医疗大数据解决方案篇1
5月12日，motorolaSolutions携其全新推出的移动医疗解决方案亮相一年一度的“2011中华医院信息网络大会”，全面展示了其所倡导的“医疗信息化无缝移动”理念，引起与会者的广泛关注。
无缝移动
实现优质服务
“motorolaSolutions医疗卫生行业解决方案能够实现不间断的护理，在紧急救护、医疗卫生机构、家庭保健与护理等三大不同领域提供支持。”motorolaSolutions亚太区医疗行业业务发展总监何玉心女士对《计算机世界》报记者说，“motorolaSolutions专门为亚太市场提供的医疗卫生行业解决方案能够改变患者体验，保证患者的安全，提高医疗机构运营效率和安全通信，从而实现无缝连接。”何女士表示，摩托罗拉医疗卫生行业解决方案应对医疗卫生行业挑战，在成本方面，能够帮助医院更好地管理其资产；在信息获取方面，能够提供对信息的持续访问，以支持在医院内和在偏远地区提供保健服务；在质量方面，确保医护人员在工作中实现五个正确操作――确认正确的患者、正确的药物、正确的剂量、正确的流程、正确的时间，从而减少医疗事故。此外，在医务工作人员方面，能够增强工作人员之间的通信，以应对医务人员短缺的局面。
此次大会期间，motorolaSolutions展示的移动医疗解决方案包括其最新推出的企业移动产品eS400企业数字助理（医疗版）、全新3GwanmC65企业移动数据终端、专为最严苛的医疗卫生环境提供无线和语音服务的mC55a0企业移动数据终端，以及专供医疗环境部署的全新数字扫描器DS6878-HC和手持式二维扫描器DS6707-HC等等。其中，eS400是motorolaSolutions推出的最小巧、最轻便的企业数字助理，具有强大的移动计算功能和对讲功能，可实现现场采集数据、访问关键业务应用程序和后台系统，非常适合医疗机构人员随时保持对HiS医院信息系统的访问和信息存取。
针对国内确立的以电子病历为核心的医疗信息化建设体系和以居民健康档案为核心的区域卫生信息化服务平台建设，motorolaSolutions企业移动业务医疗行业销售经理陈阳认为，这些信息系统的建立和系统建立后相关数据的完善运用，都离不开无缝的移动信息技术。motorolaSolutions所致力于打造的无缝医疗解决方案，将全程帮助医护人员精准快速地采集患者信息并实时更新，大大方便了医疗机构建立患者数据库，充分完善患者电子病历，并在医疗过程中通过无缝医疗解决方案的应用，实时更新医嘱执行情况，追踪患者信息，使医疗信息系统保持精确的“动态平衡”。
合作伙伴是关键
今年1月4日，摩托罗拉将其个人移动设备业务和家庭设备业务分拆为motorolamobilityHoldings公司，同时公司更名为motorolaSolutions公司。motorolamobility致力于服务个人消费者，motorolaSolutions则专为企业和政府提供业务和任务关键型通信产品及服务,专注于公共安全无线电和手持扫描仪业务，致力于为企业用户提供移动解决方案。
“在整个亚太地区，中国市场是重中之重。2011年motorolaSolutions在医疗行业的工作重点是进一步加强与合作伙伴的合作。”何玉心女士表示，“合作伙伴是关键。motorolaSolutions将进一步加深与中国医疗机构和中国合作伙伴的沟通与合作，为医院提供定制的、满足实际需求的多样化的移动医疗解决方案，以无缝医疗解决方案体现motorolaSolutions致力于改善中国医疗行业信息化的承诺。”
具体而言，motorolaSolutions将致力于继续推动中国市场的医疗信息化的普及和深化，其举措包括：积极参与中美两国政府共同推进的pppH中美医疗合作计划和新加坡iDa计划；为中国市场持续引进针对医疗行业的产品，包括针对医疗定制的耐用、耐消毒的手持移动终端，条码扫描自动识别产品，更适用于医院楼宇内部密集无缝覆盖的无线网络的设备等，并将加深与国内软件开发商的合作，进一步推进移动医疗解决方案的深度和广度。其中值得注意的是，pppH中美医疗合作计划是在今年初中美政府间合作框架下的一个项目，目前已经有10多家美国企业加入，将致力于把美国在医疗信息化方面的经验推广到中国。
医疗大数据解决方案篇2
伍迪・艾伦的电影《解构爱情狂》中有句台词：“这世界上最动听的话不是‘我爱你’，而是‘你的肿瘤是良性的’。”
人类对肿瘤的认知经历了漫长的过程。从早期运用外科手术进行激进的患处切除，到放疗、化疗，再到基因研究的深入，逐渐认识到肿瘤不是一种疾病，而是一大类疾病。对应到每位病患，相同部位的肿瘤病理特性却完全不同。比如，eR阳性的乳腺癌的常规药物是他莫昔芬，而该药对eR阴性的乳腺癌则无效。由于这种特异性的存在，所以每种肿瘤治疗方案都需要个性化。
5月7日，肿瘤医生的智能助手“沃森肿瘤”正式面向中境内医院，预计2017年年底有望在全国遍地开花。根据沃森健康（watsonHealth）在中国独家合作伙伴――百洋医药集团旗下百洋智能科技规划，一年内将有150家地市级三级综合医院引进沃森肿瘤，并配备相应的医生培训工程。
沃森肿瘤带来什么
中国每年有430万的肿瘤确诊患者，占了全球的1/4，因肿瘤死亡的人数在中国占全部死亡人数的1/5。在百洋医药集团董事长付钢看来，watson技术能读懂12种语言，并且有很强的学习能力，是目前治疗肿瘤智能方案中最具潜力的。
而之所以最先在肿瘤领域下手，是因为在沃森健康的全产品线中，沃森肿瘤是最领先的产品。事实上，医疗是iBm认知智能最先涉足的领域。早在上世纪90年代，iBm的技术团队就在围绕医疗健康打磨watson技术，如今，沃森健康堪称整个认知家族中最成熟的产品。美国癌症协会也正在利用watson技术挖掘相关数据，以期为肿瘤患者提供个性化的治疗。
3年前，美国纪念斯隆・凯特琳癌症中心与iBmwatson达成合作，共同训练iBmwatson肿瘤解决方案（watsonforoncology）。癌症专家在watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1200万页的医学文献，把watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。
沃森肿瘤治疗癌症的过程是这样的。首先分析患者的病历，根据临床记录和报告中的结构化和非结构化数据的含义和上下文，分析患者的关键信息，这些信息可能对于选择治疗方法至关重要；接下来，watson识别基于证据的潜在治疗方案，通过将患者文件中的属性数据与临床知识、外部研究结果和数据相结合，供医生考虑；最后，也是watson最拿手的，就是从大量文献中查找并提供支持证据。“沃森肿瘤”最终提供给医生的，是几种肿瘤治疗方案的建议及排序，并将每种方案的支持的证据链接在一起，帮助肿瘤医生研究患者的治疗方案。
因为医疗数据的急剧增长，肿瘤领域的论文爆发式增长，医生已经无法完全跟上最近的研究成果。数据显示，一名医生要读完最新的肿瘤医学论文每周大概要花160小时，而一周只有168小时。也就是说，数据的增长速度已经超过人类的学习能力了。
医院管理新思路
目前，watson已经运营在全球癌症治疗领域排名顶级的医院。今年4月，青岛两家公立三甲医院同时通过百洋智能科技引进沃森肿瘤（watsonforoncology）人工智能解决方案，青岛市立医院与青岛大学附属医院分别成立“沃森智能肿瘤会诊中心”和“沃森国际肿瘤诊疗中心”，为患者提供最佳诊疗方案，提高医生的诊疗水平和医院的竞争力，进一步奠定建设智慧医院的基础。
实践证明，沃森肿瘤在这两家三甲医院取得不俗效果。4月27日，青岛大学医疗集团副院长、泰山学者海外特聘专家、美国mD安德森癌症中心资深科学家张晓春教授为主诊的沃森国际肿瘤诊疗中心门诊接诊了首批两例肿瘤患者：一名正处于哺乳期的36岁胃癌妈妈和一名69岁的肺癌男性患者。
青岛市市立医院也证实，医务人员在经过前期培训之后，已经针对几十例肿瘤病案，对watson系统进行了测试；同时，专家组也对这些病例进行讨论、制定了治疗方案。随后发现，专家组制定的治疗方案与watson系统建议的方案，进行比对证实：watson系统能够为肿瘤专家提供合理的治疗方案及有益补充，成为医疗专家的得力工具和助手。
首先，沃森肿瘤中心将帮助医院建立肿瘤治疗的先进性形象。通过沃森在肿瘤治疗领域的知名度和权威性，提高医院肿瘤治疗的影响力，实现医院肿瘤治疗与世界顶级肿瘤中心同步发展；并且沃森还可以帮助医院建立以患者为中心的肿瘤治疗模式、流程，提高医疗质量。
其次，沃森肿瘤中心会大大提升医院的效益和效率。由于差异化治疗、效果更好的治疗结果将为医院带来更多患者，提升患者对医院和医生的信任度，增加患者与医院之间的粘性，避免患者流失，从而提升医疗效率和运营经济效益。
再次，沃森肿瘤中心将加大对年轻医生的培养。由于沃森治疗方案是基于世界顶尖肿瘤治疗中心的案例和经验的基础上，基于证据提出治疗方案建议，包括会提供不建议的方案以及原因，可提升年轻医生的能力。
最后，肿瘤中心将促进多学科的合作。沃森的加入让医院成立多学科会诊中心，丰富的成功治疗案例将为会诊提供更多的学习资料和参考资料，并可针对性进行案例研究，促进医院肿瘤多学科之间的沟通和提高多学科会诊的效率。
而实际上，医院选择百洋智能科技的沃森健康产品，与市面上其他企业相比会有很大不同。第一，在与iBm的合作范围上，百洋拥有沃森健康全产品线的合作权，而不仅仅是沃森肿瘤、或者说沃森肿瘤的第一个组件；第二，在推广方面，百洋获得了及分销权，这意味着百洋不仅可以自己推广、还可以选择别的机构进行分销；第三，在资源配置方面，百洋是一个生态圈，不仅有资源的协同还有工具的协同；第四，合作量级不同，iBm将会给百洋智能科技最高标准的服务。
变革中求创新永远是一个医疗机构发展的主题，面对知识经济发展的背景和经济全球化发展的环境所发生的巨大变化，医院外部的生存和发展环境也发生了深刻的变化，这就使得传统的医院管理模式、方法及手段需要进行调整，医院管理也将发生革命性变化。在新医改形势下，医院整体管理水平需要提高，发展智慧医疗，实现医院社会效益和经济效益最大化。
医疗大数据解决方案篇3
面对云计算和大数据所带来的挑战和机遇，联想将从“硬实力”和“软实力”两方面进行布局，致力成为全球领先的it基础架构解决方案提供商。“硬实力”方面：联想将在2013年完成通用型、定制化服务器及存储产品的全球布局。在2014年实现X86服务器进入业界前三，存储业务进入中国第一阵营。并在2016年，使存储进入全球第一阵营，并初步形成以联想为中心的生态系统。此外，联想还将着力提升包括软件、解决方案整合能力、以及端到端服务能力在内的“软实力”。
在行业领域，联想作为it基础架构解决方案提供商，将为全球客户提供创新、高品质、按需定制的企业级产品和解决方案。在中国区，联想一方面将进一步细分行业市场，在医疗、企业等新兴行业领域实现突破；另一方面，联想将持续强化企业级业务在产品、方案、服务方面的整体实力，同时加强与业界合作伙伴的协同，建立以行业客户应用为中心的体系。
本次活动中的Lenovo|emC首批网络存储产品包括emCVnXe和VnX统一存储家族的大部分产品型号。此外，基于上述产品，联想还搭建了“智慧城市视频安控解决方案”、“GiS行业大数据方案”、“数字化医院数据容灾方案”、“保险行业云存储网盘方案”等19个面向政府、医疗、教育、金融、企业、邮电等行业的存储解决方案。依托简单、高效、功能强大的Lenovo|emC网络存储产品家族，和强大的端到端产品解决方案能力，联想将帮助行业客户实现统一存储、数据共享和数据备份、数据容灾、数据镜像等多样化的方案需求，为客户提供稳定、高效的it基础架构平台。
医疗大数据解决方案篇4
自2012年进军医疗卫生行业以来，联想集团大步快进。依托其强大的品牌影响力，联想集团实现了对业界优势资源高效整合，截至目前，联想已经与全国医疗行业近70家iSV厂商开展合作，参与5个省卫生信息化建设项目，成功进驻363家三甲医院。
据CHima荣誉主任、中国数字医学杂志主编李包罗介绍，目前中国医疗卫生信息化市场份额仅占医疗卫生行业总投入的1%，即200亿人民币，但每年在以20%至30%的速度增长。
“美国前10的医疗信息化企业占市场份额的60%，而中国前10的医疗信息化企业占比15%不到。”李包罗对此表示，“这说明目前这个市场并不成熟，我们期待大鳄进入，更好地规范市场。”
而所谓的“大鳄”，不应仅局限于开发移动设备终端，而应考虑构建数字化医院，运用it技术促进革命性的健康保健服务模式的产生。
这个理念与联想集团当前的战略不谋而合，联想致力于成为医疗行业整合方案提供商。“近几年，信息孤岛问题日益严重，医院内部及医院间的信息化建设陷入无法整合的困境。”联想集团中国区大客户事业部新兴行业总经理王云峰进一步说明，“各级医院迫切需要整体解决方案，对业务进行前瞻性和规划和管理。联想将在发挥自身优势的基础上，进行信息化条件下的业务流程再造，创造医疗新体验。”
联想集团中国区大客户事业部医疗卫生行业总监瞿忠表示，目前国内具有整合能力且能够真正构建智慧医院的供应商，也仅在10家以内。
联想在会议现场展示的智慧医院整体解决方案，包括联想移动医疗解决方案、联想移动护理终端解决方案、联想医生护士工作站解决方案、联想影像中心医技工作站解决方案、联想虚拟化数据中心解决方案等15个子方案。联想将前端业务应用与后台数据运维紧密结合，提供从iaaS到paaS再到SaaS的云服务it基础架构解决方案。
医疗大数据解决方案篇5
为了解决中医诊疗专家系统中知识获取瓶颈和推理技术应用等问题，把基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统的知识表示和推理。提出系统模型，介绍了案例推理的基本结构：案例提取网（caseretrievalnets）以及案例提取算法，对系统中案例的学习和修正机制进行了说明，并提出用基于案例的解释来生成诊断结果的解释性说明以及辅助构建基于案例的中医诊疗辅助教学系统。这种基于案例推理的中医诊疗专家系统可以适应不确定、不完全的知识表示，病案案例获取方便，充分体现中医经验在诊疗过程中的重要作用，是建立中医诊疗专家系统的一种新方法。
【关键词】人工智能；专家系统；中医；基于案例的推理；案例提取网
abstract：inordertosolveknowledgeacquisitionandreasoningtechnologyissuesinthetraditionalChinesemedicineexpertsystem，thispaperintegratestheCBRtechniqueintotheKnowledge'srepresentationandreasoningofit.weputforwardthesystem'smodelandintroducethebasicframeworkofcasereasoning:caseretrievalnets，andcaseextractionalgorithm.thispaperalsoexplainsthemechanismofcasestudyandreviseandputsforwardamethodtoexplainthediagnosisresultandtobuildaassistanttutoringsystemofChinesetraditionalmedicinebyusingcase-baseexplanation.atlast，thispapermakesasummaryoftheadvantagesofthesystem，andputforwardthefurtherresearchanddevelopmentdirections.itcanadapttouncertainty，incompleteknowledge，convenientaccesstomedicalrecordscase，fullyembodytheimportantroleoftheChinesemedicineexperienceintheclinicprocess.ourmethodisanovelmethodtoestablishatraditionalChinesemedicineexpertsystem.
Keywords：ai；expertsystem；traditionalChinesemedicine；Case-basedreasoning；Caseretrievalnets
中医药现代化是国家中长期科技发展规划中具有战略意义的研究课题。为了适应信息时展要求，促进祖国传统医学的传承和发展，使中医中药在国际竞争中更具优势和特色，利用现代先进的智能的信息技术来解决中医诊断信息化过程中的关键问题，无疑是一项迫在眉睫的基础性工作。然而，我国在这方面的整体研究水平还较低，多数中医诊疗专家系统缺乏足够的智能性，离临床使用要求还有很大距离。归结其原因主要有：没有从中医的整体性、系统性来分析和解决问题，仅针对具体病症分散开发一些小系统［1］；系统结构固定，多采用基于规则的推理，准确性依赖于初始化时专家知识库的建立，难以适应多变的实际应用环境；没有很好实现中医专家知识的自动获取和学习，对于半结构化和非难以适应结构化诊疗知识无法很好地表示，存在知识获取瓶颈；直觉性经验知识是专家经验知识的重要组成部分［2］，现有系统的知识获取和表示形式难以适应中医知识的这种经验性。
基于案例的推理（case-basedreasoning，CBR）是将以前解决问题的经验以案例形式存储，作为以后的问题解决参考的一种机器学习和推理方法［3］。它在非结构化知识表示上很有优势，并且在知识获取上，优于基于规则的表示。在基于案例推理的医学诊疗专家系统中，知识的主体是病案案例，在知识获取和学习上有大量现成的来源。本文将基于案例的推理技术引入中医诊疗专家系统的建模中，使用案例表示中医专家的诊疗经验，用案例提取网（caseretrievalnets，CRn）作为案例提取结构，实现案例的提取、学习。系统根据几千年来众多中医名家的诊疗经验建立案例库，以案例推理方法为基础，模拟中医专家看病推理过程，针对病人的“望、闻、问、切”四诊症状，推断出病人几种症候的可能性，并由此提出建议处方，实现智能化的中医专家诊断过程。
首先提出基于案例推理的中医诊疗专家系统的体系结构，介绍了基于案例的推理和案例提取网的概念，说明案例提取（也即诊疗过程）的实现算法；然后说明了在这种结构下案例的修正、学习和解释的机制及效用；最后，进行了总结和进一步研究的展望。
1系统框架和案例提取算法
1.1系统框架中医诊断治疗过程是，首先建立病人信息模型，通过“望、闻、问、切”四诊来获取疾病症状、体征等临床信息；其次，根据患者个人信息和症状信息，结合中医理论，给出患者的证型症候信息及对患者症状的解释，即“辨证”；最后，根据辨证和药物特征，结合前人方药经验，开出药方，提出相应的治疗方案［4，5］。可以看出，在这个过程中包含两个推理阶段：由疾病的表现得到症候信息、由证候信息推理得到相应的治疗方案和方剂。
有经验的中医专家在这两个阶段中除了能够充分结合多方面的中医药理论知识，最重要的一点就是他们还能将各种诊疗经验结合在当前疾病的诊疗上。而这种诊疗经验可以转化为案例的表述，从而利用案例推理实现智能的中医诊疗系统。由此，提出将案例推理技术用于中医诊疗专家系统开发的思想。基于案例推理的中医诊疗专家系统诊断模型见图1。
图1中病人信息包括病人的既往病史、日常生活习惯、体征等内容，CBR推理机根据病人信息和四诊症状信息进行推理，从诊断案例库提取的最近似案例送入案例修正模块，案例修正后输出即为对当前病案的诊断结果。诊断并治疗取得一定效果后，该病案可以被输入到案例学习模块，根据病人反馈及诊断案例库现有案例的情况判断是否可以作为经验案例存入诊断案例库，也即经验学习。
诊断模块的输出是症候辨证信息，这也是治疗模块的输入信息。因为基于案例推理的治疗模块与上述诊断模块结构近似，这里就不赘述了。
1.2案例的表示和案例提取网由于中医学的学科特性，案例的描述具有极大的不确定性，不能以固定属性描述的案例结构来表达诊疗经验。这里用案例提取网（case-retrievalnets，CRn）作为诊疗案例的描述和提取结构，以动态属性结构描述案例，有效解决了上述问题。根据不同的查询问题，这个网状结构在内存中动态生成［6］。
图2是一个CRn的结构图。CRn中的案例是通过一个叫信息实体（informationentities，ies）的知识单元来描述的。ies类似于传统CBR中案例描述的“属性－值”对，但它是一个原子结构，是CRn中知识的最小单元。通常情况下使用多个ies来描述一个案例，不同案例由不同的ies集合来描述。不同ies之间有相似性关联，且每个ies与它要描述的对应案例之间有相关性关联。
利用CRn解决问题包括以下3个基本步骤：①与待解决问题相关的ies的激活。在中医诊断过程中，可以把病人的症状信息解析为ies；在治疗方案提出过程，则是具体的症候描述作为ies。②CRn中ies间相似性计算。ies间的相似性计算提供了类似于传统CBR中相同属性的不同值之间的比较。通过ies之间的相似性，可以得到与问题描述相关的其他ies的集合，这是一种传播激活的方式。通过这种方式，扩大了搜索的范围。③案例相关性计算。根据集合中的各个ies与各案例的相关度，计算出案例与当前问题的关联程度。而最终的案例提取就以此为依据。
1.3CRn的建立和案例提取CRn是根据具体问题实时建立的一个网状结构，然而，要根据问题生成CRn，需要案例库中存在如下两个关系：①iese1和iese2之间的相似性，用δ(e1，e2)来表示。②iese和案例描述c之间的相关性，用p(e，c)来表示。
这两个关系取值可以是［0，1］间的一个小数。根据上面CRn解决问题的基本步骤，相应的CRn构建过程有三个步骤：
第1步，诊断过程中的各种输入信息（症状表现等）可以解析为一个ies子集。对于案例库中所有ies：e，e，症状描述中若出现该ies，则有，否则，有。由于可能有同义词出现，可以建立一个同义词表，多个同义词对应一个ies。而匹配过程则是先以单个词为基础对问题描述进行简单的字符串匹配或是自然语言理解（nLp）分析，得到一个词语集合以后，再根据同义词与ies的对应关系，将其转化成为信息实体全集e的一个子集。这一步也是问题的解析过程，得到解析后ies的集合，也就是＝，是通过存储在内存中的值来表示它是与问题相关的。
第2步，对于案例库中每一个ies：e∈e，计算：
α1(e)=πe〔σ(e1，e)·α0(e1)，Λσ(es，e)·α0(es)〕，……(1)
e1～es∈e是问题解析出来的ies的集合，而πe则是一个加权函数，一般情况下可以采用求最大值或是求和的算法。这一步完成后，针对当前问题的CRn中各个ies之间的相似性关联就建立起来了。
通过e1以及上述公式，激活另一些ies：e∈es，它们满足∈es(e)∈es0。这个激活过程可以通过以下公式进行无限的扩展：αf(e)=πf［σ（e1＞e)·αf-1(e1)，…，σ（es，e)·αf-1(es)］……(2)
其中，e1～es∈et-2，且et-2=ei(e))。是计算时的一个阀值。当这种激活过程只进行了两步（即只计算到了）时，这种迭代的计算只进行了1次，因此，此时就是CRn的基础模型BCRn（BasicCRn）。
在传统CBR中，需要计算案例库中每一案例与当前问题对应的描述属性的两个属性值之间的相似程度，以反映问题描述与该案例的相似度。在CRn中，计算的值就反映了这样一种属性值的相似度，反映出案例库中案例的“属性－值”对与所提问题的相关度。
第3步，对于案例库中每一个案例，计算：
α2（C）=πc［ρ1(e1，c)·α(e1)，…ρ（es，c）·α1（es)］……(3)
其中，πc函数与上述的πe类似，是一个加权函数。这时，ies之间存在相似性关联［即α1(c)］，而ies与案例之间存在相关性关联（即α1(e)），图2所示的CRn网络构建完成。
CRn中每一个α2(c)≠0的案例都是跟当前问题有关联的案例，只是它们与当前问题关联程度不同，而α2(c)值，就是案例与当前问题关联程度的数值表示。这个数值可以称为关联值。我们可以提取出关联值最大的一个或几个案例作为当前问题解决的参考。在基于案例推理的中医诊疗专家系统中，对于诊断过程，根据具体病例信息建立CRn，然后提取出与当前症状最相似的以前的案例（存储着诊断经验），采用其诊断结果经过案例修正，作为当前病例的建议诊断结果，实现了基于案例推理的诊断。中医“论治”的治疗过程与此类似，这里就不再赘述了。
2案例修正、学习和解释
2.1案例的修正和学习案例的修正是CBR系统中一个重要的环节［7］。因为提取出来的案例不可能完全与待解决问题吻合，因此，就要根据待解决问题以及一些修正规则，对提取的案例进行改编，以期能更加符合用户的要求。案例的修正也是基于案例推理系统的一个难点，在中医专家系统中，中医学基础理论是案例修正规则的主要来源，也可以利用人工智能方法提取修正规则，作为案例修正的依据。
在中医诊疗专家系统案例的初始化过程中，领域专家要将各种疾病的典型中医病案案例以标准术语进行描述，形成规范的ies全集，并初始化相似度和相关度度量，然后知识工程师将这些典型病例输入系统，构造两个案例库：诊断案例库和治疗案例库。症状表现等信息是诊断案例库的案例描述，而辨证的症候描述则是诊断案例库的案例解决；同理，症候描述是治疗案例库的案例描述，而相应的治疗方案和药方则是其问题解决描述。
在系统使用过程中，具体案例的诊疗又可以以标准化术语（ies）描述，根据其治疗效果决定是否加入案例库，成为以后诊疗的经验，实现案例的学习。并且，在学习过程中还要避免过于相似的案例存入案例库，造成案例库的冗余。
2.2案例的解释案例的解释在中医诊疗专家系统中有两个重要的目的，一是面向病患的解释，用于说明病患症状的成因；二是面向系统使用者的解释，这种解释通过进一步的改造可以成为基于案例的中医辅助教学系统。
可以使用中医学理论规则作为病案案例的解释，然而，已有研究表明，基于规则的解释在分类/诊断类型应用中并不优于基于案例的解释［8］。基于案例的解释（case-basedexplanation，CBe）是基于案例的推理与解释技术的结合，这种结合主要在三个层次上：使用解释支持CBR的内部过程、利用CBR来生成解释、使用案例为外部用户解释系统的推理结果。在中医专家系统中，可以提供以前案例诊断过程和结果作为当前病案诊断的解释，这对于解释的第二个目的来说很有效果。然而面向病患的解释还需要有专家规则的辅助才能生成。
基于案例的解释在诊断过程中还有重要的辅助作用。当患者提供的初始信息及症状描述并不完备时，需要医生对某些可能症状进行询问以进一步明确症状表现。这时，需要根据已有的信息找出最应该询问的问题。参考mcSherry在其FirstCase和topCase系统中采用增量最近邻方法［9］，在诊断过程中，根据当前已提供信息进行最相似案例查找，然后对这最相似的若干个案例进行比较，找出没有提供的且差异最大的“属性－值”对（也即信息实体），据此向病患提出问题，以明确具体症状。这其实就是实现了“望闻问切”中的问诊。通过这种交互反馈方式，进一步减小了系统误诊的几率，提高了系统的精度；同时，也有助于使用系统的医生水平的提高。
3总结和展望
将基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统是中医智能诊疗系统建设的一个新思路，能够有效解决中医专家系统在构建过程中的若干问题，总结起来，其优势主要有以下几点：对于不确定、不完全和不一致的病患信息有较强的适应能力，并可以利用基于案例的解释实现问诊，以进一步明确症状信息，提高诊断精度；案例提取网的结构决定了病案案例的知识获取非常方便，并且不会影响以前的案例，有效解决了知识获取瓶颈；大量的古今病案案例也是很好的案例来源；通过基于案例的解释进一步发展，可以生成中医诊疗案例教学系统，帮助年轻医师迅速提高诊疗经验；随着系统的使用时间增长，案例不断增加，系统也可以逐渐改善推理性能，适应各种病征而不仅限于某一种或一类疾病。
要建成实际可应用的系统，还应在以下方面进一步完善和发展：望、闻、问、切四诊的定量化、数字化研究进一步的深入研究和发展；有助于促进中医诊疗专家系统的发展；利用数据挖掘和人工神经元网等人工智能方法从大量病例中挖掘有效的专家规则，用于指导案例的学习和修正；会话式CBR（conversationalCBR）和交互式CBR的研究发展有助于帮助中医问诊的智能化实现；需要找到合适的知识表示方法来表达病案案例中病情发展的时序关系；“1.3”项中的各加权函数常采用最大值或求和的形式，可以考虑利用人工神经元网络技术求取和表示这些函数及权值信息，以求得更加准确的表达。
【参考文献】
［1］周昌乐，张志枫.智能中医诊断信息处理技术研究进展与展望［J］.中西医结合学报，2006，4（6）：560..
［2］王震宇.人工神经网络在中医专家系统知识挖掘中的应用［J］.计算机与数字工程，2006，34（10）：146.
［3］agnaraamodt，enricplaza.Case-BasedReasoning:Foundationalissues，methodologicalVariations，andSystemapproaches［J］.artificialintelligenceCommunications，1994，7（1）：39.
［4］章浩伟，朱训生，杨华元.中医证候分级推理诊断方法［J］.计算机工程与应用，2005，9：207.
［5］胡东红，李德华，关景火，等.中医的四诊特征空间与辨证特征空间［J］.北京生物医学工程，2003，22（4）：286，239，1996.
［6］Lenzm.，BurkhardHD.CaseRetrievalnets:Basicideasandextensions［J］.G?rzG，H?lldoblerS(eds)Ki-96:advancesinartificialintelligence.Lnai1137，SpringerVerlag：227.
［7］张光前，邓贵仕.基于事例推理中差异驱动的事例修改策略研究［J］.计算机应用，2005，25（7）：1658.
医疗大数据解决方案篇6
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watsononcology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。
医疗大数据解决方案篇7
信息系统业务应用的不全面导致患者信息不全面，无法形成完整的口腔专科电子病历，这不仅影响了医疗工作质量和效率的提高，也限制了医院对患者服务进行创新，最终无法满足为患者提供口腔专科化、个性化服务的需求。
随着医院临床、科研、教学、管理等诸方面不断发展的需要，医院电子病历建设问题日益成为医院重点建设对象。口腔医院的电子病历普及率远低于三级综合医院，因此口腔专科医院在信息化建设道路上，亟需建立全面的、覆盖全部临床环节的专科电子病历系统。
口腔专科电子病历系统的特点
口腔专科电子病历与综合医院电子病历有显著不同，嘉和美康信息技术有限公司针对口腔专科医院的业务特点提供了相对应的业务应用模块和数据模型，从而使口腔专科门诊流程数字化、医生工作站操作一体化和临床数据结构化成为可能。
小门诊大病历诊疗序列管理
一般综合医院门诊病历以小病历形式存在，历次看诊之间通常没有关联性和连续性。而口腔专科医院恰恰相反，口腔患者初诊时，口腔医生会根据病情将患者手中的小病历本更换成医院的门诊大病历夹，之后患者再来复诊、复查时医生都在大病历本中续写病历，直到该牙病被治愈完成。
口腔门诊病历内容更像住院大病历，先是入院志，然后是病程记录，最后是出院志，是跨就诊次的连续诊疗过程。口腔医生对于病患牙确诊并确立治疗手段后，往往无法一次处置完成，需要患者多次复诊才能彻底治愈。通常HiS或者emR系统都不会处理历次看诊之间的关联关系，所以口腔电子病历系统必须首先解决历次看诊之间的串联问题，否则电子病历只是病历的电子化，在临床工作中没有发挥真正的价值。
为了解决该问题，我们提出了诊疗序列Sequence（S）的概念，对同一科室、同一牙位或者部位下的同一诊断我们称之为Visit（V），初诊是V1，复诊依次是V2～n，直到该疾病被治愈，我们认为该诊断的治疗过程完成，所以S=V1+V2+…Vn。
多部位多诊断动态病历模板
我们虽然引入了诊疗序列这个概念来解决门诊病历关联性的问题，但是口腔专科还会面临多个牙位需要处置的业务情况。例如，牙体牙髓科经常会遇见某位患者左上6龋洞，右下7牙髓炎的病症情况。传统电子病历系统一般根据医生所下的临床诊断生成对应的疾病病历模板，然而面对口腔多牙位多诊断时，系统就需要病历模板具有更强的灵活性，可以根据多种疾病组合出自适应的病历模板，我们称之为动态病历模板加载。
门诊病历模板主要包含主诉、现病史、既往史、家族史、全身情况、检查、治疗计划和处置等章节，在检查、治疗计划和处置章节中出现多部位的诊断时，系统需要具有动态组装多疾病病历模板内容的能力。因此，我们在设计时将病历模板的维护工作定制到各个病历章节，每个章节又可以根据诊断的类型以及是否自动加载该模板等配置参数，动态地拼接出更符合口腔医生所期望的病历模板，从而满足门诊口腔病历模板多样性的特点。
诊疗过程交叉方案-步骤-医嘱模型
口腔专科服务也会遇到各种诊疗过程在同一科室或者不同科室间交叉诊疗的情况。例如在修复科义齿制作之前，需要外科配合完成病患牙齿的拔除；在牙体牙髓科根管治疗，需要修复科先将旧修复体拆除。
我们提出了治疗方案（plan）-操作步骤（Stage）-医嘱（order）数据模型，同一牙位的同一诊断在一次看诊中只会出现一种治疗方案。而对于大多数口腔疾病来说，口腔医生在初诊时就已经确定了治疗方案，在不同次看诊过程中，口腔医生对不同疾病部位会采取不同种类治疗方案下的不同操作步骤，每次看诊的操作步骤可能又会出现多个处方、处置、检查、检验等门诊收费医嘱。
门诊医嘱不同于常规的住院医嘱，门诊医嘱的特点是即时开立，即时执行；医生开立，医生执行。口腔专科医院基本上已经构建了门诊HiS系统，而门诊HiS医生工作站一般不存在具有临床属性的医嘱，只有开单、计费等收费意义的收费项目数据模型。因此，我们通过emR医嘱与HiS收费项目前后台相结合的集成对接，将HiS收费模块与emR病历书写无缝地整合在一台医生工作站应用程序上，为口腔专科医生提供了“诊断管理医嘱收费病历书写复诊预约”一体化向导操作界面，大大提高了工作效率。
图表数据采集专科图表模块
口腔门诊流程中，除了上述三大特点外，每个专科病历之外还有其图表数据采集要求。
我们在北京大学附属口腔医院发现，在儿童科，口腔医生在初诊时先会对儿童患者填写一份全口恒牙和乳牙的口腔检查所见的检查单，该表单既有不同牙位图形化标注，又有表格式症状维度的描述。其它例如正畸科、修复科、牙体牙髓科等也有类似的业务流程或者更高的数字化流程需求。
口腔专科电子病历系统总体设计
临床信息系统建设的关键难点在于病历采集，即病历书写。随着软件开发技术的更新和软件开发商的新旧更替，医院在不断更新软件厂商和数据库平台，由于各厂商架构和设计上的差异，往往会造成现有数据迁移困难，造成大量资料的丢失。病历作为医院的财富，其价值在于“长期、大量”的临床数据积累，为医学研究和医学资料的整理提供基础。要达到这个目标，就要不依赖于任何一种开发语言、任何一种数据库，完全以XmL来描述，并以XmL格式来保存。我国电子病历的特点是，结构化需要提取的医学数据分布在叙述性文字中，因此现有的书写工具和编程方式很难满足XmL书写和自然语言书写混合的书写模式，开发电子病历专用编辑器成为必然的选择，也成为能否开发成功一个好电子病历系统的核心技术。嘉和电子病历平台软件专用编辑器是我们潜心研究多年的一个成果，它在解决XmL和自然叙述语言混合书写的同时，解决了中国医务人员书写病历时需要解决的诸多其他问题，如快捷性问题、图形图像标注问题、表格制作问题等，收集的信息包括患者的基本信息、医嘱、收费、检验、检查、麻醉、心电、病历等。
系统框架
嘉和口腔专科电子病历直接采用了嘉和公司独有的JHFramework技术框架，不必另行开发，极大地缩短了软件产品的开发周期。由于基础组件及服务框架已经具备，开发人员能够专注于业务开发，这降低了对研发人员的技能要求，只要培训学会widget开发标准，就可以按照业务需求快速开发系统功能。JHFramework框架也适合需求分析师做快速产品原型设计，可以根据用户需求快速构建出用户界面。
JHFramework框架除了为应用开发和设计者提供了一个快速、高效和易用的二次开发平台外，为项目实施工程人员也同样提供了it服务技术支持：服务原生支持双机热备、负载均衡，让使用此框架构建的应用系统更稳定、更可靠、更健壮；此框架设计的软件实现完全松耦合，可为大集成解决方案奠定基础，并且使开发的软件产品易于维护，降低了日后的软件维护成本；采用此框架开发的产品，客户端可实现免安装、自动部署和自动升级，可以减少实施工作量，缩短实施周期，降低实施成本。
设计思想
以医院等级评审为代表的新一轮医改政策将基于信息系统的数字化、精细化管理课题摆在了新一代医院管理者的面前，面对医院内专业不断细化、业务日益复杂的系统，传统的单向数据集成上报和报表展现已经难以满足用户的应用需求。
嘉和美康公司推出的基于临床数据中心（CDR）、面向口腔专科电子病历信息化的解决方案是基于多年电子病历数据采集和应用经验而成的。嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案将数据规划、数据标化、数据集中、临床诊疗数据应用和运营管理数据应用特性融为一体。在新的统一技术框架下，将门诊电子病历、住院电子病历、医疗质控、病案管理、临床路径、医学科研、医院等级评审、单病种质量监测与评价、医患沟通等应用系统与CDR平台有机整合，实现了以患者为中心、以临件为主线的标准化数据组织和应用。
在新的信息体系支撑下，医院在临床、科研、质量管理等各个领域都能享受到临床数据深度应用所带来的巨大价值。
面向临床应用：嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案基于数据系统化组织优势，为临床一线工作人员提供以病种为单位的疾病诊疗时间轴管理，从多个维度对患者完整治疗周期的数据进行汇集和集中展示，并且根据病情和治疗过程重点显示相关医嘱、治疗、检验检查结果。同时，在医生的日常医嘱下达、病历记录流程中，后台系统可以根据单病种质量控制规则的疾病指征分析以及临床质量管理规则实现自动的临件触发管理和药事监控功能。
面向医学科研：嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案从学科发展规划出发，梳理数据需求，基于标准化数据的管控机制，将临床病历资源转化为高质量的临床研究数据资源，通过自动化的研究数据加工机制，快速产生支撑各类研究主题的病历报告数据，从而大幅提高科研产出效率。
面向医院质量管理：基于“方案-步骤-医嘱”的嘉和口腔专科电子病历信息化解决方案实现数据二次利用的能力包括医疗质量监测和评价、医疗行为和安全监测、在临床知识库支持下的患者主动服务等。精确的数据溯源能力和重复利用能力为医院管理层的精细化管理提供了坚实的基础。
口腔专科电子病历的应用价值
医疗大数据解决方案篇8
LiangXH等人设计的移动医疗服务中的一种紧急呼救模式,用于在紧急状况中提取患者的基本数据,并发送给附近的搜救人员[3]。LiuC等人提出使用苹果公司推出的ioS系统作为医疗数据传输的平台,添加移动医疗的相关软件,供患者和医生接收信息[4]。HalterenaV等人设计出几种有效的监控设备Ban,他们通过患者佩戴的Ban终端传感器收集患者的医疗数据,例如:体温、脉搏频率等信息,并将其传输到患者的移动设备,然后通过无线网络传输到服务提供商的数据处理单元,并将其信息展现给专业人员查看[9]。移动医疗服务技术实践进展在实践中,移动医疗服务技术也处于技术研发的主要阶段,应用解决方案是目前热切关注的问题。欧洲投入了大量的研究经费来开发移动医疗设备,主要使用计算机和无限网络技术,结合嵌入式解决方案,开发可以随身携带甚至直接穿戴的医疗监护系统[10]。很多知名公司已加入了研发的热潮,如诺基亚、飞利浦、爱立信等公司正在对移动医疗服务技术进行研究与开发[10]。爱立信研制的mobiHealth系统,已进入测试阶段,该系统通过在患者身体上佩带传感器,以获取病人的健康数据,然后通过蓝牙技术将数据传输给医生,供医生进行诊断与实时的医疗监护。飞利浦目前正在研究可以对心脏进行实时监护的衣服,由患者直接穿在身上,便可以随时随地得到医生的医疗监护。应用解决方案的研发是目前移动医疗服务技术所处的主要阶段,而嵌入式是众多解决方案中的主要技术之一[10]。例如:嵌入医用传感器的衣服、手表、戒指等,病人穿戴在身上便可以轻松检测到各种生理参数。然而,由于移动应用涉及技术的多样性和实施的复杂性,移动医疗服务技术的解决方案仍然存在很多的障碍,导致产业链暂时还无法实现整体产品价值的创造和交付,技术研发仍处在不断的探索中[10]。移动医疗服务信息传送方式研究在医疗信息传送方式上也有几种不同的技术:1)信息的静态传送方式,将患者的实时医疗信息定期发送到一个固定的远程计算机上,由计算机记录处理数据,并展示给医生查看。该模式中信息的传送方式固定,接收端不变,由统一的主机接收并处理信息,有助于医疗资源的统一调度。2)信息的动态传送方式,将紧急的医疗数据传送到患者附近的局部区域,由患者最近的医护站点处理该医疗请求,信息的传送范围与接收对象都随着患者的移动而发生动态变化。该方式实现了医疗资源的合理配置,也减少了医疗救助的交通时间,提高了医疗效率[3]。3)信息的动静结合传送方式,结合了静态和动态两种特征,在产生医疗实时信息时,信息首先被传送到内部网络,在局部范围内寻找回应。若寻不到回应或因信息内容需要,信息会被内部网络传送出去,发送到医疗信息处理中心,由特定单位进行接收处理,并提供医护服务[2]。
移动医疗服务技术发展前景
移动医疗设备可以为人们提供更便捷的医疗护理服务,提升或维护患者的健康状态,并促进医疗行业的发展[11]。移动医疗服务在紧急事故处理[3],慢性疾病的日常护理和远程医疗服务[1]领域都有非常重要的应用价值。在移动医疗服务平台下,无论是非紧急情况(头疼,感冒,咳嗽等),还是紧急情况(交通事故,烧伤,急性胃痛等),用户都可以通过移动医疗设备与移动医疗服务中心取得及时联系,轻松地获取医疗帮助[12]。动通信网络的普及和低成本的手机、paD等终端设备,为移动医疗服务的发展提供了可行的技术基础。近年来,移动通信技术得到了迅猛的发展,大量的应用和服务都可以通过低成本的带宽接入通信网络,同时网络覆盖范围也不断扩展,这些现象都为移动医疗服务应用的发展提供了帮助。紧急状况的处理移动医疗服务设备可以在患者遇到紧急的生命威胁状况时,通过移动医疗服务平台,将患者的实时数据传送给附近的救助者或医疗服务中心。当紧急状况发生时,移动医疗服务设备可以迅速收集当时的有关信息,包括患者的地址、健康记录信息以及生理状况,供医护人员了解并及时施救[3]。目前,在医疗紧急事故中,因未获得及时拯救而丧命的人很多,移动医疗服务设备有助于缓解这一状况。根据医疗卫生统计年鉴[13],2009年,我国有166万的居民死于交通运输事故,若在发生交通运输事故时,患者能及时获得合理的救治,交通运输事故死亡率将大大降低。同样,我国每年急性病患病率很高,由于病情紧急和交通问题而延误就医,导致病情加重甚至丢失生命的病例也非常普遍。移动医疗服务可有效缓解紧急状况给患者带来的就医压力。使用信息传输方式中的动态方式,将紧急状况中患者的医疗信息发送给离患者最近的医疗点,可更高效地展开施救,并且为医院优化了医疗资源的配置。慢性疾病的监控慢性疾病是长期积累形成疾病形态损害的疾病的总称[14],具有病程长、病因复杂、健康损害和社会危害严重等恶劣影响。慢性病长期以来一直给很多家庭带来了沉重的负担,一旦防治不及时,会造成经济、生命等方面的危害。慢性病需要长期的医治,传统的医疗方式是住院治疗。但由于地理位置、经济条件和教育限制等各方面的原因,往往给慢性病的长期治疗带来了很多障碍[1]。2003年,我国慢性病患病人数达到近1.6亿人,而2008年上升至2亿多人,可见慢性病在我国的分布比重非常大。慢性病的治疗导致医疗资源的长期占用,是造成医疗资源短缺现象的重要原因之一。移动医疗服务技术可以大幅度减轻慢性病的治疗压力。慢性病患者在佩戴移动医疗终端设备的情况下,接受远程医疗监控。Ban将患者的生物信号实时的发送给远程监控系统,医生查看发送过来的数据,当发生异常或病情加重时,再进行入院治疗。移动医疗终端设备可以替代医院的某些医疗设备,无需留院查看,即可获取医疗数据。这一技术不仅给慢性病患者带来了自由,减轻了住院的经济负担,而且为医院节约了医疗资源。特别是,与慢性病性质相似,老年人需要长期的医疗监控。由于老年人的患病率是所有年龄阶层中的最高者,因此,老年人需要更多的医疗关注。最有效的方法是让每一个老年人都佩戴移动医疗设备,进行实时的医疗监控。为偏远地区就医提供帮助目前,解决偏远地区就医难的主要途径是使用流动医院,虽然给偏远地区的人们带来了不少便利,但是流动医院的构建也需要投入大量的医疗资源,就医成本依然较高[15]。移动医疗服务可以为偏远地区就医难的问题提供一些解决途径。远程医疗是最有效的解决方法,移动医疗属于远程医疗的一种方式。偏远地区的居民可以借助移动医疗设备将医疗信息传输给远程的医疗中心,医疗中心也可以借助移动医疗设备为患者开展远程治疗。在很多情况下,偏远地区的居民无需前往医院即可获得医疗服务,移动医疗服务大大降低了偏远地区居民就医的医疗成本。
医疗大数据解决方案篇9
人们对健康的重视程度越来越高，因此医疗保险的覆盖面与参保人员也逐步广泛，包括了城镇职工、城乡居民、企业职工、学生、自由职业者等。医疗保险不仅涉及每一位参保人的切身利益，也影响到了国家的社会保障体系，因此，做好医疗保险工作是一大重点。而医疗保险档案管理工作是医疗保险工作的重点之一，因此，完善档案管理工作，加强医疗保险档案的标准化管理，极具现实意义。
一、医疗保险档案管理的意义
医疗保险档案管理是医疗保险工作的重中之重，其涉及面十分广泛，政策性与专业性较强，是社会医疗保险制度制定的主要依据，也是完善我国社会保障体系的重要途径和医疗保险工作顺利开展的重要保障。其中，医疗保险档案管理包括了“医、保、患、药”四大方面。所谓“医”，就是定点医疗机构，即对定点医疗机构资格认证、医疗费用清单与结算凭证等档案资料的管理；所谓“保”即医疗保险经办机构，是指参保单位的基金征缴与支付资料；“患”是指参保病人，即病患的基本信息与个人账户信息；“药”是指定点零售药店，即要点的资格认证资料、药费清单等资料。“医、保、患、药”是医疗保险工作的重点，是医疗保险工作开展的必备资料，也是制定医疗保险制度的依据，因此医疗保险档案管理具有重要地位。
二、医疗保险档案管理中存在的问题
在当前的医疗保险档案管理工作中，存在着档案管理制度不完善、档案管理信息化建设落后、缺乏现代化专业档案管理人才等问题亟待解决。
1.档案管理制度不完善
当前的医疗保险档案管理制度还不太完善，城乡居民医疗档案无法实现有效对接，没有一个完善的档案资料数据库，因此在参保方面存在种种漏洞，为医疗保险工作造成了极大的不便。
2.档案管理信息化建设落后
虽然信息化步伐逐渐加大，但是在医疗保险档案管理工作中，信息化建设还只是刚刚起步，存在着诸多的不完善之处，比如硬件设施不完善，计算机、硬盘、服务嚣都没有达到标准；软件设施不规范，医疗保险档案管理网站存在种种问题；档案管理工作的互联网环境不安全，导致资料泄密甚至被篡改……这些都阻碍了医疗保险档案管理工作的有序开展。
3.缺乏现代化专业档案管理人才
医疗保险工作中会遇到各种医疗保险档案和各种医保方面的情况。当前医疗保险的档案管理人员素质较低，无论是专业化水平还是现代化技能都有所欠缺，学习与培训的机会较少，这影响到了医疗保险工作的顺利进行。
三、以上问题的解决措施
关于医疗保险档案管理工作中存在的问题，可以从管理制度、管理方式与管理人员三个维度着手进行解决：
1.完善医疗保险档案管理制度
（1）促进城乡居民医疗档案统筹发展
城乡居民医疗体系的建设时医疗保险工作的基础与实现目标，因此在医疗保险档案管理工作中，一定要抛除旧的保障体系思想，完善医疗保险档案管理制度，促进城乡居民医疗档案统筹发展，使全国范围内的城乡居民医保档案可以进行对接，从而相互结合，互促互进。
（2）建立完善的档案资料数据库
在医疗保险档案管理工作中，应该针对不同居民的情况来建立不同的档案资料，并建立参保居民的个人账户数据库，将参保居民的照片、姓名、性别、身份证号码、编号等数据真实有效地记录在案，使档案资料完整、完善、真实，以便于医疗保险制度的顺利实施与医疗保险工作的顺利开展。
2.促进档案管理信息化建设
医疗保险体系逐渐完善，但是在信息化建设方面长期存在的欠缺则将阻碍医疗保险体系的长远发展，因此要从硬件设施建设、软件设施建设与安全工作平台这三个方面对医疗保险档案管理进行信息化建设。
（1）加强硬件设施建设
由于医疗保险业务档案属于海量的数据文件，且文件的数量会持续更新，因此要选择高速的、大容量的硬盘作存储介质；为了稳定的备份档案文件，相关工作人员要以光盘介质存储数据档案；为了便于档案文件能迅速被调阅，网络平台要使用高速的服务嚣……这些都是硬件设施建设中必不可少的内容。
（2）加强软件施设建设
为了让档案管理信息化建设具有规范性，相关的单位要使用自上而下、统一建设的方案进行软件建设。通过软件建设，可以建立一套界面美观、交互友好、便于管理、适合数据共享的医疗保险档案管理网站。
（3）创造安全工作平台
当互联网时代的档案信息化管理存在安全隐患时，要做好档案管理工作，相关部门要创建一个安全的档案管理工作平台，利用封闭的、安全的管理环境来保护数据安全与资料安全。同时医疗保险业务档案的调阅权限要严格分级，使调阅者只能在自己的权限范围内自由调阅数据，以此排除安全隐患。
3.加强培训，提高现有管理人员素质
对当前的医疗保险档案管理工作人员要加强培训，促使其不断学习，定期提升，举办培训班，增加培训交流机会，不断丰富其工作内容，开阔眼界，并且要定期进行考核，及时发现工作环节中的显性与隐性问题，切实推动档案管理工作人员综合业务能力的提升。
医疗大数据解决方案篇10
慢病患者管理
根据疾病控制中心（CDC）的统计，在美国，每10例死亡中有7例源于慢性疾病，心脏病、中风、癌症、糖尿病和关节疾病位居慢性疾病的前五位。每4美元医疗保健开支中就有3美元花在了慢性疾病之上，相当于每个美国人7900美元。
为应对慢病的医疗成本，世界各地的医院和医生通常的做法是创建和改进价值导向的交付模式，旨在更好地管理慢病患者和协调护理的高费用。医院正在探索通过有效利用患者实时数据，更早、更精确地干预，增强患者对疾病自我管理意识，来实现更加经济有效的护理服务。
2013年8月，美敦力宣布现金收购Cardiocom公司。Cardiocom是一家开发和提供远程医疗和患者服务、并专注于慢性疾病管理的私有企业，其中包括一系列有挑战的重要疾病，例如糖尿病及心衰、高血压等心血管疾病。Cardiocom的产品和服务包括远程监测和以患者为中心设计的软件，可以有效地配合护理，并提供专业的远程护理支持。依据公认的指南和循证实验计划，这些整合的方案旨在将实时的患者数据和前瞻的患者干预方案报告给支付方和医疗服务提供方，从而节约成本、提高质量。
“随着广泛的医疗改革倡议集中在日益增长的经济挑战之上，世界各个地区的医疗体系都在致力于不断改善疗效、增加可及性、节约成本、提高健康护理服务的效率。收购Cardiocom是帮助我们应对挑战，向整合产品和解决方案迈出的一步。”美敦力董事长兼首席执行官omarishrak表示，此次收购有助于让美敦力从提供医疗器材产品扩大到提供更广泛的医疗保健服务与解决方案上，并为医院、医生、患者和支付方提供有意义的临床和经济价值。
“我们很高兴宣布收购Cardiocom，这使美敦力能提供一个技术平台以及服务，让医生更好地管理慢性疾病患者，”美敦力高级副总裁兼美国地区总裁mikeGenau表示。“收购Cardiocom后，我们的产品线和服务将覆盖整个心衰疾病管理和护理领域。这一领域估计涉及750万美国患者，也是医疗系统的巨大负担，相当于美国每年110万次的就医量和每年390亿美元的花费。我们在探索如何降低医院、医生、支付方和患者的负担。”
而在中国，慢性疾病人群的医疗需求还远未被满足，以Ⅰ型糖尿病为例，其起病早、病程长、负担重、血糖控制差等特点，使其治疗经常和管理、医院以及社会脱节，因此亟需能减轻社会病人家庭经济负担、标准化的，并能保证临床效果的最优Ⅰ型糖尿病治疗和管理路径。在此情况下，美敦力资助卫计委进行Ⅰ型糖尿病临床路径研究项目，将建立12个Ⅰ型糖尿病模范管理中心并开展患者登记，在管理中心运行两年中，培育患者自我管理能力，并预计两年后数据进行卫生经济学研究，最终编制完成Ⅰ型糖尿病管理路径。
医院解决方案
2013年9月，美敦力宣布成立医院解决方案业务，这项新业务专注于与医院开展新型合作关系，提供与医院运营效率直接相关的服务。据了解，这项新业务将首先专注于在欧洲提供管理导管室设施并使其现代化的服务，从而将持续的效率和项目带进导管室这一医院心血管科的关键领域。“美敦力创立的这项新业务印证了我们开发创新服务和解决方案的承诺，即创造效率、关注成本、并为广大医院客户提高患者可及性和疗效。”omarishrak认为。
“美敦力医院解决方案业务专门为处在严峻的全球医疗保健环境下的医院、医生、患者和支付方实现价值，”美敦力负责欧洲、中东、非洲和加拿大的总裁RobtenHoedt表示。“我们广泛的市场领先产品组合，深入的临床见解，遍布全世界的医院足迹，医疗经济学专长，精益六西格玛管理资源，以及强劲的财务状况，使我们在与客户协作、提供实现临床和经济价值的服务中有独特的定位。
通过医院解决方案业务，美敦力将与医院携手创建高效率，借助提供一系列工具和流程模式帮助医疗保健提供方提升服务输送的质量和效率，包括确保对最新技术和治疗选择的可及性。这些措施也将解决和扩展患者的护理路径，潜在地提升患者对护理的可及。这在医院和卫生保健系统面临重重压力、以有限资源应对老龄化人口带来的需求的当下，具有重要意义。
“我们迫切意识到医院正面临的压力，我们相信可以在帮助医院去管理挑战中发挥积极的作用，”美敦力医院解决方案副总裁Fredericnoel评论，“这一新业务带给医疗保健提供方的不仅仅是产品。通过运用高质量、高效精益的流程，我们能够提供长期、包罗万象的解决方案，以帮助医院保持最优质的护理服务的同时更高效地治疗患者。”
而在中国，2014年1月，美敦力中国组建心脏及血管业务集团，包括心脏节律疾病管理、冠脉、结构性心脏病和外周血管等业务，以响应核心市场中的新型服务需求，同时充分利用规模效应及跨业务部门的人力、产品、和技术资源，通过为医院提供整合解决方案，在服务层面上满足中国市场需求。
本土化战略
另一方面，美敦力大中华区高级业务总监冯东认为，中国是一个医疗需求远未得到满足的国家，以每百万人口心脏起搏器植入率为例，中国的植入率只是美国的1/15，日本的1/9；冠心病患者中的支架植入手术量也只是美国的1/6和日本的1/4；脊柱产品植入手术每千人中，中国的手术例数是美国的1/12、德国的1/25。并且，中国的医疗资源分布极不平衡，大多数中小城市医院的医疗资源不足，患者人群庞大、支付能力有限，却又渴望得到高质量、可负担的医疗服务。