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智慧医疗案例智慧医疗是指利用先进的信息技术、云计算、人工智能等技术手段，将医疗资源整合和优化，提高医疗效率和质量。
下面是一个智慧医疗案例：李先生是一位身患糖尿病的患者。
他每个月需要到医院定期复诊，并按时服用药物控制血糖。
然而，由于医院离他家很远，每次去医院都需要花费很多时间和精力。
而且，由于生活、工作压力大，他常常忘记服药的时间和剂量，导致血糖反复波动。
为了解决李先生的实际困扰，智慧医疗团队为他提供了一套智慧医疗解决方案。
首先，他在手机上安装了一款名为智慧糖尿病管理的APP。
通过该APP，他可以随时随地查看自己的血糖水平、用药情况和饮食记录。
APP还配备了智能提醒功能，每天准时提醒他服药，并实时监测血糖水平。
其次，医院使用云计算技术搭建了一个智慧医疗平台，将患者的医疗记录、病例和检查结果等信息全部整合到一起。
医生可以通过该平台随时查看李先生的病情和用药情况，给予及时的指导和干预。
同时，通过智能算法，医疗平台还能根据李先生的个体情况，为他推荐适合的运动方案和饮食建议，帮助他控制血糖。
此外，医院还为李先生提供了一款智能血糖仪。
该血糖仪通过蓝牙与手机APP相连，每次李先生测量血糖，血糖结果会自动上传到APP上，并且自动生成血糖趋势图。
医生可以根据图表的变化，判断李先生的病情和用药效果。
同时，智能血糖仪还能自动记录李先生用药的时间和剂量，避免了他的药物管理问题。
通过这套智慧医疗解决方案，李先生的医疗效果得到了显著改善。
他不再需要频繁到医院进行复诊，只需要随时关注APP上的血糖情况和医生的指导。
智能算法和云计算技术为他提供了个性化的治疗方案，有效控制了血糖水平。
他的生活质量也得到了提升，不再受制于疾病。
这个智慧医疗案例充分展示了智慧医疗技术的优势和应用前景。
通过整合和利用信息技术和医疗资源，智慧医疗可以提高医疗效率、减少医疗资源消耗，同时为患者提供个性化的医疗服务，改善患者的生活质量。
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，智慧医疗的潜力将会越来越大。
国外医药企业智能化案例在国外，医药企业正在不断探索智能化技术以改善药品研发、生产、销售和服务的效率和质量。
以下是一些国外医药企业智能化案例：1. 辉瑞制药：辉瑞制药正在利用人工智能技术改进药物研发过程。
该公司与IBM合作开发了一款基于人工智能的药物发现平台，该平台可以通过分析大量数据来预测潜在的药物候选者。
此外，辉瑞制药还使用人工智能技术来改善生产过程的监控和质量控制，以提高效率和减少错误。
2. 诺华制药：诺华制药正在探索使用人工智能技术来改善患者管理和医疗服务。
该公司开发了一款基于人工智能的移动应用程序，可以帮助医生更好地管理患者，并提供个性化的用药建议和健康指导。
此外，诺华制药还使用人工智能技术来加速药物研发过程，提高研发效率和降低成本。
3. 默克制药：默克制药正在利用人工智能技术来改善药物生产和质量控制。
该公司使用人工智能技术来监测生产过程，预测设备故障和产品质量问题，并及时采取措施解决问题。
此外，默克制药还使用人工智能技术来分析临床试验数据，以便更好地了解药物效果和安全性。
4. 赛诺菲：赛诺菲正在利用人工智能技术来改善疫苗研发和生产过程。
该公司使用人工智能技术来分析病毒基因组数据，以快速开发针对新型病毒的疫苗。
此外，赛诺菲还使用人工智能技术来提高疫苗生产过程的自动化和智能化程度，以提高效率和降低成本。
5. 礼来制药：礼来制药正在利用人工智能技术来改善药品销售和市场营销。
该公司使用人工智能技术来分析市场趋势和客户需求，以制定更加精准的销售和营销策略。
此外，礼来制药还使用人工智能技术来监测药品销售情况，及时发现和解决市场问题。
这些案例表明，国外医药企业正在积极探索智能化技术在药品研发、生产、销售和服务中的应用，以提高效率和降低成本。
随着人工智能技术的不断发展，未来将有更多的医药企业将智能化技术应用于其业务中，以提高整体竞争力。
人工智能在医疗中的应用案例随着人工智能技术的不断发展，医疗领域也在积极探索其中的应用。
人工智能技术的应用能够为医疗领域带来更高效、更准确的诊断和治疗，为患者们带来更好的医疗体验和治疗效果。
下面将介绍几个人工智能在医疗中的应用案例。
1. 智能诊断智能诊断是人工智能在医疗领域的一项重要应用。
通过对患者的病历和各项检查数据进行分析和处理，人工智能系统可以快速地对疾病进行诊断，并且可以提供更准确的诊断结果。
例如，谷歌在2018年推出的一款人工智能诊断系统，可以准确地诊断皮肤癌的种类和程度。
通过输入皮肤病变的照片，系统可以在几秒钟内生成一份详细的报告，为医生作出正确的诊断提供了重要的参考。
2. 个性化治疗人工智能在医疗中的另一个重要应用是个性化治疗。
通过采集患者的基因数据、病历资料、生理指标等多种指标，人工智能系统可以生成一份患者特征清单，这份清单可以为医生提供更详细的治疗方案。
例如，IBM公司的人工智能系统Watson Oncology，可以为癌症患者提供个性化治疗方案，系统根据患者的病历资料和基因数据分析出最适合患者的治疗方案，以帮助医生更准确地制定治疗计划。
3. 智能辅助手术人工智能还可以在医疗领域的手术中发挥重要的作用。
通过对患者的病历和各项检查数据进行分析和处理，智能手术系统可以为医生提供手术的辅助决策，并且可以帮助医生完成手术过程中的各项操作。
例如，德国的一家医疗公司研发的智能手术机器人可以实现高精度的手术操作，机器人能够通过扫描患者身体获取数据，根据数据推算医生操作后的效果，并且能够在手术过程中根据医生的操作进程进行自动调整，以确保手术的成功。
4. 医学影像识别在医学影像诊断方面，人工智能同样可以发挥作用。
通过对病人的影像数据进行处理和分析，人工智能系统可以快速地识别出影像中的异常，比如肺癌、脑部肿瘤等。
例如，美国的一家医疗公司开发了一种人工智能系统，可以通过对CT影像的分析，快速地检测出可能存在的肺癌，并且可以根据检测结果为医生提供参考建议。
智慧医疗中AI创新的实践案例引言：随着人工智能（AI）技术的发展与应用的推进，智慧医疗领域也迎来了一系列创新的实践案例。
这些案例不仅提升了医疗服务的质量和效率，还对于人们的健康管理和疾病预防起到了积极的推动作用。
本文将重点介绍几个在智慧医疗中的AI创新实践，并分析其背后的技术原理及应用效果。
一、智能诊断系统的实践案例智能诊断系统是近年来医疗领域中最为突出的AI创新之一。
该系统通过结合机器学习和大数据分析技术，能够根据患者的临床症状、医学影像、病历等信息进行快速、准确的诊断。
以骨科领域为例，美国某医疗机构开发的智能诊断系统在骨折诊断中取得了显著的成果。
该系统基于深度学习算法，通过海量的骨折病历和影像数据进行训练，能够自动识别骨折类型，并给出对应的诊断建议。
在实际应用中，该系统的准确度已经达到了超过90%，大大提高了骨科医生工作的效率和准确性。
二、智能辅助手术系统的实践案例智能辅助手术系统是将AI技术应用于手术过程中的又一重要创新。
该系统通过实时感知、分析和决策，帮助医生在手术操作中提供精确、稳定的引导和支持。
以脑神经外科手术为例，国内某院开发的智能辅助手术系统可以根据患者的神经解剖结构和手术目标，实时生成精确的手术路径和引导方案。
在手术过程中，该系统能够通过显微镜下的实时图像识别关键结构，提醒医生注意保护。
同时，还可以记录手术过程中的数据，并进行实时分析和反馈，帮助医生提高手术的安全性和效果。
该系统的实施已经在一些重点医院得到应用，有效降低了手术风险和并发症的发生率。
三、智能药物研发的实践案例智能药物研发是AI在医药领域中的又一创新实践。
通过利用AI技术进行药物筛选和优化，可以大大提高研发效率和成功率。
美国某制药公司利用深度学习算法开发了一套智能药物设计系统，能够自动生成潜在的药物结构，并通过虚拟筛选和模拟实验，提前预测药物的治疗效果和副作用。
这种基于AI的智能药物研发方法，不仅大幅节省了时间和成本，还为科学家们开辟了更广阔的研究空间。
人工智能辅助医疗诊断的实际案例近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展，其在医疗领域的应用也逐渐展现出了巨大的潜力。
人工智能技术的引入为医生们提供了更加准确和快速的诊断手段，不仅大大提高了医疗效率，还为医疗质量带来了革命性的变化。
本文将介绍几个实际案例，展示了人工智能辅助医疗诊断的潜力。
案例一：基于深度学习的肺癌影像诊断肺癌作为世界上最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断十分重要。
然而对于医生而言，解读大量的肺部影像结果是一项繁琐而又容易出错的任务。
为了提高肺癌的早期诊断率，研究人员利用人工智能的深度学习算法开发了一种基于肺部CT扫描图像的肺癌诊断系统。
该系统通过对大量的肺部CT图像进行有监督的训练，学习到了肺部正常组织和恶性肿瘤的特征。
经过初步的测试，该系统在肺癌诊断上的准确率达到了93%，远远超过了传统医学影像学的准确率。
这一技术的应用，不仅能够提高肺癌的早期诊断效果，还可以为医生在繁忙的临床工作中减轻负担。
案例二：机器人辅助手术实现精确无误机器人辅助手术是人工智能在医疗领域的又一重要应用。
通过结合远程控制和机器学习技术等，机器人手术系统可以实现更加精确和无误的手术操作，从而减少手术风险和并发症的发生。
以Da Vinci手术机器人为例，它通过高像素摄像头和微创手术仪器，让医生能够在操作台上远程进行手术。
通过机器人手术系统的精确操作，医生可以进行微创手术，减少手术切口，减轻患者术后的疼痛感，缩短康复期，并且降低手术风险。
这些优势使机器人辅助手术成为了现代医疗领域的一项重要技术。
案例三：智能问诊辅助系统提高初步诊断效率传统的问诊方式 often is often对于患者的诊断问题往往需要长时间的面对面交流。
但是现在借助智能问诊辅助系统，患者可以通过在线平台输入病情信息，系统则会根据患者提供的病历、症状、病史等信息，结合大量的医疗数据和专家经验，进行初步的诊断预测。
人工智能在医疗领域的成功案例随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在医疗领域的应用越来越广泛，取得了许多令人瞩目的成功案例。
本文将介绍几个典型的例子，展示人工智能在医疗领域的潜力和价值。
首先，人工智能在医学影像诊断方面的应用已经取得了重要突破。
传统的医学影像诊断需要医生通过观察和比对大量的影像数据来判断病变的位置和程度。
然而，由于人工智能具有强大的图像识别和模式识别能力，可以快速准确地分析影像数据。
因此，一些研究团队利用人工智能技术开发了自动化的医学影像诊断系统，极大地提高了诊断效率和准确性。
例如，美国一家医疗科技公司研发的人工智能辅助诊断系统可以在几秒钟内分析数百张X光片，帮助医生快速发现病变，提供更准确的诊断结果。
其次，人工智能在个性化治疗方面的应用也取得了显著的成果。
传统的治疗方法通常是根据疾病的一般规律来制定治疗方案，忽视了每个患者的个体差异。
然而，每个人的基因组、生活习惯和环境都不尽相同，因此同样的疾病在不同人身上可能表现出不同的症状和反应。
人工智能可以通过分析大量的个人数据，包括基因组数据、生活习惯和病史等，为每个患者量身定制最佳的治疗方案。
例如，一家研究机构开发了一种基于人工智能的肿瘤治疗系统，可以根据患者的基因组数据和临床表现，预测患者对不同药物的反应，从而选择最有效的治疗方案，提高治疗成功率。
此外，人工智能在医疗机器人领域也有广泛的应用。
医疗机器人可以在手术中代替医生进行一些繁琐的操作，提高手术的精确度和安全性。
人工智能技术可以使机器人具备自主感知和决策能力，能够根据患者的情况进行实时调整和优化。
例如，一种名为“达芬奇机器人”的医疗机器人已经在全球范围内广泛应用于肿瘤切除手术。
该机器人可以通过三维视觉系统实时获取手术区域的高清图像，结合人工智能算法进行精确的定位和切割，大大提高了手术的成功率和患者的生存率。
最后，人工智能在疾病预测和预防方面也有着广阔的前景。
人工智能在国外医疗领域的应用例子随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域的应用越来越广泛。
尤其在医疗领域，人工智能的应用已经取得了一些令人瞩目的成果。
下面将介绍一些国外医疗领域中人工智能的应用例子。
首先，人工智能在医学影像诊断方面的应用已经取得了重要的突破。
传统的医学影像诊断需要医生通过观察和分析大量的影像数据来判断病情，这个过程非常耗时且容易出现误判。
而人工智能可以通过深度学习算法，对大量的医学影像数据进行训练，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，美国的一家医疗科技公司开发了一款名为“Watson”的人工智能系统，它可以通过分析患者的CT扫描结果，快速识别出可能存在的疾病，并给出相应的治疗建议。
这种人工智能系统的应用大大提高了医生的工作效率，同时也减少了误诊的风险。
其次，人工智能在疾病预测和预防方面也有着重要的应用。
通过对大量的病例数据进行分析，人工智能可以发现一些潜在的疾病风险因素，并提前进行预测和干预。
例如，英国的一家医疗科技公司开发了一款名为“DeepMind”的人工智能系统，它可以通过分析患者的电子病历和生理数据，预测出患者可能发生的疾病，并提供相应的预防措施。
这种人工智能系统的应用可以帮助医生更好地了解患者的健康状况，提前进行干预，从而减少疾病的发生和发展。
此外，人工智能在药物研发和治疗方面也有着重要的应用。
传统的药物研发需要耗费大量的时间和资源，而且成功率较低。
而人工智能可以通过分析大量的药物和疾病数据，快速筛选出潜在的药物候选物，并进行进一步的研究和开发。
例如，美国的一家医药公司利用人工智能技术，成功开发出一种新型的抗癌药物，该药物在临床试验中取得了显著的疗效。
此外，人工智能还可以通过分析患者的基因数据，为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗的效果和安全性。
综上所述，人工智能在国外医疗领域的应用已经取得了一些令人瞩目的成果。
它在医学影像诊断、疾病预测和预防、药物研发和治疗等方面发挥着重要的作用。
智慧医疗中的人工智能应用案例智慧医疗是指通过运用现代信息技术，特别是人工智能技术，在医疗领域实现智能化、高效化和个性化。
随着人工智能技术的飞速发展，智慧医疗领域也涌现出许多令人瞩目的应用案例。
本文将介绍其中一些具有代表性的案例。
1. 诊断辅助系统诊断是医疗过程中最重要的环节之一，而人工智能可以大大提高诊断的准确性和效率。
例如，IBM的Watson系统就可以通过大数据和自然语言处理技术，帮助医生在诊断过程中提供参考意见。
该系统能够分析患者的病历、病理学数据和医学文献，从中找到相关的信息，帮助医生作出更准确的诊断。
2. 个性化治疗方案每个患者的病情都有所不同，因此制定个性化的治疗方案非常重要。
人工智能技术可以通过分析患者的基因数据、病历和医学文献，帮助医生制定出更适合患者的治疗方案。
例如，在癌症治疗方面，人工智能可以分析患者的基因组信息，预测药物对患者的疗效，从而提供个性化的化疗方案。
3. 医疗机器人人工智能技术为医疗机器人的发展提供了新的机遇。
医疗机器人可以在手术、病房护理和康复辅助等方面发挥重要作用。
例如，手术机器人可以通过精确的运动和高清晰度的图像传感器，帮助医生进行精细的手术操作；病房护理机器人可以通过语音识别和自主导航技术，为患者提供日常护理和娱乐服务。
4. 调度和资源管理医院内部的资源调度和管理是一个复杂的问题，而人工智能可以通过数据分析和模型优化，提供更高效的调度方案。
例如，通过分析患者的病情、医生的排班情况和设备的可用性等因素，人工智能可以帮助医院制定更合理的手术排班，并优化医疗资源的利用率。
5. 远程医疗人工智能技术使得远程医疗成为可能。
通过远程医疗系统，患者可以通过视频通话和传感器设备与医生进行远程会诊，避免不必要的交通和等待时间。
而人工智能可以通过图像识别和语音识别技术，帮助医生进行远程诊断和监测。
总结起来，智慧医疗中的人工智能应用案例多种多样，涵盖了诊断辅助、个性化治疗、医疗机器人、调度和资源管理以及远程医疗等多个领域。
智慧医疗系统的典型应用案例随着科技的不断发展，智慧医疗系统已经成为医疗行业的重要组成部分。
它利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，提供全方位的医疗服务。
本文将介绍智慧医疗系统典型的应用案例，并讨论其对医疗行业的影响。
一、远程医疗系统远程医疗系统是智慧医疗系统的一个重要应用。
通过远程医疗系统，患者可以通过互联网与医生进行在线咨询，包括问诊、开药、复诊等。
这大大方便了患者的就医过程，节省了时间和交通成本。
而对于医生来说，远程医疗系统则让他们可以更灵活地安排工作时间，提高工作效率。
远程医疗系统还可以实现医疗资源的优化配置。
在偏远地区或资源匮乏的地方，通过远程医疗系统，医生可以为患者提供及时有效的医疗服务，弥补地域差异性。
同时，患者也能够获得更好的医疗资源，享受到专业的医疗服务。
二、智能医疗监护系统智能医疗监护系统是智慧医疗系统的另一个典型应用。
通过该系统，医生可以实时监测患者的生命体征，包括心率、血压、血氧等指标。
一旦患者出现异常情况，系统会立即发出警报，提醒医生采取相应的治疗措施。
智能医疗监护系统不仅可以提高医疗效率，也能够减少医疗失误。
传统的监护系统需要医护人员不断地观察患者的生命体征，这既浪费了人力资源，也容易出现疏忽。
而智能医疗监护系统通过自动检测和提醒，减轻了医护人员的负担，提高了医疗质量。
三、智能药物管理系统智能药物管理系统通过电子药物管理柜和药物配送机器人等设备，实现对药物的精确管理和投放。
医生在开具处方后，药物会被准确地配送到患者的手中，避免了由于人工操作带来的错误。
智能药物管理系统还可以监测患者对药物的使用情况。
通过与患者的智能手环或手机App等设备连接，系统可以记录患者的用药时间、用药剂量等信息，并提醒患者按时服药。
这对老年人和慢性病患者来说尤为重要，有助于提高用药依从性，防止漏服或误服药物。
四、智能诊断辅助系统智能诊断辅助系统是使用人工智能技术对医学影像进行分析和诊断的系统。
通过深度学习等算法，系统可以准确地识别和区分影像中的病理变化，为医生提供更准确的诊断参考。
人工智能技术在智慧医疗中的应用案例随着人工智能技术的不断发展，它已经开始走入各个领域。
智慧医疗作为其中的一部分，正在迅速地吸引着人们的注意力。
人工智能技术在智慧医疗中的应用，已经在世界范围内展开了广泛的试验和应用。
这些案例中的创新解决方案和技术开发，正在让医疗行业迎来一场变革。
一、诊断辅助诊断是医疗的关键环节。
人工智能可以通过各种方法，提高医生的诊断准确率。
在肿瘤普查方面，人工智能可以帮助医生识别图片中的细胞特征。
比如，美国纽约市全球深度学习公司 Paige.AI 开发了一个肿瘤诊断平台，可通过自然语言处理技术，从医生给出的 CT 和核磁共振图像中自动分类出肿瘤和非肿瘤病灶。
计算机可在几秒钟内完成非常复杂的判断，并将结果反馈给医生。
这一创新将直接影响癌症治疗中的诊断、治疗选项设计和疗效跟踪。
二、疾病预防和管理智能监测和管理是智慧医疗领域的另一个应用方向。
人工智能技术使得数据处理更加自动化，从而激发了更全面、更确切的疾病预测和管理方法。
例如，谷歌与美国国家医学图书馆合作，使用机器学习来预测患者的心脏病和中风风险。
他们的算法依据患者历史健康记录预测死亡率，细胞活性和分子变化。
医生可以通过分析数据，更好地把握疾病管理的进程，制定更合适的治疗计划。
三、医生和患者的体验提升人工智能技术可以使医生的工作效率提高，更好地为患者服务。
举个例子，孟买的一家医院引进了机器人系统来协助手术。
这个名叫da Vinci 的机器人系统可通过立体视觉仪监控手术过程，医生可以放心地进行更仔细精密的操作，同时呈现在患者的荧幕上，增加了病人的安全感。
这些机器人也能够在手术中进行缝合，从而减少手术创伤和恢复时间。
智慧医疗对患者的体验也会带来全新的改变。
像云测量和家庭医生这样的人工智能设备，能够更好地监测健康状况。
在中国，京东医生也为患者提供在线问诊，减少了医院排队的繁琐过程。
这是改善中国医疗服务的重要一步。
四、医疗数据的处理和分析智慧医疗在人工智能技术的支持下，能够获得更多的数据，并更好地利用这些数据。
智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴来源：数据观时间：2016-02-23 16:36:29 作者：智慧医疗概念智慧医疗英文简称WIT120，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。
在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。
在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。
下面我们首先来了解嘉兴市智慧医疗建设的经验。
智慧医疗案例：嘉兴市借力互联网大数据建立智慧医疗ct、磁共振、b超……对于一家医院来说，每过一天，都意味着有几千张新的图文影像资料生成。
这些影像资料的数据占据着医院大部分数据存储空间，给医院带来存储和经济上的巨大压力。
近日，记者从嘉兴市第一医院获悉，该院日前上线的影像数据“云存储”系统成功打破了以往的数据存储瓶颈，在该院的智慧医疗建设进程上树起了全新的“里程碑”。
该举措不仅开创了全省先河，在全国范围内也屈指可数。
6月2日上午，市一院呼吸内科，58岁的施爱文正为自己的哮喘病寻医问诊。
为了对照患者过去的病情做出更精准的诊断，副主任医师张齐通过“云存储”系统轻松调取了患者在2013年12月拍的一张肺部ct来仔细查看。
“现在真方便，通过电脑就可以看到我过去来医院拍的影像。
不然时间过了这么久，放在家里的片子我肯定找不到了！”施爱文说。
医院新推出的“云存储”系统，不仅给来就诊的病人带来了便利，也为提升医生的诊断服务提供了方便。
“以前的片子都由病人自行保存，很多人再来看病时经常会忘记携带原先的片子，又或者是因为保存不当，片子的分辨率降低，不便于医生给病状做出进一步的判断。
”张齐告诉记者，过去自己为寻找病人以往的影像资料，常常要联系放射科，再花上几十分钟，“现在只要把病人的名字或就诊卡号输入系统，等待不到十秒钟，就可以直接调出病人在我院所做过的所有影像资料，既快捷又清晰。
”近年来，随着我市医疗业的快速发展和数字医疗进程的推进，医院数据量已呈现出爆发式的增长。
据该院信息科科长詹伟国介绍，以该院每日新生成的影像资料数量为例，就已从2011年医院整体搬迁时的约30gb/日增长到了60gb/日。
“这对医院原有设备的存储能力是个极大的挑战！”詹伟国说，为了给每日新产生数据预留存储空间，医院不得不将生成日期超过3天的影像数据上传到放射科服务器，将超过3个月的通过移动硬盘备份后转存，“如果有医生或病人在此期间需要查看原来的影像资料，过程会很费时费力”。
如果技术上没有创新，医院就只能一次又一次地在购买存储设备上做出投入。
然而，这样的做法并不能从根本上缓解影像数据生成和存储上的供应失衡。
今年4月初，面对已有存储量又将再次接近饱和，该院领导和相关科室的负责人一致决定，去做“第一个吃螃蟹的人”——试水“云存储”，借助互联网大数据的信息处理方式打破以往的存储容量的界限，为病人保存完整的影像资料。
首创并非易事，从最初的下定决心到最终系统成型，医院与相关的网络和软件运营商一起经过了近2个月的反复测试和技术攻坚。
5月21日，“云存储”系统正式启用。
截至6月1日，系统已成功上传5tb的原始影像数据，相当于该院“搬家”后所有已存储的原始影像数据量的六分之一。
“剩下的原始数据，将在3个月内全部转存至云端。
等全院的业务打通后，所有新生成的影像数据也将实时上传到云端。
”詹伟国还告诉记者，“自从有了‘云存储’，医院的存储能力打破了空间的限制，上传和下载的时间都得到了大大缩短。
”此外，采访中，詹伟国表示，患者们可以对该系统数据存储的安全性放心。
“首先，本项目的合作商中国电信天翼云存储在全国有三个异地备份中心。
即使医院机房出现故障，正常数据传输可由云计算和云存储完全接管；其次，对影像资料的解读需要具备很高的医学专业基础，且只能由专门的图文影像浏览软件才能打开，除了患者本人外，查看该类数据是没有意义的。
”据了解，今后该院还将尝试在“云存储”里建立病人的“个人影像档案”，将病人在我市各级各类医疗机构的影像资料都共享进这份“个人影像档案”中，使之成为个人健康档案的一部分。
“此外，在技术成熟后，也会尝试让病人借助电脑、手机等设备通过互联网来共享在医院检查的所有影像资料，进一步优化病人的服务体验。
”詹伟国说。
在了解了智慧医疗的基本概念以及案例之后，相信你一定对智慧医疗有了基本的认识。
接下来，小编精选了智慧医疗的相关资料，希望能帮助你更深入地认识智慧医疗。
智慧医疗来袭，让医生失业的不是马云，而是他“现在有信息告诉我们，Watson(认知计算的代名词、超级电脑)照样能通过医学的考试。
”中欧国际工商学院管理学教授、原院长朱晓明在2015中国健康产业创新平台奇璞峰会上表示，智慧医疗已经临近。
一年前，马云放言“三十年后医生会失业”时，引起了舆论的强烈反弹，几乎一面倒地驳斥这样的论调，高呼着“医生永远都会有工作”。
然而，朱晓明简单地举了个例子，告诉我们，有一天——而且这一天并不远了，拥有认知计算能力的超级电脑将能直接给人类看病。
他例子中的主人翁名叫Watson，是IBM公司研发总部的一个小团队历经数十年努力终于开发出的一台智能机器。
他与其他智能机器不一样的地方，在于他已经有了“人的思维”。
例如，他不仅能从知识库中搜索出使用者想要的答案，还懂得对孩子说“我们一起来讲个故事吧”!这种互动已经是人与人之间的互动了。
再例如，他已经学会了和人“聊天”，那种会考虑到对方背景的、带点奉承的“聊天”：A：世界上最伟大的足球运动员是谁?Watson：(思考良久)我本来想说贝利的，但有人提醒我，我现在在阿姆斯特丹，我得说是古利特(荷兰史上最杰出的运动员之一)。
更关键是，这个技术离中国并不远，它已经有许多应用的案例。
比方说，前几天登上《新闻联播》的百度无人驾驶汽车技术，“这当中汽车在倒车时用的就是使用了认知计算”，朱晓明告诉我们。
再比方说，京东机器人客服JIMI，它目前承担了30%的客户服务，而对面的客户甚至可能不知道回答的是一个机器人。
而且，在不远的将来，也许只是三五年后，目前看起来很“高大上”的一件事情——投资——也可以通过如Watson这样的超级电脑完成，业绩还极可能秒杀某些投资经理。
“现在已经有中国人将Watson的一部分能力引入到投资领域了，如果还是守着以前的投资方法就out了，至少三年后会out了。
”他表示。
看到这些拥有“人的思维”的计算机不断应用于各行各业的例子时，脑海中那个“医生永远都会有工作”的信念是不是已经有点动摇?也许有一天，我们看病时，对面坐着的不再是人类，而是人工智能机器人。
要知道，中国的优质医生资源并不多，仅一半左右的医生是具有本科及以上学历，当人工智能机器人能达到一个医学本科生水平时，它已经能够解决大多数病患的问题了。
更何况，在医学界有个普遍的认知，一个有发展潜力的教授，每周应该看80个小时资料。
这对于目前中国大多数的医生来说，是个不小的挑战。
“这个任务可以交给机器学习和认知计算。
”朱晓明表示，目前他们已经与一些大型三甲医院就这方面的合作进行详细的讨论。
如此一来，医生果真即将失业?的确，相信不少医生会面临这个考验，特别是人工智能，“+互联网”之后，也许大量的日常疾病将能真正步入“智慧医疗”时代，不再需要医生介入。
当然，人工智能机器人也并不能完全替代医生，总还有些复杂的疑难杂症只有少数极高水平的医生能完成。
从上面的内容可已看出，虽然人工智能机器人不能完全替代医生，但也说明它确实优秀，下面我们来看看优秀的美国在医疗方面的经验。
大数据时代，美国医院评价给国内智慧医疗的几点启发更精确的数据采集和应用，更明确的患者导向，是大数据时代美国医院评价带给中国的鲜活启示。
不久前，国家卫计委相关负责人透露，中国将建立一个基于国家医疗数据中心的医院综合评价体系。
如何利用好大数据顺势而动？是每个移动医疗领域从业者都需要思索的问题。
本文将简单梳理中美在医院评价体系上的异同，并希望从中获得对大数据时代中国智慧医疗发展的启示。
2015年7月21日，《美国新闻与世界报道》公布了美国2015-2016年最佳医院排名。
紧随其后的7月22日，由中国医学科学院、中国研究型医院学会主办的现代化医院评价与评估高峰论坛举行，国家卫计委医疗管理服务指导中心主任赵明钢指出，中国将基于数据，科学、规范和准确地建立全国医疗机构的统一评价体系。
其实，《美国新闻与世界报道》对全美医院的评价排名已进行了十余年，类似的评价体系在美国还有很多，例如：消费者报告（Consumer Report）、医院安全指数（hospital safety score）等。
与美国已经相对健全的医院评价体系相比，中国在此领域才刚刚起步。
数据至上数据是医院评价的灵魂。
如果去问一个美国医院评价者最重要的是什么，答案一定是数据。
《小王子》中说：真正重要的往往是无法通过双眼直接看到的（L'essentielest invisible pour les yeux）。
虽然医院的硬件条件可以反映一定的事实，但是更重要的信息往往埋藏在海量的医院运营与病历数据中。
在美国，联邦政府的CMS部门构建和维护庞大的数据库，用于跟踪每一笔医疗保险报销并监控其背后的医疗行为。
美国医院协会和一些专业医疗机构也拥有大规模、跨地域的病历数据库。
而这些客观的数据库就成为第三方评价的最主要信息来源。
当然，这些数据库往往记载的是较为表层、未经处理（或经过简单处理）的原始医疗数据。
第三方的评价功力，就体现在如何利用这些数据合理、客观地进行医院排名。
其中有一些指标较易取得或计算，如某些重点疾病的30天死亡率，显然与医院医疗质量和安全有着密切的关系。
但有些指标，如住院期间发生的感染，手术之后出现的并发症等信息，则可能深深埋藏在数据（例如病程记录）之中，而这些信息对于真正关心医疗安全和质量的患者，以及真正希望医院管理能够精细化的管理者，有着极高的价值。
近年来，随着美国医院数据的全面电子化，数据量已经不再是问题的关键（相信中国在自上而下的医疗改革过程中很快也会如此），而数据挖掘的相关技术，才是医院评价的关键所在。
试想，当面对上千万份电子病历，其中一大部分却都是运用医生式的语言来描述患者病情，那又如何能完整地呈现患者的就医经历，是否存在院内感染，检查是否恰当而不过度，疾病是否好转或治愈，以及出院后特定时间内是否再次入院？在中国，虽然HIS和电子病历已在大医院中普及，但即使排除行政层面的重重限制，现阶段可供整合的数据仍十分有限。
多数医院还是愿意使用传统的方法统计简单、表层运营数据，且仅局限于内部使用。
今年6月27日，国家卫计委医疗管理服务指导中心相关负责人透露，中国将建立一个基于国家医疗数据中心的医院综合评价体系。
