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首页2022年中国数字医疗创新白皮书:打破医疗不可能三角
2022年数字医疗年度创新白皮书深入探讨了我国数字医疗领域在这一年中的显著进展和未来发展趋势。随着信息化基座的日益完善,我国数字医疗已不再局限于传统的服务和管理层面,而是正在向核心的诊断治疗等领域迈进,展现出巨大的潜力。政策层面的支持起到了关键作用,中央及地方出台的一系列纲领性政策为行业提供了明确的方向。 在技术层面,数字医疗受益于数字技术的突破,如人工智能、移动应用、大数据和5G等,这些技术在临床应用中发挥着颠覆性作用。例如,人工智能辅助医疗决策,提高了诊断的精确性和速度;数字疗法则参与到疾病的预防、治疗和康复过程中,实现了远程医疗的新高度,如通过5G实现的实时远程手术。这些技术的应用不仅解决了传统医疗体系中“看病难、看病贵”以及医患矛盾的问题,还促进了医疗服务质量、可达性和成本之间的平衡。 白皮书指出,我国数字医疗的发展经历了一个逐步深化的过程,从早期的信息化建设,如数字化和网络化的基础设施建设,到如今的智能化阶段,已经在医疗干预中发挥了重要作用。这不仅提升了医疗服务效率,也增强了个体健康管理能力。动脉网和蛋壳研究院通过对2022年行业创新的深度调研,旨在梳理这些创新对产业的推动作用,记录中国在数字医疗领域的创新实践,塑造医疗健康领域的全球典范。 总结来说,2022年是我国数字医疗大爆发的一年,它标志着我国医疗体系正朝着更高效、更智能的方向转型,而政策引导、技术创新和基础设施建设的协同发展,预示着未来我国数字医疗将有更大的发展空间和深远的社会影响。
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件技术在整个医疗行业中的应用。
在完成第一阶段的数字化后,第二阶段显然是网络化。通过将院内外设备通过
互联网及物联网等网络连接实现互联互通,可以实现人与人(局域网、广域网)、
设备与设备(物联网)以及人与设备之间的数据传输及共享,为进一步的应用
提供基础,比如互联网医疗等。如果说数字化是产生数据的过程,网络化便代
表了数据流动的过程。
基于数字化和网络化的基础,智能化是数字医疗的进阶阶段。通过对前两个阶
段生产并传递的数据进行分析并加以应用,从而产生更广泛和深刻的洞见,实
现医疗业务流程的优化和自动化,实现相应的目的,或产生新的创新性的疗法,
或提升服务效率降低成本,或实现精准个性化的服务等。
随着数字化、网络化和智能化的递次实现,医疗模式变革有了相应的基础。通
过量变最终实现质变,医疗制度和服务模式将得到改变,服务质量也将得到提
升,当前阶段理想的数字医疗也将得以实现。
我国数字医疗的演进路径:数字医疗底座基本建成,模式变革正在酝酿中
数字医疗的发展是一个长期性的过程,即使是医疗技术最为发达的美国,目前
也处于第三阶段与第四阶段之间,即已有一些模式变革的雏形,但尚未完全实
现。相对而言,我国在数字医疗的发展上起步较晚,且早期由于数字技能能力
的局限,进展较慢。不过,近几年我国在信息技术及通信技术领域实现了跨越
式的发展,在数字医疗的进展上也有了不小的进步。
完善数字医疗底座,医疗信息化已迈入 4.0 阶段。从上世纪九十年代开始,我
国在之前医院建设的基础上开始了数字医疗建设,迈出了第一步的摸索阶段,
即所谓的医疗信息化。目前,我国医疗信息化发展至今大体经历了四个阶段:
以收费为中心,解决非诊疗业务的 1.0 阶段;以业务为核心,各科室应用子系
统的 2.0 阶段;着眼互联互通,打造整体数据集成平台的 3.0 阶段以及区域互联
互通实现大数据分析,人工智能赋能辅助诊疗的 4.0 阶段。建设重点从医院内
部管理到关注患者诊疗,再到区域性信息互通,医疗信息化建设实现了从个体
到整体、从局部到广域的发展,内涵与功能得到强化,服务范围不断延伸。
1.0 阶段:以财务管理和成本核算为核心,借助信息网络技术对医院的人财物资
源进行调配的 HIS(Hospital Information System)是最先被引入的信息系统。
在当时,国内医疗信息化行业尚处于空白。具有实力的医院信息科通常根据需
求自写软件。发现了巨大市场的部分企业开始针对医院信息化需求开发产品并
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飞速成长,大量医疗信息化公司就此涌现,以专业化的方式解决医院财务、医
嘱问题。初期,企业乐于展示系统的独特性,后期逐渐转向营销,努力提高
GUI 界面与产品包装的吸引力。在 1.0 阶段,医院管理信息系统初具雏形。
2.0 阶段:到了世纪末,我国经济科技水平有了大幅提升,医改的深入以及不断
增长的医疗服务需求对医院信息化的要求越来越高。信息化的重点从管理层面
转移到业务层面,帮助实现患者诊疗环节全流程信息化和各医技科室信息化的
CIS(临床信息化,Clinical Information System)被引入医院。信息化 厂商开始
在医生工作站、检验报告系统和影像系统等 CIS 系统中开始新一轮开发和推广,
医疗信息的交互逐渐成为医企双方的关注重点。另一方面,临床系统加速开发,
医疗信息化开始逐步专科化,需求也开始分化,市场规模激增。从这一阶段开
始,医疗 IT 企业逐渐取得了医院信息化建设的主动权。
3.0 阶段:在这一阶段,三级医院信息化建设基本完成,但由于 CIS 下属子应用
系统来源不同,接口规范不一导致各系统间缺乏接口,形成众多数据孤岛。这
也直接导致了医院内部“信息孤岛”的产生。3.0 阶段的集成系统应运而生。医疗
信息化企业开发出集成平台,将不同的医疗子系统进行对接,整合不同系统的
数据。其目的在于实现内院信息集成,提升院内交互效率。整个医院的信息化
系统直到这个阶段才算完成整体体系,不过,在实际操作中,医疗机构存在的
信息孤岛并未完全得到解决。
4.0 阶段:随着近年来大数据、云计算和人工智能的兴起,及其系统在其他领域
应用中展现出的巨大潜力,医院信息化建设的重点逐渐开始转移到区域医疗信
息化(GMIS,Globe Medical Information Service)。 通过政府引导,企业承建
的形式,各地开始探索以区域内居民电子健康档案为核心,通过网络将医院内
部与外部平台连通,建立面向病人、医院及卫生行政部门的信息系统。区域医
疗信息化希望通过云上统一的架构和标准,将一个个信息孤岛逐步打通,并将
这些沉睡的数据整合到一起,形成海量的数据库。这一阶段目前仍在进行中,
并已通过数据集成和利用不断涌现出创新的临床应用。与此同时,院内服务和
管理的智能化程度也越来越受到重视,并通过政策引导对此提出了具体的要求。
通过几十年来医疗信息化建设的不断完善,我国的数字医疗基本完成了数字化
和网络化,在某些细分领域也在逐步实现智能化。一个坚实的数字“底座”基本
成型。基于海量医疗数据的积累和利用,我国数字医疗也开始越来越从管理和
服务等医疗边缘向治疗诊断等核心领域切入。一方面,基于人工智能的辅助诊
断,以及人工智能结合物联网的智能诊断设备(如可穿戴设备)在近年来进展
神速,被广泛用于进行卫生医疗系统的精细管理及帮助医生临床诊疗等;另一
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方面,对医疗服务数字化并提供创新诊断及治疗方式的数字疗法也快速崛起,
基于信息化沉淀起步,医疗 AI 已冲刺 2.0 阶段。不断积累的数据为人工智能的
发展奠定了基础,加上包括软硬件在内的相关技术的逐步成熟,人工智能在
2010 年代开始被应用到医疗领域。其中,基于计算机视觉的医疗影像 AI 辅助
诊断与基于 NLP 的医疗知识图谱构建在众多领域中迅速崛起,成为了医疗 AI 中
发展最快的两个领域。尤其是 AI 辅助诊断,在 2015-2020 年这个区间之内,数
百家企业涌入这个赛道,超过百家企业从一级市场获得融资。
这一阶段被认为是医疗 AI 的 1.0 时代。其特点是覆盖式创新,即覆盖更多的专
科,从肺部入手,进而转向脑、心、肝等脏器。在这一阶段,全球范围内均缺
少开源的医疗大数据,AI 企业能够直接获得的数据很少。对覆盖领域的选择主
要来源于可获得的数据集,比如肺结节数据集是当时为数不多的开源数据集,
但仍存在数据量小、标准化低、标准成功率低、数据类型有限的不足。在这个
阶段,企业获取有效数据集必须与医院进行合作,在取得脱敏数据后对其进行
分类、标注、训练。由于整个过程均需人工进行,无论是时间成本、经济成本
还是人力成本都相当高昂。人工智能企业要获得高质量的标注数据难度不小。
由于人工智能需要依靠数据集进行学习,数据的匮乏和质量也进一步限制了人
工智能的发展。
2020 年 1 月,国内首张影像 AI 三类医疗器械注册证获批,标志着影像 AI 商业
化时代的到来。随后两年时间,影像 AI 频频获批医疗三类器械,监管政策逐渐
完善。找到可行盈利路径的头部影像 AI 厂商开始谋求更大的发展,陆续驶向二
级市场。这也意味着 1.0 时代的结束,国内医疗 AI 正式进入 2.0 时代。
国内医疗人工智能 2.0 时代的价值创造方式与 1.0 阶段明显不同。如果说 1.0 时
代属于覆盖式创新,主要目的是尽可能覆盖更多的领域;2.0 阶段的创新则是以
1.0 阶段创新成果为基础的单点式创新。这是因为从 2020 年开始,大量医院自
发加入的单病种影像数据库和第三方测试数据库的不断构建使得数据量指数增
长。这使得 AI 企业在新适应症开发上面临的难度骤减,加之第三方数据库逐渐
形成规模,使得医疗 AI 的产品丰富程度随之增长。在决定 AI 产品品质差异的算
法、算力和数据三要素中,能够形成壁垒的还是算法和数据。由于高质量数据
的获得相对以往更加容易,数据壁垒的重要性相对以往有所降低,算法壁垒的
作用开始逐步凸显。
目前,人工智能的作用已经得到公认,并正在越来越多被临床实际应用。不过,
从其生命周期来看,还处于初期的导入阶段,还有巨大的发展空间。
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