中国医疗数据全景式扫描_全文

专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李鑫, 于汉超. 人工智能驱动的生命科学研究新范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 50-58, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231211001.Li X, Yu H C. A new paradigm of life science research driven by artificial intelligence. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 50-58, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231211001. (in Chinese)人工智能驱动的生命科学研究新范式李鑫1,2于汉超3*1 中国科学院动物研究所北京1001012 北京干细胞与再生医学研究院北京1001013 中国科学院前沿科学与教育局北京100864摘要生物技术和信息技术的迅速发展，使生命科学进入了数据爆发的新时代，传统生命科学研究范式难以在日益增长的生物大数据中揭示生命复杂系统的本质规律。

随着人工智能（AI）在生命科学研究领域持续取得颠覆性突破，AI驱动的生命科学研究新范式呼之欲出。

文章通过深入剖析AI驱动的生命科学研究的典型范例，提出了生命科学研究新范式的内涵和关键要素，阐述并讨论了新范式下的生命科学研究前沿和我国面临的挑战。

关键词科学研究，生命科学，人工智能，大数据，科学范式DOI10.16418/j.issn.1000-3045.20231211001CSTR32128.14.CASbulletin.202312110012007年，图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）提出了科学研究的四类范式，这些范式基本上被科学界广泛认可。

关于临床上数字化口腔扫描系统应用的研讨摘要：获得病人口腔软硬组织形态信息是修复体制作的第一步，也是临床上确定修复体质量好坏的关键之一。

目前，对口腔颌面外科医师来说，口内硬、软组织形态学检查手段已十分丰富并趋于成熟。

随着科学技术水平不断提高，现代医疗设备逐渐普及应用到口腔医学领域，尤其是数字化技术的广泛应用为口腔颌面部缺损提供新的治疗手段。

技术的进步带来了口腔临床医学诊疗方式的转变，数字化诊疗是一种全新的诊疗模式。

随着电子影像设备的广泛应用，口腔医师可以通过电脑或手机进行图像采集并将其传输至医生工作站，实现口内牙槽嵴三维立体显示及牙齿缺损三维重建功能。

其最大优点是不需要医生参与即可实现口内牙体解剖结构及三维图像重建。

不仅使临床治疗更及时，准确，更是让口腔数字化诊疗体系整体建设得以实现。

因此，数字化口腔扫描系统必将为我国口腔颌面外科医师提供全新的发展机遇。

关键词：口腔扫描；应用研究；数字化引言：随着口腔数字化的迅猛发展和广泛应用，数字化诊疗已经成为一种新型诊疗模式。

采用数字化口腔扫描的方法，获取所述口腔软硬组织形态信息的提取数据，走出数字化诊疗的第一步，其扫描精度直接影响修复体的质量。

一、数字化口腔扫描系统工作原理通过光学摄影实现口腔数字化信息的采集、计算机处理和虚拟成像等诸多技术综合而成，它的主要基本原理是利用光学信息，在计算机上反映口腔软硬组织的状况，在信息的整合和叠加中，呈现出直观的立体模型，它是从实物信息向虚拟信息过渡的过程。

目前数字化口腔扫描系统已被广泛应用于口腔疾病诊治过程中，具有较高实用价值。

临床上常用的数字化口内扫描仪的原理包括：光学三角测量原理、共聚焦显微成像原理和波前采样原理的研究等等。

二、数字化口腔扫描系统的种类与特征（一）接触式机械扫描仪采用接触式扫描技术，可以实现对人脸的完美检测，其特点是：扫描头完全贴近受检测者，施加相应的压力，由专业的传感器收集、处理和分析，最终形成三维立体的完美模拟。

人工智能医疗影像分析手册第1章人工智能在医疗影像分析中的概述 (3)1.1 医疗影像分析的发展历程 (4)1.2 人工智能在医疗影像分析中的应用 (4)1.3 国内外研究现状与趋势 (4)第2章医疗影像数据预处理 (5)2.1 影像数据的获取与存储 (5)2.1.1 影像数据获取 (5)2.1.2 影像数据存储 (5)2.2 影像数据的格式转换与标准化 (5)2.2.1 格式转换 (5)2.2.2 标准化处理 (5)2.3 影像数据的增强与滤波处理 (5)2.3.1 影像增强 (6)2.3.2 滤波处理 (6)第3章医疗影像特征提取 (6)3.1 传统特征提取方法 (6)3.1.1 边缘检测算子 (6)3.1.2 区域描述子 (6)3.1.3 直方图特征 (6)3.1.4 形状描述子 (6)3.2 深度学习特征提取方法 (6)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 深度信念网络（DBN） (7)3.2.3 自动编码器（AE） (7)3.2.4 对抗网络（GAN） (7)3.3 特征选择与优化 (7)3.3.1 主成分分析（PCA） (7)3.3.2 独立成分分析（ICA） (7)3.3.3 互信息（MI） (7)3.3.4 基于模型的特征选择 (7)3.3.5 集成学习方法 (7)第4章人工神经网络在医疗影像分析中的应用 (8)4.1 前馈神经网络 (8)4.1.1 图像分类 (8)4.1.2 特征提取 (8)4.2 卷积神经网络 (8)4.2.1 图像分类 (8)4.2.2 目标检测 (8)4.2.3 图像分割 (9)4.3 循环神经网络 (9)4.3.1 序列图像分析 (9)4.3.3 医疗文本分析 (9)第5章深度学习模型训练与优化 (9)5.1 损失函数与优化算法 (9)5.1.1 损失函数 (9)5.1.2 优化算法 (10)5.2 过拟合与正则化 (10)5.2.1 过拟合原因 (10)5.2.2 正则化方法 (10)5.3 模型调参与优化策略 (10)5.3.1 超参数调整 (11)5.3.2 优化策略 (11)第6章医疗影像分割技术 (11)6.1 基于阈值的分割方法 (11)6.1.1 阈值分割原理 (11)6.1.2 常用阈值选取方法 (11)6.1.2.1 手动选取阈值 (11)6.1.2.2 自动选取阈值 (11)6.1.2.2.1 基于直方图的方法 (11)6.1.2.2.2 基于熵的方法 (11)6.1.2.2.3 基于遗传算法的方法 (11)6.2 基于边缘检测的分割方法 (11)6.2.1 边缘检测原理 (12)6.2.2 常用边缘检测算法 (12)6.2.2.1 一阶导数算子 (12)6.2.2.1.1 Sobel算子 (12)6.2.2.1.2 Prewitt算子 (12)6.2.2.1.3 Scharr算子 (12)6.2.2.2 二阶导数算子 (12)6.2.2.2.1 Laplacian算子 (12)6.2.2.2.2 Canny算子 (12)6.3 基于区域生长的分割方法 (12)6.3.1 区域生长原理 (12)6.3.2 常用生长准则 (12)6.3.2.1 邻域相似性准则 (12)6.3.2.2 阈值准则 (12)6.3.2.3 区域面积准则 (12)6.3.2.4 形状准则 (12)6.4 深度学习分割方法 (12)6.4.1 深度学习分割原理 (12)6.4.2 常用深度学习分割网络 (12)6.4.2.1 全卷积神经网络（FCN） (12)6.4.2.2 UNet (13)6.4.2.3 VNet (13)6.4.2.5 Mask RCNN (13)6.4.2.6 其他改进型网络结构 (13)第7章医疗影像分类与识别 (13)7.1 传统机器学习分类方法 (13)7.1.1 线性分类器 (13)7.1.2 非线性分类器 (13)7.1.3 特征选择与特征提取 (13)7.2 深度学习分类方法 (13)7.2.1 卷积神经网络（CNN） (13)7.2.2 深度信念网络（DBN） (13)7.2.3 迁移学习 (13)7.3 集成学习方法在医疗影像分类中的应用 (14)7.3.1 集成学习概述 (14)7.3.2 Bagging和Boosting方法 (14)7.3.3 深度集成学习 (14)第8章医疗影像检测与定位 (14)8.1 基于目标检测的影像分析 (14)8.1.1 目标检测技术概述 (14)8.1.2 常见目标检测算法 (14)8.2 基于深度学习的目标检测方法 (14)8.2.1 卷积神经网络（CNN） (14)8.2.2 区域提议网络（RPN） (15)8.2.3 Fast RCNN和Faster RCNN (15)8.2.4 YOLO系列算法 (15)8.3 医疗影像中的目标定位技术 (15)8.3.1 基于深度学习的目标定位 (15)8.3.2 基于图谱的目标定位 (15)8.3.3 基于形状先验的目标定位 (15)8.3.4 基于多模态信息融合的目标定位 (15)第9章医疗影像分析在临床应用中的案例研究 (15)9.1 肺癌筛查与诊断 (15)9.2 心脏疾病评估与预测 (16)9.3 神经退行性疾病诊断与评估 (17)第10章医疗影像分析的发展挑战与未来趋势 (17)10.1 医疗影像数据的安全与隐私保护 (17)10.2 医疗影像分析的标准化与可解释性 (18)10.3 医疗影像分析在智慧医疗中的应用前景 (18)10.4 未来发展趋势与挑战 (18)第1章人工智能在医疗影像分析中的概述1.1 医疗影像分析的发展历程医疗影像分析作为医学领域的重要分支，其发展历程与医学影像技术的进步息息相关。

全景X射线牙片机辐射检定和质量控制汪长岭;汤黎明;夏勋荣【摘要】目的：保证全景X射线牙片机正常工作，并确保其辐射安全性。

方法采用比拉那型X射线剂量计对4种全景牙片机辐射输出的空气比释动能率、重复性以及质量进行检测。

结果此次检定的全景X射线牙片机基本可较好地达到JJG744-2004《医用诊断X射线辐射源检定规程》的指标要求。

结论辐射检定是全景牙片机医学检定的重要组成部分，为制定辐射检定规范提供了参考。

%Objective To ensure the normal work and radiation safety of dental panoramic X-ray machine. Methods Air kerma rate, repeatability and quality of radiation output of four kinds of dental panoramic X-ray machines were detected with Piranha X-ray dosimeter.Resulta All the indicators of the four kinds of machines can meet the requirements of JJG744-2004 verification regulation of medical diagnostic X-ray radiation source.Conclusion As an important part of medical veriifcation of dental panoramic X-ray machine, radiation veriifcation can provide reference information for the formulation of radiation veriifcation standard.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】3页(P61-63)【关键词】全景X射线牙片机;辐射检定;质量控制【作者】汪长岭;汤黎明;夏勋荣【作者单位】南京军区南京总医院，江苏南京210002;南京军区南京总医院，江苏南京210002;江苏省计量科学研究院，江苏南京 210007【正文语种】中文【中图分类】TH774;TH787自 1895 年发现 X 射线以来，X 射线成像设备逐渐成为最有效的检查和诊断工具之一，给予医生重要的参考，并很大程度上决定了医生对病症的判断和制定治疗方案。

泉州市医疗保障局关于印发2024年泉州市医疗保障工作要点的通知文章属性•【制定机关】泉州市医疗保障局•【公布日期】2024.03.18•【字号】泉医保〔2024〕21号•【施行日期】2024.03.18•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】医疗管理正文泉州市医疗保障局关于印发2024年泉州市医疗保障工作要点的通知泉医保〔2024〕21号局机关各科室，各县（市、区）医保分局，市医疗保障基金中心、市医疗保障基金监测中心：经研究，现将《2024年泉州市医疗保障工作要点》印发给你们，请结合实际认真抓好贯彻落实。

泉州市医疗保障局2024年3月18日2024年泉州市医疗保障工作要点2024年，全市医疗保障工作坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实习近平总书记关于医疗保障工作重要指示批示精神，落实全国、全省医疗保障工作会议要求，按照市委、市政府有关工作部署，坚持稳中求进工作总基调，巩固拓展主题教育和“深学争优、敢为争先、实干争效”行动成果，紧紧围绕医保、医疗、医药协同发展和治理，以推进医疗保障事业高质量发展为目标，持续深化医疗保障各项改革，统筹兼顾好医保高质量发展和医保基金安全，以实干实绩服务“海丝名城”建设。

一、坚持保基本医保定位，着力健全多层次医疗保障体系（一）巩固拓展全民参保成果。

一是用好用活“一人一档”平台。

夯实完善全民参保基础数据库，发挥好参保单位医保专员和医保网格员常态化跟进维护管理参保信息作用，形成精准全民参保计划库。

优化升级“一人一档”平台，探索实行“一企一档”“一户一档”。

高质量完成国家医保局交办的在6月份前向全国推广“一人一档”工作任务。

二是压实参保扩面属地责任。

根据省下达参保目标，合理分解各县参保指标，压实属地政府参保扩面责任，聚焦青壮年、在校大学生、儿童、新就业形态从业人员等人群，落实未参保人员户籍地、常住地双重参保动员责任。

建立基本医保参保扩面激励机制，确认一批参保扩面达标单位、标杆单位，充分发挥示范引领推动参保工作。

“加减乘除”法演绎CT新风尚——GE全方位扫描全新功能型128层CT Optima CT660佚名【摘要】需求足研发创新的最大驱动力.当临床需要愈加苛刻的图像质量、更加快捷的扫描速度、不断降低的扫描剂量时,如何将这三者完美统一于一体,就成为所有研发者梦寐以求的目标.近日,GE医疗推出了全新设计的128T——Optima CT660.这款新一代128层CT,采用源自超高端宝石CT的核心科技——全新宝石ASiR平台,并具备动态500排、三率合一心脏成像等领衔技术,可实现更低剂量、更少设备消耗下图像质量的跃迁在高端硬件平台基础上,该机应用了众多个性化、人文关怀式的设计理念,从而在完成临床功能的同时,实现令医师、技师、患者满意的多赢工作流程.以下,我们将以解读Optima CT660的先进技术和更高临床应用为切入点,概述这一引领CT创新风尚者的魅力所在.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2012(027)001【总页数】2页(P126-127)【正文语种】中文需求是研发创新的最大驱动力。

当临床需要愈加苛刻的图像质量、更加快捷的扫描速度、不断降低的扫描剂量时，如何将这三者完美统一于一体，就成为所有研发者梦寐以求的目标。

近日，GE医疗推出了全新设计的128T——Optima CT660。

这款新一代128层CT，采用源自超高端宝石CT的核心科技——全新宝石ASiR平台，并具备动态500排、三率合一心脏成像等领衔技术，可实现更低剂量、更少设备消耗下图像质量的跃迁。

在高端硬件平台基础上，该机应用了众多个性化、人文关怀式的设计理念，从而在完成临床功能的同时，实现令医师、技师、患者满意的多赢工作流程。

以下，我们将以解读Optima CT660的先进技术和更高临床应用为切入点，概述这一引领CT创新风尚者的魅力所在。

“加”——创新技术催生更高诊疗应用Optima CT660，采用超高端宝石CT的宝石ASiR平台，通过高保真主动降噪系统、ASiR重建技术、快速迭代重建引擎以及CUDATM并行处理技术的综合运用，在不增加X射线剂量前提下，追本溯源地在原始数据层面进行反复迭代运算，从而使图像噪声进一步下降，图像密度分辨率提升30%，Z轴空间分辨率达到创纪录的0.30mm。

中国健康医疗大数据白皮书作者：来源：《中国计算机报》2018年第50期随着新兴技术的日益成熟、海量数据的管理、分析及应用，以及智能化的快速发展，大健康产业正在面临巨大改变。

在大数据技术的应用下，传统的健康医疗正在以新的形态焕发生机，健康管理、基因测序、智能养老等全生命周期环节都有大数据技术的落地和应用，并发生着革命性的改变。

中国健康医疗大数据宏观环境健康医疗大数据产业定义赛迪顾问研究认为，健康医疗大数据产业是指以与健康医疗相关、满足大数据基本特征的数据集合为核心，进行数据获取、存储、分析和应用的服务业态。

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，是未来健康医疗服务发展的重要趋势。

健康医疗大数据分类医疗健康大数据按照获取来源可以分为医院医疗大数据、区域卫生服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据6类。

医院医疗大数据：产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。

区域卫生服务平台大数据：通过医疗健康服务平台汇集整合区域内很多家医院和相关医疗机构的医疗健康数据，致使数据量大幅度增加。

疾病监测大数据：来自于专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测。

包括各种全国性抽样调查和疾病监测数据。

自我量化大数据：基于移动物联网的个人身体体征和活动的自我量化数据是一种新型的医疗健康大数据。

包含了血压、心跳、血糖、呼吸、睡眠、体育锻炼等信息。

网络大数据：指的是互联网上与医学相关的各种数据。

网络大数据产生于社交互联网关于疾病、健康或寻医的话题、互联网上购药行为、健康网站访问行为等。

生物信息大数据：主要是关于生物标本和基因测序的信息，直接关系到临床的个性化诊疗及精准医疗。

国际环境发达国家关注健康医疗大数据领域，积极推进产业发展。

美国是最早意识到要开放数据的国家，并于2010年通过颁布总统令等措施推动政府数据公开，开始了包括医疗健康行业的大数据建设。

“十三五”顺利开局！9张图详解全国医疗卫生数据全国医疗卫生机构情况：民营医院发展迅猛2013年末全国医疗卫生机构总数达97.44万个，增速为2.54%，主要是因为当年计划生育技术服务机构增加了原人口计生部门主管的机构数。

2014至2015年全国医疗卫生机构总数的增长率都在1%以下，总体较为稳定。

2016上半年，全国医疗卫生机构总数已经达到98.9万个，与2015年6月底比较，全国医疗卫生机构增加3160个。

2015年，是我国民营医院发展的重要一年。

2015年6月4日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，部署促进社会办医健康发展，以满足群众多样化的健康需求。

其后，国务院办公厅印发《关于促进社会办医加快发展若干政策措施的通知》，政府层面推出的多项政策，进一步破除了社会办医发展的障碍，持续推进落实社会办医准入、运营和监管等方面的支持政策。

2013年至2014年，我国民营医院的增速均超过10%，但在数量上仍然是公立医院胜出。

我国民营医院从2015年起获得了飞跃式的发展，去年我国民营医院数量达到了14518个，超过了公立医院的数量，增长速度为15.72%，为三年来最高值。

2016年上半年，我国公立医院数量为12958个，民营医院为15303个，与2015年6月底比较，民营医院增加2184个。

按等级分，最近几年我国三级医院占比保持在7%～8%，而二级医院占比为26%～27%之间，一级医院占比从2013年的26%上升至2015年的32%，未定级医院占比逐年下降，2015年占比为33%。

从增速情况看，三级医院的增长速率较为平稳，但也有下滑的趋势；二级医院2015年增速上升至9.4%，而一级医院2015年的增速更是接近25%。

全国卫生总费用：过快增长得到初步遏制2014年起，全国卫生总费用的增速有所下滑，2015年增速再次上升至14.94%。

“十二五”期间，公立医院改革取得了新进展，科学的补偿和运行机制正在建立，改革的关键环节和重点领域取得212016Vo1.32，No.10重要进展，公立医院的服务效率、水平、能力和收支结构正在发生向好的变化。