智慧醫療發展加速

□ 文/本刊記者 何遙

醫療健康是一個價值數十億美元的全球性產業，隨著人類平均預期壽命的提高，該產業的價值正在逐年增長。對于醫療專業人員而言，新技術可以改變他們的工作方式，實現更準確的診斷并提升護理服務。對于患者而言，醫療創新減輕了痛苦并挽救了生命。AI深度學習可以應用于醫療的各個階段，創造出醫生和患者都可以利用的工具，以提高護理標準和生活質量。不少安防企業基于自己在視頻技術的實力切入了智慧醫療行業。

智慧醫療時代加速到來

近年來，物聯網、云計算、移動互聯網等技術的逐漸成熟，智慧城市在各地廣泛開展，醫療領域信息化和整體化理念日漸深入人心，從單一的醫院信息化擴展到整個健康管理生命周期的信息整合，從醫院環節到了就醫前后。一個生動的智慧醫療藍圖正逐步展現在人們面前。

當前的醫療系統并沒有完全地成為一個整體的系統，而更像分散在慢慢醫療體系海洋中的孤島，而智慧醫療將以更全面的互通互聯及更智能的體系成為未來完全整合的醫療體系。

智慧醫療為什么會出現？打破了傳統醫療體系的思維。傳統的思維是將醫療物理基礎設施和IT基礎分開，一方面是醫院建筑；另一方面是數據中心、計算機、網絡等。在智慧醫療體系中，傳感器無處不在，病房里、手術里、藥品里等，凡是人們關注的醫療系統或流程里都可以被度量、被感知及被發現。

今年6月開始，我國5G進入商用，更是為實現智慧醫療提供了技術基礎。當你走進診室，問診、檢查、治療“一站式”進行，隨后回家等藥送上門就行-這樣的就醫場景可能兩年左右就能實現。

近日，廣東省人民醫院、廣東移動、華為技術三方簽約，共同打造一家“5G醫院”，這將是全國首家由政府主導與組織建設的“5G醫院”，5G+智慧醫療正式在粵扎根生長。

廣東省人民醫院攜手中國移動通信集團廣東有限公司、華為技術有限公司三方在廣州簽署合作協議，共同打造國內領先的5G應用示范醫院，這也意味著5G+智慧醫療在廣東正式落地。廣東省人民醫院院長余學清透露，5G醫療服務將率先在門診進行，以后的遠程醫療、遠程手術很值得期待。

廣東移動將5G網絡結合大數據和人工智能，配合提供遠程多學科視頻診療服務、移動式遠程急診急救服務、互聯網化的醫聯體連續醫療服務、AR模式的智能就診服務、AI技術相結合的智能檢測服務，使診療更加安全、就診更加便利、溝通更加有效、體驗更加舒適。

華為技術與省醫、廣東移動在數字化患者體驗、醫療機器人、遠程MDT會診等方面深入合作，面向5G提供領先的端到端解決方案，憑芯片自主研發設計、極簡網絡、全場景AI以及全新材料工藝等優勢，打造高清視頻會議系統、敏捷網絡方案及大數據影像存儲平臺，并探索在云計算、精準醫學等方面應用5G技術。三方組建聯合團隊，共同打造面向5G應用的智慧醫院樣板工程，推動醫療新技術的應用，為實現“健康中國”目標貢獻力量。

5G應用運行將于今年啟動，患者最遲明年就可以實現5G智慧就醫體驗。

安防企業助推智慧醫療

安防企業在智慧醫療中也是不可或缺的角色。以大華股份為例，它以視頻為基礎引入物聯網、大數據、云計算、人工智能等相關系統，利用自身產品及技術優勢，助力智慧醫療，切實解決“看病亂、看病難、看病貴”等醫療民生問題。

人臉識別，預知防范惡性事件

針對近年來醫鬧事件頻發，一些不法分子在醫療單位中實行扒、竊、搶、破壞行為等，破壞社會治安，嚴重危害了醫療單位、醫生和病人的生命財產安全。如何有效地對突發事件進行監控，成為醫療單位安防建設的一個重要關注點。

大華將人工智能技術融入醫療行業，利用先進的人臉識別技術，幫助醫院在事件發生前，提前預判職業醫鬧等違法人員動態，及時阻止可能發生的惡性事件，從而降低醫院安全風險。同時，大華人臉識別系統還可以防范職業黃牛，一旦黃牛出現在醫院掛號大廳，系統可自動識別并進行后臺報警，通知安保人員及時趕往現場處理，保障醫院正常秩序。

一鍵報警，快速響應保障安全

除了通過人臉識別進行事前預知，應對醫院安全突發事件時，快速響應和事后查證同樣重要。大華憑借先進的技術搭建完成科技含量高、信息化程度好的一鍵報警應急系統。當現場出現緊急情況時，現場人員可通過觸動一鍵報警按鈕，將警情上報到監控中心。當發生求助報警事件時，平臺將自動彈出報警設備并自帶攝像頭，以便第一時間查看并確認警情，及時采取有效措施制止突發事件，使院區安全得到有效的保證，為事后追責保留關鍵證據。

射頻識別（RFID），便捷管控醫療器材

作為智能化的另一代表，RFID同樣在未來智慧醫療中扮演重要角色。手術流程管控環節，醫藥衛材和患者通過貼附、佩戴標簽等方式，能極大避免人為過失，有效管理醫療資產。大華憑借先進的物聯網技術，將醫院貴重資產進行電子標簽綁定，一旦出現異常搬移或意外損壞，會第一時間進行緊急報警、聯動視頻并通知安保人員趕往現場，從而有效避免損失擴大，為醫院保障自身重要財產安全提供完美保護。

遠程醫療，充分利用醫療資源

由于醫療信息不暢，醫療資源不均等原因，患者就醫過程中常常出現大醫院人滿為患，社區醫院無人問津，病人就診手續繁瑣等問題。大華結合自身產品優勢及實際場景，提出利用視頻會議，樂橙云等系統解決方案助力遠程醫療，切實解決“看病亂、看病難、看病貴”的問題，幫助醫療資源匱乏的地區的患者，也可享受高質量的醫療服務，同時幫助醫院降低延遲治療風險，最大程度保障患者安全。

智慧醫療的解決方案

作為智慧城市建設與服務運營商的，深圳達實智能股份有限公司（簡稱“達實智能”）把智慧醫療當作其業務版圖中的重要一塊。達實智能從一開始就在智慧醫療領域全面布局，為全國各地提供智慧醫院和區域醫療大數據的投資、建設及運營整體解決方案。到目前為止，達實智能已經提供給500多家醫院解決方案，為淮南等地提供了區域健康醫療大數據全生命周期服務，交易金額達數十億元。

一般來說，智慧醫療有幾個不同的層級，分別為智慧醫院系統、區域衛生系統、以及家庭健康系統。

達實智能的智慧化解決方案主要分為兩個層級，智慧醫院系統和區域衛生系統。

由數字醫院和升級應用兩部分組成的智慧醫院系統

達實智能提出了“數字孿生醫院”，這個名詞的靈感來自于雄安新區提出的口號——“數字孿生城市”。也就是在新建一家醫院的時候，以數字化的技術模擬一家虛擬的醫院，再通過數據模擬實體醫院運行的一個狀態，達到賦能實體醫院的作用。同時所有設備運行狀態的數據可保留完整，利用這些歷史數據做未來運行狀態的預測，或實時數據做AI決策支持，最終指導整個醫院運行和管理。

達實醫院信息化系統以病人為中心，以“質量、安全、服務、效率”四個關鍵維度為核心，促進臨床診療、醫療管理與質量控制的可持續改善，運用信息、通信、物聯等技術，提供智慧化功能輔助為表象，設計整體醫院信息化系統，建立健全醫院運營管理體系，實現運營與醫療的高效協同。

在醫院信息化方面，達實智能提供整體解決方案以國際HIMSS7級、JCI評審標準為指導，通過自主信息化系統，引入國際先進的管理思想，精心設計醫院信息化流程，在最大程度上滿足使用部門需求前提下提升工作效率。同時將全院各科室納入信息化建設范圍，通過網絡進行信息系統整合，避免信息孤島，實現醫療資源的有效管理。

該方案讓醫務人員辦公無紙化，保證患者醫療活動的連續性，利用數據倉庫技術進行臨床數據的分析與挖掘，支持改進醫療質量。

由區域衛生平臺和公共衛生系統組成的區域衛生系統

達實智能采用互聯網、移動互聯網、云計算以及物聯網等技術，為城市及大型醫療集團提供區域健康醫療大數據平臺服務。它的解決方案實現了電子病歷、居民健康檔案、處方、檢驗、檢查、用藥等醫療數據互聯互通信息共享，并在符合國家法律、保證數據安全和居民隱私的前提下，基于人口健康信息開發針對居民和第三方機構的大數據應用和增值服務。

目前主要是面向三類用戶，第一是居民，居民健康卡，預約掛號統一管理平臺。

第二是面向政府，做綜合衛生管理系統、績效考核系統和衛生管理決策支持系統。

第三面向城市及大型醫療集團提供區域健康醫療大數據的全生命周期服務，具體包括醫療衛生信息平臺、互聯網醫院、遠程醫療(會診)系統等系統的建設、升級改造、運營、維護工作，解決區域內醫療衛生機構信息化的互聯互通、數據共享和醫療資源配置問題。通過公司現有的醫院客戶資源以及區域醫療平臺，將基于互聯網的新型醫療健康服務向C端用戶延伸。

就這樣，基于醫療衛生信息的互聯互通與共享協同，通過合理用藥、醫療控費，并通過互聯網遠程診療、慢病管理、健康管理等技術手段和管理服務模式，最大限度降低居民醫療費用，節約全社會醫療支出。

同時，互聯網+醫療健康、大數據、人工智能等應用將不斷衍生出新型醫療服務模式和業態，為居民提供多層次的醫療健康服務，促進醫療服務產業的發展。

AI賦能醫療健康行業

從撥打緊急呼叫電話，到主治醫師在年度體檢時提出建議，病患護理是一系列關鍵選擇。其中的挑戰是盡可能快速、有效地為患者提供正確的治療。

根據2018年《柳葉刀》（The Lancet）雜志的一項研究，世界上近一半的國家和地區每1000人中只有不到一名醫生，這僅僅達到了優質醫療服務門檻值的三分之一。同時，隨著醫療數據的數字化，醫療服務提供者收集和參考的信息量正在增長。

在重癥監護室，這些因素表現得尤其明顯——它需要全天候關注的患者；需要解讀的大規模、連續數據反饋；并且需要快速、準確的決策。

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的研究人員開發了一種名為ICU Intervene的深度學習工具，該工具使用每小時生命體征測量，可提前8小時預測患者是否需要治療，以幫助他們的呼吸，或通過輸血或干預來改善心臟功能。

每年，數百萬次醫學掃描和數以百萬計的組織活檢正在發生。在病理學家長期借助物理載玻片來分析標本并進行診斷的同時，越來越多的醫療機構正在通過掃描這些載玻片來創建數字病理學數據集。

初創公司Proscia使用深度學習技術來分析這些數字標本，對三種常見皮膚病變進行分類，準確率超過99%。根據疾病的類型和階段進行診斷，即便是觀察相同組織的兩位病理學家也可能會經常產生不同意見。而使用AI可以幫助其標準化診斷。

通過可穿戴設備、智能手機和物聯網設備，我們可以隨時隨地監控健康狀況。

例如，一項名為SpiroCall的服務使患者可以通過呼叫智能手機來檢查肺功能，方法是撥打免費電話號碼或在應用程序上錄制聲音文件。數據被發送到中央服務器，該服務器使用深度學習模型來評估肺部健康狀況。

對于有可能在運動場上遭受腦震蕩的運動員，人工智能應用正在使用智能手機相機來分析運動員的瞳孔對光線的反應，這是醫療專業人員用于診斷腦損傷的指標。

在心理健康領域，加拿大初創公司Aifred Health正在使用GPU加速的深度學習來更好地為個體患者量身定制抑郁癥治療方法。綜合患者癥狀、人口統計學和醫學檢查結果的數據，神經網絡可以幫助醫生開出治療方案。

結束語

醫療健康行業的變革，不僅是醫生和醫院在參與，科技人員、數據科學家也成為變革的力量之一。除了上文提到的信息化、AI，還有虛擬現實（VR）等新興技術也在促成智慧醫療系統的成長。而安防企業也在將自己的技術優勢轉化為進入智慧醫療的戰術優勢，實現自己的轉型升級。