智慧城市案例分析————智慧医院案例背景

医院作为医疗服务的核心，“智慧医院”早已写入不少医院的年度计划当中。

一直以来，“大医院门庭若市，小医院门可罗雀”就是我国医疗资源总体不足、分布不均的外部具象表现。再加上近年来，我国城镇化加速，老龄化、慢病等问题日益严峻，医疗卫生服务压力不堪重负。

目前医改也进入攻坚期，医保控费迫在眉睫。但与此同时，互联网、大数据、人工智能、物联网等应用于智慧医院建设的技术迅猛发展，为医疗服务效率、质量的提升以及医疗支出的减少带来新机遇。

据麦肯锡分析显示，在很多国家，科技在医疗服务场景中的落地能够带来的成本节约相当于10%年医疗总支出。

而根据十二五期间的规划，2020年卫生总费用要达到GDP总量的6.5%-7%。到2020年，我国卫生总费用预计将超过6.5万亿元，数目不小。

事实上，医院的智慧化早已是大势所趋，国家层面也一再鼓励。

2018年1月，国家卫生计生委和国家中医药管理局发布的《关于印发进一步改善医疗服务行动计划（2018-2020年）的通知》中指出，以“互联网+”为手段，建设智慧医院；2018年4月，国家多部委密集出台多项“互联网+医疗健康”的鼓励性政策；去年9月，《互联网诊疗管理办法（试行）》、《互联网医院管理办法（试行）》、《远程医疗服务管理规范（试行）》三个重磅文件出台。

健康需要

由于国内公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、渠道少、覆盖面低等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院无人问津，病人就诊手续繁琐等等问题都是由于医疗信息不畅，医疗资源两极化，医疗监督机制不全等原因导致，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。所以我们需要建立一套智慧的医疗信息网络平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。从根本上解决“看病难、看病贵”等问题，真正做到“人人健康，健康人人”。

智慧医院定义

智慧医院包含三个层面，一是面向医务人员的智慧医疗，比如电子病历系统建设，2010年开始在医院大规模推广；二是面向患者的智慧服务，比如解决患者就医时“三长一短”（挂号、候诊、收费队伍长，看病时间短）问题；三是面向医院管理者的智慧管理，提升医院整体运营效率。

智慧医院建设的核心驱动力是政策。当前，智慧医疗和智慧服务领域，均有相应的政策落地，智慧管理正在标准设立过程中。智慧化建设是未来医院发展的必由之路，也是未来医院的核心竞争力，这是由当前社会挑战与经济发展（需求拉动）、政策支持与技术进步（基础推动）共同决定的。

智慧医疗领域，2018年11月卫健委办公厅印发《电子病历系统应用水平分级评价标准（试行）》，意在建立适合我国国情的电子病历系统应用水平评估和持续改进体系，以电子病历为抓手，提升临床诊疗水平。智慧服务领域，2019年3月国家卫建委办公厅发布《医院智慧服务分级评估标准体系（试行）》，引导医院建设功能实用、信息共享、服务智能的智慧服务信息系统，改善患者就医体验。智慧管理领域，卫健委正在研究制定医院智慧管理分级评估标准，专门针对医院的后勤管理、科研教学、物资供应、财务运营、成本核算、办公自动化等各个环节设计评估指标。

2010年，卫生部启动以电子病历为核心的信息化建设试点工作，医院信息化进入全新的时代；2015年，分级诊疗制度推出，医疗机构间电子病历开始共享；2018年，政策大力支持AI医疗、互联网医院发展，智能化诊疗、远程医疗越来越触手可及；2019年，智慧服务分级评估体系推出，全面提升患者就医效率和体验。

因此，就智慧医院做出如下定义。智慧医院是指将云计算、大数据、人工智能、物联网等技术应用于医疗服务领域，围绕患者就医体验、临床诊疗水平、医院管理三方面，全方位提升医疗服务效率和质量。

智慧医院建设面临的挑战

AI＋医疗的融合并不是“一蹴而就”的，在落地的过程中，依然会有很多的痛点和难点，主要表现在以下几个方面：

一是，数据难题。根据IDC 的预测，截至2020年医疗数据量将达到40万亿GB，是2010年的30倍。即使医疗数据量巨大，但其中80％左右都是非结构化数据，发挥不了“大数据”的价值。

我们知道，目前国家乃至全世界都推行使用电子病例，目的就是将医疗数据信息化、结构化，以便于智慧医疗的发展。然而中国大部分患者的数字化病例资料都是不完全的，这就对医疗数据的数字化整合带来一定的难度，那么企业获取优质医疗数据的难度也随之增加。

同时，不同的医疗机构或者企业，其数据录入标准也是不一样的，而单个医疗机构或者企业积累的数据难以训练出有效的深度学习模型。因此，在不同医疗机构或者企业合作时，容易因标准不一导致优质的医疗数据丢失。

可以说，AI医疗是基于大数据来发展的，而其要想为医生辅助诊断疾病提供最好的支持，首先必须要解决数据的难题。

二是，复合型人才缺口。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，而在人工智能行业从业者中，我国拥有10年以上工作经验的人才占比不到25％。（2019年数据）

更为关键的是，在人工智能人才短缺的大背景下，医疗人工智能的复合型人才更是短缺。据动脉网统计发现，在47名医疗人工智能创业公司的CTO或者首席科学家中，与医学专业相关的人才仅有7人，占比14．9％。

不同领域的人才之间的交流还是会存在比较大的困难，一个领域的专业人才去了解另外一个自己不熟悉的领域，其困难也是显而易见的。因此，复合型人才在智慧医疗行业尤为重要，如果让越多具备医学知识和AI知识的复合型人才加入，必然对AI医疗的发展起到事半功倍的效果。

三是，技术基石尚待巩固。从技术的角度来说，目前AI医疗大多还处于弱人工智能的阶段。虽然AI医疗的应用场景很广泛，比如虚拟助理、药物研发、健康管理、医疗影像辅助诊断等康复医疗中心 智慧预约系统，但是真正落地、符合医院使用场景的产品还是比较少，因此，相关技术和产品的研发还有待进一步提升。

目前，大多数公司在多学科联合诊断算法上还存在技术瓶颈。医学算是一个比较前沿的行业，随时都有可能碰到疑难杂症，也就会出现新的数据，那么AI医疗产品的数据算法就要不断的更新，而数据算法的技术难度也会随之增大。

智慧医院愿景

未来的智慧医院的建设和实现，需要经历三个阶段。

第一阶段是实现院内的智慧管理、智慧服务和智慧医疗，不断提升院内医疗服务的质量、体验和效率；

第二阶段是在院内智慧化升级的基础上，实现院间、区域间甚至省级的系统联动和数据共享，实现外延式的智慧医院构建，真正实现上下级医院协同的分级诊疗；

第三阶段是药店、保险、药企、以及健康管理等第三方医疗健康机构深度参与和联动的患者全生命周期健康管理，打造终极版智慧医院生态。

例如：零售化健康服务

智慧医院不是所有医疗服务的集大成者，而是医疗体系中提供高价值服务的卓越医疗中心。在此体系中，疾病预防及健康管理可在诊所、药房甚至患者家中进行，简单的疾病诊疗操作可被诊所或专科医院承接，而辅助检查（如影像、检测）可被第三方机构承接。在大部分成熟市场，智慧医院的核心服务将聚焦手术治疗、重症监护及疑难病症诊治。

扩散，将大医院的一些职能扩散开来。患者可以在附近的诊所里做到影像，检验等等，等到诊断需要去大医院的时候再前往大医院，同时相应的检查数据也已有共享，无需再去检验。

在成熟市场，单一医院为全体患者提供全部服务的模式正被逐步取代，医院与其他医疗服务提供方（如家庭医生、诊所、药房、康复中心等）不断深入整合，形成相互依存的生态系统（图2）。例如在美国，领先的零售药房可提供多种常规检测和治疗服务。在中国，政府正通过大力发展家庭医生服务、社区卫生中心和第三方服务机构，推动医疗服务去中心化。

不同利益相关者对应的愿景利益相关者分析患者：

患者家属：医护人员：管理人员：医药机构：保险机构：采取的措施智慧医院起点——电子病历和医院信息平台

以电子病历为核心的医院信息化建设，是智慧医院的起点。在经历了近十年的发展之后，电子病历的普及基本完成。

医院信息平台建设起步于2012年，2014年推出《基于电子病历的医院信息平台技术规范》，明确了医院信息平台的定位和建设标准，医院信息平台建设进入高潮阶段，目前已成为二级以上医院标配。

声网：实时音视频通话，为远程医疗解决方案保驾护航

2018年年底，重庆市推出120官方视频报警平台“急视救” App，用户可通过手机端App以及小程序直接拨打120，并与急救医生音视频对话，医生将指导现场人员进行自救或互救，为抢救生命赢得宝贵时间。在这个案例中，实时视频通话是通过声网的视频通话SDK 实现的。

声网Agora成立于2014年，是全球音视频领域领先的专业服务商，每天使用声网SDK产生的实时音视频通话分钟数超6亿，全球有超过15万注册APP使用Agora API，超过30亿终端安装使用Agora SDK的应用。

声网的实时互动技术服务覆盖全球各个地区，并在当地提供技术和运营支持。使用声网服务的企业包括小米、陌陌、抖音、The Meet Group、、好未来等巨头、独角兽及创业企业。

在医疗领域，声网的视频通话SDK已经应用到视频急救、远程医疗、医学教学、电子处方等多个救助指导和医疗服务的场景中。

声网音视频技术在在视频急救场景中的应用

视频急救场景下，医生可通过实时视频，指导现场人员进行自救或互救，在最短的时间内，尽量挽救患者的生命。

目前的急救系统中，救护车、现场热心人士和医院的工作模式为单线程串行施救模式，即急救系统的救护车在到达现场后才可对患者进行施救，在120到达之前报警者处于无专业医疗人员帮助的“黑障区”。

深睿医疗以AI赋能医疗——提升效率、降低漏诊率、提升基层医疗水平

三甲医院对于AI医学影像产品的诉求一般为提升诊断效率，降低漏诊率，而基层医疗机构更多期望能够借助AI医学影像实现诊断水平的提升。

深睿医疗源自北大信息科学院人工智能创新中心，通过 AI 技术及自主研发的核心算法，为国内外医院、体检中心、第三方影像中心等各类医疗服务机构提供基于人工智能和互联网医疗的解决方案。

深睿医疗是医学影像领域内实现多业务布局的领先企业，业务线涵盖人工智能辅助诊疗系统、智能影像云平台、多模态科研平台、智能预问诊系统以及智能装备等领域。

AI医学影像——基于标准数据的智能化诊断

不同于医疗大数据应用落地需要经历繁杂的数据治理，必须在数据中台的支撑下才能不断生长，由于影像数据在数据量、以及数据标准化层面的优势，以及2016年深度学习算法在行业内的大规模应用，AI医学影像成为智慧医疗领域普及最广泛的智能化应用场景。

从三甲医院到社区服务中心、体检机构，从放射科、病理科等医技科室到眼科、内分泌科、消化科、心血管科等临床科室，AI医学影像早已无处不在。

除了数据量巨大、数据标准化，以及技术的相对成熟，政策支持也是AI医学影像发展不可或缺的一环。

AI医学影像产品主要功能是辅助筛查和辅助诊断，提升影像科医生工作效率。目前涵盖肺结节、乳腺癌、脑卒中、肝脏、DR胸片、胸部骨折、心脑血管、儿童骨龄、宫颈癌（病理）等领域。

虽然市面上的产品种类繁多，但就行业平均而言，每家AI医学影像公司能够覆盖的产品有限。但对于头部企业来说，跨病种布局并非难事，只是在打造真正成熟并可以应用于临床的产品线时康复医疗中心 智慧预约系统，需要投入较大的研发精力以及在运营推层面多做布局。

推想科技具备肺部CT、胸部DR、脑卒中CT、骨疾病CT、乳腺疾病MG、骨龄DR等产品线。目前，其人工智能影像解决方案产品逐渐开始在智慧医院领域落地。

管理层级

智慧医院还有关于医院管理相关数据可视化和管理功能，例如实时监控医疗器械的使用情况，医疗用品的存储情况，医护人员就职情况，剩余床位数量，ICU床位数，药物物流轨道监控服务，实时投诉处理，治安情况监控等...可参考下方视频

成效智慧医院进展

智慧医院服务取得较大进展已有58.72%的医院开通医院智慧服务，其中，预约挂号、在线支付、以及报告查询上线比例最高，分别高达90%、77%、76%。说明绝大部分医院当前智慧服务建设注重院内就医流程在线化升级，整体处于1-2级之间，尚未延伸至院外服务。

病例管理：北医三院CDSS系统的应用有效降低了误诊率，缩短了诊疗时长，提高了病历管理质量。分析某科室2018年12月的病历问题数，比2017年同期减少了66%。

声网音视频急救

2018年12月，重庆急视救视频120救援云平台和急视救app正式上线运行。2019年3月12日，与重庆市轨道集团开展合作,在市民乘坐轨道交通遇到突发疾病时多次使用“急视救”app视频120连线重庆市急救医疗中心进行了及时的现场处理。

在声网音视频技术的支撑下，重庆急视救app通过与急视救视频120救援云可实现：

截止2019年11月29日共接到210起视频报警均通过远程视频指导，高效的120流程救护车更快到达现场，使得病患转危为安，共600多次通过电子表单流转电话 任务，使得漏接降低了50%、120出车时间缩短了60%。目前急视救app已累计拥有3万用户，其中1200名为聋人用户。

提升三甲医院影像诊断效率，并有效防止漏诊

中日友好医院（三甲）于2018年6月引进深睿医疗Dr.Wise肺结节AI辅助诊断系统，后陆续引入胸部平片AI辅助诊断系统、全肺AI辅助诊断系统和乳腺X线AI辅助诊断系统，在实际的临床应用中，不仅极大提升医生阅片效率，而且有效防止了漏诊现象的发生。

中日友好医院每天的胸部CT检查量数百例，平均每例胸部CT报告时间10分钟。深睿Dr.Wise 全肺AI医学辅助诊断系统的使用优化了医生报告流程，使医生的平均报告时间缩短一半以上，为医生节省了大量精力。

据影像科医生介绍，该院有一例肺结节病例，AI系统检出纵隔肿块，为医生提供诊断建议，成功避免了漏诊发生；另外一例肺内疾病病例，医生使用AI系统进行复核，AI提示肋骨骨折存在，再次成功避免了漏诊发生。

北京大学首钢医院（三甲）上线使用深睿医疗Dr.Wise 出血性脑卒中AI医学辅助诊断产品，帮助医生准确测算颅内血肿截面积、体积等对于脑出血治疗的关键信息。目前该产品已经成为科室高使用率产品。2019年11月，该院行颅脑CT共1389例，其中脑出血病例大概250例左右，应用AI产品辅助检查的病例246例。

此外，Dr.Wise 脑出血产品能帮医生发现少量蛛网膜下腔出血、少量硬膜外出血、硬膜下出血。曾有一例0.8ml的硬膜下出血病例，夜间值班医生未发现，后通过AI系统成功检出病灶，为医生提供诊断建议，使患者及时得到诊断和治疗，有效防止了漏诊的发生。

提升基层诊疗水平

2019年，在上海市卫生健康委的支持下，由上海胸科医院牵头、深睿医疗提供技术支持、上海市普陀区人民医院和上海市闵行区虹桥社区卫生服务中心参与的智能三级诊疗平台项目上线。自2019年7月使用以来，逐渐部署云端和本地化的Dr.Wise胸片人工智能医学辅助诊断系统和深睿Dr.Wise肺结节人工智能辅助诊断系统。

对于疑难杂症，基层医院医生登录云平台账号，将CT和胸片影像传至深睿智能影像云平台，并提供病人相关信息。影像先通过深睿AI医学辅助诊断系统自动检测，输出检测标注结果和结构化报告，再由专家团队审核并给出最终诊断建议。实现患者、医生专家资源、AI服务资源互联互通，基于互联网+AI的会诊中心，将先进的AI诊断技术和专家资源相结合，更好的支持基层医院，使优质医疗资源惠及大众。

目前，深睿医疗产品已覆盖400多家医疗机构。未来，深睿医疗将继续以临床需求为核心，不断以自身AI能力赋能医生，为各级医疗机构提供优质解决方案。

惠每科技——以AI质控实现智能化场景落地

惠每科技成立于2015年，是专注于打磨“基于AI的医疗质控”产品体系的创新型企业。惠每科技自主研发的人工智能解决方案Dr. 包含了单病种过程质控（上报）系统、临床决策支持系统(CDSS)、VTE智能防治系统、围手术期质控系统和病案首页/病历质控系统。

Dr. 集成了循证医学知识库，利用自然语言处理、深度学习等AI技术处理临床大数据，有效识别医疗过程中的诊疗质量缺陷，为医务管理和质量评价提供可靠的支持。

比如，依靠人工图表统计方式对一名患者的10项指标进行汇总分析，需要数分至数十分钟时间不等，机器模型运算则在毫秒级别。利用惠每单病种过程质控系统进行自动过程质量管理评价，可大幅减少人工质控疏漏，增加临床诊疗的指南依从性、规范性，最终提高临床工作效果。

北京某三甲医院采用基于AI的惠每单病种过程质控系统1个月，神经内科急性脑梗死总平均质控规范率从70%提升到约94%，提升比率超过30%。

AI影像：推想科技——全产品布局，赋能智慧医院建设

推想科技成立于2016年，目前已完成在亚太、北美以及欧洲三大洲9个国家的战略布局，成为国内AI企业出海的典型代表。

推想科技产品包括AI医学影像类产品、AI学者科研平台、医学影像大数据智能分析等。其中AI医学影像类产品覆盖了肺部、胸部、脑卒中、骨疾病、乳腺疾病、骨龄等多部位、多病种的解决方案。

AI学者科研平台可满足全院级、全科室的AI科研需求。目前该平台已集成超过50 种深度学习和影像组学算法，能够全面处理全模态影像及文本数据，实现零编码全程可视化，赋予不具备计算机编程能力的医学研究人员开展顶级AI科研的能力。

截至2019年9月，推想科技业务执行点已覆盖全国32个省级行政区，从顶级三甲医院到基层医院，实现日辅助医生诊断量超40,000例，累计服务总病例数突破700万。

该方案将通过科研质控平台来助力医生AI科研创新和临床落地应用，推进人工智能在肺癌筛查、诊断、治疗决策、预后等全周期领域应用的快速发展；通过为医疗机构建设“影像数据库”和“临床数据库”数据中心，来实现数据统一化、标准化管理，提高数据的可用性和安全性；最终通过AI医疗应用平台提供AI预防、诊断、治疗的全周期、规范化的肺癌解决方案。

在实际的临床应用中，推想科技以人工智能解决方案赋能医院，提升其科室服务能力、甚至全院的医疗服务水平。

锦州医科大学附属第三医院是辽西地区的一家大型三甲医院。借助推想科技人工智能解决方案，使该院肺结节MDT门诊得以全面开展，全院的门诊量提升了16%。

目前，全院通过推想AI系统共筛查和诊断近3万例患者，平均使用率超过80%，医院的肺结节MDT、放射科等多科室门诊数量均比去年同期明显增加。

中国糖网筛防工程

截至2019年11月，中国糖网筛防工程已经在全国29个省市完成了80万人次的糖网筛查，其中34%的糖尿病患者患有糖网病；约10%的糖尿病患者病情严重、需要眼科介入治疗。

2017年12月，“中国糖网筛防工程”落地江苏省，结合江苏实际情况，中国微循环学会联合江苏省基本公共卫生服务技术指导中心、东南大学附属中大医院、江苏省省级机关医院共同开展“基层糖尿病并发症筛查工作站”项目建设，截止2019年8月，共有40家单位验收合格。

建立基层糖尿病并发症筛查工作站要求医疗机构配备专属场地、配套软硬件设备、专职医护人员，并满足筛查患者人数和管理患者人数的要求。其中配套软件设备为上工医信的慧眼糖网?（SG-DR?）。

位于南京市丁家庄片区的迈皋桥社区卫生服务中心是典型的基层糖尿病并发症筛查工作站。中心于2016年3月成立糖尿病专科，服务人口12.9万，目前专科工作人员29人，对已签约管理的糖尿病患者每年进行一次相关并发症检查，达到早期发现并干预的目的。

借助技术支持，迈皋桥社区卫生服务中心糖尿病专科运营效果显著， 2018年1-8月份专科门诊量与去年同期相比增幅达67%，专科运营收入由2016年的100余万上升到2018年的700余万，增幅达193%。

2019年1月，中国糖网筛防工程正式启动三期工程建设，发起“彩虹桥”行动，旨在通过具体实践，建立 “内分泌科室—眼科”双向转诊机制，让基层以及各医院内分泌科室筛查出的糖网病患者及时转诊至医院眼科；同时，医院糖尿病患者也能借此通道转诊回社区，进行糖尿病管理。

苏州大学附属第一医院于2019年8月份正式启动“彩虹桥”导转诊项目，截止2019年10月，借助上工医信慧眼糖网?（SG-DR?）的智能辅助诊断及导转诊系统，该院内分泌科共为400余名患者进行眼底检查，143名患者通过检查发现眼部存在病变或疑似病变，其中54名患者在内分泌科医生的建议下，通过转诊平台预约了眼科的专家门诊，糖尿病人转眼科比例由之前的不足10%，提升到了38%，病人病情得到了改善，生活质量也有所提升。

上工医信认为，医疗人工智能类产品，必须来自临床的真实需求，解决临床中存在的问题并创造价值。未来，上工医信将持续致力于开发临床应用级产品，并保证产品的安全性、有效性及普适性，满足基层疾病筛查、各级医疗机构诊断等临床实际需求。