仍低于 当前经合组织国家的平均

 新闻资讯     |      2019-07-28 04:38

  仍低于 当前经合组织国家的平均秒速时时彩走势5G医疗健康是 5G技术在医疗健康行业的一个重要应用领域。随着 5G 正式商用的到来以及与大数据、互

  5G医疗健康是 5G技术在医疗健康行业的一个重要应用领域。随着 5G 正式商用的到来以及与大数据、互联网+、人工智能、区块链等前沿技术的充分整合和运用, 5G 医疗健康越来越呈现出强大的影响力和生命力,对推进深化医药卫生体制改革、加快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展,起到重要的支撑作用。

  一、快速崛起的新产业:5G 医疗健康产业 1、5G 医疗健康的概念定义

  5G 医疗健康是指以第五代移动通信技术为依托,充分利用有限的医疗人力和设备资源,同时发挥大医院的医疗技术优势,在疾病诊断、监护和治疗等方面提供的信息化、移动化和远程化医疗服务,创新智慧医疗业务应用,节省医院运营成本,促进医疗资源共享下沉,提升医疗效率和诊断水平,缓解患者看病难的问题,协助推进偏远地区的精准扶贫。

  国内一些大型医疗机构的移动医疗服务平台初具规模。以华西医院、华西附二院为代表的龙头医疗机构,针对 5G 远程医疗、互联网医疗、应急救援、 医疗监管、 健康管理、 VR 病房探视等方面展开5G 智慧医疗探索与应用创新研究,一方面提升医疗供给,实现患者和医疗的信息连接,最大程度提高医疗资源效率,便利就医流程,另一方面医疗数据的价值被进一步挖掘,产生新的移动医疗应用服务。

  2008 年底, IBM 首次提出“智慧医院”概念,设想把物联网技术充分应用到医疗领域,建立以病人为中心的医疗信息管理和服务体系,旨在提升医疗护理效率、降低医疗开销和提升健康水平。目前,智慧医院的概念已经拓展到医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学等领域。智慧医院是基于移动通信、互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等先进的信息通信技术,建立电子病历为核心的医疗信息化系统平台,将患者、医护人员、医疗设备和医疗机构等连接起来,通过丰富的智能医疗应用、智能医疗器械、智能医疗平台等,实现在诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等各环节的高度信息化、自动化、移动化和智能化,为人们提供高质量的医疗服务。同时,中国相关政府部门积极响应智慧医院及智慧医疗的建设和投入,从新技术应用、政策鼓励等多个维度推动医疗手段信息化、医疗技术智能化以解决当前所面临的各种医疗问题。

  移动医疗发展可以解决居民看病难、医疗资源分配不均的问题。国务院在 2009 年开始先后发布了《关于深化医药卫生体制改革的意见》、《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》、《国务院办公厅关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》要求实现按照疾病的轻重缓急及治疗的难易程度进行分级,不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗,逐步实现从全科到专业化的医疗过程;真正实现医院间、区域间的互联互通,且区域间的电子健康档案、电子病历等数据标准要实现统一,政策的落实推动移动医疗发展。同时国家卫健委 2018 年 4月发布《全国医院信息化建设标准与规范(试行)》,着眼未来 5-10 年全国医院信息化应用发展要求,从软硬件建设、安全保障、新兴技术应用等方面,具体规范了医院信息化建设的主要内容和要求。

  社会现状对医疗卫生服务提出新需求,城镇化的快速、持续推进加剧了城乡医疗水平的不均衡,城市医院寻求更加便捷、高效的智慧化手段缓解日益增大的巨量就诊压力,老龄化社会加剧、慢性病健康管理等问题,使得当下医院迫切寻找需要转变运营方式,《中国人类发展报告 2016》预测 2020 年 60 岁以上人口占总人口比重预期达到16.3%, 2030 年达到 23.0%,中国卫生和计划生育统计年鉴显示,中国慢性病患者从 2003 年到 2013 年十年间,患病率增长近 2 倍。从供给侧看,中国医疗资源供给持续不足且短时间难以补足,根据《“健康中国 2030”规划纲要》,中国 2020 年实现每千人口医生数 2.5 人,2030 年实现每千人口护士数 4.7 人,相比 2015 年每千人口医生数 2.21人和每千人口护士数 2.36 人已有较大提升,但从规划指标数值看,仍低于当前经合组织国家的平均数。因此,医疗机构也在不断探索,从移动医疗等新技术手段将服务延伸,从治疗者向健康管理者转变的方式。

  技术进步实现医院智慧化建设,物联网、大数据、云计算、人工智能、传感技术的发展使得计算机处理数据的能力呈现数量级的增长,众多辅助决策、辅助医疗手段成为可能。在诊疗方面,人工智能级云计算技术通过对海量数据进行医学分析,辅助医护人员进行诊断,如AI 辅助影像信息处理,协助进行食道癌、肺癌、乳腺癌等的早期筛查,为医生决策提供数据支持。根据 HIMSS 预测,未来两年将有 35%的医院部署 AI 应用。创新技术的不断涌现,促进数字医疗高速发展,《中国数字化医疗市场变革》报告指出,从 2014 年到 2020 年,中国数字医疗服务和电商的支出规模将从 200 亿元人民币增至 7000 亿元人民币。而移动通讯技术促进医院联合医疗保险、社会服务等部门,在诊前、诊中、诊后以及医疗支持等各个环节,对患者就医及医院服务流程进行简化,也使得医疗信息在患者、医疗设备、医院信息系统和医护人员间流动共享,让医护人员可以随时随地获取医疗信息,实现医疗业务移动办公,极大地提高了医疗工作效率。

  未来智慧医疗以及智慧医院的建设受益于 5G Gbps 级别的速率、5ms-30ms 级别的低时延以及整合移动性与大数据分析的平台能力等,让每个人都享受及时便利的智慧医疗服务,满足人们对未来医疗的新需求,比如远程医疗、远程急救、远程门诊、智慧手术室、智慧病房、智慧导诊。并充分利用 5G MEC 的 MEC 能力,提供实时计算、低时延的医疗边缘云医疗服务,包括但不限于移动急救、 AI 辅助诊疗、虚拟现实、影像设备赋能等高价值应用场景。

  3、 技术架构:终端层 / 网络层 / 平台层 / 应用层各维度关键技术

  5G 医疗整体架构可分为终端层、网络层、平台层和应用层四部分架构, 如下图所示。

  1、终端层实现持续、全面、快速的信息获取。 终端层主要是信息的发出端和接受端,它们既是信息采集的工具,也是信息应用所依附的载体。通过传感设备、可穿戴设备、感应设备等智能终端实现信息的采集和展示。包括机器人、智能手机、医疗器械、工业硬件等设备。

  2、网络层实现实时、可靠、安全的信息传输。 网络层是信息的传输媒介,是充分体现 5G 优越性的环节。通过分配于不同应用场景的独立网络或共享网络,实时高速、高可靠超低时延地实现通信主体间的信息传输。 基于 5G 技术的医院信息化接入网络技术架构如下:

  ▲基于无线技术的医院信息化网络与运营商联合 5G 建网技术架构

  3、平台层实现智能、准确、高效的信息处理。 平台层主要是实现信息的存储、运算和分析,起着承上启下的过渡作用,以 MEC、人工智能、云存储等新技术,将散乱无序的信息进行分析处理,为前端的应用输出有价值的信息。

  4、应用层实现成熟、 多样化、人性化的信息应用。 应用层是 5G价值的集中体现,根据三大显著特征可以支撑不同的应用场景,如无线医疗监测与护理应用、医疗诊断与指导应用、远程操控应用等。

  二、 5G 医疗健康技术发展趋势 1、 终端层:智能化医疗器械及终端设备加速普及

  对于医疗中查房手持终端 PAD,远程会诊视频会议终端、视频采集终端、可穿戴设备等智能终端等可以通过集成 5G 通用模组的方式,使得医疗终端具备连接 5G 网络的能力。借助 5G 移动通信技术,将院内的检验、检查设备以及移动医护工作站进行一体化集成,实现移动化无线进行检验检查,对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测,并将获取的生命体征数据和危急报警信息以 5G 通信方式传送给医护人员,使医护人员实时获悉患者当前状态,做出及时的病情判断和处理。

  传统医疗设备设计复杂精密,例如大型医疗器械、医疗机器人等设备。对于此类医疗终端设备,难以通过设备改造直接集成 5G 通用模组,可通过网口连接医疗 DTU 或者通过 USB Dongle 连接 5G 网络。基于 5G 网络切片技术,为传输流量承压的医疗检测和护理设备开设专网支撑,保障传输稳定顺畅,由此可以远程使用大量的医疗传感器终端和视频相关设备,做到实时感知、测量、捕获和传递患者信息,实现全方位感知病人,并且智能医疗终端打破时间、空间限制,实现对病情信息的连续和准确监测,为远程监护的广泛复制推广打开技术瓶颈。

  eMBB 即增强移动宽带,具备超大带宽和超高速率,用于连续广域覆盖和热点高容量场景。广覆盖场景下实现用户体验速率 100 Mbps、移动性 500 Km/h;热点高容量场景下用户体验速率 1Gbps、小区峰值速率 20 Gbps、流量密度 10 Tbps/km2,可面向云游戏、 4k/8k 超高清视频、 AR/VR 等应用业务。 eMBB 是 5G 发展初期的核心应用场景。

  uRLLC 即高可靠低时延,支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99.999%的连接。主要面向车联网、工业控制、智能电网等应用场景,更安全、更可靠。

  mMTC 即低功耗大连接,支持连接数密度 106 万/km2 ,终端具备更低功耗、更低成本,真正实现万物互联。

  现有无线医疗业务较为全面的覆盖了 5G 的三大应用场景。其中如 eMBB 场景应用主要有 5G 急救车,给急救车提供广域连续覆盖,实现患者“上车即入院”的愿景,通过 5G 网络高清视频回传现场的情况,同时将病患体征以及病情等大量生命信息实时回传到后台指挥中心;还可以完成病患以及老人的可穿戴设备数据收集,实现对用户的体征数据做 7*24 小时的实时检测。

  uRLLC 场景主要应用在院内的无线监护,远程检测应用,远程手术等低时延应用场景。其中无线监护通过统一收集大量病患者的生命体征信息,并在后台进行统一的监控管理,大大提升了现有的 ICU 病房的医护人员的效率。远程 B 超,远程手术之类对于检测技术有较高要求,需要实时力反馈,消除现有远程检测的医生和患者之间的物理距离,实现千里之外的实时检测及手术。

  mMTC 场景主要集中在院内,现有的医院有上千种医疗器械设备,对于医疗设备的管理监控有迫切需求,未来通过 5G 的统一接入方式,可实现现有的医疗器械的统一管理,同时实现所有的设备数据联网。

  未来智慧医疗受益于 5G 高速率、低时延的特性及大数据分析的平台能力等,让每个人都能够享受及时便利的智慧医疗服务,提升现有医疗手段性能。并充分利用 5G 的 MEC 能力,满足人们对未来医疗的新需求,如实时计算且低时延的医疗边缘云服务、移动急救车、AI 辅助诊疗、虚拟现实教学、影像设备赋能等高价值应用场景。

  同时,鉴于移动医疗发展的迫切性和重要性,在业务应用方面,新技术、新能力要支持各类疾病的建模预测;要实现医学造影的病灶识别和分类;基于移动终端和可穿戴等设备,能够满足居民日常健康管理和慢病康复治疗的需要,支撑居民开展自我健康管理;支持基于 AI 的智能分诊,诊断辅助和电子病历书写等功能;支持基于传感网络的物联网应用架构;支持各类医疗终端设备的数据采集和利用;支持MapReduce、 Spark、 Tez 等大数据分布式计算框架,其中区块链技术作为底层数据,可以对底层数据进行加密,实现了医疗病患隐私数据的安全可靠传输。具备多种算法库,具备大数据存储访问及分布式计算任务调度等功能,因此大量的业务在临床医学中开始探索和实践, 为患者提供以数字化为特征的、智能化与个性化相结合的诊疗服务,涉及预防、诊断、治疗和护理整个健康管理的全过程。

  4、 应用层: 5G 医疗应用潜力无限,智能化和个性化是两大发展方向

  移动医疗发展可以解决居民看病难、医疗资源分配不均的问题。城镇化的快速持续推进加剧了城乡医疗水平的不均衡,国务院在 2009年开始先后发布了《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》、《国务院办公厅关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》、《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等医改政策,要求实现医院间、区域间的信息互联互通,电子健康档案统一数据标准,真正实现按照疾病的轻重缓急进行分级、分层诊疗,移动医疗、互联网+智慧医疗将成为医疗服务发展的新契机。

  社会现状对医疗卫生服务提出新需求。 “百姓看病难”牵动着医疗 服务的神经,与此同时,医院面临就诊压力大,加上老龄化社会加剧和慢性病健康管理等问题,使得当下医院迫切寻找需要转变运营方式。根据《“健康中国 2030”规划纲要》,中国 2020 年实现每千人口医生数 2.5 人, 2030 年实现每千人口护士数 4.7 人,相比 2015 年已有较大提升,但从规划指标数值看,仍低于当前经合组织国家的平均数。因此,医疗机构也在不断探索,从移动医疗等新技术手段将服务延伸,从治疗者向健康管理者转变的方式。

  全球医疗健康产业正在不断跨界融合人工智能、物联网、大数据、 5G 技术等高科技,使医疗服务大步走向真正意义的智能化,也迎来了前所未有的发展契机。随着全球人口老龄化的不断加剧和医疗资源的日益紧张,各国政府和民众都越来越重视智慧医疗产业,推动着相关智慧医疗政策的落地与改革。全球智慧医疗市场在移动医疗、远程医疗等医疗新模式的带动下,正处于稳步发展阶段。据相关数据显示, 2015 年市场销售额约为 2514 亿美元,同比増长11.50%。 2016 至 2018 年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约为60%,预计 2019 年全球智慧医疗服务产业规模有望达到 4000 亿美元。

  全球智慧医疗市场主要集中在美国、欧洲、日本和中国, 而产品生产主要集中在美国、欧洲和日本。美国是全球最大的智慧医疗市场和头号智慧医疗强国,目前,美国智慧医疗市场约占据全球市场份额的 80%,同时全球 40%以上的智慧医疗设备都产自美国。欧洲智慧医疗市场由于老龄化社会、大批计划外移民涌入和医疗设备更新的需要,市场交易旺盛,发展前景广阔。其中德国智慧医疗产业规模仅次于美国, 是欧洲最大的医疗设备生产国和出口国。 日本智慧医疗市场是次于欧洲的第三大智慧医疗消费市场,在日本智慧医疗市场上, 西方发达国家尤其是美国的智慧医疗产品占有很大比例。日本已进入高度老龄化社会, 60 岁以上老人占该国总人口的比例已达 20.5%,与老年疾病有关的智慧医疗产品,包括心脏起搏器、人造心脏瓣膜、血管支架、胰岛素泵、人工关节等植入性产品需求极为旺盛。同时,近年来陷入亏损的日本电子业巨头纷纷转型智慧医疗产业,将进一步促进日本智慧医疗产业的发展。

  我国人口占世界人口的 22%,但医疗卫生资源仅占世界的 2%,医疗服务供给不足。我国的医疗资源近 80%集中在城镇,医疗资源不平衡,农村医疗卫生资源严重不足,设备少、服务能力低,部分偏远地区缺医少药的现状仍存在。面对我国医疗资源短缺,区域发展不平衡的问题,大力发展智慧医疗服务将是解决目前医疗行业痛点问题的有效方法。

  基于智慧医疗技术的发展和医疗市场的需求,中国的智慧医疗行业有着广阔的发展空间和投资市场。我国的智慧医疗市场需求不断増长,市场规模迅速扩大,已成为仅次于美国和日本的世界第三大智慧医疗市场。 2015 年,我国智慧医疗市场销售额为 260 亿美元,同比增长 35.5%,占全球市场份额达 10.5%。 2016 年我国智慧医疗行业投资规模已达 437 亿元,到了 2017 年我国智慧医疗行业投资规模达到 552 亿元左右。截止 2018 年底我国智慧医疗行业投资规模超700 亿元。预测 2019 年我国智慧医疗行业投资规模将达 880 亿元,并预测在 2020 年我国智慧医疗行业投资规模将突破千亿元。

  国内外科技巨头均重视智慧医疗的布局与应用。IBM 在 2006 年启动 Watson 项目,于 2014 年投资 10 亿美元成立 Watson 事业集团。Watson 是一个通过人工智能技术,从非结构化数据中洞察数据规律的技术平台。目前该系统已应用于肿瘤、心血管疾病、糖尿病等领域的诊断和治疗,并于 2016 年进入中国市场,在国内众多医院进行了推广。

  阿里健康以云平台为依托,结合自主机器学习平台 PAI2.0 构建了坚实而完善的基础技术支撑。阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学第二附属医院等医院、上海交通大学医学院附属新华医院以及第三方医学影像中心建立了合作伙伴关系,重点打造医学影像智能诊断平台,提供三维影像重建、远程智能诊断等服务。腾讯在 2016 年建立了人工智能实验室 AI lab,专注于 AI 技术的基础研究和应用探索,建立人工智能的内核模型,并对健康风险进行预警、进行精准诊疗和个性化医疗。在产品研发方面,腾讯在 2017年 8 月推出了自己首个应用在医学领域的 AI 产品腾讯觅影。把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合,可以辅助医生对食管癌进行筛查,有效提高筛查准确度,促进准确治疗。除了食管癌, 也将支持早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种的早期筛查。

  巨头的不断涌入、资本市场快速布局、政策推动以及政府医疗数据不断开放,加上 5G 和人工智能技术,智慧医疗的全面感时代已经来临。智慧医疗正联通医疗各个环节,随之而来的是海量数据的急速增加。 IDC Digital 预测截至 2020 年医疗数据量将达 40 万亿 GB,是2010 年的 30 倍。同时数据生成和共享的速度迅速增加,导致数据加速积累。通过高端物联网、传统和移动互联网+、大数据、云计算及人工智能技术,基于健康档案区域医疗信息平台,有效实现以患者为中心,患者、医务人员、医疗机构、医疗设备四方联动跨地区的医疗服务模式已经形成。

  我国地域辽阔,医疗资源分布不均,农村或偏远地区的居民难以获得及时、高质量的医疗服务。传统的远程会诊采用有线连接方式进行视频通信,建设和维护成本高、移动性差。 5G 网络高速率的特性,能够支持 4K/8K 的远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享,并让专家能随时随地开展会诊,提升诊断准确率和指导效率,促进优质医疗资源下沉。

  与 CT、磁共振等技术相比, 超声的检查方式很大程度上依赖与医生的扫描手法,一个探头就类似于医生做超声检查时的眼睛,不同医生根据自身的手法习惯来调整探头的扫描方位,选取扫描切面诊断病人,最终检查结果也会有相应的偏差。由于基层医院往往缺乏优秀的超声医生,故需要建立能够实现高清无延迟的远程超声系统,充分发挥优质医院专家优质诊断能力,实现跨区域、跨医院之间的的业务指导、质量管控,保障下级医院进行超声工作时手法的规范性和合理性。远程超声由远端专家操控机械臂对基层医院的患者开展超声检查,可应用于医联体上下级医院,及偏远地区对口援助帮扶,提升基层医疗服务能力。 5G 的毫秒级时延特性,将能够支持上级医生操控机械臂实时开展远程超声检查。相较于传统的专线G 网络能够解决基层医院和海岛等偏远地区专线建设难度大、成本高,及院内 WiFi 数据传输不安全、远程操控时延高的问题。

  。 利用医工机器人和高清音视频交互系统,远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治。 5G 网络能够简化手术室内复杂的有线和 WiFi 网络环境,降低网络的接入难度和建设成本。利用 5G 网络切片技术,可快速建立上下级医院间的专属通讯通道, 有效保障远程手术的稳定性、实时性和安全性,让专家随时随地掌控手术进程和病人情况,实现跨地域远程精准手术操控和指导,对降低患者就医成本、助力优质医疗资源下沉具有重要意义。不仅如此,在战区、疫区等特殊环境下,利用 5G 网络能够快速搭建远程手术所需的通信环境,提升医护人员的应急服务能力。

  。 急救医学是一门处理和研究各种急性病变和急性创伤的一门多专业的综合科学,需要在短时间内对威胁人类生命安全的意外灾伤和疾病采取紧急救护措施,并且急救医学还要研究和设计现场抢救、运输、通讯等方面的问题,急救设备是急救医学的重要组成部分。当前, 急救医学在我国的发展还处于初级阶段且农村与城市地区发展极不平衡,诸多地方待改善, 急救医务人员结构不合理、设备配置不足等情况仍较严重, 在现场没有专科医生或全科医生的情况下,通过无线网络能够将患者生命体征和危急报警信息传输至远端专家侧,并获得专家远程指导,对挽救患者生命至关重要,并且远程监护也能够使医院在第一时间掌握患者病情,提前制定急救方案并进行资源准备,实现院前急救与院内救治的无缝对接。通过 5G网络实时传输医疗设备监测信息、车辆实时定位信息、车内外视频画面,便于实施远程会诊和远程指导,对院前急救信息进行采集、处理、存储、传输、共享可充分提升管理救治效率,提高服务质量,优化服务流程和服务模式。基于大数据技术可充分挖掘和利用医疗信息数据的价值,并进行应用、评价、辅助决策,服务于急救管理与决策。 5G 边缘医疗云可提供安全可靠医疗数据传输,实现信息资源共享、系统互联互通,为院前急救、智慧医疗提供强大技术支撑。

  5G 智能急救信息系统包括智慧急救云平台、车载急救管理系统、远程急救会诊指导系统、急救辅助系统等几个部分。智慧急救云平主要包括急救智能智慧调度系统、一体化急救平台系统、结构化院前急救电子病历系统。主要实现的功能有急救调度、后台运维管理、急救质控管理等。车载急救管理系统包括车辆管理系统、医疗设备信息采集传输系统、 AI 智能影像决策系统、结构化院前急救电子病历系统等。远程急救会诊指导系统包括基于高清视频和 AR/MR 的指导系统,实现实时传输高清音视频、超媒体病历、急救地图和大屏公告等功能。急救辅助系统包括智慧医疗背包、急救记录仪、车内移动工作站、医院移动工作站等。

  。 医疗教育指面向医疗卫生技术人员进行的教育培训,用户包括医疗、护理、医技人员。 医学继续教育主要分为会议讲座、病例讨论、技术操作示教、培训研讨、论文与成果发表等形式,可线下组织也可线上远程进行。 远程医学教育培训主要包括:基于音视频会议系统的教学平台、基于使用场景的教学平台和基于 VR/AR 设备的教学平台三类产品形态。其中,基于音视频会议系统的教学平台主要用于进行病例讨论、病案分享等教学培训,基本功能为音视频会议系统和 PPT 分享;基于使用场景的教学平台除了音视频设备外,还需要结合具体场景对接相应的医学设备,如心脏导管室手术示教、神经外科手术示教、 B 超示教等;基于 AR/VR 的虚拟教学平台以 AR/VR 眼镜等可穿戴式设备为载体,结合 3D 数字化模型进行教学培训,对比传统方式,受教者的沉浸感更强,具备更多交互内容,相对使用成本更低。5G 手术示教指通过对于医院手术相关病例进行直播、录播等形式进行教学培训,主要面向医院普外科、麻醉科、心外科、神外科等外科相关科室医疗技术人员,旨在提高外科相关科室医护人员案例经验及实操水平。 5G 手术示教系统核心功能包括手术图像采集、手术转播、手术指导、手机等移动端应用等。 5G 医学示教系统适用于手术室内的多个业务场景,如示教室实时观摩手术,主任办公室观看指导手术,院外医联体医院观看手术,学术会议转播手术,移动端远程指导手术等。

  远程监护是利用无线通信技术辅助医疗监护,实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测,并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员的一种远程监护形式。依托 5G 低时延和精准定位能力,可以支持可穿戴监护设备在使用过程中持续上报患者位置信息,进行生命体征信息的采集、处理和计算,并传输到远端监控中心,远端医护人员可实时根据患者当前状态,做出及时的病情判断和处理。

  随着医疗体制改革的不断深入,利用现代医疗信息化手段,优化就医流程,让广大患者有序、轻松就医已成为医院提高服务水平的迫切需求。 医院通过部署采用云–网–机结合的 5G 智慧导诊机器人,利用 5G 边缘计算能力,提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务,可以提高医院的服务效率,改善服务环境,减轻大厅导诊台护士的工作量,减少医患矛盾纠纷,提高导诊效率。

  移动医护将医生和护士的诊疗护理服务延伸至患者床边。在日常查房护理的基础上,医护人员通过 5G 网络可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输、移动高清会诊,解决 WiFi 网络安全性差的问题,提高查房和护理服务的质量和效率。此外,在放射科病房、传染病房等特殊病房,医护人员还可以控制医疗辅助机器人移动到指定病床,在保护医务人员安全的前提下,完成远程护理服务。

  患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求。利用 5G 海量连接的特性,构建院内医疗物联网,将医院海量医疗设备和非医疗类资产有机连接,能够实现医院资产管理、院内急救调度、医务人员管理、设备状态管理、门禁安防、患者体征实时监测、院内导航等服务,提升医院管理效率和患者就医体验。

  随着计算机技术和医学影像技术的不断进步,医学影像已逐渐由辅助检查手段发展成为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法。5G 智慧医疗解决方案以 PACS 影像数据为依托,通过大数据+人工智能技术方案,构建 AI 辅助诊疗应用,对影像医学数据进行建模分析,对病情、病灶进行分析,为医生提供决策支撑,提升医疗效率和质量,能够很好的解决我国的医学影像领域存在诸多问题,比如:供给严重不平衡,影像科医生数量不足,尤其是具有丰富临床经验、高质量的医生十分短缺;诊断结果基本由影像科医生目测和经验决定,误诊、漏诊率高;受限于影像科医生读片速度,耗时较长等等。

  2019 年 6 月, 5G 商用牌照发放,标志着新一轮科技革命的开始。 业内普遍认为5G 产业或将在 2020 年达到爆发期 ,届时, 5G 应用将给多个消费和行业领域带来巨大变革,尤其是无人驾驶、工业自动化、智慧医疗等领域 。当前,我国在5G 医疗健康前期探索已取得良好的应用示范作用,实现了 5G 在医疗健康领域包括远程会诊、远程超声、远程手术、应急救援、远程示教、远程监护、智慧导诊、移动医护、 智慧院区管理、 AI 辅助诊断等众多场景的广泛应用。在政策有力的推动合技术不断完善下,相信不久的将来看病难、看病贵的问题将被有效地缓解。

  在高特佳副总经理、并购部主管合伙人胡雪峰看来,与其他消费类领域互联网发展不同,医疗领域的C端实际上是医生,这是医疗行业与其他行业的本质不同。医疗行业的互联网的项目还需要摸索一段时间,在资本市场追逐中还是要慎重。

  两会上,总理在政府工作报告中提到了群众医疗问题。报告称,“加快建立远程医疗服务体系,加强基层医护人员培养,提升分级诊疗和家庭医生签约服务质量。”这也是首次将“质量”一词取代“数量”在报告中被明确要求。

  从起初整理相关数据到软件最终测试成功,该院中药房的工作人员经历了很多改变。

  根据动脉网的数据,2016年最后一个季度,中国数字健康行业的投资萎缩10%,而之前一个季度更是大幅下滑41%。IT桔子的统计则表明,至少有26家来自该领域的创业公司倒闭。

  专为移动医疗公司提供咨询服务的上海Unicorn Studios创始人罗杰·刘(Roger Liu)表示,这个科技领域的一大困境在于,在一个被公立医院和社保主导的体制内,没有一家保险公司愿意与互联网公司合作展开探索。中国的医疗体制采用保守的报销模式,不会为新颖的服务支付费用。

  “医改”年年是热点词,却年年令人无奈,“互联网+医疗”推行至今,医改收效微乎其微。如今,能否通过人工智能+医疗助力变革,成了群雄逐鹿的新浪潮。

  方向一:决策支持——医学影像识别系统,是目前最有可能率先落地的应用。

  一旦能够建立起个人电子档案,就可通过深度学习构建相关的健康诊疗模型,对病人过往数据进行分析,从而诊断与合理用药。例如:治疗同一个患者可使用多种品牌药物,但哪种最有效?医生往往无法确定。一旦通过智能系统,就可通过历史数据判断个体从第一次患病到如今服用哪种药物更为适合,避免了多次就医的可能,降低看病费用,提高就医效率。

  龚向光,胡善联;澳大利亚经验对我国药品价格管制的启示[J];中国卫生经济;2002年11期

  方向三:患者与人口管理——通过风险识别,患者可进行自我管理;相关部门可及时对地区疫情作出响应。

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  杨砚峰;;对铁路放松价格管制的思考[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛(交通运输工程学科)论文集(上册)[C];2005年

  。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心,主要做央企,国家部委大型中央...

  、转许可、在信息网络上传播或转让阿里云提供的软件或服务,也不得逆向工程、反编译或试图以其他方式发现阿里云提供的软件的源代码;...对于因电信系统、

  沈洪涛;中国药品价格管制问题研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

  此外,不少医疗机构存在通过和参保人“合作”采取“挂床”住院、“借证”住院、“开大处方”等违规操作,大量医疗资金被套取,而部分民众却仍看不起病。

  的产业,大数据仍然处于快速发展初期,在这个快速发展的领域,每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价,大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。数据是资源也是战略资源,大数据...

  我简单介绍一下自己,我是清华硕士,在美国芝加哥大学读博士,后来在美国微软公司工作几年,主要做广告大数据

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