大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能医疗信息化的问题，以及和人工智能医疗信息化论文的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来？
人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。
传统医疗行业与模式存在众多弊端
医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。
医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。
人工智能技术在哪些环节拥有优势？
可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。
统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。
新医疗技术更加依赖人工智能
中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。
Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。
大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务
相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。
“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来
总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：
一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；
二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；
三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；
四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；
五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；
六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；
七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。
所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。
医疗AI如何助力于未来医院信息化建设？
AI人工智能近期在三个领域可能会有突破：第一是智能医护服务机器人，对患者进行感知、适当的干预，从远程医疗出发，在护理、健康、陪护、康复、助残、巡检、导览等公共服务中发挥作用；第二是虚拟护士或者虚拟助手，通过语音、语义等技术结合，是非常好的突破点。
但虚拟护士一般并不提倡由人工智能完全接管而是人机协作，人类可能只负责20%最尖端的、最需要协调的工作，人工智能负责大量粗活脏活累活；第三是IOT智慧病房。未来通过可穿戴设备、物联网、传感器，把后续要分析、决策、干预或者提供服务的所需数据采集上来，采集的越多意味着思考越完善、分析越彻底、服务越精准。
总结来说，当下可能是医疗机构信息化的分水岭，之前称为传统医疗信息化，而发展到今天，医院对于应用系统专业化和智能化的要求将日趋显现。
针对医院特定人群、特定业务、特定需求提供具有针对性的智能应用将是未来智慧医疗发展的主要特征，其特点是智能、精准、迭代频繁、重视应用的个性化和创新性。随着技术的快速发展以及医疗信息化领域相关产业的日趋成熟，未来智慧医院建设发展将呈现共性与个性并存的特点。
2019年，中国将全面展开医联体的建设工作，所有三级公立医院均参与医联体建设。目前，我国已形成了城市医疗集团、县域医共体、跨区域专科联盟、远程医疗协作网4种医联体模式。
2019年，我国将在100个城市开展城市医疗集团建设试点，在医疗集团内部建立以信息化为支撑的远程医疗系统、远程会诊系统、远程教育系统、双向转诊系统，各级医疗机构信息互联、互通、共享，为患者提供连续一体化的诊疗服务，同时重点在500个县开展县域医共体建设，提高基层医疗服务水平。
中国大规模推广医联体模式，是人工智能在医疗和医院体系创新创业的重大契机。过去，人工智能进入医疗和医院体系，只能在外围和辅助服务方面发挥作用，无法进入医疗和医院的核心运营体系。
而随着医联体的推广，远程医疗、医疗机构互联互通、家庭看护等需求将规模化兴起并进入到医联体的核心运营体系，这打开了人工智能的创新应用空间。
实际上，新的医疗体系变化正在发生：据国家卫健委统计，2018年全国医疗机构双向转诊患者1938万例次；其中，上转患者比上年同期减少15%；下转患者比上年同期增加83%；75%的医疗机构实现医联体内检查检验结果互认，远程医疗协作网覆盖所有地级市和1800多个县。
当医疗和医生系统发生重大的体系性变化时，正是创业投资的好时机。回归医疗初心，不为了技术而技术，是考察医疗AI人工智能项目的出发点和最终落脚点。
pacs对人工智能的价值
PACS又被称为医学影像信息系统，是一种基于计算机技术、互联网技术、数字成像技术、信息技术等为一体形成的医疗信息系统。PACS是医疗信息化发展的基础，主要涉及的功能有图像采集（包含纯数字采集、视频采集和胶片扫描三种方式和数据）、数据的传输和存储，影像分析和处理三个环节，由于其功能性较高，在医院信息化发展中起到重要作用，行业发展空间较大。
什么叫医疗信息化工程
医疗信息化工程是利用信息技术手段，对医疗资源进行整合，实现医疗信息管理、医疗质量控制、医疗卫生服务、医学教育与科研以及对患者各种信息的管理和维护的一项工程。
它包含医疗信息系统、医疗电子病历、远程医疗等技术，旨在提高医疗服务水平，改善医疗资源协调运用，推进医疗卫生事业现代化。
关于人工智能医疗信息化到此分享完毕，希望能帮助到您。
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