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AI 智慧医疗 第五章 AI 医疗：人工智能时代的医疗健康 演变路径：AI 的五个发展阶段? /051 AI 开启医疗健康新时代? /054 AI 在医疗领域的关键技术? /057 基于 AI 的基层医疗与医院诊疗? /059 第六章 底层驱动：引爆 AI 医疗商业化落地 政策：AI 医疗政策红利的释放? /062 资本：抢滩 AI 医疗产业布局? /065 技术：引领智慧医疗变革? /067 市场：需求驱动 AI 医疗落地? /069 第七章 全球科技企业在 AI 医疗领域的布局 百度在 AI 医疗领域的布局? /071 阿里在 AI 医疗领域的布局? /073 腾讯在 AI 医疗领域的布局? /074 国外科技巨头的 AI 医疗产业布局? /076 第三部分? 场景实践 第八章 智能变革：AI 重构传统医疗生态圈 大重构：AI 颠覆传统医疗产业链? /081 计算智能：基因测序与药物发现? /085 感知智能：人机交互的智慧医疗? /086 认知智能：智能医疗决策与诊断? /088 第九章 精准医疗：基于 AI 的新型医疗技术 个性化精准医疗时代的来临? /090 检测类：AI 新型医疗检测技术? /092 医疗类：打造个性化治疗方案? /094 辅助类：提供智能化辅助诊疗? /096 医疗云：医疗数据的分析与处理? /098 第十章 实践路径：应用场景与典型案例 场景 1：智能药物研发? /100 场景 2：智能疾病诊疗? /103 场景 3：医学影像识别? /104 场景 4：智能健康管理? /107 第四部分? 医疗大数据 第十一章 数智赋能：驱动医疗信息化建设 医疗大数据的价值与驱动因素? /113 我国医疗大数据存在的问题? /116 基于 AI 的医疗大数据平台建设? /118 “大数据 AI”在医疗领域的实践? /121 第十二章 精准医疗：重新定义医疗健康服务 大数据重塑精准医疗模式? /124 科技巨头抢滩精准医疗? /126 MMAs 在精准医疗中的应用? /128 移动医疗应用平台的运营法则? /131 基于医疗大数据的精准诊疗路径? /133 第十三章 运营治理：大数据应用及合规体系 基于不同主体的医疗健康大数据应用? /137 医疗大数据产业的运营模式? /140 数据收集环节的合规要求? /143 数据存储环节的合规要求? /145 第五部分? 医疗物联网 第十四章 万物智联：物联网引领医疗智能化 物联网赋能智慧医疗创新? /151 基于物联网的健康管理系统? /154 物联网在医疗领域的应用优势? /157 第十五章 物联网在智慧医疗领域的场景落地 医疗器械与药品的监控管理? /161 数字化医院与医疗信息化? /162 物联网自动化远程监护? /165 基于物联网技术的智能轮椅? /166 基于射频识别技术的智能输液管理? /169 第十六章 基于物联网的数字化医院解决方案 感知层：智能传感技术的应用? /171 传输层：无线网络技术的应用? /173 应用层：驱动医院数字化转型? /174 医惠科技：医疗物联网解决方案? /175 贵州毕节市的数字化医院转型实践? /176 第十七章 可穿戴医疗：开启移动医疗新蓝海 可穿戴医疗设备的五大特征? /181 可穿戴医疗设备的应用方向? /184 可穿戴医疗设备存在的问题? /187 可穿戴医疗设备的发展趋势? /189 第六部分? AI 智慧养老 第十八章 智慧养老：AI 技术破解老龄化难题 我国社会养老服务的现状? /195 智慧养老的三大关键技术? /197 “AI 智慧养老”的应用探索? /199 “AI 智慧养老”的应用优势? /201 我国智慧养老产业的政策建议? /203 第十九章 基于 AI 技术的智慧养老解决方案 智能养老护理机器人? /206 智能穿戴养老设备? /208 基于 AI 的智慧养老解决方案? /210 阿里巴巴：全场景智能养老空间? /213 第二十章 5G 大数据在智慧养老中的应用 智慧养老 1.0 到 3.0 模式? /215 大数据开启精准养老新时代? /217 5G 在智慧养老中的应用场景? /219 5G 智慧养老模式的对策建议? /222 后记 /226 內容試閱： 一直以来，我国医疗行业都存在医疗资源分布不均、跨地域就诊难等问题。在新冠肺炎疫情防控常态化的背景下，这些问题的表现愈发明显。第七次全国人口普查数据显示，2020 年，我国人口达到 1443497378 人，约占全球人口的 18%。其中，60 岁及以上人口为 26402 万人，占18.7%。 而相对于庞大的人口规模而言，我国的医疗资源总量不足，且分配严重不均衡。国家卫生健康委员会发布的《2020 年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2020 年全国医院总数为 35394 个，其中公立医院11870 个，民营医院 23524 个，三级医院 2996 个，其中三级甲等医 1580 个，而且大多分布在经济比较发达的大城市。 患者想要获得优质的医疗服务，就不得不奔波前往大城市的三级医院， 导致大医院人满为患，基层医院门可罗雀，并且形成恶性循环。而三级医院的优质医疗资源有限，无力接待来自全国各地的患者，难以提供理想的就医体验，导致医患关系紧张。与此同时，基层医院患者较少，医护资源浪费严重。想要解决这些问题，我国医疗行业必须进行一场彻底的改革， 目前最佳的改革路径就是与 5G、人工智能、物联网等技术相结合，推动智慧医疗落地。 以 5G 为依托的智慧医疗，指的是以医院现有的人力资源和医疗设备为基础，借助高速率、低时延、广连接的 5G 网络为患者提供实时、远程、高移动性、数字化的医疗服务，切实提高医疗效率与病情诊断的准确率， 推动医疗资源下沉，解决我国医疗资源分布不均，居民看病难、看病贵、医疗效率低、质量差等问题，带给患者优质的就医体验，提高医院的运营效率，降低运营成本。同时，借助先进的物联网技术，患者与医护人员、医疗机构、医疗设备可以开展良好的互动，还可以改变以疾病治疗为主的传统治疗模式，转向疾病预防，满足人们预防性、个性化的医疗需求。 智慧医疗的落地，为医疗行业改革带来广阔的想象空间。在智慧医疗环境中，医院可以对身体康健的个人进行基因检测，发现基因缺陷，尽早提示可能存在的健康风险；医院可以借助医疗大数据创建病症模型，辅助医生快速、准确地对患者病情做出诊断；医生可以借助可口服的纳米级智能手术机器人对患者开展精准无创手术；慢性病患者可以借助人工智能家庭医生进行日常护理；偏远地区的患者可以借助远程医疗，在家享受三级医院的优质医疗服务……但智慧医疗是建立在各种技术的基础之上的，例如远程医疗、远程手术对网络传输速率有很高的要求，传统的 4G 网络很难满足，所以智慧医疗建设与 5G、物联网等先进技术相结合势在必行。 我国利用 5G 助力智慧医疗落地有天然优势。2019 年 6 月，中国电信、中国移动、中国联通和中国广电获得工业和信息化部颁发的 5G 商用牌照，标志着我国正式进入 5G 商用时代。根据工业和信息化部发布的数据，截至 2021 年底，我国累计建成并开通 5G 基站 142.5 万个，建成全球最大 5G 网络，覆盖所有地级市城区、超过 98% 的县城城区和 80% 的乡镇镇区。据中国信息通信研究院实测，我国 5G 用户平均下行数据速率超过 500 Mbit/s，数据传输时延缩短至 1 ～ 10 毫秒，使很多在 4G 网络环境下无法实现的医疗场景有了实现的可能，例如远程手术、高清视频远程会诊、远程医疗教学、AI 辅助诊断等，为智慧医疗的发展带来了新机遇。 除了快速发展的 5G 技术的支持外，为了加快智慧医疗建设，我国政府部门出台了很多相关政策。2018 年 4 月，国家卫生健康委员会研究制定了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》，对未来 5 ～ 10 年我国医疗行业信息化建设提出了要求；国务院办公厅印发《关于促进“互联网 医疗健康”发展的意见》，围绕“互联网 ”医疗服务、公共卫生服务、家庭医生、药品供应保障、医疗保障结算服务、医学教育和科普服务、人工智能应用服务等做出了指示，要求医疗行业尽快实现医疗信息的互通共享，建立健全的“互联网 医疗健康”标准体系。 2020 年 3 月，在国家发展和改革委员会与工业和信息化部联合印发的《关于组织实施 2020 年新型基础设施建设工程（宽带网络和 5G 领域） 的通知》中，“面向重大公共卫生突发事件的 5G 智慧医疗系统建设”被列为重点事项。除国家层面的政策外，一些省市也围绕“5G 智慧医疗” 发布了利好政策。在政策与技术的双重支持下，一批 5G 医疗应用示范项目落地，一些医院开始尝试进行远程诊疗、远程急救、远程超声、远程慢病管理、远程教学等实践，不断积累经验，为智慧医疗、远程医疗的推广应用奠定良好的基础。 《智慧医疗：数智化医疗的应用与未来》一书立足于后疫情时代我国医疗体系变革的大背景，从技术架构与实际应用两个层面出发，结合医疗机构与百度、腾讯、阿里巴巴等互联网科技企业的实践成果，从 5G 智慧医疗、AI 智慧医疗、场景实践、医疗大数据、医疗物联网、AI 智慧养老六个维度，对以 5G、物联网、人工智能等先进技术为依托的、面向未来的智慧医疗进行全方位探究。 本书内容丰富，涵盖了智慧医疗的方方面面，不仅包括最受关注的智慧医院建设、远程手术、远程病理诊断、远程教学、远程监护、智慧化的病房管理与物资管理、数字化的院区管理等内容，还对影响智慧医疗发展的关键要素——医疗大数据进行了探究，对医疗大数据平台建设，数据收集、存储、分析与应用的合规要求进行了全面讨论，对最具想象的智慧养老进行了畅想。 本书虽然涉及很多先进技术，但将技术与实际应用案例相结合，辅之以通俗易懂的语言，极大地降低了理解难度，不仅适合医疗行业的管理者、从业者、相关科技企业的从业者阅读，还适合对智慧医疗感兴趣的普通读者翻阅。 《面向未来的智慧医院模式》 在新冠肺炎疫情暴发之后，人们秉持少接触、少出门的原则，开始寻求网络咨询、网络问诊。人们就诊行为的变化推动了智慧医疗建设进程的进一步加快。 相较于传统医疗来说，互联网医疗更加便捷，可以对医疗资源进行优化配置，以提高医疗资源的使用效率。在互联网医疗环境下，患者可以通过可穿戴智能医疗设备采集生命信息，利用大数据对信息进行处理，通过互联网上传、分享信息，让信息在整个医疗系统中流动起来，方便不同地区的专家进行远程会诊。在这种诊疗模式中，医生和患者不需要面对面交流。 互联网医疗的落地将为基层医疗带来实实在在的益处。互联网医疗在基层医疗领域的应用场景有两个：一是慢性护理：二是康复锻炼。在慢性护理场景中，5G 可以为大规模、高密度的物联网业务的开展提供强有力的支持，满足医疗器械小型化、智能化的发展需求，创新慢性非传染性疾病的管理模式。在康复锻炼场景中，5G 凭借超低时延的特性可以大幅提高传感器测量的精度，进一步拓展人工智能在医疗服务领域的应用范围，让人工智能在机械手臂、AI 仿生假肢等领域得以应用。仿生假肢分布的 5G 传感器达到一定密度，就可以完成一些更精细的动作，帮助残障人士改善生活质量，为康复训练带来无限可能。 随着网上问诊需求的不断增加，医院必须加快数字化转型进程，加快“智慧医院”建设速度，打造以患者为中心，以智慧科研、智慧运营、智慧服务、智慧医教为核心的智慧管理统一运营平台，满足患者不断增加的线上咨询、网络问诊需求，进一步提高诊疗效率，优化患者的问诊体验。 在“智慧医院”建设方面，华为利用所掌握的先进技术打造了一张全连接的医疗协作专网，极大地拓展了医生、护士、患者、科室、医疗机构之间的连接通道，让他们可以高效沟通、便捷交流，让医院的各项业务互联互通，优质的医疗资源实现共享，让每个人都可以享受到同等的医疗服务。

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