的管理。
之所以要强调对慢性病进行有效的管理，是因为慢性病已经成为全球居民健康的“头号杀手”。统计数据显示，在中国，每年以心血管疾病和糖尿病为首的慢性病，致死人数占据了所有死亡人数的85%。据官方统计，2012年中国成人高血压患病率是25.2%，患病人数约2.5亿人；糖尿病患病率为9.7%，患者约为1亿人。去掉糖尿病高血压并发症因素，这两部分人群就接近3亿人，而这个庞大的人群，知晓率和就医率并不高，治疗达标的更是只有很一小部分。以糖尿病为例，中国的糖尿病患者50%没有意识到自身患病，其中有一半人没有接受治疗，其中有一半人不能坚持治疗，而坚持治疗的患者中只有一半可以达标。
慢性病的医疗费用支出更是惊人，据统计，2015年中国医疗卫生费用达到39517亿元，慢病患者的医疗费用高达28000亿元，慢病在我国疾病负担中所占比例超过70%，造成了极大的经济负担。
慢性疾病的患病率和致残率的大幅攀升、医疗资源消耗、患病人群年轻化等问题越加显现，引发市场寻求更完备、更高效、更有效的手段来防止这一现状的进一步恶化。药厂、医疗器械厂，以及Bat等互联网公司各路英豪纷纷磨拳擦掌，都试图以“互联网+”的手段和速度在这个庞大的市场中分得一杯羹。2015年阿里健康携手卫宁软件、腾讯注资挂号网、益佰制药携手掌上药店、春雨医生等移动互联网医疗平台受资本市场热捧，互联网的战火在医疗健康领域愈演愈烈。中国平安、泰康人寿等商业保险公司也推出了互联网健康管理产品。
易观智库分析师姜昕蔚告诉《中国经济信息》记者：“目前互联网医疗慢病管理切入点有两个，主要都是围绕慢病的自我管理，一方面有管理工具型app，另一方面是可穿戴设备。
在慢病管理app方面，糖尿病作为人数众多，并且需要时常通过饮食、健身等方式调节的慢性病，已经成为慢病管理的重要切入口，在糖尿病的管理方面已经有较为成熟的运营模式。以糖尿病管理app糖医生为例，易观智库《中国移动慢病管理市场年度盘点2015》中指出，目前糖医生已经形成主要以“服务立体化+服务流程化+监测仪器智能化+患患沟通趣味化”的立体化医学服务体系，具体通过线上线下服务对接实现立体化服务，通过对健康到患病状态的多元化用户预防与控制的结合，实现服务的流程化；通过“糖+”与主流医疗器械的结合，在为用户节省重新购买智能血糖仪成本的同时，实现了监测仪器的智能化；通过低糖美食分享、公益活动等患者与患者沟通方式，加强患者与患者间联系，增加患者抗糖意志，实现患患沟通的趣味化。
互联网慢病管理生态
易观智库分析师姜昕蔚告诉《中国经济信息》记者：“慢病是一个长期的生意，对于病人来说是一种生活状态，其实和健身人群很相似，从吃住行购物等各个方面渗透到用户的生活中，慢病管理的生态基本围绕慢病患者的生活状态展开，包括生活状态记录、饮食、运动、药物、知识获取等等。”糖医生创始人徐峰认为，慢病管理生态的建立，需要多方的协作，包括医院、社保体系、互联网企业、硬件科技企业甚至保险企业等等，从患者的生活状态延伸到整个社会生态。
对于健康管理或者慢病管理而言，最重要的就是个人健康档案，这是慢病管理的第一步。互联网的介入，能够帮助患者轻松建立一个完整的个人健康档案信息，包括住院病历、化验信息、体检机构的体检数据、以及各种智能硬件采集上来的健康数据等等。糖医生创始人徐峰认为，通过互联网或者大数据，能够很轻易的将个人信息汇集到一起，形成一套可延续、可转移的个人健康档案，进而让慢病管理实现各系统之间的无缝衔接。
慢病管理需要医院或者医生资源的协作。姜昕蔚认为，中国慢病患者目前的构成是整体受教育水平较低，知识获取能力低，所以完全自我管理难度大，在这种环境下连接医生，让医生指导自我管理是目前比较常见的解决方案。徐峰认为，慢病管理无疑需要医护人员的协作，但是目前我国医疗资源分配过于集中，导致基层缺医少药，这些都需要移动医疗来解决。通过互联网帮助医生多点执业、帮助患者辅助决策，通过医药电商帮助患者解决用药问题等等。
易观智库《中国移动慢病管理市场年度盘点2015》认为，目前我国慢病管理市场处在探索期，互联网医疗沉陷领域细分化趋势，资本大量涌入，移动慢病管理市场快速发展，但是市场发展并不完善。对于互联网概念的企业来说，前期的盈利是一大问题，姜昕蔚告诉《中国经济信息》记者：“慢病服务需要o2o，而o2o又是行业比较成熟的一个表现，慢病管理才刚刚起步，仍处在用户培育过程中，目前并没有成熟的盈利模式，如果说要盈利的话，一个比较快的赢利点就是药物，如果获得了药物社保通路，慢病管理的盈利速度会大大提升，但难度相对较大。”
问题与机会并存
慢病管理虽然已经成为资本的宠儿，但是在市场启动期，仍然面临着巨大的挑战。
首先要解决的问题就是用户数量。如何教育和影响用户的行为，并保持用户的长期参与度，是尚待解决的问题。由于大多数慢性病患者年龄偏大，对新兴技术接受度相对较低，需要充分考虑中老年人使用的简易和方便性。
智能医疗系统的市场分析篇7
关键词：智慧医疗；产业结构；发展模式；互联网
一、智慧医疗产业的系统要素
目前我们的医疗卫生行业涉及主要涉及如下单位：政府、核心医疗机构（掌握主要的优质医疗资源）、基层医疗机构（如社区医院，目前优质医疗资源稀缺），再加上需要医疗服务的社会公众，以及在具体行业服务运营过程中所应用到的先进的信息化手段和互联网+平台（涉及大量iCt公司、互联网企业和通信运营商）即构成智慧医疗产业的系统要素。
二、智慧医疗应用推广的意义和目标
智慧医疗的应用推广并不能有效解决医疗卫生行业体制甚至机制上的问题，但是在政府的引导下通过智慧医疗的实施可以提升医疗机构个体的运营效率和服务能力，强化核心医疗机构和基层医疗机构之间的协同，有助于医疗机构形成高效有机的整体，从而提升医疗卫生行业整体的运营效率和服务能力，让社会公众的相关民生满意度提升。
卫生部在十二五期间已经对智慧医疗的应用推广作了大量基础性工作，具体见下图一，十三五期间，智慧医疗的应用推广是工作重点之一，除了上述意义之外，最终还可以有助于政府行政管理部门强化对医疗机构的管理、监督考核和指导。
医疗卫生行业通过大数据、云计算技术和互联网+应用平台与社会公众形成有效互动，使所有社会公众及时得到高品质的医疗卫生服务和全面完善终身的健康管理是智慧医疗的最终目标。
三、智慧医疗的主要系统框图描述
智慧医疗系统主要框图应该由如前所述的核心要素围绕对病患/社会公众的服务构成，包括政府主管部门（各级计生委）；主导核心大数据与云计算平台（含主索引）；核心医疗机构，其内部大数据与云计算平台是智慧医疗的基础；基层医疗机构等。核心医疗机构与基层医疗机构之间的协同和医疗卫生行业与社会公众之间的互联网+应用平台是以后智慧医疗产业发展的重要方向。
政府、核心医疗机构、基层医疗机构、需要医疗服务的病患（社会公众），这四大块之间形成网状联系，最终围绕病患（社会公众）形成有机运作的整体。具体见图2。
就核心医疗机构内部进行展开分析，又可分为四层，分别为应用层、数据层、网络层、感知层，其中数据层是关键。数据层主要指在医院内部信息化系统基础上形成的大数据与云计算平台，网络层包括有线网络、无线网络（包括wiFi、不同制式的2/3/4G移动通信网络）。感知层指的各类医疗专用和健康管理专用的各类传感器，如便携类血压/血糖/心电监测传感器等。
目前基于4G移动通信网络的远程重大疾病会诊，基于可穿戴设备和便携设备的慢病管理和基于家庭网关的家庭养老服务是目前核心医疗机构正在尝试的应用热点。
目前我国智慧医疗产业最大的问题在于没有国家认可的最终系统框图和相应业务标准和技术标准。在政府主导的大数据和云计算平台层目前各省市开展最多的工作为电子病历，目前也正处于起步和试点阶段。
四、近期智慧医疗产业发展关键问题分析与解决建议
1.政府主管部门推动产业标准的建立。智慧医疗产业涉及多行业多领域，是典型的交叉学科和融合产业，涉及的各类标准复杂凌乱，后期应该在政府主导下，组织成立专业人员和机构，加快制定出相应的规范标准。
2.加快专用传感器的研发及产业化。各类医疗专用和健康管理专用的各类传感器是智慧医疗的核心技术之一，目前有三个问题亟待解决，第一，目前的无线网络环境复杂，包括wiFi和不同制式的2/3/4G移动通信网络，如何设计开发自适应的传感器网络通信接口使得相关数据得到及时高效不失真传输需要引起重视并尽快突破，第二，目前市场上在用的专用传感器基本都是通过私有协议与封闭专用平台对接，开放性差，缺乏行业公认的公用协议，目前在车联网领域，公用协议的问题已经引起重视并在逐步解决中，中国移动已经在前几年推出了规范物联网终端与m2m平台间数据通信和用于终端规范管理的wmmp协议，并且在车联网领域进行了积极推广，值得智慧医疗产业在发展专用传感器时借鉴；第三，专用传感器所传送的数据涉及个人隐私，需要法律层面制定相应法规进行保护并明确相应的信息技术安全体系建设要求。
这些问题可以通过标杆项目的实施同步探索解决，产业化是促进专用传感器研发突破和相关问题解决的有效推手。
3.创新运营模式。智慧医疗改变了现有的就医模式，先进的信息化手段和互联网+应用让卫生医疗体系中每个要素紧密联系并充分发挥作用，尤其最稀缺的资源，医生尤其是名医，其生产力得到了彻底解放，解决各医疗机构之间医疗资源不平衡的现状，但是对于相应的利益如何合理分配就要创新运营模式。
互联网的平台思维就是开放、共享、共赢的思维，这就意味着要把现有的卫生医疗行业打造成一个开放、多方共赢互利的生态圈。政府应该在满足相应公共服务需求的基础上指导和引导各类医疗机构探索运用市场化手段满足各类人群的不同的医疗需求。
4.加快建设政府主导的大数据与云计算平台。在前面所述的智慧医疗系统框图中，最重要的应该是政府主导的大数据与云计算平台层，政府主导的大数据与云计算平台将另外三个层面，即医疗机构内部大数据与云计算平台、医疗机构之间的协同平台、医疗卫生行业与社会公众互联网+平台融合成一个高效有机的整体，而且政府主导的大数据平台未必完成所有数据的物理集中，但肯定要形成一个完整的逻辑视图。政府主导的大数据和云计算平台是一个逻辑集中管理平台，其数据分散在各处，通过核心模型虚拟成完整的数据集合，其中目前各省市都在做的也是最重要的一个大数据应用就是完整的个人电子健康档案（包括电子病历），比如江苏省人民医院已建成的个人电子健康档案一期项目目前包括三个库：（1）相关人员的基本资料；（2）主要疾病和健康问题摘要、主要卫生服务记录等信息；（3）动态远程检测数据。方便医护人员在医院、或社区监护平台实时查看被监护者的健康档案情况。被监护者或其家人在家中、办公场所、在户外可以通过网络随时掌握监护者的健康档案情况。通过智能终端将人体实时体征信号转换为数字信息，通过无线数据传输技术、完成远端信息的连续、实时、准确采集。远程医疗监测平台随时随地的测量心电、呼吸、血压、体温、心率、血糖、脉搏、血氧等生命体征，实现对身体隐患的早发现和早治疗。目前实现了血压或心率远程监测。当智能终端传输的数据超过系统设置的临界值的时候，系统会以短信的形式通知相关负责的值班护士，医生和平台维护人员，另外相关医生还可以通过手机app随时随地进行具体信息和数据的移动查询。
政府主管部门主导的大数据与云计算平台的建设有利于智慧医疗产业顶层设计的有效落地，需要政府主管部门加快投入，及早建设。
五、智慧医疗产业的内涵
智慧医疗产业是一个全新的产业，体现了信息化带来的产业融合新趋势，正如约翰.索普指出的，“随着计算机能力的广泛化、先进的通信能力消除了时空的约束，经营的本质甚至整个产业都需要重新定义”。也就是，当信息技术应用发展到要求相关行业进行信息技术之外的配套改革的地步时，“完成这些变革需要重组产业的边界，至少需要改变产业结构和产业运行规则”。而且智慧医疗产业充分体现了信息化和新型工业化融合的特点，所谓智慧只有通过医疗产业的两化融合和对信息的全方位有效利用才能充分体现出来。形象地描述，通过各种先进的iCt技术实现的智慧医疗应用是智慧医疗产业的血管与肌肉，而政府主管部门主导的大数据与云计算平台是大脑，核心医疗机构的大数据与云计算平台是心脏。
六、智慧医疗产业近期应用热点
前面已经提到，目前基于4G移动通信网络的远程重大疾病会诊，基于可穿戴设备和便携设备的慢病管理和和基于家庭网关的家庭养老服务是目前核心医疗机构正在尝试的应用热点。而这两个应用热点带来的影响是不太一样的。
随着国内通信业的迅猛发展，网络的全覆盖已经是现实，目前省人民医院已经通过移动的4G移动通信技术实现了心血管疾病的远程诊疗，并可以在省人民医院本部远程指导其他医院进行现场手术，大大提高了核心医疗机构和其他医疗机构间的协同效率和优质医疗资源的使用效率，今年，基于移动4G移动通信技术的心血管疾病远程诊疗系统将覆盖全国近30家医院，远至陕西富平。另外在此基础上，江苏省卫计委将尝试建设覆盖全省的基于4G移动通信网络的远程重大疾病会诊系统。
基于可穿戴设备和便携设备的慢病管理和和基于家庭网关的家庭养老服务不仅仅是利用先进iCt技术实现的智慧医疗医用，更多地体现了全覆盖医疗解决方案带来的革命性的商业影响。全覆盖医疗解决方案的潜在商业影响很大，到2020年，医疗成本将占美国GDp的20%，超过4万亿美元，这其中将有一办用于慢性病患者，这些慢性病患者可以通过预防性保健和监测获得更好的治疗，充分降低住院治疗成本，并充分体现了以病患为核心的模式特点。而在国内，养老问题由于社会老龄化趋势也更加凸显，老年人也是慢性病患者的主体，另外慢性病患者年轻化趋势日趋明显，患者数量数目庞大，因此基于可穿戴设备和便携设备的慢病管理和和基于家庭网关的家庭养老服务浮出水面，其在国内的商业影响相比美国更加巨大，需要相关设备生产厂家、通信运营商、iCt公司和互联网公司充分介入，另外核心医疗机构和基层医疗机构尤其社区医院的协同更是此项工作能否成功运作的关键，其运作体系相当复杂，甚至需要在政府主管部门指导和推动下由各方成立混合所有制公司予以落地，这将是智慧医疗产业在近期最大的一块蛋糕。
七、智慧医疗发展的产业模式建议
在目前的智慧医疗产业发展过程中，智慧医疗产业发展凸显成两种模式，即以互联网企业为主导的医疗机构全覆盖模式和以核心医疗机构为主导的医联体模式。
目前在互联网企业为主导的医疗机构全覆盖模式方面，挂号应用是已经开展比较成熟和普遍的一个应用，而以核心医疗机构为主导的医联体模式所伴随的是各个核心医疗机构的集团化，比如江苏省人民医院和鼓楼医院都已经组建了医院集团，并且向社区医院进行服务延伸。
对于这两种产业发展模式，我们认为绝不是简单的非此即彼的关系，智慧医疗是一项艰巨复杂的系统工程，也是新医改的切入点之一，智慧医疗的产业模式应该是上述两种模式的综合，从前面所述的智慧医疗系统框图来看，智慧医疗产业的各核心要素都有着非常重要的作用，多要素协同重于单要素主导，并且通过在大数据和云计算基础上最终实现一致的信息流带来相关产业的融合和系统的重组。因此，政府在做好顶层设计（包括标准制定）和政策引导扶持的前提下，要积极发挥核心医疗机构、通信运营商和主流iCt公司、互联网公司的积极性，让大家积极探索，大众创业万众创新，开拓智慧医疗的新局面。
参考文献：
[1]周振华.信息化与产业融合[m].上海：上海人民出版社，2003.
[2]（美）柯本，（美）布朗，（美）普里查德，著.互联网新思维：未来十年的企业变形计[m].钱峰，译.北京：中国人民大学出版社，2014.
[3]（美）斯奈德，著.4G革命：无线新时代[m].钱峰，译.北京：中国人民大学出版社，2011.
智能医疗系统的市场分析篇8
(一)人工智能成为中国重要发展战略
人工智能(artificialintelligence，以下简称ai)成为全球热点，各国抢先布局人工智能战略。近5年来，各国纷纷出台人工智能战略计划，如美国《为人工智能的未来做好准备》与《国家人工智能研究与发展战略规划》报告，英国《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告等。在世界各国纷纷规划人工智能发展的情况下，中国政府也加紧人工智能顶层设计。
“人工智能”首次写入中国政府工作报告。在2017年全国两会上，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”。[1]这是政府工作报告中首次提及人工智能，体现出国家最高领导层对人工智能的高度重视。
中国政府推动顶层设计迭代升级，加快细化人工智能发展战略。2016年5月，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办4部委联合《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》。2017年7月，国务院正式《新一代人工智能发展规划》，12月14日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。可以看出，政府正在加紧细化发展“人工智能”的战略规划，其中《新一代人工智能发展规划》指出：“当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。”[2]
2017年11月15日，科技部宣布国家15个部门联合成立新一代人工智能发展规划推进办公室，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段，再次彰显政府大力发展人工智能的决心，人工智能产业政策环境利好。
(二)人工智能投融资金额呈增长趋势，资本驱动市场快速发展人工智能作为重要发展战略，带给产业市场新发展机遇，吸引互联网企业与创业公司纷纷进入。近年来，资本市场高度重视人工智能产业，市场投融资不断增长。根据统计数据显示，2012-2017年中国人工智能产业投融资金额呈增长趋势，其中2017年融资额创历史新高，达435.2亿元（见图1）。其中，2017年旷视科技C轮融资达4.6亿美元，单轮融资金额创新高。同时，短短几年内人工智能领域迅速出现独角兽企业，2017年国内寒武纪、旷视科技、出门问问、商汤科技企业估值已超10亿美金[3]
图12012-2017年中国人工智能投融资发展状况
数据来源：DCCi互联网数据研究中心
中美引领人工智能未来发展，中国人工智能市场应用发展迅速。美国人工智能市场发展较早，技术研发实力较强，中国市场紧随其后，数据显示（见图2），亚欧及北美地区人工智能创新技术企业较多，其中，美国和中国领先全球其他国家。同时，相比欧美国家市场，中国市场拥有更加庞大的用户规模及应用场景，人工智能应用范围广泛。
图2全球人工智能市场创新技术企业地域分布
数据来源：DCCi互联网数据研究中心
二、硬件升级与平台开放驱动人工智能加速前进
(一)芯片、算法等软硬件技术不断升级2017年人工智能芯片化进程加快，更多符合人工智能设计的芯片出现在市场中。芯片是人工智能应用的硬件基础，随着人工智能的快速发展，原有CpU的运算能力已经不能满足人工智能计算的需要，比如谷歌的GoogleBrain项目，为训练超过10亿个神经元的深度神经网络，使用包含16000个CpU核的并行计算平台。近年来，人工智能计算芯片正在从以传统CpU为主转变为通用及专用人工智能芯片，越来越多的GpU（GraphicsprocessingUnit，图形处理器）、FpGa（Field－programmableGatearray，现场可编程门阵列）等芯片技术应用在市场中。与CpU相比，GpU在浮点运算、并行计算等方面能够提供数十倍的CpU性能，FpGa处理特定数据更有优势，矩阵运算等灵活性、适用性更强。2017年5月，谷歌正式推出人工智能芯片第二代tpU（tensorprocessingUnit，张量处理单元）；9月华为集成npU(neuralnetworkprocessingUnit，嵌入式神经网络处理器)专用硬件处理单元的人工智能芯片麒麟970；11月，寒武纪科技新一代人工智能芯片1H8、1H16、1m。从CpU到GpU、FpGa，再到tpU、概率芯片等，人工智能硬件设施逐渐完善，硬件市场从计算通用设施向满足人工智能发展需求的新一代硬件设施发展。
人工智能算法与研究模型不断完善，加速人工智能市场应用。算法是人工智能技术的核心，从alphaGo到alphaZero，算法升级推动人工智能技术不断提高，其中常用的机器学习算法有回归、贝叶斯、正则化、降维、决策树、神经网络、机器学习等。现有算法技术不断优化，如标准人脸识别数据集LFw(自然场景下标注的人脸数据库)上，现有算法的识别准确率已高达99.8%，超过人类的识别精度。而且，在天池ai医疗大赛中，机器对肺部结节图像的智能诊断达到专业医生级的水准，3毫米及以上的微小结节的检测准确率超过95%。
随着人工智能市场兴起，中国市场对人工智能领域的研究迅速发展。近年来中国企业与高校纷纷投入对人工智能研究分析，其中百度、腾讯、阿里、360等企业及清华、北大、同济、西安科技等高校陆续建立人工智能相关实验室或研究院。中国人工智能相关文献及期刊数量也在不断增长，根据国内知网数据显示，2017年相关文献和期刊数量同比2016年分别增长62.5%、64.8%（见图3）。
图32012-2017年中国人工智能相关文献与期刊数量状况
资料来源：中国知网
(二)国内外企业加速布局开源与开放平台平台开源与开放能够加速人工智能市场化发展，是现阶段人工智能快速发展的需要。人工智能平台开源、开放能够快速积累数据资源，不断检验算法模型，在实践中优化人工智能技术，提升人工智能平台应用能力。同时开源、开放的思维能够降低算法与数据的技术门槛，推广通用技术应用，降低市场开发成本，并促使社会各界协同运作，提升企业内部与外部专业人才协作能力。
为加速市场应用，国内外企业加快布局开源、开放。此前，国外互联网巨头纷纷开源深度学习等项目，如谷歌开源tensorFlow，脸谱开源torch，微软开源CntK，iBm开源SystemmL，亚马逊开源mXnet。2017年，中国企业加速布局开源、开放平台，如百度开源自动驾驶系统apollo，DueroS开放平台。同时，中国政府高度重视开放平台的发展，2017年11月科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，包括百度（自动驾驶）、阿里云（城市大脑）、腾讯（医疗影像）、科大讯飞（智能语音）。
三、移动互联网推动人工智能加深应用
(一)移动互联网为人工智能技术提供丰富应用场景人工智能技术是推动移动互联网智能化发展的核心力量。近年来中国移动互联网用户人口红利逐渐消失，移动互联网进入平稳发展阶段，智能化成为移动互联网发展的下一波浪潮，人工智能技术成为突破点。通过计算机视觉、语音语义识别等，人工智能技术将能替代重复性劳动工作，并提供智能语音、智能检索、图片识别与处理、数据挖掘与分析等服务，在降低人力成本的同时创新服务模式。
人工智能市场空间巨大，领先技术试水应用，其中移动互联网为人工智能提供丰富的应用场景。中国移动网民规模庞大，用户触网移动化趋势加深，根据中国互联网络信息中心（CnniC）统计数据显示，截至2017年12月，中国手机网民规模达7.53亿，使用手机上网的网民占比由2016年的95.1%提升至97.5%[4]。庞大的用户规模带动网络数据规模增长，助力人工智能技术提升。同时，在人工智能真正走向产业、市场的过程中，移动互联网提供丰富的应用场景，涵盖通信、新闻、音乐、视频、游戏、购物、银行支付等多个领域。现阶段在生活中，计算机视觉、语音语义识别等技术在图片美化、会议翻译、防盗预警、语音助手等方面已经发挥作用。
(二)移动互联网垂直领域加深应用人工智能
从被广泛认知到应用于各个行业，人工智能技术发展迅速。2016年，alphaGo与世界围棋大师的比赛引发热议，人工智能的认知度明显提高。2017年，越来越多人工智能技术广泛应用于交通、医疗、教育等行业中。人工智能技术能够从底层推动服务升级，具有显著溢出效应，其广泛应用将改变生活。根据中国《新一代人工智能发展规划》，制造、农业、物流、金融、商务、家居成为中国开展人工智能应用试点的六大重点行业和领域，结合移动互联网市场特点，以下我们将从交通、医疗、教育、电商零售、生活娱乐五个场景中分析人工智能的应用方式。
1.交通：人工智能深入交通管理体系，升级出行应用服务。
在交通领域，人工智能主要应用于改善城市交通管理及升级交通出行方式，其中，在交通管理方面，人工智能可以识别城市交通实时状况，立体化监管交通安全，合理调度出行资源，提升交通运营效率。2017年杭州市上线“城市数据大脑”，它能够判断路况，实时提出信号灯调整建议，提前干预、防控拥堵，监控交通乱象并报警，在试点区域高峰期间使平均行车速度提升15%，120救护车到达现场时间缩短一半[5]。在出行方面，人工智能技术广泛应用于自动驾驶、无人驾驶等自主无人系统，而基于人工智能的类脑操作能够变革汽车等交通出行方式。中国已开始试水自动驾驶，如2017年在百度ai开发者大会上，李彦宏直播驾驶无人车参会。同时，随着福特、大众等传统汽车厂商与谷歌、百度等互联网公司的加速布局，移动出行也被看做人工智能领域的重要战场。
在移动互联网中，人工智能还能升级地图、打车等出行服务。地图导航等应用集合poi[6]、路况、卫星影像、街景等多种复杂数据信息，而人工智能提升应用平台数据信息处理效率，提升躲避拥堵、路径规划的能力，其中eta（estimatedtimeofarrival，预计到达时间）误差率已降低到15.13%[7]。同时，在打车场景中，估价、拼车及订单分配、运力调度的背后都有人工智能技术的支持。
2.医疗：从辅助诊疗到疾病检测，人工智能提升医疗服务效率与准确率。
人工智能在医疗领域应用前景广阔，资本市场十分活跃。近年来，全球医疗人工智能产业投资呈增长趋势，根据iDC数据显示，2016年总交易额就已达7.48亿美元，交易数量达90个（见图4）。
图42012-2016年全球医疗人工智能投融资情况
数据来源：iDC
基于医疗数据的采集、计算、分析与判断，人工智能应用于辅助诊疗、药物研发、医疗机器人、基因测序等多个方面。在辅助诊疗方面，人工智能在医疗图像诊断中应用较多，即通过计算机视觉和深度学习技术，对X光、超声、Ct等医疗图像分析，判别肺结核、甲亢、乳腺癌等多种疾病，精准定位病灶。在移动医疗服务中，智能语音助手还能够辅助医生在问询过程中记录病历，其医学术语识别准确率高于98%，而且人工智能技术能够增强远程采集医疗数据的准确性，实时管理健康数据，提供用药提醒、辅助诊疗等服务。人工智能还可结合患者病史、相关案例用药记录等数据，整理临床治疗经验，为不同患者治疗提供合理建议。在药物研发方面，人工智能可以整合药物实验数据，模拟药物发现过程中的HtS（高通量筛选）过程，缩短药物发现及实验的时间，提高药物研发成功率，降低药物研发成本。在医疗机器人方面，手术机器人带有机器人视觉、智能控制系统，现阶段主要应用在外科手术中，具有创伤小、手术精准度高、机体损伤小、术后恢复快等优势。在基因测序方面，人类基因组含有约31.6亿个Dna碱基对，约有20000到25000个蛋白质编码基因，人工智能技术依靠智能运算和分析能力，通过模型训练，能够提升基因测序水平。整体来看，人工智能在医疗领域的应用能够覆盖“治疗前-治疗中-治疗后及康复”的全过程，有望降低误诊率漏诊率，提升诊疗效率，解决优质资源分配不均等问题。
3.教育：人工智能带动个性化教育，促进教育体系智能化。
对于教师及学校而言，人工智能能够解放教师在重复性工作中的时间，提升学校运营效率。近年来，运用人工智能等多种技术的智能教学系统（itS）、智能计算机辅助教学（Cai）迅速发展，以人工智能为基础，结合电子校务应用、辅助教学课件、辅助学习应用、网络教学平台等，学校教育体系趋于智能化。其中，人工智能可以替代老师完成作业批改、成绩测评等部分工作，还可以辅助教育工作者管理校车、辅助备课等教育研发及学校的管理工作。
对于学生而言，人工智能应用于题目搜寻、制定学习计划中，或以虚拟助手的形式辅助完成学习等，推动教育更具针对性、更个性化。现今市场中题库等学习应用辅助教学，可实现拍照答题、语音找题、对话与听力练习等，能够针对经常出现的错题多次投放相似题型，基于一段时间的学习成果进行评定与建议等。传统教育中强调“因材施教”，人工智能能够带动个性化教育，在机器系统与用户不断一对一练习的过程中，产品应用不断了解和掌握学生的学习状况，从而有针对性地辅助学习。
4.电商零售：从供应体系到营销、客服，人工智能深入电商零售服务。
在电商零售中，人工智能助力精准营销，颠覆交易方式。基于应用使用行为及消费数据等，人工智能技术能够分析用户对产品颜色、品牌、类型等喜好状况，并推荐给用户优选方案，助力电商营销。此外，2017年“淘咖啡”“缤果盒子”等无人便利店在中国首次崭露头角，人误识别率0.02%，商品误识别率0.1%，其中计算机视觉、生物识别、传感是核心应用技术，它的出现颠覆了原有的零售方式。
人工智能升级物流运送模式，提高供应体系运营效率。产品供应与物流体系智能化是大势所趋，2017年亚马逊启用“无人驾驶”智能供应链，基于云技术、大数据分析、机器学习和智能系统等，可以自动预测、自动采购、自动补货、自动分仓，精准发货，库存自动化管理，过程中零人工干预，同时中国京东建成无人仓，实现收货、存储、订单拣选、包装的无人化智能操作。此外，2017年结合人工智能的无人机、无人车不断试水配送服务。
5.生活娱乐：人工智能引领社交升级，创新服务生活
人工智能创新交互方式，引领社交升级。2017年，以语音语义识别、机器学习技术为核心的语音助手不断完善，苹果Siri、微软小娜、亚马逊alexa及百度度、搜狗语音助手、科大讯飞灵犀语音等不断升级服务能力，这种语音助手已经成为移动搜索和多种服务的入口，其便利性、趣味性丰富大众生活。
同时，人工智能服务还可以助力媒体、娱乐。在冗杂的信息内容中，人工智能通过文本分析及计算机视觉等筛查涉黄、暴力、等违法及不良信息，构建舆情分析等信息监测系统，维护健康的媒体环境，同时，基于机器学习的自动化新闻写作机器人还可以从事部分新闻编辑工作。在娱乐中，人工智能技术能够辅助创作虚拟人物，如结合VR（虚拟现实）、aR（增强现实）、mR（混合现实）等技术，提升游戏人物的真实性等。
四、人工智能发展面临的挑战与发展建议
（一）技术发展面临的挑战与建议1.人工智能专业人才稀缺。
人工智能发展迅速，技术人才缺失成为发展掣肘。人工智能市场发展迅速，专业人才需求增长迅速，现阶段技术人才的有效供给不能满足当前市场的需要，中国人工智能人才缺口较大，国内人才市场面临专业对口人才数量少、相关技术人才技能水平较低、经验丰富人才稀缺等问题。随着人工智能企业增多，专业技术人才成为企业竞争的战场，中国需要加速人工智能专业人才的培养。
专业技术人才是人工智能产业发展的重要力量，培养人工智能技术人才需要政府、学校和企业协同运作。政府加强人工智能人才战略设计，通过政策扶持，吸引国内应用数学、计算机网络、生物科技等相关学科人才或程序员等相关专业人才，同时积极吸纳海外专家人才，加强高端人才储备；学校在基础教育增加人工智能相关学科知识，在高等教育中增设人工智能专业学科，建立适应人工智能发展需要的复合型人才培养计划，加强扶持人工智能科研工作，同时校企合作，提升储备人才的实战能力；企业和教育培训机构应加强相关技能培训，加深与国际顶尖行业专家的交流，或通过融资并购等吸纳更多专业人才。
2.底层及核心技术有待提高，基础设施尚需完善。
人工智能产业尚不成熟，计算芯片、算法等技术亟需突破。现阶段，人工智能底层及核心技术应用以“弱人工智能”为主，无监督学习模型算法、语音语义识别技术等存在缺陷，情感表现等尚未突破，如当前的智能语音助手并不能完全理解复杂的人类语言，图像识别技术不能完全理解图片图像中的元素，核心技术的不成熟是人工智能应用受限的主要原因。同时人工智能安全技术也面临巨大的挑战，随着人工智能技术的普遍应用，复杂的人工智能相关软件在应用初期会存在多种可攻击途径。在这样的局势下，未来人工智能发展的空间仍十分巨大。
人工智能技术的成熟化应用是漫长而复杂的过程，行业参与者应更加理性看待。人工智能是一门复杂的综合性学科，需要多个技术领域的创新突破，在基础设施方面，要创新核心传感器、高速计算芯片、计算平台等关键技术，提升机器的感知与计算能力；在算法模型方面，要完善自然语言处理、深度学习、计算视觉等算法程序和框架模型，提升机器感知理解能力与分析决策水平，增强机器自主学习能力。在产业技术解决方案方面，在生物识别、人机接口、数据库系统等方面寻求更智能的识别、分析及决策的应对方案。同时，在开源开放环境下，需多方加强技术合作战略合作，共同构建智能生态。
（二）市场发展面临的挑战与建议1.数据存储、计算市场迅速发展，但数据安全面临新挑战。
现阶段数据规模不能满足人工智能市场化应用的需要，数据存储、计算能力有待提升，同时开放环境下的数据隐私安全面临新挑战。人工智能所需数据需经过筛选，数据的标注和采集成本较高，同时，不同场景中的数据维度多样，数据标准不一，如何将现有数据维度转变为人工智能所需成为发展难题。现阶段人工智能对数据规模要求较高，但人工智能的目的是让计算机或机器等能够模拟人的思维和行为，人工智能技术的发展应避免过度依赖数据。此外，随着数据规模的增长，数据能否规范使用、用户隐私能不能得到保障也将成为市场健康发展面临的问题。
为推动数据使用规范化，政府与企业需要协同运作，建立合理的数据管理机制。如，在数据采集的过程中，改善数据测量方法，减少主观因素造成的误差，在不同行业逐渐完善数据采集标准，高效地将非结构化数据转化为机器识别所需数据。同时在数据管理时，明确数据采集、存储、分析的规范，设置权限管理，强化责任意识，并通过政策法规，加强行业自律。
2.市场应用刚刚起步，基础服务能力尚不足。
人工智能市场仍处于发展初级阶段，产品有待市场检验。人工智能产业技术门槛较高，同时公共数据资源分散，人工智能基础服务设施难以集中使用与管理，人才及技术成本较大，企业进入及发展难度较大。尽管语音助手等产品已开始应用，但服务水平高低不同，人工智能在交通、医疗、生活等领域的应用也才刚刚开始，诸多应用场景尚未挖掘。
市场发展需要增强企业协同能力，不断创新产品服务。市场通过打造资金、技术、数据资源整合的公众服务平台，可以加速孵化人工智能创新企业。同时，企业也要加大培养专业人才，多方联合加强对人工智能的研究，拓展深化人工智能应用场景。
五、人工智能发展趋势预测
（一）技术：技术赋能全领域，网络服务智能化人工智能技术将不断创新升级，推动智能化服务发展。人工智能产业的变革源于传感、算法、芯片等核心技术的创新突破，未来传感技术精准化、集成化、自动化、微型化，算法模型不断创新、迭代、整合，计算芯片趋于专业化、定制化、移动化，机器自主学习能力增强，情感表现等“强人工智能”关键技术将实现突破。同时，人工智能基础研究与教育培训体系逐渐改善，人工智能技术标准化体系将成型，包括跨平台的数据、算法框架标准的统一等。此外，中国将寻求关键技术突破与独立，建立自主可控的产业体系。未来人工智能技术逐渐渗透软硬件设施，人工智能技术与工作、生活关系更加紧密。
智能医疗系统的市场分析篇9
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(iot)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(ai)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。ai在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。ai的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和ai发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗ai发展。这些都为医疗ai数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了ai分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过ai技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，ai技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据ai技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与ai大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据ai相结合。通过使用ai工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据ai与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与ai技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是e－mail还是web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据ai分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
智能医疗系统的市场分析篇10
关键词：andmid系统：动物医疗：移动网络
0引言
随着社会的发展和科技的进步，人们对智能移动终端的需求目标越来越高。现阶段，大数据、云计算、人工智能都在加速地发展。为此，开始更多期望能够高效运用自然语言处理等技术将动物医疗问题变成智能解答，方便人们饲养动物。为符合自然语言处理对数据量的要求，本课题的研究意义之一是收集应用中需要的语料，建立起数据信息库，为后续的智能问答提供足够的信息储备。
另一方面，目前市场上的动物医疗机构虽不少见，但各种诊所运行成本高，技艺精湛的动物专家难以寻找，这就使得为动物看病演变为一件耗时耗力的事情。本课题的研究意义之二即是为了该问题的妥善解决。用户可以通过使用该软件快速准确地咨询到自己所需要的信息，从而最大限度地节约成本。
1动物医疗交互app系统介绍
本文提出了基于android的动物医疗交互app的系统平台。用户（即动物养殖者）可以提出问题，将动物生病等情况的相关文字描述通过该平台发给专家。专家收到信息后给予回复。养殖者可以就专家的回复给专家评测打分。后台将专家的评价得分进行累计，并将合理的信息存储到信息库。该系统主要目的是回答动物养殖者的提问，并且收集与动物医疗方面有关的数据，从而为进一步实现智能分析、自然语言处理储备充足的信息量，最终可独立于人工专家，并使app更加智能化，从而达到整体研发的设计效果双赢。
2相关技术和工具简介
2.1开发及调试工具
在开发过程中运用到的工具主要有：搭建客户端的Java集成开发环境eclipse和搭建服务器端的myeclipse，服务器端使用tomcat服务器，数据库配置为mySQL。