23.人工智能辅助诊断专业技术管理规范2017版
26.人工智能辅助治疗技术临床应用质量控制指标(2017版)
附件26人工智能辅助治疗技术临床应用质量控制指标（2017年版）一、平均术前准备时间定义：从开始麻醉至手术医师开始实施人工智能辅助治疗技术的平均时间（以分钟为单位）。
计算公式:平均术前准备时间= 人工智能辅助治疗技术术前准备时间总和同期人工智能辅助治疗技术患者总数意义：反映人工智能辅助治疗技术术前准备的熟练程度。
二、平均手术时间定义：同一术种从手术医师开始实施人工智能辅助治疗技术到手术完成的平均时间（以分钟为单位）。
计算公式:平均手术时间= 同一术种人工智能辅助治疗技术手术时间总和同一术种同期人工智能辅助治疗技术患者总数意义：反映手术操作者人工智能辅助治疗技术熟练程度。
三、重大并发症发生率定义：同一术种实施人工智能辅助治疗技术的患者，术中、术后（住院期间内）发生重大并发症（包括需有创处理的术后出血、重要脏器损伤及功能不全、重症感染、吻合口瘘、麻醉意外等）的例数占同期人工智能辅助治疗技术总例数的比例。
计算公式：×100% 重大并发症发生率= 同一术种术中、术后发生重大并发症的例数同一术种同期人工智能辅助治疗技术总例数意义：反映医疗机构人工智能辅助治疗技术水平及安全性。
四、手术中转率定义：同一术种实施人工智能辅助治疗技术的患者，术中因各种原因转为其它手术方式的例数占同期人工智能辅助治疗技术总例数的比例。
计算公式：×100%手术中转率= 同一术种术中因各种原因转为其它手术方式的例数同一术种同期人工智能辅助治疗技术总例数意义：反映医疗机构人工智能辅助治疗技术水平及规范性。
五、术中设备不良事件发生率定义：实施人工智能辅助治疗技术的患者，术中发生设备不良事件（是指实施人工智能辅助治疗技术过程中，机器人手术系统发生影响手术操作的事件，包括设备故障、手术器械意外损坏等）的例数占同期人工智能辅助治疗技术总例数的比例。
计算公式：×100% 术中设备不良事件发生率= 术中发生设备不良事件的例数同期人工智能辅助治疗技术总例数意义：反映医疗机构人工智能辅助治疗技术手术系统设备管理和维护能力，以及患者安全保障能力。
医疗健康人工智能政策
2016年8月
国务院
《国务院关于印发“十三五”国家科技创新规划的通知》
发展先进高效生物技术。加快推进基因组学新技术、生物大数据、脑科学与人工智能、基因组编技术、结构生物学等生命科学前沿关键技术等
脑科学与人工智能的技术
2016年9月
工信部、发改委
《智能硬件行业创新发展专项行动（2016~2018）》
研发智能医疗健康设备。重点发展智能家庭诊疗设备、智能健康监护设备、智能分析诊断设备的开发及应用
智能医疗设备
2016年10月
国务院
《国务院关于加快发展康复辅助器具产业的若干意见》
推动“医工结合”，支持人工智能、虚拟现实等新技术在康复辅助器具产品中的集成应用，支持外骨骼机器人、照护和康复机器人等产品研发
发改委、卫健委、国家中医药局、国务院医改领导小组秘书处
关于印发《区域医疗中心建设试点工作方案》的通知
通过3~5年努力，在患者流出多、医疗资源相对薄弱地区建设区域医疗中心，充分运用“互联网+医疗健康”、人工智能、大数据等先进技术，打造一批以高水平医院为依托的“互联网+医疗健康”协作平台，形成一批以区域医疗中心为核心的专科联盟
医用机器人、康复机器人、辅助机器人
2016年12月
国务院
《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》
推动医疗健康相关的人工智能、生物三维打印、医用机器人、可穿戴设备以及相关微型传感器等技术和产品的应用
医用机器人、可穿戴设备、机器人技术
2017年2月
国家卫计委
《国家卫生计生委办公厅关于印发造血干细胞移植技术管理规划（2017版）等15个“限制临床应用”医疗技术管理规范和质量控制指标的通知》
医疗健康行业中的人工智能辅助诊断教程
医疗健康行业中的人工智能辅助诊断教程随着科技的不断进步，人工智能（AI）技术在医疗健康领域的应用日渐增多。
人工智能辅助诊断作为其中的一项重要应用，对医生的诊疗过程起到了辅助和提升的作用。
本文将详细介绍医疗健康行业中的人工智能辅助诊断的相关原理、技术和应用。
一、人工智能辅助诊断的原理人工智能辅助诊断是基于大量医疗数据和人工智能算法的结合，通过数据的分析和学习，对疾病进行诊断和预测。
其基本原理可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：人工智能辅助诊断的基础是大量的医疗数据，包括病人的病历、影像、实验室检查等。
这些数据是通过医疗设备、电子病历系统等来收集的。
2. 数据清洗和整理：由于医疗数据的来源和格式多样，需要对数据进行清洗和整理，使其符合人工智能算法的要求。
这一步骤的目的是消除噪声、纠正数据错误和格式不一致等问题。
3. 特征提取和选择：在数据准备好后，需要将其转化为机器学习算法所需的特征表示。
这一过程中，通过特征提取和选择，将医疗数据中最具有诊断意义的特征提取出来。
4. 模型训练和学习：在特征选择之后，需要将数据输入到人工智能模型中进行训练和学习。
常见的人工智能算法包括逻辑回归、决策树、神经网络等。
通过对大量数据进行学习和迭代，模型可以根据已有数据来预测和诊断未知数据。
5. 诊断和预测：训练好的模型可以应用到实际诊断中。
医生可以将病人的数据输入到模型中，模型将根据之前的学习和训练结果，给出诊断和预测结果。
二、人工智能辅助诊断的技术在人工智能辅助诊断中，有一些常用的技术和方法：1. 机器学习：机器学习是人工智能辅助诊断的核心技术之一。
通过对大量数据进行学习和训练，机器可以自动从中提取特征，并构建能够预测和诊断的模型。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，其模型由多层神经元网络构成。
深度学习在医疗领域的应用非常广泛，特别是在图像识别和分析方面。
3. 自然语言处理：自然语言处理是指计算机对人类语言进行理解和处理的技术。
医疗机构诊疗科目现场审核标准和国家已发布的医疗技术管理规范目录2016-12-20
医疗机构诊疗科目现场审核标准（青岛市卫生计生委整理）说明：以上标准供各级各类医疗机构设置和执业登记时使用，若国家和省出台新政策，则以新政策为准。
国家已发布的医疗技术管理规范目录（青岛市卫生计生委整理）1、非血缘造血干细胞采集技术管理规范（卫医发〔2006〕253 号）2、非血缘造血干细胞移植技术管理规范（卫医发〔2006〕253 号）3、变性手术技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕185 号）4、心室辅助装置应用技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕186 号）5、放射性粒子植入治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕187 号）6、肿瘤深部热疗和全身热疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕188 号）7、脐带血造血干细胞治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕189 号）8、肿瘤消融治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕190 号）9、口腔颌面部肿瘤颅颌联合根治技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕191 号）10、颅颌面畸形颅面外科矫治技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕192 号）11、口腔颌面部恶性肿瘤放射性粒子植入治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕193 号）12、颜面部同种异体器官移植技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕194 号）13、基因芯片诊断技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕195 号）14、人工智能辅助诊断技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕196 号）15、人工智能辅助治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕197 号）16、质子和重离子加速器放射治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕198 号）17、组织工程化组织移植治疗技术管理规范（试行）（卫办医政发〔2009〕199 号）18、医疗机构血液透析室管理规范（卫医政发〔2010〕35 号）19、心血管疾病介入诊疗技术管理规范（2011 年版）（卫办医政发〔2011〕107 号）20、机器人手术系统辅助实施心脏手术技术规范（2012年版）》（卫办医政发〔2012〕15 号）21、外周血管介入诊疗技术管理规范（卫办医政发〔2012〕88 号）22、神经血管介入诊疗技术管理规范（卫办医政发〔2012〕89 号）23、人工髋关节置换技术管理规范（2012 版）（卫办医政发〔2012〕68 号）24、综合介入诊疗技术管理规范（卫办医政发〔2012〕87 号）25、人工膝关节置换技术管理规范（2012 版）（卫办医政发〔2012〕93 号）26、人工关节置换技术管理的补充通知（卫办医政函〔2012〕705 号）27、口腔种植技术管理规范（卫办医政发〔2013〕32 号）28、国家卫生计生委办公厅关于印发《内镜诊疗技术临床应用管理暂行规定》和普通外科等10 个专业内镜诊疗技术管理规范的通知（国卫办医发〔2014〕44 号）（1）鼻科内镜诊疗技术管理规范；（2）儿科呼吸内镜诊疗技术管理规范；（3）儿科消化内镜诊疗技术管理规范；（4）妇科内镜诊疗技术管理规范；（5）关节镜诊疗技术管理规范；（6）呼吸内镜诊疗技术管理规范；（7）脊柱内镜诊疗技术管理规范；（8）泌尿外科内镜诊疗技术管理规范；（9）普通外科内镜诊疗技术管理规范；（10）消化内镜诊疗技术管理规范；（11）小儿外科内镜诊疗技术管理规范；（12）胸外科内镜诊疗技术管理规范；（13）咽喉镜内镜诊疗技术管理规范。
人工智能辅助医学诊断技术
人工智能辅助医学诊断技术随着科技的不断进步，人工智能已经走进了我们的日常生活中。
在医学领域，人工智能技术也逐渐被应用于医学诊断中。
人工智能辅助医学诊断技术，是近年来医学领域的一项革命性进展，它对于医生的诊断、治疗和研究都产生了重要的影响。
一、人工智能在医学诊断中的应用现状人工智能技术作为计算机科学的重要组成部分，可以为医学领域提供辅助性的解决方案。
人工智能技术在医学诊断中的应用现状主要包括以下几个方面：1、医学影像辅助诊断：人工智能技术可以通过计算机视觉技术、深度学习等手段对医学影像进行分析和识别，帮助医生更准确地进行疾病诊断，如肺癌、乳腺癌、心脏病等。
2、医疗数据管理：人工智能技术可以帮助医生更好地管理患者的医疗数据，进行信息分析，为医生提供更全面、准确的诊断依据。
3、医学文献挖掘：随着医学研究的不断深入，医学文献的数量也在不断增长，人工智能技术可以帮助医学工作者更好地挖掘医学文献，加快医学研究进程。
4、药物研发：人工智能技术可以通过计算机模拟、虚拟筛选等手段，帮助医学研究者更快速、准确地设计药物，加速药物研发进程。
二、人工智能在医学诊断中的优势相比传统的诊断方法，人工智能辅助医学诊断技术具有以下几个显著的优势：1、快速准确：人工智能技术可以在较短的时间内进行大量数据分析和处理，比传统的医学诊断方法更快速、准确，从而有效地缩短了病人等待诊断的时间，提高了医疗效率。
2、降低误诊率：人工智能技术可以通过大量的数据分析和比对，发现细微的病灶或特征，从而大大减少了医生的主观性和误诊率。
3、提高诊断精度：人工智能技术可以对医学影像、医学数据等进行智能处理和分析，提高了诊断精度，为医生提供了更可靠的判断依据。
三、人工智能在医学领域的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，人工智能辅助医学诊断技术也将呈现出以下几个发展趋势：1、智能化：人工智能技术将愈发智能化，通过医学影像、医学数据等的自动识别和分析，为医生提供更为准确的诊断结果。
公需科目考试题之欧阳德创编
2019年公需科目：人工智能与健康考试题1说明：所有判断题未标注是正确，后面有X的是错误。
一、判断题(每题2分)1.工业社会的显著特征是依靠技术手段提高工作效率，服务越来越人性化。
2.《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》中明确提出要促进智慧健康养老产业，这样智慧养老将进入快速发展阶段。
3.2013年8月，在中国开展首届“京台智慧养老论坛”，在2013年10月，成立“全国智能化养老专家委员”。
X4.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
5.在社会智慧养老服务发展过程中，政府应为智慧养老服务买单。
6.大数据可以促进经济的发展，催生新的业态，在扶助商业的决策、降低运营成本、精准市场的营销方面都能够发挥作用，进一步提升了企业的竞争力。
7.只要有利于缓解医疗卫生事业发展不平衡、不充分的矛盾，都可以去探索、去试点。
8.大数据要跟“互联网+医疗健康”紧密地结合起来，国家明确的支持“互联网+医疗”、“互联网+健康”。
所以在新的医改背景下，互联网医疗跟大数据的结合将会取得更重要的发展。
9.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。
10.当今网信事业代表了新的生产力和新的发展方向。
网信事业和大数据大发展的春天已经到来。
11.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
12.2015年9月，德国通过“自动与互联汽车”国家战略。
13.我国目前尚无明确的隐私保护规则。
14.在中国，人工智能已被纳入国家科研计划。
15.个人信息安全基本原则有权责一致、目的明确、选择同意、最多够用等原则。
X16.中国在AI系统创业公司数量远远超过了美国。
X17.超强人工智能是能够达到人类级别的人工智能程序。
X18.公立医院改革中心问题是坚持公益性。
19.充分利用各种传统媒体和新兴媒体，及时宣传人工智能新进展、新成效，让人工智能健康发展成为全社会共识，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性。
医疗器械的人工智能辅助诊断系统
医疗器械的人工智能辅助诊断系统在当今医学技术迅猛发展的背景下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）被广泛应用于医疗领域，成为医疗器械的重要辅助工具。
人工智能辅助诊断系统的出现，使得医疗诊断更加准确、高效，为医生提供了可靠的决策支持。
本文将探讨医疗器械的人工智能辅助诊断系统的应用及未来发展前景。
一、人工智能辅助诊断系统概述人工智能辅助诊断系统是一种基于大数据分析、机器学习和深度学习等技术，通过分析医学图像、生理数据和病历资料等信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择的系统。
与传统的医学诊断方法相比，人工智能辅助诊断系统有着更高的准确度和效率，且不受主观因素的影响，从而提高了医疗质量。
二、人工智能辅助诊断系统在影像学领域的应用医疗影像学是医生进行疾病诊断的重要手段之一，而人工智能辅助诊断系统在影像学领域的应用尤为突出。
以计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）和磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）为例，人工智能辅助诊断系统能够通过分析影像数据，识别出疾病的早期征兆和病灶，帮助医生提前发现和诊断疾病，提高了疾病的诊断准确率。
三、人工智能辅助诊断系统在生理监测领域的应用除了在影像学领域的应用外，人工智能辅助诊断系统在生理监测领域也有重要的应用价值。
例如，心电图是检测心脏功能和病变的重要手段，而人工智能辅助诊断系统能够通过分析心电图数据，识别出心脏疾病的特征，帮助医生进行病情评估和治疗建议。
此外，人工智能辅助诊断系统还可应用于血糖监测、血压监测等生理参数的分析和诊断，为患者提供个性化的治疗方案。
四、人工智能辅助诊断系统的优势与挑战人工智能辅助诊断系统的应用为医生提供了更多的信息和选择，有助于提高医疗质量和效率。
与此同时，人工智能辅助诊断系统也面临着一些挑战。
首先，系统的准确度和稳定性需要不断提高，以确保诊断结果的可靠性。
人工智能辅助治疗技术管理规范(2017年版)
附件25人工智能辅助治疗技术管理规范（2017年版）为规范人工智能辅助治疗技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。
本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助治疗技术的最低要求。
本规范所称人工智能辅助治疗技术专指应用机器人手术系统辅助实施手术的技术。
一、医疗机构基本要求（一）医疗机构开展人工智能辅助治疗技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。
（二）有卫生计生行政部门核准登记与应用人工智能辅助治疗技术相适应的诊疗科目。
（三）临床科室。
开展该技术的临床科室开展临床诊疗工作10年以上，床位不少于50张，年手术量不少于1000例，其技术水平在本省医疗机构中处于领先地位。
（四）手术室。
1.洁净手术部的建筑布局、基本配备、净化标准和用房分级等符合《医院洁净手术部建筑技术规范GB50333—2002》。
2.人工智能辅助治疗技术手术间面积不少于50平方米，必须有中心供气（如二氧化碳、氧气、压缩空气等）、中心吸引、多功能吊塔装置，温度和湿度调控设施。
监护仪符合临床专业要求。
手术室内具备适应人工智能辅助治疗技术应用的计算机软硬件系统及多屏显示器。
3.具备外科手术所需麻醉设备。
4.有空气层流设施，有满足各临床专业人工智能辅助治疗技术应用所需的其他设备。
（五）重症医学科。
1.设置符合规范要求，能够满足各临床专业重症患者围手术期监护与治疗需要。
符合各临床专业危重患者救治要求。
2.有空气层流设施、多功能监护仪、呼吸机，能够进行心电、呼吸、血压、脉搏、血氧饱和度监测。
3.能够开展有创监测项目和有创呼吸机治疗。
4.有经过专业培训并考核合格的、具备5年以上重症监护工作经验的专职医师和护士。
（六）其他辅助科室和设备。
满足各临床专业疾病诊断及处理的工作需要。
（七）开展人工智能辅助治疗技术的各临床科室应当有至少2名经过培训并考核合格、具备人工智能辅助治疗技术能力的本医疗机构注册医师，有经过人工智能辅助治疗技术应用相关知识和技能培训并考核合格的的其他专业技术人员。
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一、医疗机构基本要求
(一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。
２3.人工智能辅助诊断技术管理规范(2０17版）
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附件２3
人工智能辅助诊断技术管理规范
（2０１7年版）
为规范人工智能辅助诊断技术临床应用,保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。
３.经过省级卫生计生行政部门指定的培训基地关于人工智能辅助诊断技术相关系统培训,具备人工智能辅助诊断技术临床应用的能力。
（二）其他相关卫生专业技术人员。
经人工智能辅助诊断相关专业系统培训,满足开展人工智能辅助诊断技术临床应用所需的相关条件。
三、技术管理基本要求
(二)临床科室有开展临床相关专业诊疗工作5年以上经验的医师，具备与该技术相适应的计算机硬件条件,具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。
(三）医学影像诊断科具有开展影像临床诊断工作5年以上的医师，有数字化影像诊断设备（如放射、超声、核医学等影像设备)、医学影像图像管理系统及其计算机硬件平台。
(四）临床实验室诊断相关科室具有开展细胞学、组织学等实验室诊断工作５年以上经验的医师或技师,具备与人工智能技术相适应的计算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。
(五）凡开展此类技术的科室应当具有经过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训并考核合格的、与开展人工智能辅助诊断相适应的专业技术人员。
二、人员基本要求
(一)开展人工智能辅助诊断的医师。
１.取得《医师执业证书》，执业范围为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。
２.具有5年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作经验。