人工智能的临床应用价值(北京大学深圳医院陈芸院长)
人工智能在医疗领域中的应用价值分析
人工智能在医疗领域中的应用价值分析随着科技的不断发展，人工智能在各行各业的应用越来越广泛，其中医疗领域也不例外。
人工智能在医疗领域中的应用可以提高医疗诊断的准确性、缩短时间、减少误诊等，大大提高了医疗领域的效率和质量。
本文将从三个方面分析人工智能在医疗领域中的应用价值。
一、人工智能对医学影像诊断的影响传统的医学影像诊断需要医生通过人工观察和判断，然而这种方式存在误差，并且难免存在个人主观判断和经验不足的影响。
而人工智能通过大数据分析和深度学习算法，在分析和处理医学影像方面具有独特优势。
在眼底病变、CT、MRI等各种影像诊断方面，人工智能已经具有了相当的诊断能力。
同时，人工智能在医学影像处理中可以减少噪声、提高图像质量，大大缩短了医生诊断时间，提高了准确率，减少了误诊率。
企业在这方面也有相应的投入，比如亚马逊为了筛查疑似COVID-19 患者，开发了一项类似X射线算法，并对大量CT影像学习，使得在三秒的时间内能够有效的识别感染病例。
二、人工智能对医疗数据分析的影响医疗领域的信息量十分大，具体包括病人的基本信息、病史、常规化验、影像学等，这些信息都蕴含了诊断过程中非常重要的信息。
而这些数据的收集、整理、分析对医生们来说都需要时间和经验。
而人工智能可以通过大数据分析和深度学习等方式，对这些数据进行分析，提供一些特定的数据模型和趋势分析，为医生们提供准确性更高的判断依据。
这种方式使得医生更加聚焦在人机交互上，大大提高了医疗服务的效率。
三、人工智能对人机交互的影响在医疗领域中，人与人之间的交流是至关重要的。
而人工智能可以通过医学问答、医学审查和个性化医疗等多种方式，与患者进行信息交互，为患者提供优质的医疗服务。
例如：人工智能是可以通过传统调查问卷、问诊手机应用程序、在很短时间内获取大量数据，并比较自己在平均值以内位置，发布与此数据相关的指南等。
在大量信息的处理上，人工智能相较于人脑来说更具优势。
综上所述，人工智能在医疗领域中的应用价值可以从医学影像诊断、医疗数据分析和人机交互三个方面来分析。
人工智能在医疗领域有何应用前景
人工智能在医疗领域有何应用前景在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个领域，医疗领域也不例外。
AI 的出现为医疗行业带来了前所未有的机遇和变革，其应用前景十分广阔，有望从根本上改善医疗服务的质量和效率，为人类的健康事业做出巨大贡献。
首先，AI 在疾病诊断方面展现出了巨大的潜力。
传统的疾病诊断往往依赖医生的经验和各种临床检查，但人的判断难免会受到主观因素和疲劳等因素的影响。
而 AI 系统可以通过对大量医疗数据的学习和分析，快速准确地识别疾病的特征和模式。
例如，在医学影像诊断中，AI 算法能够对 X 光、CT、MRI 等图像进行精准分析，帮助医生发现微小的病变和异常。
对于肿瘤的早期筛查，AI 可以检测出细微的结构变化，提高诊断的准确性和及时性。
此外，AI 还可以结合患者的病史、症状、实验室检查等多方面的数据，进行综合分析，为医生提供更全面、更准确的诊断建议，降低误诊和漏诊的风险。
其次，AI 在疾病预测方面也发挥着重要作用。
通过对大量患者数据的挖掘和分析，AI 可以建立疾病预测模型，预测疾病的发生、发展和预后。
例如，对于心血管疾病，AI 可以根据患者的生活方式、遗传因素、生理指标等信息，预测疾病的发病风险，并提前采取预防措施。
对于糖尿病患者，AI 可以预测血糖的变化趋势，帮助患者更好地控制病情。
在传染病防控方面，AI 能够实时监测疫情数据，预测疫情的传播趋势，为公共卫生决策提供科学依据，从而更有效地调配医疗资源，采取防控措施，减少疾病的传播和危害。
AI 在药物研发领域也有着重要的应用。
药物研发是一个漫长而复杂的过程，需要耗费大量的时间和资金。
AI 技术可以加速药物研发的进程，提高研发的成功率。
通过对海量的化合物数据进行分析，AI 可以预测药物分子的活性和毒性，筛选出有潜力的药物靶点和候选药物，大大减少了实验的盲目性和工作量。
此外，AI 还可以模拟药物在体内的代谢过程和作用机制，优化药物的配方和剂量，提高药物的疗效和安全性。
人工智能在临床决策支持中的应用研究
人工智能在临床决策支持中的应用研究在当今医疗领域，人工智能（AI）的应用正逐渐成为改善医疗服务质量和提高医疗效率的重要手段。
其中，AI 在临床决策支持方面的应用引起了广泛的关注和研究。
临床决策支持系统旨在为医疗专业人员提供准确、及时和有用的信息，帮助他们做出更明智的诊断和治疗决策。
本文将探讨人工智能在临床决策支持中的应用，包括其优势、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、人工智能在临床决策支持中的优势1、提高诊断准确性AI 系统可以快速处理和分析大量的医疗数据，包括患者的病史、症状、实验室检查结果、影像学图像等。
通过运用机器学习算法，AI 能够识别复杂的模式和潜在的疾病特征，从而提高诊断的准确性。
例如，深度学习算法在医学影像诊断中的应用，如对 X 光、CT、MRI 等图像的分析，能够帮助医生发现早期的病变，减少漏诊和误诊的发生。
2、个性化治疗方案制定每个患者的病情和身体状况都是独特的，AI 可以根据患者的个体特征和疾病数据，为医生提供个性化的治疗建议。
通过对大规模的临床数据进行分析，AI 能够预测不同治疗方案对特定患者的疗效和副作用，帮助医生选择最适合患者的治疗方案，提高治疗效果和患者的生活质量。
3、实时监测和预警AI 技术可以实现对患者生命体征和病情的实时监测，及时发现潜在的风险和异常情况，并发出预警。
例如，在重症监护病房中，AI 系统可以连续分析患者的生理数据，如心率、血压、呼吸频率等，提前预测病情恶化的可能性，以便医护人员及时采取干预措施。
4、医疗资源优化配置通过对医疗数据的分析，AI 可以帮助医院管理者更好地规划和分配医疗资源。
例如，预测疾病的流行趋势和患者流量，合理安排医护人员的工作班次，优化医疗设备的使用，从而提高医疗资源的利用效率，减少患者的等待时间。
二、人工智能在临床决策支持中的应用场景1、疾病预测和筛查AI 可以利用患者的人口统计学信息、生活方式、家族病史等数据，预测某些疾病的发生风险。
人工智能在医疗检测领域中的应用
人工智能在医疗检测领域中的应用人工智能（AI）在医疗检测领域中的应用正日益受到关注和重视。
随着技术的发展和进步，AI技术已经成为医学诊断和治疗的重要工具，为医生和患者提供了更好的服务和更准确的诊断结果。
本文将探讨人工智能在医疗检测领域中的应用及其潜力。
一、人工智能在医学检测中的应用1.医学图像识别医学图像识别是人工智能在医学检测领域中的核心应用之一、通过深度学习和机器学习算法，AI技术可以帮助医生快速准确地分析X光片、MRI、CT扫描等医学图像，诊断疾病和指导治疗。
例如，AI技术可以识别肿瘤、骨折、动脉瘤等病变，提高医学影像的诊断效率和准确性。
2.智能健康监测智能健康监测是人工智能在医疗检测领域中的另一重要应用。
通过穿戴式设备、传感器和移动应用，AI技术可以监测患者的生理数据，如心率、血压、血糖、睡眠质量等，实时分析和识别健康状况，及时提供个性化的健康建议和预警。
这种智能健康监测系统可以帮助医生更好地了解患者的病情和健康状况，提高治疗效果和预防疾病的发生。
3.个性化诊断和治疗人工智能还可以根据患者的个体特征和病史，提供个性化的诊断和治疗方案。
通过分析大数据和医学文献，AI技术可以识别一些罕见的疾病、预测病情的发展趋势，帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
例如，在肿瘤治疗中，AI技术可以根据患者的基因型和表型，预测治疗反应和耐药性，指导个性化的治疗方案。
二、人工智能在医疗检测领域的潜力1.提高医学诊断的准确性和效率人工智能可以帮助医生进行更快速、更准确的医学诊断。
通过深度学习算法和大数据分析，AI技术可以识别复杂的医学图像特征、发现隐藏的病变，为医生提供更全面的诊断信息和更准确的诊断结果。
这不仅可以大大缩短诊断时间，提高医疗效率，还可以减少诊断漏诊和误诊的风险，提升医疗质量和患者满意度。
2.加强医生与患者之间的沟通与互动人工智能可以促进医生和患者之间的沟通与互动。
通过智能健康监测系统，AI技术可以实时监测患者的健康状况，提供个性化的健康建议和预警，帮助医生更好地管理患者的病情和调整治疗方案。
医学人工智能在临床诊疗中的应用价值
医学人工智能在临床诊疗中的应用价值在当今科技飞速发展的时代，医学领域也迎来了一系列的变革，其中医学人工智能（AI）的出现无疑为临床诊疗带来了新的机遇和挑战。
医学人工智能是指将人工智能技术应用于医学领域，以辅助医生进行诊断、治疗和预防疾病等医疗活动。
它的应用范围广泛，从疾病的早期筛查到治疗方案的制定，再到患者的康复管理，都发挥着重要的作用。
医学人工智能在疾病诊断方面的应用价值不可小觑。
传统的诊断方法往往依赖于医生的经验和主观判断，容易出现误诊和漏诊的情况。
而人工智能通过对大量医疗数据的学习和分析，能够快速准确地识别疾病的特征和模式，为医生提供更客观、更准确的诊断依据。
例如，在医学影像诊断中，人工智能算法可以对 X 光、CT、MRI 等图像进行自动分析，检测出微小的病变和异常，大大提高了诊断的准确性和效率。
特别是对于一些复杂的疾病，如肿瘤的早期诊断，人工智能能够帮助医生发现肉眼难以察觉的细微变化，为患者争取到宝贵的治疗时间。
此外，医学人工智能在疾病预测方面也表现出了巨大的潜力。
通过对患者的病史、基因数据、生活习惯等多方面信息的综合分析，人工智能可以预测疾病的发生风险和发展趋势，从而提前采取预防措施。
比如，对于心血管疾病这类常见的慢性病，人工智能可以根据患者的血压、血糖、血脂等指标，结合年龄、家族病史等因素，评估患者未来发生心血管事件的概率，并为患者制定个性化的预防方案，包括饮食调整、运动计划和药物治疗等。
这种精准的疾病预测和预防策略有助于降低疾病的发病率，提高公众的健康水平。
在治疗方案的制定上，医学人工智能同样能够发挥重要作用。
每个患者的病情都是独特的，治疗方案也需要因人而异。
人工智能可以根据患者的个体特征和疾病情况，模拟不同治疗方案的效果，为医生提供决策支持。
例如，在肿瘤治疗中，人工智能可以综合考虑肿瘤的类型、分期、患者的身体状况等因素，预测不同化疗药物和放疗方案的疗效和副作用，帮助医生选择最适合患者的治疗方案。
人工智能在医学研究中的应用
人工智能在医学研究中的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的医学研究正在运用人工智能技术进行分析和处理。
这些技术在医学领域中带来了巨大的改变，使得医学研究可以更加准确和高效地进行，为医学领域的发展带来了无限的可能。
一、人工智能在医学诊断中的应用随着机器学习技术和深度学习技术的发展，人工智能已经能够在医学诊断中发挥重要的作用。
这一领域广泛应用于病理诊断、医学影像处理、基因诊断以及药物研发等方面。
例如，在病理学领域中，人工智能技术可以对图像进行分析和识别，帮助医生达到更准确的诊断。
医学影像处理中，通过机器学习技术，可以对大量的影像数据进行处理和分析，减少人为因素对诊断的影响。
同时，人工智能技术也为医学领域提供了新的先进技术，例如数据挖掘，使用数据挖掘技术可以大大提高医学研究的效率和准确性，节省大量的人力和时间成本。
二、人工智能在药物研发中的应用药物研发是一项复杂的过程，需要许多的试验和研究。
为了能够快速地发现和筛选出药物候选物，研究人员可以通过人工智能技术分析和筛选出合适的数据，并对这些数据进行准确的分析和处理。
例如，人工智能技术在药物化学中可以模拟和分析大分子分子与药物分子的相互作用力，找到新的治疗方法和药物形式。
在药物筛选方面，人工智能技术可以识别和筛选出与特定疾病相关的化合物，并且对这些化合物进行分析和筛选，从而快速地发现药物候选物。
三、人工智能在医学大数据分析中的应用如今，医学领域中的数据量正在迅速增加，许多大型医疗机构拥有大量的病历数据、病理数据等。
这些数据可以帮助研究者更加深入地了解疾病和治疗方法。
然而，这种大型的医学数据通常需要处理复杂信息，以及进行高效地分类和分析。
人工智能技术可以很好地处理这些数据，提供快速且高度准确的分类和分析方法。
例如，在免疫治疗方面，人工智能技术可以通过大数据分析，从较大的数据集中识别出具有良好疗效的治疗方法。
而且，人工智能技术可以通过分析大规模的数据集，快速识别出患病的风险因素等信息，使研究者能够更好地完成医学研究。
人工智能技术在医学中的发展与应用
人工智能技术在医学中的发展与应用一、人工智能技术在医学中的意义随着医疗水平的不断提高，现代医疗已经越来越需要高精度、高效率、高安全性的医疗诊疗技术。
而人工智能技术的走进医学领域，恰好带来了这些特点。
人工智能技术可以通过大量数据的学习和处理，提供丰富的医疗知识储备，在精准诊断和治疗方面有着巨大的潜力。
二、人工智能技术在医学领域的应用1. 人工智能技术在医学图像诊断中的应用医学影像诊断是现代医学技术中最常用的方法之一，如X光、CT和MRI等。
传统的影像诊断需要医生通过丰富的经验和知识判断患者的病情。
然而，人工智能技术的引入可以快速地解析影像中的细节信息并提供诊断建议，减轻医生的工作量，提高诊断精度。
例如，人工智能技术可以在通过分析肺部CT扫描图像判断病变是否恶性等方面发挥作用。
2. 人工智能技术在个性化医疗中的应用个性化医疗是通过对每个患者的个性化特点进行全面分析，为每个病人量身定制精准、有效的治疗方案。
人工智能技术可以通过病人大量的数据，对患者的生理、病理信息及个人特征等进行分析，匹配最优的治疗方案，提高治疗效果，这在肿瘤治疗方面的应用尤其突出。
3. 人工智能技术在药物研发领域的应用药物研发是一个高成本、高风险的过程。
传统的药物研发往往需要耗费大量的时间和资源。
而人工智能技术可以通过对药物化学结构和药物作用机理等数据进行分析，提高药物研发效率，减少试错成本，将开发新药的周期缩短到更短的时间内。
三、人工智能技术在医学领域的展望随着医学云、大数据等技术的不断进化，将进一步促使人工智能技术在医学领域的发展。
未来，人工智能技术将会在医学数据分析、健康管理、临床决策等方面发挥越来越重要的作用。
同时，人工智能技术的逐步普及，将会给普通群众带来更加便捷、高效、优质的医疗服务，进一步提高医疗水平、保障人民身体健康。
人工智能在医疗诊疗中的应用价值
人工智能在医疗诊疗中的应用价值随着科技的不断进步，人工智能技术的应用范围也越来越广泛。
目前在医疗行业中，人工智能不仅可以辅助医生进行诊断，还可以帮助医生做出更精准的治疗方案，提高医疗效率，减少误诊率，为患者提供更优质的医疗服务。
一、人工智能在医疗投入上的优势人工智能在医疗投入上的优势，主要集中在以下几个方面：1、提高诊断准确率目前的医院中，医生通常需要依靠自己的经验和医学知识来进行诊断，但是这种方式往往会出现漏诊和误诊的情况。
人工智能技术可以通过训练算法，学习医学知识以及大量的临床数据，提高诊断的准确率，减少漏诊和误诊的情况。
2、优化治疗方案除了帮助医生进行诊断之外，人工智能还可以根据患者的病情和病史，综合医学知识和大数据算法，给出最适合患者的治疗方案，从而提高患者治疗的效果。
3、节约诊疗成本使用人工智能技术可以帮助医疗机构优化运营管理，提高医疗效率，减少重复检查和过度治疗等不必要的诊疗，从而达到节约成本的目的。
二、智能诊断系统在医疗诊疗中的应用人工智能在医疗诊断领域的应用最为广泛，目前已经有很多的智能诊断系统进入临床实践，比如口腔诊疗系统、乳腺癌智能诊断系统等。
智能诊断系统的工作原理通常是将医学知识、样本数据和机器学习算法结合起来，构建出一个诊断模型。
当医生需要进行诊断时，系统会根据患者的病史、体征和检查结果等信息，通过预测算法来判断患者的病情，从而辅助医生进行诊断。
智能诊断系统的应用能够显著提高诊断的准确性和效率。
例如，在乳腺癌智能诊断系统中，系统通过学习几千个乳腺癌患者的影像数据，可以对肿块的大小、形状、纹理等进行自动分析，并和数据库中的相关信息进行匹配，最终给出准确的诊断结果。
但是，智能诊断系统和人类医生相比，并不具有太多的优势。
首先，医学领域的知识相对复杂，难以完全通过算法来实现智能诊断。
其次，诊断结果的可靠性和正确性并不能完全依赖于技术工具本身，医生也需要对于诊断结果进行认真的研判和判断。
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患者及家属心理压力大，满意度 低，易发生投诉和护患矛盾
VS 查对 巡视
响铃
满意度
博
智能方式
学
博 全程PDA扫描匹配患者/医嘱/药物，
安全闭环
爱
精准监测，工作站与移动终端实时显
仁 示输液进度和滴速变化，实时分析并
辅助
爱
诊断
医疗
仁
人工智能
心
仁
管理 决策
语音 识别
术
科研数据 （药物、 诊断）
（五）“智慧医院+人工智能”的意义
博
学
患者
就医过程便捷、经济、自主、精准
博
爱
医护
医疗过程安全、高效、智能
医院
整合资源——控制成本，提高效率
仁
精细管理——标准化、智能化闭环管理 心 仁
落实改革——公平效率、内部管理、就 术
医感受、分级诊疗、病种付费…
2016年深圳市智慧医院奖
广东省智慧医院建设单位
博 学 博 卫生部首批数字化示范医院 爱
仁 心 仁 2017年深圳市智慧医院优秀奖 术
四甲授牌
（五）医院规模
占地面积 5.9万㎡
建筑面积 21.2万㎡
设备总值 12亿元
临床医技科室 53个
医院规模
博
开放病床
1635张
学
博
年门急诊量
爱
291万人次
仁
年出院人次
得到大幅提升
仁
心
仁
术
PIVAS大型静脉配液机器人
病房桌面型配液机器人
美国MD安德森肿瘤中心前任院长 参观小型配液机器人
（四）智慧药房
2. 药品智能配送
博
• 机械臂取药、机器人配药、机器人送药（开电梯）、医患扫码取药
学
• 智能化手段改进了传统的工作方式，提升医疗效率与服务质量
博
爱
得到指令，机械臂取药
爱
仁 心 仁 术
在线预约
在线取号
扫码支付
报告查询
院内导航 咨询、复诊、电子处方
（二）智慧门诊
• 取消人工挂号窗口（保留1个机动岗位），推广自助服务（挂号、缴费、打印）
博
学
• 在线支付、自助支付比例63.6%
博
爱
仁 心 仁 术
国家人社部到医院专题调研、推广医保在线支付
挂号员从玻璃门内走出来服务，节约 人力，加快效率、提升满意度
博
• 扫码查询影像检查结果和资料
爱
• 标准化、高清影像
• 方便患者外院会诊
仁
• 防止遗失和二次打印
心
胶片二次打印率从22%降至1.3%
仁
患者每月减少胶片二次打印支出
14余万元、节省胶片9700余张
术
检验、检查、体检结果全部实现在线查询 据测算，如患者通过预约、在线支付、机器人取药等途径到院就医，平均可节约1-1.5小时排队时间
术
智能腕带
智能手表
（三）智慧病房
博
2. 智能病情评估：无线监测+早期预警评分（MEWS）系统
学
（1）与急诊分诊系统结合，智能识别急诊危重症患者 （2）与护理临床路径结合，生命体征数据实时无线监测，病情变化早期预判、预警
博
（3）给予医护第一手情况资料，进行及时有效地干预，从而降低急诊患者医疗风险
爱
智能体征采集 数据自动上传
心电监护仪数据
手持端录入体征数据 护理系统导入数据
数据采集
MEWS
数据分析
仁 心 仁 术
数据展示和应用
（三）智慧病房
博
3. 智能医护互助
学
• 一键呼救或报警，电子屏显示求助位置和信息
• 提高沟通和协作效率
博
爱
仁 心 仁 术
一键呼救
生命体征无线监测
（三）智慧病房
4. 智能输液管理系统
博
• 实现从医嘱下达、输液摆药、配药到执行的全流程监控和信息追溯
博
学
博
爱
03
仁
心
仁
术
（一）北大深圳医院智慧医院建设框架
服务层
HIS、PACS、LIS、医生
智慧病房、智慧门诊、远
工作站、护士工作站、药
社区
程医疗、远程监护、智能
物管理系统、耗材管理系 统、科研管理系统、财务 管理系统、行政办公系统
患者、医护、医院
全闭环药品管理、智能全
管
闭环手术管理、医疗护理 机器人……
博 学 博 爱
小关怀 大力量
仁
心
仁
图文
术
表格
视频动画
（四）智慧药房
全闭环智能药品管理：机器人配液+智能配送+智能药品管理
博
1. 机器人配液
学 博
• 静脉配液机器人模拟人手完成从针剂选取、安剖瓶掰开、抽吸等一系列动作，1名护士可
爱
以同时操作4-5台机器人，现毒性药品全部由机器人配置。在降低医疗风险的同时，效率
学
• 远程监控患者输液滴速和余液量，对于输液接瓶或拔针、异常情况可以及时提醒
博
• 减少奔波、提高效率 VS 被动等待变成主动服务
爱
仁 心 仁 术
（三）智慧病房
4. 智能输液管理系统
传统方式
仅凭口头核对、肉眼查看，易听 错、看混、看漏
需要定时巡回查看，增加间接护 理时数；不能全面掌握各床输液 进度；
博
学
医疗人工智能
博 爱
在智慧医院中的应用
仁
心
北京大学深圳医院 陈芸 2018年11月17日
仁
术
博
1
北京大学深圳医院基本情况介绍
学 博
目录
2
人工智能、智慧医院概念理解
爱
CONTENTS
3
人工智能在北大深圳医院应用
仁
心
4
人工智能应用和智慧医院建设体会
仁
术
博
学
博
爱
01
仁
心
仁
术
（一）历史沿革
1999年开业公立三甲医院
爱
北京大学深圳医院实景图
北京大学深圳医院地理信息图
仁 心 仁 术
（三）医院环境
全市首家地面“零停车”医院：人车分流、拆墙引绿，打造优美就医环境
博
学
博
爱
仁 心 仁 术
（四）智慧医院建设历程
2007年成为国家首批数字化示范医院 2015年智能护理探索 2016年深圳市智慧医院奖 2017年深圳市智慧医院建设优秀奖 2017年广东首家通过电子病历五级综合医院 2017年广东省智慧医院建设单位 2018年通过互联互通四甲测评
仁
心
仁
复杂
简单
流程
信息
智慧
（三）智慧病房
6. 急救设备智能管理系统（智能地图）
博 学
• 全院急救设备自动定位，设备状态和维护信息等智能化管理
博
• 生命支持类设备实现从：定位→备用选择→设备状态→日常维护→维修信息的闭环管理
爱
电子标签
科室 位置 状态
仁
心
急救
仁
设备 位置
术
（三）智慧病房
7. 慢病“云随访”
• 延伸护理服务，改善慢病患者预后
（三）智慧病房
博
1. 患者身份智能管理：智能腕带+智能手表
学
智能腕带：
博
• 由PDA扫描实现身份识别
爱 • 患者诊疗信息通过腕带扫码进行共享（输
血、用药、检查、手术交接……）
仁 • 腕带具备定位功能：离开限制性区域自动
报警，预防患者走失及意外风险
智能手表：
心
• 实时定位高危患者
仁
• 实时监控患者生命体征
率得到成倍放大。
仁
包括网上医院、在线服务、医疗人工智能、远程医疗、智能闭环管
心
理……其核心是健康数据互联协作和基于深度学习的医疗AI。
仁
医疗人工智能是智慧医院发展的更高阶段，没有医疗人工智能应用，
术
智慧医院就不完整。
（四）人工智能在医院的应用场景
博
医疗人工智能在智慧医院
临床
学
决策
博
精准医疗 （基因、 蛋白诊断）
循环指明方向
术
博
学
博
爱
03
仁
心
仁
术
（一）转变观念、做好顶层设计
以现代医院管理提升为核心，重视智慧医院和人工智能应用
博
• 现代管理的理念必须贯穿智慧医院建设的始终，必须改变“只要搞了信息化，一切
学
问题自然都解决了”的错误观念
博
• 向智慧医院（数字化）要效率、要质量
爱
• 用智慧化方法解决复杂管理问题的思考路径
仁
存储系统和传输系统以及医生工作站四个部分。收集、存储、交换和分析医
术
疗信息流。
智慧医疗包括网上医院、在线服务、医疗人工智能、远程医疗、智能
质量闭环管理……
（三）人工智能应用是智慧医院的必备要素
博
2. 数字医院
学
博
爱
数字医院
数字医院包括医院信息系统、实验室信息管理系统、医学影像信息
仁
的存储系统和传输系统以及医护工作站四个部分。负责收集、存储、交换
学
智能手术分级管理
博
越级跨科手术拦截
手种、数量和质量统计到个人
爱
医疗质量安全数据库
非二手术自动跟踪、统计 非二手术、并发症根因分析 手术资质再授权