全国智能医疗大数据创新大赛
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一、申请材料的各项内容，要实事求是、逐条认真填写，表达要明确。
二、申报项目需提供单位签字、盖章的电子版（扫描/拍摄）申报材料一份，并以“项目所在单位的名称”进行命名。
三、附件清单中的前3项为必须要提交的材料。项目申请方可根据自身情况提供其他自认为必要的材料，并将材料名称按照顺序添加到《附件清单》中。
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医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势 市场需求是重要驱动 去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据 医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素 整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所
大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910129053.6 (22)申请日 2019.02.21 (71)申请人 吉林禾熙科技开发有限公司 地址 吉林省长春市净月开发区净月大街 2950号民生大厦5291室 (72)发明人 王瑞天 (51)Int.Cl. G16H 40/20(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 人工智能医疗大数据系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能医疗大数据系统，包括 大数据服务器及与其通过网络连接的多个医院 诊疗模块，所述医院诊疗模块与所述大数据服务 器进行实时数据传输；所述大数据服务器分别连 接用户终端、人工智能诊断平台和专家系统。通 过基于大数据的人工智能诊断，用户可以将体检 数据实时上传并查看基于人工智能的初步诊断 结果，对于高风险用户可以进行进一步诊断，实 现对病患的分流，一方面提高诊疗的便利性，另 一方面提高了医疗资源的利用效率。权利要求书1页 说明书2页 附图1页CN 109887589 A 2019.06.14 C N 109887589 A
权 利 要 求 书1/1页CN 109887589 A 1.人工智能医疗大数据系统，其特征在于：包括大数据服务器及与其通过网络连接的多个医院诊疗模块，所述医院诊疗模块与所述大数据服务器进行实时数据传输；所述大数据服务器分别连接用户终端、人工智能诊断平台和专家系统，其中，所述专家系统对医院诊疗模块传输的用户数据进行基于大数据的机器学习并建立专家诊断模型；所述专家诊断模型对通过人工智能诊断平台接收的新患者的信息进行诊断并将初步诊断结果传输至用户终端；专所述医院诊疗模块对新患者的信息进行记录并连同医生诊断结果传输至专家系统，并使用该信息对专家系统进行机器学习，进一步修正专家诊断模型准确性。 2.根据权利要求1所述的人工智能医疗大数据系统，其特征在于：所述专家诊断模型将初步诊断结果传输至医院诊疗模块，供医生参考。 3.根据权利要求2所述的人工智能医疗大数据系统，其特征在于：所述的患者的信息包络常规体检数据及患者表现症状。 2
、判断题（每题2分） 1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。 。丨正确 错误 2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 3.尽管中国2015年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没有根本改变的。 刁正确 ° 错误 4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次 正确 ° I错误 5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效率。J I正确 * 错误 6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日常独立生活。
7.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巧正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 I错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 J丨正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题刁正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 J I正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。*正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。
J丨正确 「错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。 *正确 」I错误 15.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 ° 正确 16.英国会议提出《机器人基本法案》 ° 正确 年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》 正确 * 错误 18.从1996年以来，每年发表的AI论文数量增加了6倍以上 正确错误 年是中国进入超级老龄社会的一个时间点。 正确错误 20.加强人工智能标准框架体系研究，逐步建立并完善人工智能普遍创新。
肿瘤的精准医疗：概念、技术和展望 杭渤1,2，束永前3，刘平3，魏光伟4，金健1，郝文山5，王培俊2，李斌1,2，毛建华1 摘要精准医疗是指与患者分子生物病理学特征相匹配的个体化诊断和治疗策略。肿瘤为一复杂和多样性疾病，在分子遗传上具有很大异质性，即使相同病理类型的癌症患者，对抗癌药物反应迥异，因此肿瘤学科成为精准医疗的最重要领域之一。组学大数据时代的来临和生物技术的迅速发展奠定了精准医疗的可行性。本文介绍精准和个体化医疗的概念、基础和意义，简述近年来在此领域的最新进展，以及对实施精准医疗的方法和技术进行分析和归纳，首次将其分为间接方法（生物标志物检测及诊断）和直接方法（病人源性细胞和组织在抗癌药物直接筛选的应用），最后扼要阐述精准医疗的前景和面临的挑战。 关键词：精准医疗个体化医疗分子组学生物标志物检测病人源性细胞和组织 Precision cancer medicine: Concept, technology and perspectives HANG Bo1,2, SHU Yongqian3, LIU Ping3, WEI Guangwei4, JIN Jian1, HAO Wenshan5, WANG Peijun2, LI Bin1,2, MAO Jianhua1 Abstract Precision medicine is defined as an approach to personalized diagnosis and treatment, based on the omics information of patients. Human cancer is a complex and intrinsically heterogeneous disease in which patients may exhibit similar symptoms, and appear to have the same pathological disease, for entirely different genetic reasons. Such heterogeneity results in dramatic variations in response to currently available anti- cancer drugs. Therefore, oncology is one of the best fields for the practice of precision medicine. The availability of omics- based big data, along with rapid development of biotechnology, paves a way for precision medicine. This article describes the concept, foundation and significance of precision medicine, and reviews the recent progresses in methodology development and their clinical application. Then, various current available biotechniques in precision medicine are evaluated and classified into indirect (biomarker-based detection and prediction) and direct (patient-derived cells and tissues for direct anti-cancer drug screening) categories. Finally, perspectives of precision medicine as well as its facing challenge are briefly discussed. Key words: precision medicine personalized medicine omics biomarker detection patient-derived cells and tissue 2011年，美国国家科学院在“迈向精准医疗：构建生物医学研究知识网络和新的疾病分类体系”报告中，对“精准医疗（precision medicine）”的概念和措施做了系统的论述[1]。报告探讨了一种新的疾病命名的可能性和方法，该方法基于导致疾病的潜在的分子诱因和其他因素，而不是依靠传统的病人症状和体征。报告建议通过评估患者标本中的组学（omics）信息，建立新的数据网络，以促进生物医学研究及其与临床研究相整合。美国总统奥巴马在2015年1月20日的国情咨文中正式将“精准医疗计划”作为美国新的国家研究项目发布，致力于治愈癌症和糖尿病等疾病，让每个人获得个性化的信息和医疗，从而“引领一个医学新时代”。此举措很快得到了美国政府研究机构和医学界的热烈响应[2, 3]，当然也包括来自医学界和社会的争议。 1 精准医疗与个体化医疗1.1 定义 什么是精准医疗（又称精确医学），其与通常所讲的个体化医疗（personalized medicine）又是什么关系？精准医疗就是与患者分子生物病理学特征，如基因组信息，相匹配的个体化诊断和治疗策略。个体化医疗利用诊断性工具去检测特定的生物标志物，尤其是遗传性标志物，然后结合患者的病史和其他情况，协助决定哪一种预防或治疗干预措施最适用于特定的患者。通俗地讲，个体化医疗就是考虑患者本身的个体差异，药物治疗因人而异，为理想化的治疗。而精准医疗着眼于一组病患或人群（图1），相对于个性化医疗针对个体病患的情况更为宽泛，更可行。两者有共同的内涵。也有医疗和研究机构将这两个概念放在一起，如杜克大学的“精准和个体化医疗中心”。 图1精准医疗的核心Fig. 1 Heart of precision medicine
2019年公需科目：人工智能与健康考试题 一、判断题(每题2分) 1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。 正确 错误 2.发展智慧养老的重要影响因素是人口老龄化，养老压力增大。 正确 错误 3.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 错误 4.自2013年起，人们探讨的主题已经从老年科学领域转变到技术科学领域。 正确 错误 5.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确 错误 6.智慧养老的发展是为了更好地融洽代际关系。 正确 错误 7.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 正确 错误 8.习近平总书记提出，要不断推动我国网信事业发展，让互联网更好造福人民。 正确 错误 9.云计算和大数据技术在公共服务领域方面发挥着重要的作用。 正确 错误 10.在产业发展领域，大数据加速了产业优化升级的步伐。 正确 错误 11.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。 正确 错误 12.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。 正确 错误 13.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 错误 14.Hadoop分布式文件系统被设计成合适运行在通用硬件（commodity hardware）上的集中式文件系统。 正确 错误
大数据+智慧医疗 2015年12月
目录 1.概述..................................................... - 1 - 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 - 3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -
1.概述 卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。 众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。 长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。 比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索 数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。
基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务 一、概述 AI、健康大数据，无疑是近几年的风口，但对于两者乃至其应用行业来说，其研发或管理的根基还是在于底层数据的积累。而我国健康医疗数据由于信息化推进不全面等众所周知原因，一直以来质量不高。成立之初便从我国健康医疗大数据的行业痛点入手，致力于获得结构化量化且高质量的数据，依托自己历经17年研发获得的经验数据以及深度专业设计的数据库，以大数据为依托逐渐开发出了针对健康服务行业的一套经济、完整的解决方案，包括健康大数据从系统建立到AI分析，区块链技术的应用，实现健康服务闭环再到服务行业的全链路解决方案。让领先的健康医疗科技普惠大众 眼睛是全身唯一不用手术就能直接看到血管和神经的部位！利用糖尿病、高血压患者需要每年（有的甚至三个月）进行一次眼底筛查的机会，从眼底看健康！使得糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼、病理性近视、年龄相关性黄斑病变（AMD）、白内障（手术成熟度）等30种病变，糖尿病肾脏疾病（DKD）、高血压视网膜病变以及脑中风等脑心血管重大疾病，部分脑部肿瘤，在早期就被低成本发现！同时，系统还能用于广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防上，上工治未病！对于健康中国的建设，进一步推动人工智能、区块链技术和健康医疗大数据的发展与服务，都具有重要意义！ 在技术创新、价值兑现方面，在诸多方面取得实质性进展与突破。创始团队先后得到了10多项包括卫生部联合基金、多项国家自然科学基金、重点项目、国家十一五攻关子项目以及省重点科技项目的支持。在国内外著名高校和医疗机构专家的合作支持下，获得近百万人次、超过三百万个眼底图像试验、标注和筛查数据支持下的医学研究成果和明确的医学证据。将健康大数据与AI分析、区块链技术的应用落地到健康管理、健康保险的节费、控费、第三方医学影像中心、康养平台以及广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防等具体的健康医疗服务场景中，具有重要的实际应用价值。 在赋能健康服务产业转型升级方面，具备无可替代的覆盖健康服务全流程的能力：实时、持续、全流程、符合国际先进标准的质量控制体系Y-Qcs和患者隐私保护技术，让系统运行更加安全可靠，高特异性的C-Betago能够实现DR的早期轻度病变的AI检测、自动分级，自动输出眼底筛查报告、健康服务或复诊转诊意见；申报了国际专利PCT的生活方式干预激励Lii-Y，控糖、控压治疗效果
一、判断题 ( 每题 2 分 ) 1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。 正确 错误 2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确 错误 3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没有根本改变的。 正确 错误 4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确 错误 5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效率。 正确 错误 6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日常独立生活。 正确 错误 7.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。
正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
正确 错误 15.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 正确 错误 16.英国会议提出《机器人基本法案》。 正确 错误 17.2018 年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》。 正确 错误 18.从 1996 年以来，每年发表的 AI 论文数量增加了 6 倍以上。 正确 错误 19.2025 年是中国进入超级老龄社会的一个时间点。 正确 错误 20.加强人工智能标准框架体系研究，逐步建立并完善人工智能普遍创新。 正确 错误 二、单项选择( 每题 2 分 ) 21.智慧社区的概念强调用 ( ) 、物联网这种新型的治理形态。
医疗大数据的应用 医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。 卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。 这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这 个平台能够产生一些他认为的指标 出来，反过来这些指标对他的临床工 作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是 有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因 素的监控与预警、网络平台，社区服 务等方面。大家都知道，上海在卫生 医疗领域积累了大量的数据，行业专 家通过诊疗数据作相关疾病的分析， 最后得出一个分布图，在浦东这个区 域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪 一个区域，高血压的患者又是在哪一 个区域，肝癌的患者在哪一个区域， 得到了这样一个分析数据以后，再进 一步分析这个区域里的人的饮食习 惯，或者是这个区域的人群来源结 构，这一个地区的人群饮食习惯，都 做了进一步的分析，去找到他患糖尿 病或者是高血压的一个因素在哪里， 这就是一个很典型的大数据分析得 到的结果，反过来为公共决策部门进 行服务的典型案例。 大数据平台让医生从录入者变成使 用者 卢红认为信息化推行这么多年仍有 很多问题的一个非常重要的原因，就 是医生只是数据的录入者，没有真正 成为数据的使用者、利用者。 随着大数据技术的不断成熟，通过建 立大数据平台、数据的支撑，让医生 在治疗、随访等实际工作中受益。让 医生的角色真正从录入者向使用者 转变。 卢红将大数据平台带来医疗服务及 医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。 比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需 要控制，但是大家总也找不出很好的 方法去控制。我们有很多的规定，但 是这些规定如果没有平台支撑的控 制，这种规定都是空的。第一没办法 执行下去，第二没有办法核查。比如 说这位患者用某一个抗菌药物，理论 上用了3天就不能用了，必须要做抗 菌药物的耐药性的检测，耐药性的检 测是送给微生物检查，微生物室得到 一个结论，这个患者对哪个菌种耐 药，马上就要换。但是实际的工作中 常常是这个大夫可能用了这个抗菌 药物用了10天，觉得没有效果了又 换，又用了几天没有效果，才想起来做耐 药性的检测，但是如果系统在这方面能够 很好的把控的话，我相信抗菌药物使用， 按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定 能够控制下来的。 2、个人治疗计划。 通过对历次住院信息的分析，制定本次治 疗计划，为医生提供参考。这就是对一个 个体，上次有公司到医院来讲课，他说我 能够把患者历次的信息都看得到，我说你 看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不 仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把 历次的住院信息中的某个专科疾病所关 注的指标，用一种时序的方式展现出来， 这就是需要大数据的分析手段来给大夫 提供这样的展现形式，只有这样，我们的 大夫才能一目了然。前面关注的指标是透 过什么发生了这样的变化，他就非常清晰 了。 如果简单的展示，上次看他的病情是什 么，第二次是什么，第一次用了什么药， 第二次用了什么，其实这个没有太大的意 义。只有对这些数据进行分析，透过时序 的方法展现出来，对我们的大夫才会有指 导意义。 3、为医生和科研服务。 通过对某个专科疾病的分析提供可参考 的治疗方案，为科研提供分析数据。 举个例子不同的医院疾病不一样，比如说 某个医院有10个前10位的看病最多的， 就把这10个看病最多的医院病案搜索出 来，用大数据的方法分析好，就能为医生 提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。 健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤 其是健康管理，如果没有一个数据支撑的 管理都是空话，包括慢病管理也好，因为 慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生 了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些 数据都是要被收集到这个平台里的，提供 给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也 是非常需要这些数据的，透过这样的数据 支撑，就可以提供很好的服务。 大数据可以带给医院、医生、患者这么多 好外，如何让这一切能为现实，医院能做 些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通 过一些数据分析公司来做平台建设的工 作，通过平台提供数据服务，包括健康管 理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科 研等等，都要建立在这个平台上。透过底 层的大数据分析支撑，来为这些所有的业 务提供数据支撑的服务。
从医疗大数据到智慧医疗 在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。 对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。 大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。 首先、大数据让就医、看病更简单 整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。 其次、大数据在预防、预测方面的应用
解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。 最后、优化治疗方案，提供最好治疗 每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。 未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实
人工智能与健康公需考试答案一 一、判断题 1.2008 年 ,Google 公司提出了“smart planet”即智慧地球的概念。 错误 2.智慧社区的概念强调的是一种新型的治理形态，即在社区的服务管理过程中是不同于以往的，是用新的技术手段，使这些服务的供给和需求能够更加分散、各自分配的一种方式。 错误 3.智慧社区指标体系涉及保障体系、基础设施与建筑结构、社区治理与公共服务、市场管理、 便民服务和主题社区等六个领域。 错误 4.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的 增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 5.“互联网 +”医疗服务体系鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服 务空间和内容，构建一体化医疗服务体系。 正确 6.《促进大数据发展行动纲要》指出，要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。 正确 7.大数据的时代，个人隐私受到了前所未有的威胁。 正确 8.宁家骏委员指出，我国不仅要发展医疗服务业，也要同时发展智慧养老。 正确 9.根据《大数据在医疗领域的应用》，在智慧医疗方面，通过大数据，可以提 高医疗质量，做好医疗监控。 正确 10.麦特卡尔夫定律指的是在当前我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽 可能消费掉，来保留价格最贵的资源。 正确 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 12.大数据时代的核心是分析。 错误 13.十七大以来，中国提出了创新驱动发展战略。 错误 14.随着大数据时代的到来，数据将从非结构化到半结构化。 错误 15.我国人工智能发展历程艰辛波折最终蓬勃发展。 正确 16.在中国，人工智能已被纳入国家科研计划。 正确 17.人工智能的发展要素包括计算能力和数据。 错误 18.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。
融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行 业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非 常明显。 二是关注角度多样化。除了关注治疗效 果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并 发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况 以及收费情况。 三是知识和工具多元化。对医疗救治的认 识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医 生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须 熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处 理。 人工智能的概念最早于1956年在美国达特 茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的 医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严 大数据+人工智能就是有效精 准数据+优秀算法，将碎片化医 疗数据化零为整，将医疗救治 从经验积累转化为数据积累， 以此服务临床科研、提升医技 能力，打造“健康中国”。 医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎
医学影像大数据与智能医疗 通常大数据是指数据量和数据维度均很大，数据形式也很广泛，如数字、文本、图像、声音等等。在医学领域，随着信息化的不断深入，医学数据也越来越丰富，其中医学影像数据是一个十分重要的组成部分，而且，医学影像信息被数字化、数据化后形成了丰富多样的、存储量庞大的医学大数据。今天，我们就讨论一下利用医学影像大数据推动智能化医疗发展方面的话题。 IBM的智能医学影像分析项目-Watson计划 据报道，IT巨头IBM将以10亿美元收购医学成像设备提供商Merge Healthcare，后者主要帮助医生和医院存储和分析CAT断层扫描、X射线以及其他医学影像。IBM计划将Merge 的技术整合到自身的Watson人工智能技术中去。IBM认为，Watson的认知计算能力在医学造影方面完全可以辨别患者应该接受X射线、CAT还是核磁共振，现在独缺的是客户以及医学影像资料，而这恰好也是Merge可以提供的资源。 目前医疗数据中有超过90%来自于医学影像，但是这些数据大多要进行人工分析。如果能够运用人工智能技术分析医学影像，并将影像与医学文本记录进行交叉对比，就能够极大地降低医学诊断上的失误，帮助医生精准诊断，挽救患者生命。 IBM 的Watson计划想法很好，但是依然存在着诸多挑战。最大的问题在于如何证明这个计划的效果，如何向健康保险公司证明对于Watson的投资物有所值。具体地说，Watson计划能否真正地让患者得到准确的诊断，传统的放射科医师忽略的诊断方面的问题能否让IBM 的智能技术发现。 中国人“数字肺”项目 我们再回过头来看看国内。进入数字化时代，数字化、标准化、网络化、海量存储和大数据的应用，已成为医学发展的主流方向和重要标志。大数据的发展要求医院要改变传统的医疗模式-把疾病的早预防、早诊断、早治疗等服务放在第一位考虑。随着人们期待更好的医疗卫生保健服务，从出生到死亡的全程医疗服务也已经成为了医疗管理新模式的发展方向。通过互联网络把预防、诊断和临床作业过程纳入到数字化网络中，实现这些重要任务的核心环节就是医学影像信息化，充分体现大数据、实时在线、多点传输与共享给现代医疗带来的好处。 据报道，由北京医院等国内知名大医院联合与合作，开展了中国人“数字肺”项目-“基于医学影像大数据的呼吸系统疾病辅助诊断平台”。项目以构建具有统计学意义的中国人“数字肺”，揭示支气管、肺血管和肺实质结构与不同主要肺部疾病之间的关系，通过采用数据
大数据在医疗行业如何应用 医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。 3．医疗数据透明度 提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。
根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。 4．远程病人监控 从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。 2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。 5．对病人档案的先进分析 在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。 二、付款/定价 对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。
医疗大数据及精准医疗 谢邦昌 台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任 大数据得趋势以及价值就是现在最热门得话题,也改变了许多企业经营得方式,对于各行各业来说就是势必就是一个大挑战,能否将大数据得力量从危机到转机就要瞧现代经营者有没有转变传统型态得思维？ 首先什么就是大数据？传统数据一年得数据量大概为3TB左右,以现今数据来说一天得资料量为50TB,由这简单得数据量差就可以得知传统数据跟现今数据得差异多么庞大,也就就是现在俗称得大数据时代。数据庞大之下,不管就是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至就是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业得模式将会有所改变。 在过往得医疗诊断历史,到医院瞧病时必须耗费许多时间等待瞧诊,而医生瞧诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时,又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展得台湾,瞧诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等,无数得数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数得生理检验信息在您回诊时得以从电子病历中检索,这些我们认为理所当然得信息处理,在台湾我们只要花费少许得时间如一个早上便完成了,而这一切正就是仰赖医学信息分析与医疗大数据得交换处理。 医学大数据得产生,主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域得突破,透过仪器数字化,医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面,为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等,即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合,其数据量有着爆炸性得成长,不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介,更拓展到多媒体影像信息,如X光影像,动态视讯影像信息,如核磁共振MRI以及电讯号信息,如心电图等等,这些庞大医学数据得汇集与高度整合技术能力,正就是台湾医学信息领域发展领先得原因,同时更显得医学数据发展得多元应用及其重要性。 而由医疗健保产业来说,个人医疗信息终端得产生给医疗产业带来革命性得变化,连结了传统医院、政府(社会保障)、保险公司、药物生产公司等相关产业,形成新得行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能得健康系统,在整个健康系统下会有智能得合作伙伴,包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等,接着产生出个人化得护理体系,其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、预防等