智慧医疗发展加速

□ 文/本刊记者 何遥

医疗健康是一个价值数十亿美元的全球性产业，随着人类平均预期寿命的提高，该产业的价值正在逐年增长。对于医疗专业人员而言，新技术可以改变他们的工作方式，实现更准确的诊断并提升护理服务。对于患者而言，医疗创新减轻了痛苦并挽救了生命。AI深度学习可以应用于医疗的各个阶段，创造出医生和患者都可以利用的工具，以提高护理标准和生活质量。不少安防企业基于自己在视频技术的实力切入了智慧医疗行业。

智慧医疗时代加速到来

近年来，物联网、云计算、移动互联网等技术的逐渐成熟，智慧城市在各地广泛开展，医疗领域信息化和整体化理念日渐深入人心，从单一的医院信息化扩展到整个健康管理生命周期的信息整合，从医院环节到了就医前后。一个生动的智慧医疗蓝图正逐步展现在人们面前。

当前的医疗系统并没有完全地成为一个整体的系统，而更像分散在慢慢医疗体系海洋中的孤岛，而智慧医疗将以更全面的互通互联及更智能的体系成为未来完全整合的医疗体系。

智慧医疗为什么会出现？打破了传统医疗体系的思维。传统的思维是将医疗物理基础设施和IT基础分开，一方面是医院建筑；另一方面是数据中心、计算机、网络等。在智慧医疗体系中，传感器无处不在，病房里、手术里、药品里等，凡是人们关注的医疗系统或流程里都可以被度量、被感知及被发现。

今年6月开始，我国5G进入商用，更是为实现智慧医疗提供了技术基础。当你走进诊室，问诊、检查、治疗“一站式”进行，随后回家等药送上门就行-这样的就医场景可能两年左右就能实现。

近日，广东省人民医院、广东移动、华为技术三方签约，共同打造一家“5G医院”，这将是全国首家由政府主导与组织建设的“5G医院”，5G+智慧医疗正式在粤扎根生长。

广东省人民医院携手中国移动通信集团广东有限公司、华为技术有限公司三方在广州签署合作协议，共同打造国内领先的5G应用示范医院，这也意味着5G+智慧医疗在广东正式落地。广东省人民医院院长余学清透露，5G医疗服务将率先在门诊进行，以后的远程医疗、远程手术很值得期待。

广东移动将5G网络结合大数据和人工智能，配合提供远程多学科视频诊疗服务、移动式远程急诊急救服务、互联网化的医联体连续医疗服务、AR模式的智能就诊服务、AI技术相结合的智能检测服务，使诊疗更加安全、就诊更加便利、沟通更加有效、体验更加舒适。

华为技术与省医、广东移动在数字化患者体验、医疗机器人、远程MDT会诊等方面深入合作，面向5G提供领先的端到端解决方案，凭芯片自主研发设计、极简网络、全场景AI以及全新材料工艺等优势，打造高清视频会议系统、敏捷网络方案及大数据影像存储平台，并探索在云计算、精准医学等方面应用5G技术。三方组建联合团队，共同打造面向5G应用的智慧医院样板工程，推动医疗新技术的应用，为实现“健康中国”目标贡献力量。

5G应用运行将于今年启动，患者最迟明年就可以实现5G智慧就医体验。

安防企业助推智慧医疗

安防企业在智慧医疗中也是不可或缺的角色。以大华股份为例，它以视频为基础引入物联网、大数据、云计算、人工智能等相关系统，利用自身产品及技术优势，助力智慧医疗，切实解决“看病乱、看病难、看病贵”等医疗民生问题。

人脸识别，预知防范恶性事件

针对近年来医闹事件频发，一些不法分子在医疗单位中实行扒、窃、抢、破坏行为等，破坏社会治安，严重危害了医疗单位、医生和病人的生命财产安全。如何有效地对突发事件进行监控，成为医疗单位安防建设的一个重要关注点。

大华将人工智能技术融入医疗行业，利用先进的人脸识别技术，帮助医院在事件发生前，提前预判职业医闹等违法人员动态，及时阻止可能发生的恶性事件，从而降低医院安全风险。同时，大华人脸识别系统还可以防范职业黄牛，一旦黄牛出现在医院挂号大厅，系统可自动识别并进行后台报警，通知安保人员及时赶往现场处理，保障医院正常秩序。

一键报警，快速响应保障安全

除了通过人脸识别进行事前预知，应对医院安全突发事件时，快速响应和事后查证同样重要。大华凭借先进的技术搭建完成科技含量高、信息化程度好的一键报警应急系统。当现场出现紧急情况时，现场人员可通过触动一键报警按钮，将警情上报到监控中心。当发生求助报警事件时，平台将自动弹出报警设备并自带摄像头，以便第一时间查看并确认警情，及时采取有效措施制止突发事件，使院区安全得到有效的保证，为事后追责保留关键证据。

射频识别（RFID），便捷管控医疗器材

作为智能化的另一代表，RFID同样在未来智慧医疗中扮演重要角色。手术流程管控环节，医药卫材和患者通过贴附、佩戴标签等方式，能极大避免人为过失，有效管理医疗资产。大华凭借先进的物联网技术，将医院贵重资产进行电子标签绑定，一旦出现异常搬移或意外损坏，会第一时间进行紧急报警、联动视频并通知安保人员赶往现场，从而有效避免损失扩大，为医院保障自身重要财产安全提供完美保护。

远程医疗，充分利用医疗资源

由于医疗信息不畅，医疗资源不均等原因，患者就医过程中常常出现大医院人满为患，社区医院无人问津，病人就诊手续繁琐等问题。大华结合自身产品优势及实际场景，提出利用视频会议，乐橙云等系统解决方案助力远程医疗，切实解决“看病乱、看病难、看病贵”的问题，帮助医疗资源匮乏的地区的患者，也可享受高质量的医疗服务，同时帮助医院降低延迟治疗风险，最大程度保障患者安全。

智慧医疗的解决方案

作为智慧城市建设与服务运营商的，深圳达实智能股份有限公司（简称“达实智能”）把智慧医疗当作其业务版图中的重要一块。达实智能从一开始就在智慧医疗领域全面布局，为全国各地提供智慧医院和区域医疗大数据的投资、建设及运营整体解决方案。到目前为止，达实智能已经提供给500多家医院解决方案，为淮南等地提供了区域健康医疗大数据全生命周期服务，交易金额达数十亿元。

一般来说，智慧医疗有几个不同的层级，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。

达实智能的智慧化解决方案主要分为两个层级，智慧医院系统和区域卫生系统。

由数字医院和升级应用两部分组成的智慧医院系统

达实智能提出了“数字孪生医院”，这个名词的灵感来自于雄安新区提出的口号——“数字孪生城市”。也就是在新建一家医院的时候，以数字化的技术模拟一家虚拟的医院，再通过数据模拟实体医院运行的一个状态，达到赋能实体医院的作用。同时所有设备运行状态的数据可保留完整，利用这些历史数据做未来运行状态的预测，或实时数据做AI决策支持，最终指导整个医院运行和管理。

达实医院信息化系统以病人为中心，以“质量、安全、服务、效率”四个关键维度为核心，促进临床诊疗、医疗管理与质量控制的可持续改善，运用信息、通信、物联等技术，提供智慧化功能辅助为表象，设计整体医院信息化系统，建立健全医院运营管理体系，实现运营与医疗的高效协同。

在医院信息化方面，达实智能提供整体解决方案以国际HIMSS7级、JCI评审标准为指导，通过自主信息化系统，引入国际先进的管理思想，精心设计医院信息化流程，在最大程度上满足使用部门需求前提下提升工作效率。同时将全院各科室纳入信息化建设范围，通过网络进行信息系统整合，避免信息孤岛，实现医疗资源的有效管理。

该方案让医务人员办公无纸化，保证患者医疗活动的连续性，利用数据仓库技术进行临床数据的分析与挖掘，支持改进医疗质量。

由区域卫生平台和公共卫生系统组成的区域卫生系统

达实智能采用互联网、移动互联网、云计算以及物联网等技术，为城市及大型医疗集团提供区域健康医疗大数据平台服务。它的解决方案实现了电子病历、居民健康档案、处方、检验、检查、用药等医疗数据互联互通信息共享，并在符合国家法律、保证数据安全和居民隐私的前提下，基于人口健康信息开发针对居民和第三方机构的大数据应用和增值服务。

目前主要是面向三类用户，第一是居民，居民健康卡，预约挂号统一管理平台。

第二是面向政府，做综合卫生管理系统、绩效考核系统和卫生管理决策支持系统。

第三面向城市及大型医疗集团提供区域健康医疗大数据的全生命周期服务，具体包括医疗卫生信息平台、互联网医院、远程医疗(会诊)系统等系统的建设、升级改造、运营、维护工作，解决区域内医疗卫生机构信息化的互联互通、数据共享和医疗资源配置问题。通过公司现有的医院客户资源以及区域医疗平台，将基于互联网的新型医疗健康服务向C端用户延伸。

就这样，基于医疗卫生信息的互联互通与共享协同，通过合理用药、医疗控费，并通过互联网远程诊疗、慢病管理、健康管理等技术手段和管理服务模式，最大限度降低居民医疗费用，节约全社会医疗支出。

同时，互联网+医疗健康、大数据、人工智能等应用将不断衍生出新型医疗服务模式和业态，为居民提供多层次的医疗健康服务，促进医疗服务产业的发展。

AI赋能医疗健康行业

从拨打紧急呼叫电话，到主治医师在年度体检时提出建议，病患护理是一系列关键选择。其中的挑战是尽可能快速、有效地为患者提供正确的治疗。

根据2018年《柳叶刀》（The Lancet）杂志的一项研究，世界上近一半的国家和地区每1000人中只有不到一名医生，这仅仅达到了优质医疗服务门槛值的三分之一。同时，随着医疗数据的数字化，医疗服务提供者收集和参考的信息量正在增长。

在重症监护室，这些因素表现得尤其明显——它需要全天候关注的患者；需要解读的大规模、连续数据反馈；并且需要快速、准确的决策。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员开发了一种名为ICU Intervene的深度学习工具，该工具使用每小时生命体征测量，可提前8小时预测患者是否需要治疗，以帮助他们的呼吸，或通过输血或干预来改善心脏功能。

每年，数百万次医学扫描和数以百万计的组织活检正在发生。在病理学家长期借助物理载玻片来分析标本并进行诊断的同时，越来越多的医疗机构正在通过扫描这些载玻片来创建数字病理学数据集。

初创公司Proscia使用深度学习技术来分析这些数字标本，对三种常见皮肤病变进行分类，准确率超过99%。根据疾病的类型和阶段进行诊断，即便是观察相同组织的两位病理学家也可能会经常产生不同意见。而使用AI可以帮助其标准化诊断。

通过可穿戴设备、智能手机和物联网设备，我们可以随时随地监控健康状况。

例如，一项名为SpiroCall的服务使患者可以通过呼叫智能手机来检查肺功能，方法是拨打免费电话号码或在应用程序上录制声音文件。数据被发送到中央服务器，该服务器使用深度学习模型来评估肺部健康状况。

对于有可能在运动场上遭受脑震荡的运动员，人工智能应用正在使用智能手机相机来分析运动员的瞳孔对光线的反应，这是医疗专业人员用于诊断脑损伤的指标。

在心理健康领域，加拿大初创公司Aifred Health正在使用GPU加速的深度学习来更好地为个体患者量身定制抑郁症治疗方法。综合患者症状、人口统计学和医学检查结果的数据，神经网络可以帮助医生开出治疗方案。

结束语

医疗健康行业的变革，不仅是医生和医院在参与，科技人员、数据科学家也成为变革的力量之一。除了上文提到的信息化、AI，还有虚拟现实（VR）等新兴技术也在促成智慧医疗系统的成长。而安防企业也在将自己的技术优势转化为进入智慧医疗的战术优势，实现自己的转型升级。