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智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 八 )


进行远程看护、诊断、甚至手术 ， 从而缓解病房紧张、医生紧缺的压力 ， 同时医患还可以通过网络屏幕终端实时建立聊天室 ， 科幻片里的屏幕互动将不再科幻 ， 最终可能颠覆整个医疗的运作模式 。
2、让老弱病残实时救助成为可能
人口老龄化导致留守老人在加剧 ， 如果让老年人配备生命体征健康监测终端 ， 实时监测老人起居、饮食、睡眠、运动等体征信息 ， 那么当发现老人呼吸异常、睡眠异常或者意外摔倒待在原地不动时、终端系统就会发出及时的警告 ， 关联老人的护理人员或者子女 ， 免去子女的担心；残障人士亦如此 ， 再者路上突发紧急事故 ， 120救护车将事故人送往医院的同时 ， 将事故人的心电图和生理数据即时回传到医院数据处理中心 ， 进行实时排查鉴定 ， 实现病人未到院 ， 方案已输出 ， 降低事故人的死亡风险 ， 这些都可以通过5G高速率、大宽带、即时联来解决 。
3、让个人健康管理、医疗个性化成为可能
5G的助推 ， 使得个人健康管理成为可能 。 通过移动终端对整个身体进行监控 ， 将用户每天的生活作息、健康状态 ， 甚至内心波动 ， 情绪情感进行收集、跟踪、学习、预测 ， 使得健康和智能可穿戴设备以及智能家电间的数据实现共享；利用社会不均衡医疗资源以众包的方式远程诊断 ， 解决看病难题 ， 用户所有健康信息集成到移动终端 ， 通过移动终端与各个健康设备、药店、医疗机构进行交互 ， 实现患者大病去医院 ， 小病自己诊断 ， 缓解医院医生的压力 。
Q10. 医疗行业智能化的未来会是什么样？
这个问题太大 ， 也是仁者见仁智者见智的问题 ， 我想从四大利好和四大角色谈起 ， 就目前在数据、政策、资本、技术利好的前提下谈谈医院、医生、药店、药企四大角色的未来 。
1、数据利好：
就健康医疗信息数字化本身来说 ， 经过时间的积累和不断的发展 ， 数据也达到了一定的级别：
A、院内数据：
HIS系统等数据积累 ， 主要集中在卫宁健康和金蝶医疗的数据系统里 。
l 医学影像信息系统PACS(Picture Archiving and Communication Systems)
l 临床信息系统CIS（Clinical Information System ）
l 放射学信息系统RIS (Radiology Information System）
l 实验室信息系统LIS（Laboratory Information System）
l 医院管理信息系统HMIS (Hospital Management Information System)
B、院外数据：
l 轻问诊数据：平安好医生、微医、好大夫在线、春雨医生等第三方产生的轻问诊数据 。
l 智能体征数据：血压仪、血脂仪、体脂仪、手环、颈环等智能硬件采集的健康数据 。
l 体检健康数据：爱康、美年大健康、妙健康、优健康等健康及体检报告数据 。
C、基因数据：
基因测序数据：数据集中在华大基因、贝瑞和康、药明康德、博奥生物等入场较早的企业 。
以上这些数据都极具价值 ， 一旦联合或者部分打通 ， 会加速推动医疗数据指数级增长 ， 为AI健康医疗的发展提供基础数据生产资料 。
智能化推进的同时也会产生更多的终端数据收集器 ， 全方位的收集有健康意义、有价值的生命数据 ， 通过这些海量的数据 ， 进行数据喂养 ， 训练算法模型 ， 以结果进行算法优化 ， 提高医疗产品服务能力 ， 同时基因数据与个人健康数据及临床数据相结合 ， 可以给到基于个人的个性化健康解决方案 。
2、政策利好：
根据艾瑞咨询的报告 ， 从2015年后 ， 每年都会有促进各省市政府将健康医疗大数据提升至战略层面的政策驱动 。

智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗
本文插图

2017-2018年中国健康医疗大数据相关项目梳理

【智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗】


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