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中医院智能医疗方案范文1
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
中医院智能医疗方案范文2
关键词 高等医学教育 考试改革 中医推拿学综合考试模式
近年来，高等医学院校的教学改革在不断的深入进行，多年教学改革实践的成就虽然很大，但是距离预期目标还有一定差距。在教学模式、教学内容、课程体系以及教学方法各项改革的逐步深化过程中，传统的考试模式对于提高教学改革质量的制约性逐渐凸现出来。因此积极开展考试改革，已经成为高等医学院校教学改革的重要内容之一。
推拿学是一门实践性很强的学科，是中医院校主要的临床课程之一。进入新世纪以来，推拿教学的形式和内容进行了一些调整，结合我校实际情况进行了多方面的改革，教学水平和教学质量得到了很大的提高。但是考试作为教学水平和质量的主要检测手段，其改革没有跟上教学形式和内容的改革，虽然在一些方面做了积极的探索，但是仍然无法适应教学改革的进行，已经成为阻碍教学改革深化的“瓶颈”。
目前推拿学主要采用闭卷考试的方式，并将期末考试的分数作为学生推拿课的最后成绩。而推拿学课程的内容主要包含推拿手法、推拿科临床诊断方法和疾病各论等等，这些内容均在理论知识基础上以临床操作为主，需要学生在学习推拿学时将理论和临床实践紧密结合，但目前学生对推拿课的学习和掌握却出现了理论和临床实践的脱节，可以说现行推拿学的考试内容和方式是造成这种结果的重要原因之一。
为了更好的配合临床医学专业教学改革的深入进行，运用考试指挥棒的逆向推动原理，充分调动学与教双方的积极性，使学生在重视医学基础知识、基础理论学习的同时，培养对知识的深层理解、分析比较和融会贯通能力，更加注重操作能力的培养和临床技能的提高，我们根据国内有关医学考试的研究成果，参考其他医学院校考试改革的研究思路，借鉴国外医学考试模式的优秀经验，结合我校具体情况以及中医推拿学课程特点，改革传统考试模式，建立中医推拿学综合考试模式并进行试点研究。
1 一般资料
本课题所选择观察对象为黑龙江中医药大学临床医学院具有推拿学教学课程的2005级中医临床方向和中医妇儿方向专业统招本科学生，选择2005级中医临床方向专业(48人)为实验组，2005级中医妇儿方向专业(51人)为对照组。实验组采用中医推拿学综合考试模式，对照组采用传统考试模式，即理论闭卷考试。开课之初分别告知两个班级学生本课程将要采用的考试方式。
2 研究方法
实验组采用中医推拿学综合考试模式，中医推拿学综合考试模式为理论知识、操作技能、临床实践能力多方面测试，全面、客观地衡量学生的理论知识，操作技能以及临床实践能力水平。
(1)理论知识。理论知识考试部分采取闭卷形式，题型设置在传统题型基础上增加综合性思考题、分析题、临床应用题的比例；
(2)操作技能。操作技能考试部分主要检测推拿手法的掌握情况，采用智能推拿手法参数测定系统进行评分；
(3)临床实践能力。临床实践能力考试部分采用多站式考试以及OSCE模式，并结合学科具体情况，全面、客观地衡量学生的实际临床技能水平。
3 观察指标
对照组在课程结束后采用传统考试模式，即理论闭卷考试，试卷满分100分，并以此考试分数作为学生推拿课的学习成绩。实验组采用中医推拿学综合考试模式，于推拿手法讲解结束后两周，应用ZTC-I智能推拿手法参数测定系统(上海尼特医疗器械有限公司生产)对学生推拿手法的掌握情况进行检测，满分100分，此分数占该课程最后成绩的20％。课程结束后，对学生进行理论闭卷考试，试卷满分100分，该成绩占本课程最后成绩的50％。最后于推拿科门诊随机抽取常见病例，由学生根据问诊、查体、辅助检查的情况完成其完整的书面门诊病历，由任课教师对病历进行打分，满分100分，此分数占总成绩的30％。最后将三项成绩，即手法、理论和门诊病历成绩综合计算作为最终成绩。
之后我们发放调查问卷，并对两组学生的临床技能水平进行考核。此考核采用多站式，考核内容包括推拿手法、病史采集、查体与辅助检查、疾病诊断与鉴别诊断和治疗方案的制定。考核分四站进行，第一站手法考核应用智能推拿手法参数测定系统检测；理论、查体和临床实践考核采用面试形式，由学生随机抽取病例，依次完成各站的各项操作、回答提问并进行相应的理论分析，考核人员分别对其记录评分。
4 观察结果
如表1所示。结果显示实验组临床技能水平考核中手法、查体、理论以及临床实践考核各项分数均高于对照组，两组学生综合考核评分对照有显著性差异(t检验，P
5 讨论
医学是需要将理论学习和临床实践密切结合的专业，推拿学是中医学体系中能突出显示中医临床能力的临床学科之一。现行的灌输式课堂讲授和理论考试的教学与考试模式使学生只能对所学理论知识有单纯的记忆和抽象认识，而不能深刻理解并将所学知识灵活应用于临床实践(具备一定的临床实践能力)，这是造成医学毕业生不能很好的就业或不能迅速适应临床工作环境并承担其工作任务的一个很重要的原因。
推拿学综合考试模式，以培养学生“三基”为宗旨，采用理论知识检测与各项实践考核相结合的方式，能够有效地促进学生在学习、实习期间端正态度，改变平时不努力、临考突击复习的学习方法，变被动应付考试为主动积极获取知识、提高能力。学生也普遍认为这种综合考试模式改变了一张理论知识考卷定成绩的现象，考试内容全面，考试结果客观、公正。这种考试模式，确实能较全面、系统地评价教学效果，有效地考察出学生临床操作、临床思维、综合分析问题、解决问题以及学生的医患交流与合作能力，从而比较全面地评价学生的学习质量。更重要的是能够通过考试的导向作用，引导学生重视l临床实践，重视理论学习与临床实践的密切结合，也促使临床教师在带教过程中重视对学生临床基本技能的规范化培训，更新临床教师的教育教学理念。
