人工智能医药大全11篇

人工智能医药篇（1）

药房管理之变

从2013年以来，一个被称之为HLI的“药品物流智能一体化”方案，已经在国内如广东省人民医院、武汉协和医院、航天总医院等医院上线，该系统能够为医院的物流、配送、库房、药房分拣等提供智能信息化服务，减少了配药环节的繁琐，方便了患者，改善了医患之间的关系。

德胜社区卫生服务中心的智能化药房是华润医药HLI项目在社区实施的第一个项目。德胜社区引进华润医药HLI项目，对社区药房进行智能一体化改造，实现从药品订单―采购―配送―调配―发药于一体的自动化、信息化管理。提升了自身的药品管理水平和药学服务能力，同时也提升了患者的满意度。

药房智能化改造大大提高了药房的工作质量和效率，原来每张处方处理时间30-45秒，窗口经常排队，现在每张处方处理时间8-10秒，消灭了排队现象；原来药师穿梭在狭小的药架之间，增加调配风险，现在药师扫条码发药机自动送药，过程秩序井然；原来药品盘点需要半天时间，帐货相符率 98%，现在药品盘点只需十几分钟，帐货相符率100%；原来药房仅有300多品种，现在600多基药品种满足供应。

同时智能化药品管理系统最重要的优点在于能有效保障患者的用药安全。药品质量管理可以准确追踪到每盒药品的流向，从源头上控制不合理用药。因为效率提升，劳动强度下降，药师现在能将更多的时间投入到对患者的服务中。

在此之前，广东省人民医院已经于2013年7月上线国内第一家智能药房，此后南至广东中山市、北至北京市的一些医院也纷纷加入了HLI系统建设的队伍，药房智能化已经在全国形成一种趋势，并大大增强了医院和医药公司之间的纽带，甚至有些医药公司希望借此能够掌控医院药品部门的采购权和话语权。

“它不影响医疗机构的药品采购权和药事服务主动权，只是医药商业公司充分发挥自己在药品物流和药库、药房现代化管理方面的经验和技术，帮助医院提升药房管理水平；降低库存成本，降低药师的劳动强度，将更多的时间精力投入到为患者用药咨询服务中心等。”华润医药相关负责人如是说。

从药房托管到医药物流配送一体化

药品物流配送一端连着医院和患者，一端连着药品生产企业，是整个药品流通供应链中的关键环节，其重要性对上述关联方来说不言而喻。而在近年来政策和市场等诸多因素的影响下，医药物流配送的一体化也在逐渐变为现实。

在药品流通“十二五”规划纲要中，提出了推动医药物流服务专业化发展，实施医药物流服务延伸示范工程，引导有实力的企业向医疗机构和生产企业延伸现代医药物流服务。另外，随着新医改的推进，中国医院也面临着来自政策、患者、自身的挑战越来越大，医院对管理科学化、规范化、精细化的要求也越来越高，迫切需要善用一切资源和手段提升医院的管理和创新，推进信息化建设的水平，借力先进医药物流延伸服务，改进医院院内物流系统运作效率成为必然的选择。

除了广东省人民医院，华润集团已经和广东省内其他三家医院及河北省人民医院合作，推行医院HLI的药事管理模式。据了解，药品物流智能一体化系统包括，医院药库现代化物流管理、门急诊药房自动化智能快速发药设备、病区智能化药柜管理和住院药房智能化单剂量分包设备。

今年3月，华润医药集团与航天总医院签署HLI科研合作项目。通过合作，航天总医院应用先进技术，将信息流、物流、资金流、人员集成优化，提高航天总医院的药事管理水平。引进HLI之后，可以对航天总医院院内药品各个流通环节的订单数据以及流转数据进行集中收集管理分发，各智能化设备系统与医院HIS系统，通过集成平台统一对接，进行数据交换，实现信息流的集成及药品供应链全流程的信息追溯。

据国内另一家医药巨头九州通的技术负责人田超波介绍，国内有一些企业管理软件方面的公司开始研究开发这方面的产品，但这些公司都是以现有的企业财务管理和ERP类型的产品为出发点，缺乏药品流通供应链整体管理方面的专业才能、战略思想和实施经验。 “医药行业与医疗行业的专业性很高，流程与管理要求与一般的生产、制造、流通企业有很大差别。通用的ERP软件等因为侧重点不同，目前很难满足的医院在采购和物流方面的管理需求”。

人工智能医药篇（2）

医药行业是关乎国计民生的一个特殊行业，其发展好坏与人民健康水平息息相关。智力资本是医药企业的第一生产要素，是医药企业的企业价值的源泉。但是，现阶段无论是国外还是国内对于智力资本的构成与其评价指标的研究没有统一的认识，正因此研究医药企业智力资本的构成以及评价指标对医药企业十分重要。

1.医药企业智力资本的构成

无论是国内还是国外，智力资本作为一种无形资产，对于其研究还仍然处于初始阶段，学术上也没有一个队智力资本公认的定义。

1.1智力资本的构成综述

关于智力资本的结构研究可以概括为两因素论、三因素论、四因素论和五因素论四种观点。Stewart把智力资本分成人力资本=结构资本和顾客资本，即智力资本的H-S-C结构；Stewart（1997）认为智力资本主要包括人力资本、结构资本和顾客资本，指出知识资本的价值体现在人力资本、结构资本和顾客资本三者之中；Johnson（1999）指出智力资本包含四要素：人力资本、创新资本、流程资本以及关系资本；Brooking（1997）认为智力资本由市场资产、人力资产、智能财产资产及基础设施资产所组成。

1.2医药企业智力资本构成

医药企业具有高风险、高投入、高附加值和高技术性的特点。笔者结合医药企业特点和智力资本结构理论，把医药企业智力资本分为人力资本、组织资本、客户资本和创新资本。创新资本的单独分离体现了创新对于医药企业发展和生存至关重要的地位。

在医药企业智力资本的四个组成部分中，人力资本是企业价值实现和增值的重要基础；组织结构的设计、适当的集权与分权以及企业相适应的企业文化以及领先的知识资产等，这些是组织资本的作用体现；客户资本是企业实现价值的终端；创新资本是智力资本的中枢环节。智力资本这四个要素必须和其它要素整合起来，才能发挥出应有的作用。医药企业的智力资本就是通过人力资本、组织资本、客户资本和创新资本的相互作用、共同整合来推动企业的发展。

2.医药企业智力资本评价指标设计

智力资本评价指标设计是医药企业智力资本计量和评价的基础，是提高医药企业智力资本存量的关键。

2.1人力资本指标设计

人力资本是指员工的知识、经验、技能、态度的综合，它是知识经济条件下最关键的部分，是知识企业实现价值和价值增值的根本源泉。在医药企业产业化过程中人力资本尤其起到关键和核心作用，它是知识经济下医药企业实现价值和使价值增值的根本源泉。它主要可以分为四个方面：员工的能力，包括员工的学习能力和参与政策制定和管理的能力；员工的态度，即对公司价值的认知、满意度、流失率；员工的培训，即公司的培训投入以及培训效率；员工的创造性。

2.2组织资本指标设计

无论是什么样的企业的发展都需要有良好的内部机制与环境。对医药企业来说，由于其自身所具有的高技术、高风险、高投入、高收益等特点，要形成适应医药企业要求的特殊企业环境。医药企业的组织资本可以概括为：企业文化，即员工对企业远景的认同感；组织结构，即企业责权利关系；信息系统，即企业知识库的建设和利用效率；业务流程，企业的运作效率；组织学习，即知识共享程度。

2.3客户资本指标设计

任何企业的存在都是以盈利为目的的。将企业产品和服务销售给顾客是企业的最后一个环节，企业盈利与否、是否能持续发展最终是建立在顾客对产品的购买程度上的，因此，客户的重要性不言而喻。医药企业的客户资本主要可以概括为以下三方面：市场基础能力，即企业服务能力；市场强度，即知名度；客户忠诚度。

2.4创新资本指标设计

创新是使医药企业充满生机和活力的不竭动力，创新牵系着企业的命运。因此，在医药企业中，创新资本作为一种为企业组织实施研究与发展的活动，企业要不断地进行技术创新、管理创新以及产品创新。医药企业的创新资本主要可以概括为以下三方面：创新成果，即企业的专利；创新机制，即研发占销售收入的比率；创新文化，公司文化对员工创新的支持和鼓励程度。

3.结语

医药企业可以根据上述评价指标体系结合相关的智力资本综合评价方法对企业智力资本进行综合评价，根据评价结果对本企业的智力资本管理进行科学合理的评价和定位。企业还可以根据各项评价指标的情况，进一步进行针对性的改进，特别是对于权重大而且评价低的指标更应该加强投入，并进行相应的调整。医药企业必须对智力资本进行有效管理，才能在知识经济时代去的竞争优势，实现企业的健康、可持续、快速发展，才能保证人民的健康水平。

参考文献：

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4.杜锐.基于知识资本的中小企业核心竞争力研究.硕士学位论文.

人工智能医药篇（3）

[关键词] 门诊药房；自动发药机；利弊；评价分析

[中图分类号] R952 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2016）07（a）-0143-04

[Abstract] Since the automatic drug dispensing machine is introduced in the Central Hospital of Karamay City in 2011， it gradually realizes the informationization， automatization and intelligentization of the outpatient pharmacy dispensing work， significantly shortens the time of the patients waiting for getting medicine， reduces the occurring probability of medical disputes and the labor intensity of pharmacists. But at the same time， also find some problems and shortcomings of the automatic drug dispensing machine. For example， it increases the links of dispensing， needed more staffs， increases dispensing errors and mechanical malfunctions， increases the expense of introduction and the usual cost of hospital. This article induces and statistics the working status of the automatic drug dispensing machine and the working mode of the outpatient pharmacy， to roundly evaluate and analyze the advantages and shortcomings of the automatic drug dispensing machine， in order to provide basis and reference for the manufacturer to improve the automatic drug dispensing machine and other hospitals to establish automated pharmacy. The authors consider the manufacturer still need to improve continually， hospitals must conduct comprehensive evaluation and analysis of the advantages and disadvantages when introducing similar equipment to make a correct decision.

[Key words] Outpatient pharmacy； Automatic drug dispensing machine； Advantages and disadvantages； Evaluation and analysis

20世纪90年代，德国、美国、日本等国家开始致力于自动化药房的研究，2006年以来国内多家医院先后引进了自动化药房[1]。自动化药房的建立，优化了发药流程，提高了药师工作效率，缩短了患者取药等候时间，提高了患者满意度，对提升医院的服务品质、改善患者的就医体验起到了非常重要的作用。随着信息化技术和自动化技术在医药领域的广泛应用，建设以自动化设备为基础的信息化、自动化药房已成为医院药房发展的必然趋势[2]。

新疆维吾尔自治区克拉玛依市中心医院（以下简称“我院”）是一所集医疗、教学、科研、预防保健为一体的国家三级甲等综合医院，还是一所已实现了全流程信息化的智慧型医院，门诊药房日均处方量达3500余张，传统的手工调剂模式存在患者取药排队等候时间长、用药咨询时间短、药师工作强度大、易出差错、医患纠纷多发等问题[3]，已经很难适应新时期对药房工作的要求。为解决以上问题，改善患者的就医体验，同时顺应医院信息化自动化智能化发展方向，我院于2011年为门诊药房引进了深圳市某公司生产的自动发药机成套设备。在该设备运行的5年中，对门诊药房的工作产生了巨大的影响，显现出了其独特的优势，但同时，也暴露出许多问题与不足。

1 自动发药机的构成及其功能

1.1 全自动发药机

全自动发药机是自动发药机系统的主要部分，其功能为接收从医院信息系统（HIS）传来的已结算门诊处方的信息，自动将其内储的药品按处方信息发入智能药筐内，并送上传输系统。其采用纵向水平轨道储备药品，每台机器有十数层、每层有几十条轨道，共设有1071条轨道，可装填2万盒左右药品。发药时药品从各层相应的轨道掉落到机器底部，再汇集到智能药筐中。现药房共有药品818种，该机内装填有450种，装填率为55%。装填率不太高的原因：一是单条轨道储药数量较少，有些用量较大的药品需要占用好几条轨道；二是有些用量很小的药没必要装入机内，手工补充调配即可；三是有些药品不适合装入机器。机器适合装填盒装的、塑料瓶装的固体口服药品及西林瓶装的具有规则的较结实包装的固体针剂药品，而绝大部分注射剂，液体制剂，玻璃瓶装固体制剂，包装不规则、重量过重、体积过大、用量过多的药品都不宜装填。另外，需冷藏储存的和需特殊管理的药品也不适宜装填。不适宜装填的药品摆放在人工调配药品区，由人工补充调配。

机器背后开有一个补药窗口，用来随时补充机内储量不足的药品。由于发药量大，机内装药容量小，工作时间必须有1名专门负责补药的药师不停地给机器补药。机器内药品的现存数量和所缺数量随时都会显示在药房二级库中发药药师的iPad上，该药师按需要及时发出药品给补药药师。补药是半自动化的，由补药药师把码整齐的药品放在机械臂上，机械臂再把药品送入相应轨道，一次可放2种药，一种10盒左右。机械臂动作较慢。为有效应对患者的就诊高峰，我院药房配置了2台全自动发药机。

1.2 传输系统与人工调配区

传输系统由传输带组成，负责将智能药筐输送到核对发药窗口。如果患者处方上的药品在全自动发药机内都有，不需补充，是为直发[4]，智能药筐就会被传输系统直接送到相应的核对发药窗口；非直发时，全自动发药机会先把机内有的药品发入智能药筐。智能药筐从全自动发药机出来后，会自动拐入传输带一侧的人工调配区，并停在此处，同时打印出所缺药品的清单，由手工调配药师按清单将所缺药品补全后，再将药筐放回到传输带上，输送到相应的核对发药窗口。据统计，药房药品的直发率为46%。有2个传输系统和人工调配区，分别对应2台全自动发药机。

1.3 智能药筐

内设芯片，储存有对应患者的个人信息和药品信息，这些信息将使智能药筐在调剂的各个环节被识别出来。在特定时间内一例患者只绑定一个智能药筐，当患者取药结束，即解除绑定。它还带有指示灯，必要时会亮起，方便前台核对发药药师找寻。

1.4 智能药架

不适合装填入全自动发药机的部分药品可以放在智能药架上。将智能药筐的芯片部位在智能药架的读码器上扫一下，在智能药架的相应位置就会亮起指示灯显示所需药品的位置，以方便药师找寻。智能药架上共摆放有157种药品。还有一些不宜摆放到智能药架的药品，如包装不规则、体积过大、用量过多的药品[5]，直接成箱摞在地架上。这类药大概有十几种。

1.5 拆零分包机

拆零分包机放一些需要零发的药品。将智能药筐的芯片部位在拆零分包机的读码器上扫一下，机器就会将所需药品数出，同时打印出不干胶药品标签，手工调配药师用药袋将药品接住，贴上药品标签，放入相应药筐。拆零分包机可容纳150种药，目前装入了89种。

2 门诊西药房的布局和工作流程

2.1 布局

前台设6个开放式核对发药窗口。后面2台全自动发药机并排放置，各负责3个核对发药窗口。2机之间设立人工调配药品区，面积大概5 m2，放置智能药架、拆零分包机、冰箱、药品地架等，摆放位置以尽量减少调配药师走动为原则[6]。全自动发药机后设一个二级药库，有2个窗口，分别为2机发放需补充的药品。还设置了一个药物咨询窗口。

2.2 人员设置

前台6个核对发药窗口6人；后面2个人工调配区各2人，两台机器后各1人负责补药；二级库2个窗口各1人，负责为补药的人出药；药物咨询窗口1人；共计15人。

2.3 工作流程

门诊药房采用缴费预摆药候取模式。患者持医院诊疗卡就诊，医生在诊疗卡上通过HIS开具电子处方，给患者打印纸质处方。患者用诊疗卡在自助结算机上结算缴费后，HIS根据处方顺序并结合窗口空闲情况自动分配药房发药窗口，并在自助结算机屏幕上显示该患者应去药房几号窗口取药。同时处方信息通过HIS传到药房全自动发药机，全自动发药机开始发药[7]。

患者的药品经全自动发药机、手工调配等环节，将药发全后，由传输系统将智能药筐送到患者相对应的核对发药窗口，等待取药。这时，患者的姓名会出现在窗口上方的大屏幕上，提醒患者前来取药。此时患者差不多已从结算缴费处来到药房窗口，核对发药药师将患者的就诊卡插入读卡器，电脑屏幕上会显示该患者的信息和所取药品的信息。同时相应智能药筐的指示灯会亮起，使药师能迅速找到对应的药筐，这一点在患者多时显得尤为重要，能使发药过程更加顺畅。药师审核处方，核对好患者的身份和药品，无误后在电脑上点击发药，打印药品清单与用药说明小票，将药品和小票发给患者，再做好必要的交代，发药过程就结束了。此时，患者的姓名从窗口上方的大屏幕上消失[8]。

3 自动发药机的优势及给医院、门诊药房带来的积极影响

3.1 顺应了医院信息化、自动化、智能化的发展方向

借助于自动发药机与医院HIS的有效兼容和对接，实现了药房管理的信息化、现代化[9]，完善了医院的信息化管理，提升了医院的形象和声誉。

3.2 患者基本“零等候”，就医体验大幅改善

患者从结算处走到药房的过程中，药便已经发好，患者一到药房便可取药，基本消除了排队现象，极大地方便了患者，同时也大大减少了取药环节医患纠纷的发生[10]。据统计，在配置自动发药机之前，患者平均等候时间为每例70 s，高峰时段为410 s，而之后分别降为21 s和65 s[11]；医患纠纷在配置自动发药机之前为平均每周2.8起，而之后降为0.1起。患者的就医体验有了显著改善，据调查，门诊药房的患者满意度从配置自动发药机之前的83.4%提高到了之后的98.8%。

3.3 药房人员工作强度大幅降低

过去调配人员拿着药筐在药架间快速穿梭的纷乱景象不见了，取而代之的是整齐、洁净、有序的工作环境[12]。人工调配药品区大概为5 m2，药师不必走动多少便可把药品拿全。据统计，过去调配一张处方平均需要走11.3 m，而现在只需走2.4 m，下降幅度为78.8%。但由于增加了补药岗位和二级库发药岗位，综合计算药房总体劳动强度，下降幅度为47.7%。

3.4 体现了“以病人为中心”的服务理念

由过去的“人等药”变成“药等人”，调剂时间的缩短使药师有了更多的时间与患者交流，进行用药交代，回答患者的咨询[13]，更好地体现了“以病人为中心”的服务理念。

4 自动发药机的不足及对应措施

4.1 全自动发药机的发药差错有日渐增多的趋势

一开始2台全自动发药机的发药差错并不多，平均一天8起左右，但现在达到了一天20多起。发药差错的类型有多发、少发、漏发、错发等。这给前台核对发药药师造成了很大的压力，并且这些差错都得由手工调配药师来纠正，增加了工作量，降低了调配速度。说明机器的质量和稳定性欠佳，需要制造商积极改进；并且要求前台核对发药药师在工作中需要保持高度专注力，严格执行“四查十对”，防止差错发生[14]。

4.2 全自动发药机的重复发药问题

有时同一张处方会发2遍，甚至是3～4遍，这种情况平均一天有20多起。这使各工作环节做了很多无用功，增加了不少重复劳动。说明机器的软件部分还有不完善之处，造成信息传输失误，需制造商改进。

4.3 全自动发药机的断药、缺药问题

这种现象2台机器平均一天大概有40多起，都需要人工调配药师来补发，降低了直发率，增加了人工调配药师的工作量。造成这种现象的原因是补药速度跟不上发药速度。补药速度慢的原因：一是补药窗口机械臂和轨道故障多，平均一台机器一天大概有故障20起左右，补药药师必须不断暂停补药来排除故障，再加上机械臂本来补药速度就慢，这都降低了补药速度；二是单次补药量太小，每次只能补20盒左右，效率太低；三是机器装药容量不够大[15]，常常是刚加进去没多久就用完了；四是补药药师的补药动作不熟练，排除机器故障的能力不够强。这些问题需要制造商针对性地改进产品不足，提高机器质量。药房的药师也需适应新的工作状态，熟练掌握补药的技能和相关的机械维修调试技能。

4.4 调剂药品的环节增多，致使直接调剂人员不降反升

过去药房的发药流程为：前台6个窗口6名核对发药药师，后面对应6名调配药师，核对发药药师从患者手中接过处方后，交给调配药师，调配药师将药品发齐，再交给核对发药药师，经核对后再发给患者。这样，加上药物咨询窗口1人，一共13人就可以完成日常调剂工作。现在，同样是开了6个窗口，在后面的调配人员变成了8名，分别是手工调配人员4名，补药人员2名，二级库发药人员2名。这样，加上药物咨询窗口1人，现在需要15人才能完成日常调剂工作。这除了要求制造商对机器进行改进减少用人外，医院也可以将补药岗位和二级库发药岗位等非直接调剂岗位换成非专业人员，这样能在一定程度上降低人工成本[3]。

4.5 存在发生大故障而停止运行的风险

全自动发药机一旦发生大的故障或者医院HIS发生故障而使全自动发药机停止运行，将给门诊药房的工作带来很大的混乱。虽然有应急预案，使用人工调配应急[16]，但药品的摆放布局都是为适应自动发药机而设计，不便于人工调配。调剂速度的减慢，造成药房窗口前人满为患，怨声载道，场面混乱。到现在医院已发生过2次这种情况。这要求药房完善应急预案，尽量避免混乱。

4.6 医院投入巨大

自动发药机价格昂贵，后期还有较大的折旧、维护、电费等费用[17]，使医院的成本压力增大。这要求制造方努力改进工艺，降低成本，从而降低售价。

5 讨论

转变药房工作模式和药师职能是大势所趋，要实现这种转变需要充分利用计算机和自动化的调剂设备，把药师从繁重、简单、机械的体力劳动中解放出来，把主要精力用于指导用药[18]。但从现阶段来看，自动发药机要承担起这一历史重任还有一段较长的路要走。

从以上分析可以看出，自动发药机所具有的优势非常明显，如患者取药等候时间大为缩短、药师有更多的时间与患者交流、医患纠纷大幅下降、患者满意度大大改善、药房人员劳动强度明显下降等，取得了良好的社会效益；但同时，问题也不少，比如故障率和差错率有日渐增多的趋势，药房直接调剂人员数量不降反增致使人工成本增加，医院前期投入、巨大后期维护运行成本也不小等。再者，自动发药机的性能也不甚完善，整体质量欠佳。这些都使引进自动发药机所获得的美誉大打折扣。

而这些不如人意之处也恰恰说明了制造商还有很大的改进空间：①加大全自动发药机的装药容量和装药种类，尤其是若能够让注射剂装入机内，这样就可以极大地提高直发率，大幅减少人工操作的比例[19]，大幅提高发药效率，减少人工调配人员。②改进机械臂、轨道的质量，减少故障率，增大单次补药量，还可以探索更有效率的补药方式，这样就能提高补药效率，减少补药环节人员。③提高整机的质量和运行的稳定性，降低各环节的故障、“小毛病”的发生率，减少差错率，使员工少做无用功，使自动化的效率能充分发挥出来。综合以上意见，就会大幅提高调配效率[20-24]，减少各环节的人员数量，降低人工成本。另外，还可以改进工艺，减少制造成本，降低机器售价，减少医院的购置成本和养护成本。制造商做好了这些工作，会使医院的成本压力大为减轻。这样，医院在取得了良好的社会效益的同时，也能够适当兼顾经济效益，是可持续之道。在现有条件下，医院方面也不能坐等，也需要及时总结经验，调整和优化工作流程和人员分配，对需要药师掌握的新技能做必要的培训，从而最大限度地发挥自动发药机的优势。

现阶段自动发药机还不是很完善，医院在引进时，应认真调研，详细了解机器的性能和工作原理，再结合医院的具体情况和欲达成的目标，慎重评估分析各方面的利弊得失，从而做出正确的决策，取得预期的引进效果。一般来说，这类机器更适合门诊患者数量巨大、资金雄厚的大型综合医院引进，而不太适合患者不多、资金不足的中小医院引进[25]。

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人工智能医药篇（4）

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。

人工智能医药篇（5）

1 引言

据分析机构GFK统计，2014年全球智能手机终端出货量超过12亿部，同比增长了23%；据市场调查机构IDC统计，2014年全球平板电脑出货量达到了2.357亿台。随着智能手机、平板的普及以及4G移动通信技术的发展，基于智能手机、平板等终端在移动医疗领域正在迎来巨大的发展机遇。国际医疗卫生会员组织（HIMSS）对mHealth（Mobile Health，移动医疗）给出的定义是通过使用移动通信技术来提供医疗服务和信息。在移动互联网领域，就是基于智能手机、平板等移动互联网设备为人们提供便捷的医疗服务。实验表明，借助移动医疗技术可以使医疗服务提供商和患者的沟通更加方便，医疗信息传递也更加高效[1]。为此，我国在2014年3月专门成立了“移动医疗专委会”[2]，专门负责移动医疗相关事务。本文将主要讨论基于智能手机、平板终端APP的移动医疗的意义、现状、应用分类以及发展难题，并对未来移动医疗的发展做出一些展望。

2 移动医疗的意义

移动医疗的蓬勃发展对人们健康有着巨大帮助，特别是目前我国大力推广“互联网+”概念的大环境下，发展移动医疗具有十分重要的意义和价值。根据需求不同，其意义大致划分如图1所示：

图1 移动医疗的意义

第一，使用方便高效。移动医疗可以给人们带来很多便利，例如运用相关APP，用户可以足不出户实现对相关医院进行预约挂号，非常方便易用；也可以连接在线医生，对一些疾病进行网上问诊，帮助人们解疑答惑。在医院内部开发相关APP，可以实现医护人员无纸化录入病人生命体征数据，提高了录入效率和精准度，减轻了医护人员的工作压力，使医院更具现代气息，这也是未来医院的发展倾向。

第二，建立个人健康记录。以智能手机、平板等终端为核心组件，借助可穿戴式等健康设备如智能手环、智能手表等，可以获得人体的实时脉搏、血压、心率等健康信息，上传到云端并做出相关反馈，给出健康生活的合理建议，实时发现早期出现的健康问题，做到防患于未然。这些数据也可为人们将来患病后，医生做出合理诊断提供依据。

第三，汇总形成大数据对各种疾病分析。移动医疗的蓬勃发展会积累海量数据。可对这些大数据进行深层次地挖掘，以便发现很多疾病的治病因素。如某种疾病与日常饮食等的关系等，深入挖掘这些数据，能为人们预防疾病、治疗疾病提供很大的帮助。

第四，降低患者医疗成本。借助移动医疗可以有效地降低患者看病成本，解决长期存在的看病难、看病贵问题。2014年4月，阿里巴巴耗资10亿收购中信21世纪，收购的目的是因为其掌握全国基本药品监督码和全国第一家第三方平台售药资质[3]。2014年11月末，阿里巴巴推出“阿里健康”，医院看病后，借助“阿里健康”APP把处方拍成照片发到手机上，等待药店抢单，然后挑个便宜的付款，等着药店送药上门[4]。这已经在石家庄变为现实，当然这只是拿药部分，未形成一整套的闭环。未来随着移动医疗的不断发展，前端的看病部分亦能完成，这样做可以使处方药价格做到透明，降低了患者医疗成本。

第五，满足特殊病人需要。对一些患有慢性疾病的病人，移动医疗对于他们能体现出其得天独厚的优势。患者没办法长期呆在医院，一方面住院价格昂贵，另一方面患者也不方便。而依托移动医疗技术，患者只需要常备一个智能手机、一个可穿戴医疗设备即可完成实时生命体征的检测，发现问题患者可以在最短的时间内得到最有效的救护，从而有效延长患者的生存时间。另外，根据Anglada-Martinez等人的研究，借助移动医疗能有效促进艾滋病毒感染者、患有慢性疾病（哮喘、冠心病、糖尿病、高血压、传染病等）患者坚持服药[5]，这表明了移动医疗对特殊病人的价值。

3 移动医疗国内外现状

我国对3G、4G网络的持续投入以及遍布各地的WLAN网络的发展，使得移动互联网在近期获得了高速发展。

移动互联网的发展加速了传统医疗向移动医疗的转移，目前很多富有远见的公司都在布局移动医疗。2014年7月，“春雨医生”获得5 000万美元的C轮融资；2014年9月初，其与“好药师”达成战略合作，直接向用户提供网上药品推荐和购药服务；2014年9月中旬，“丁香园”获得腾讯7 000万美元投资，9月下旬，九安医疗iHealth品牌获得小米2 500万美元投资；2014年10月，“挂号网”拿到腾讯1亿美元的C轮融资，创下了我国移动医疗企业融资的最高纪录[6]。

其中，春雨医生开发的“春雨医生”APP主要提供疾病问询、门诊预约、电话咨询、义诊服务等功能；好药师开发的“好药师”APP主要提供购药服务；丁香园开发的“丁香用药助手”、“丁香客”APP主要提供药物查询、药物问询等；九安医疗则在可穿戴式移动设备上对健康检测硬件进行布局，借助相关APP可以获取、存储个人健康数据，建立专属私有健康云；挂号网开发的相关APP主要提供了挂号相关服务。

在国外，移动医疗已经形成了较为成熟的商业模式。以全球首先上市的移动医疗公司Epocrates为例，其借助手机APP向专业医疗人员提供信息支持，帮助医生更准确、更高效地为病人提供服务，目前已经有超过一百万的临床医生使用Epocrates的手机APP，全美超过50%的医生都在使用；基于LBS提供在线医生预约服务的移动医疗公司ZocDoc也取得了辉煌成绩，根据该公司提供的数据，目前每月有超过500万人使用它的服务。另外，苹果公司也期望通过专业的医疗软件ResearchKit将iPhone手机终端变为医疗诊断工具，以帮助解决一些移动医疗存在的难题，如有限的患者参与度、数据样本缺少、医患沟通的单向等[7]。

4 应用分类

按照功能不同，移动医疗应用大致可以分为如图2所示的几大类别：

图2 移动医疗的应用分类

第一类是提供挂号、预约医生功能的APP，也是应用比较广泛的。以往去医院就诊需要先挂号再去就医，而挂号是一个很耗时的工作，往往需要长时间的排队，并且不能保证预约到具体某位有声望的医生。而现在借助此类APP，可以方便实现医生预约、在线挂号服务，在减少患者看病时间的同时也减轻了医院的压力。目前国内应用范围较广的相关APP有：挂号网、预约挂号、挂号助手等。

第二类是提供药物购买功能的APP。此类APP是实现移动医疗健康发展的重要棋子，布局合理可以形成价格透明的药物格局。受政策影响，现在对药物购买往往局限于非处方药的购买，能进行处方药购买的APP较少。相信未来随着相关法律法规的健全以及政策的出台，会有更多的APP可以购买处方药。目前国内应用范围较广的相关APP有：1号药店、阿里健康、药房网等。

第三类是提供健康评估功能的APP。此类APP往往以智能手机、平板为中心，借助扩展附件的支持，可变成一台功能齐全的医疗设备，患者在家就可以接受诊断，并把信息通过智能手机传送给医生[8]；对于一些健康、亚健康人群，也可利用智能手机、平板借助一些扩展的可穿戴设备如智能手表、智能手环等，完成相应的血压、血糖、体温、睡眠质量等信息的获取，利用相关APP计算得出健康状况评估并给予相关健康指导。此类APP往往根据相应硬件开发，本文不再一一举例。

第四类是提供药物查询的APP。提供随身的药物详细信息查询是非常有意义的，对于医学生来说，可以用来学习相关药物药理作用、适用症等信息；对于医生来说，可以用来学习、查询相关药物；对于患者来说，去诊所、医院拿药回家后，若想查询医生开具药物的详细信息，则可以通过此类APP完成。目前国内应用范围较广的相关APP有：医口袋、丁香用药助手、药品通等。

第五类是提供健康咨询、健康传播功能的APP。众所周知，我国有着巨大的处于亚健康状态的人群，他们的健康问题一直被忽略。此类APP可有效解决这个难题，它可以作为连接求助者和具备专业健康知识的营养师、医生等的桥梁，为其在线解除健康问题提供咨询服务。笔者认为此类移动APP成功与否的关键在于其提供健康咨询等服务的人群是否够专业，所以建立一支职业化的高素质、高水平的健康咨询专业人员队伍是非常有必要的。目前国内应用范围较广的相关APP有：好大夫在线、春雨医生、快速问医生等。

5 移动医疗发展中的问题与挑战

5.1 隐私、数据安全问题

移动医疗需要借助手机、平板等移动设备，这类设备体积较小，容易遗失。此外，患者可能会上传各种隐私信息到医疗服务的云端，这其中各个环节稍有管理不善，都可能会导致患者敏感信息的泄漏。

根据美国一项对从事移动医疗相关工作的人群进行调查，结果显示人们关心的主要问题就是移动医疗的隐私以及数据安全[9]。这表明人们对隐私以及数据安全的重视与关心，如何保护患者信息的安全是摆在人们面前亟待解决的问题。

5.2 政策、法规问题

医疗行业是一个非常专业、门槛很高的行业，需要对其进行严格管控。我国对移动医疗在政策、规章上尚未健全，有些方面甚至还处于空白，并且医疗行业里面有着错综复杂的利益，如何寻找各方利益平衡点是非常重要的。另外，移动端医药安全权责尚不明晰，传统医疗体系存在局限性[10]。但是相信随着国家对移动医疗的重视，相关法律、政策会逐渐完善，这方面存在的难题也将会得到妥善解决。

5.3 新事物、新挑战

虽然国内移动医疗有了长足的发展，但是目前仍然处在对其商业化探索的时期，发展不是很成熟，还远未形成一条行之有效的商业模式，目前并未实现盈利。移动医疗作为一种新事物，医护人员和病人对这一变化的适应都需要一个过程，人们行为习惯的改变需要时间[11]。

移动医疗需要借助移动互联网，而移动互联网目前的使用主体往往是年轻人和中年人，覆盖人群有限。如何合理宣传、推广移动医疗并找到使大众容易接受和掌握的新移动医疗方式，是摆在人们面前需要思考的问题。

6 移动医疗的未来

（1）移动医疗与VR技术

VR（Virtual Reality，虚拟现实）技术指的是虚拟现实技术，使用者可戴上VR头戴式设备创造沉浸式虚拟现实感觉。目前处在起步的发展阶段，大致可分为两类：一类是将设备接入电脑提供虚拟现实体验；另一类是将智能手机放入设备中提供虚拟现实体验。对于智能手机来说，工作理想的硬件要求是单眼分辨率大于2k、视角100°以上、刷新率大于75FPS。虽然目前智能手机一般工作在2k左右，但随着智能手机处理数据逐渐强劲，屏幕会越发的清晰，未来VR技术一定会大放异彩。笔者认为移动医疗类的APP未来可借助VR技术，为医生、患者等使用者带来身临其境沉浸式感受，如医生、学生等用户群体，未来可以通过相关APP利用配套设备进行虚拟手术、虚拟人体解剖学习，也可远程连线与其他医生交流学习。此外，患者群体也可利用VR技术与医生进行远程问诊等。

（2）移动医疗未来系统平台、开发工具的选择

随着Windows 10的，Windows系统平台迎来了新的血液，并带来很多新的特性。其中非常重要的一点是统一应用，开发一次即可在Windows 10手机、平板、PC运行的通用应用。虽然目前智能手机、平板主流用户是Android和iOS平台，但开发者目前不应只关注这2个移动平台，Windows 10平台未来可预见的也会成为一个重要平台为移动医疗服务。

关于移动医疗APP开发工具的选择，目前主流的开发流程是Android平台使用Android Studio或者Eclipse+ADT开发，iOS平台使用Xcode进行开发。每个平台使用不同的开发工具，开发效率较低。随着VS 2015支持Android、iOS开发，开发者大可考虑使用VS 2015开发，它具有开发一个平台只需更改很小代码即可移植到其他平台。另外，跨平台开发软件Unity对移动医疗开发也是一个不错的选择，它借助Mono中间层，只需要写一次代码便可使用在各个平台，这也大大提高了移动医疗应用开发效率。

（3）大数据、云计算、4G/5G等新技术未来助力移动医疗

图3为移动医疗未来可能的一种解决方案。未来移动医疗服务平台收集到海量的患者疾病数据，可为疾病诊断提供有力的帮助。工作在如此庞大的数据之上，普通手机、平板APP的运算能力肯定无法满足需要，此时需要借助云计算强大的运算能力来进行完成分析、处理数据等工作。此外，一些借助APP进行远程实时手术的移动医疗应用对网络要求极高，未来4G/5G等新的通讯技术可满足高速的网络吞吐量，从而满足此类移动医疗APP的应用需求。

（4）移动医疗与中医

笔者认为移动医疗是中医药现代化的重要组成部分，借助移动医疗可使祖国的传统医学发光发彩。基于此，应努力在传统中医研究基础上加入现代科学技术的研究成果，以推动中医药的现代化。未来可以开发中医专属移动医疗APP应用，如相关中药类APP帮助学生、医生等学习；中医传统的一些特色疗法如脉诊，也可以尝试移植改编到手机上加以使用。通过这些工作可以更好地发展中医，使人们生活得更好。

7 结束语

随着智能手机、平板等的快速普及以及各种新技术的成熟，移动互联网得到飞速发展，移动医疗也迎来了春天。而移动医疗的快速发展将会改变传统医疗，降低人们的看病成本，提高人们的生活质量，带来更加健康的生活。总之，笔者相信随着各方的共同努力，移动医疗必将得到更好的发展。

参考文献：

[1] Tamrat， Kachnowski. Special delivery： An analysis of mHealth in maternal and newborn health programs and their outcomes around the world[J]. Maternal Child Health Journal， 2012（16）： 1092-1101.

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[3] 易佳. 移动医疗：2000亿背后的大蛋糕[J]. 宁波经济， 2015（1）： 34-35.

[4] 刘文静. 石家庄试水阿里健康APP 手机下单买药一张处方省了68元[N]. 燕赵晚报， 2014-12-03（4）.

[5] Anglada-Martinez H. Does mHealth increase adherence to medication？ Results of a systematic review[J]. International Journal of Clinical Practice， 2015，69（1）： 9-32.

[6] 许丽萍. 移动医疗：未来医疗新形态[J]. 上海信息化， 2015（1）： 38-41.

[7] 吕娟，王建鹏. 医生的助手―移动医疗APP[J]. 医药杂志， 2015（3）： 117-117.

[8] 杜新峰. 移动医疗的发展与应用[J]. 人民军医， 2014，57（4）： 462-464.

[9] Whittaker R. Issues in mHealth： findings from key informant interviews[J]. Journal of Medical Internet Research， 2012，14（5）： 129-129.

人工智能医药篇（6）

[中图分类号] R952 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2017）06（b）-0138-04

Investigation and process optimization of application status of automatic drug dispensing machine in military outpatient pharmacy of our hospital

WANG Ru1 XIN Haili1 SHI Huayu2 GUO Daihong1

1.Department of Pharmacy， General Hospital of PLA， Beijing 100853， China； 2.Information Section， General Hospital of PLA， Beijing 100853， China

[Abstract] For the maximum efficiency of hospital pharmacy the dispensing machine， to promote the implementation of hospital pharmacy automation. Combining with the actual work， this article summarizes the application of drug development process problems， develops countermeasures and implementation. After optimization， it improves dispensing machine efficiency， reduces pharmacists work intensity， and improves the working efficiency of whole pharmacy. But there are still some problems should be solved， it should continue to research and optimize the application of dispensing machine， improve the overall service level of pharmacy.

[Key words] Automatic drug dispensing machine； Outpatient dispensary process； Optimization

近年恚医院药学数字、智能化管理发展迅速，越来越多的国内大型医院建立现代化智能化药房，引进各种型号的自动发药设备，以满足患者取药需求，提高药房工作效率与服务水平。总医院是一所三级甲等综合性医院，根据2010年国家卫生部印发关于《二、三级综合医院药学部门基本标准（试行）的通知》，三级综合医院药学部基本标准设备与设施要求药房需逐步配备全自动分包装系统、自动化调剂配方系统和药品管理信息系统[1]。文献中各大医院陆续引进发药机，以提高药房工作效率，改善药房工作环境，提升服务质量[2-3]。因此，总医院门诊军人药房于2014年10月引进大型整包装自动发药机，实现药房自动化，提高药房工作效率。新设备与新的取药流程应用过程中，也出现了新的问题，因此，为进一步提高发药机效能和药房工作效率，笔者对发药机使用情况进行调查与分析，提出对策并实施，现将结果报道如下。

1 门诊军人药房自动化发药机介绍

1.1 发药机硬件与配套设施

我院引进蝶和医疗科技有限公司自动化发药设备，分别是盒装药快速发药系统（DIH E-Med1200）4台、综合快速发药系统（DIH SE-Med600）2台；配套设施为药篮绑定台6台、智能药篮架（DIH S-Med25）7台、内置RFID读卡器的智能药篮（DIH R-Med30）350个。自动化发药系统由下列3种模式组成：①预配发药系统：即盒装药快速发药系统（DIH E-Med1200）+异形快发机（DIH SE-Med600），共六组（12个）出药口，预配发药系统每个出药口配有1台药篮绑定台，预配发药系统用于需人工配药的非直发摆药模式，药篮绑定台用于智能药篮的绑定，其作用是将处方信息，药篮药品与前台预配发药系统进行信息连接。②直发发药系统：即盒装药快速发药系统（DIH E-Med1200），用于无需人工摆药的直发摆药模式。③智能预配发药系统：由智能药篮架（DIH S-Med25）7台与智能药篮（DIH R-Med30）组成，智能药篮架用于放置调剂好的智能药篮，并通过识别RFID读卡器将药篮信息传至窗口待发药。

1.2 信息系统准备与发药设备配套软件开发

针对不同性能的发药系统及其配套设施开发相应的程序，研发形成“门诊药房全流程信息管理一体化平台”（简称“信息平台”），并通过与医院信息系统（hospital information system，HIS）对接进行信息交互，共同支撑发药机调剂工作。

1.3 发药机功能介绍

1.3.1 调剂功能 发药机通过信息平台与医院的HIS系统连接，自动提取门诊处方信息，根据处方的性质和处方药品的存储位置进行任务分配，将处方分配为预配模式发药或直发模式发药，并分别进行调剂。

1.3.2 补药功能 发药机可以根据提前预设好的补药上下限对存储于机器内的药品缺药状况进行提醒，并能打印补药清单帮助药师准备好药品，然后通过扫描药盒条码、输入药品名称拼音简码或者直接选取缺药药品的形式实现全自动补药。

1.3.3 盘点功能 发药机带有激光自动盘点系统，可实现无人值守的机内药品实时库存自动盘点。具有两种盘点模式：全部盘存和查询选择（1个或多个）品种盘存，单台设备的全盘时间一般在30 min左右。

1.4 药房工作流程设计

药房工作流程详见图1，药房发药采用报到预摆药的模式，①患者先缴费，通过药房报到机扫描处方报到，患者报到后即到等候区等待叫号取药。②患者经过报到，药房报到系统收到患者报到请求后，通过Web Service接口将患者处方信息发送至药房流程信息平台，信息平台即刻对报到患者的处方药品进行分析，将处方任务分解为无需人工摆药的直发摆药模式与需人工配药的非直发摆药模式。③直发摆药模式：直发摆药处方分配至直发摆药窗口，窗口药师收到处方后，直接给予发药机命令，发药机摆好药品通过高空传输系统将药品直接传送至直发窗口，药师通过叫号系统呼叫患者，完成发药任务。④非直发摆药模式：非直发摆药处方分配至机器相配套的药篮绑定台，药篮绑定台接收到任务后，打印配药清单，药师根据配药清单指示绑定配好药的智能药篮，并根据提示将非机器药品添加至药篮后，将智能药篮放至非直发窗口的药篮缓存架，发药药师接收配好的患者药品信息通过叫号系统呼叫患者，完成发药任务。

2 发药机应用出现的问题及采取的措施

门诊药房发药机的应用，优点是降低药房工作强度与调剂差错，提高药房工作效率，缩短患者取药等候时间，促进门诊药房药学服务[4-6]。但是，在发药机应用初期，由于新的工作流程与传统的调剂取药模式的快速切换，药师操作不够熟练，发药机软件功能与硬件性能不够完善等原因，工作中出现了许多问题，这也是国内发药机应用存在的普遍现象[7-9]，同时，在实际工作中，发药机的问题是随着工作的深入开展而逐步出现的，数据统计时间会有所不同，因此，笔者汇总了2014年11月～2016年11月工作中发药机出现的问题及解决方案。

2.1 效率问题

2.1.1 整体调剂速度的改善 初期由于流程的改变和新设备的应用，药师与发药机人机配合差，影响工作秩序，发药机部分功能不完善，导致调剂速度下降，发药机调剂速度慢，直接影响药房工作效率，延长患者取药等候时间，等候时间过长导致患者负面情绪增加，降低药房服务满意度[10]，因此，提出改进措施：①加强药师业务培训与上机操作培训并考核；②完善发药机硬软件功能。通过改进，发药机发药时间缩短至8 s，整体处方调剂时间由原来的121 s降低43 s，同时，与手工流程相比，改善后发药时间变长，表明发药机调剂效率提高，发药药师发药时间充足，促进药患交流与沟通，为患者提供良好的药学服务。发药机应用的这一特点在国内文献有类似报道[11-13]。见表1。

2.1.2 发药机补药速度的改善 发药机补药问题影响发药机调剂效率，提高发药机补药速度，发药机存储药品充足，出药率提高，才能保证患者取药需求[14]。因此，补药工作是提高调剂速度的基础条件。发药机补药流程为：①补药人员统计打印补药清单；②准备药品；③在补药系统界面选择需要补充的药品或扫描补充药品的条形码；④将药品放至补药传送带上；⑤点击补药界面“提交上药”完成补药。在补药流程中影响补药速度有以下原因：①补药清单冗长，需要人工挑拣补药品种；②补药流程不方便，补药时，补药人员需等待机械臂回原点，才能在补药界面选择下一个药品的补充；③机械臂补药时故障，出现机械臂与药槽位置不匹配，需手工调整才能进行药品补充，影响补药速度。

因此，针对发药机补药速度问题提出改进措施：①校准机械臂与药槽之间的数据参数，解决机械臂卡药问题；②补药清单调整，在药房取药高峰时段，补药以急缺补药清单为主，药房取药低峰时段，调取全部补药清单，补充药品；③优化补药流程，补药人员无需等待机械臂回原点，在机械臂进行上一个药品补充时，可在补药界面选择下一个药品槽位并将药品放至传送带，准备工作结束的同时机械臂回原点，点击“提交上药”即可，解决补药人员等待机械臂回原点问题。机器内药品补药情况优化前后对比分析详见表2，优化后机器上药量增加，由13589盒增加至16275盒，增长幅度19.77%，补药效率明显提高，机器内药品数量增加，出药量随之增加，提高机器调剂效率。

2.1.3 发药机入机品种与数量设置的改善 发药机入机品种设置合理性也是发药机问题之一，发药机的效率高低取决于机内品种的分配策略[15]，入机品种直接关系到由机器来代替人的工作量大小，合理的品种设置，是降低药师工作强度的关键。因此，对机器内品种进行调整，通过对患者取药数据的分析，了解患者处方结构特点，进行入机品种和数量的优化，以达到合理的品种覆盖率，提高发药机效率。入机品种和数量对比分析详见表3，调整优化后，机器内品种由598种调整优化为517种，上药量增加至23 015盒。优化前的入机药品基本是按照尽量增加品种数覆盖的原则进行排布，在实际应用过程中，发现入机药品发放频次存在差异，因此，对机内药品品种进行2次调整，遴选的标准是：增加发药数量在8盒以惹曳⒁┢荡谓细叩囊┢罚剔除发药频次较少的药品；对于季节性变化带来的药品使用量增加与减少，通过调整药品上下限控制机内药品数量。最终形成了适应药房工作的品种入机模式。

2.2 准确性问题

2.2.1 发药机调剂过程中的药品卡阻 发药机卡药后严重影响药房工作效率，增加药品报损率，文献中发药机应用也有此类现象[16-18]。药品的卡阻有很多因素，一是药品的原因：药品外包装的鼓包、边角翘起现象，药盒重量过轻等原因，造成了药品自动发放过程中的卡阻。二是发药机的原因，药槽与药品坐标不准确，药品落药托盘故障，出药口故障等都会引起药品卡阻。因此，提出改进措施：将卡药药品与药槽进行重新校准；定期检修发药机落药托盘；对于易卡的品种进行再评估，决定易卡药品是否入机，以此来解决药品卡阻问题。实施后，药品卡阻由原来平均60盒/月，降低至平均30盒/月，减少药房报损率。

2.2.2 药篮绑定台灵敏度及网络响应 盛放患者已配好药品的药篮带有RFID智能芯片，可以自动识别患者的处方。但在绑定台进行药篮和患者处方的绑定过程中，发生药篮不能正确绑定或绑定不上的问题。因此，更换了绑定台的智能芯片识别器以及更高传输效率的网卡，通过测试后，实现了药篮绑定的快速响应和准确识别传输。

2.2.3 药师身份识别的蓝牙手环信号及工作量记录 药房初期采用了自动识别药师身份的蓝牙手环，能在调剂药师绑定药篮时识别药师的身份。但在应用的过程中，蓝牙手环的信号不稳定，药篮绑定台因需识别药师身份而频繁搜索手环信号，导致绑定台绑定时间过长和死机现象，影响调剂速度。改进措施：修改绑定台程序，最终采用取消蓝牙手环，将药师信息直接录入绑定台程序，在绑定台上选取药师工号的方式来实现调剂工作量的准确记录，以增加药篮绑定台的稳定性和解决绑定台死机的问题，提高整体调剂速度。

2.2.4 配药清单信息显示不完全 预配发药系统工作过程中，药师需要通过药篮绑定台打印的配药清单进行手工调剂非机器内的药品，使用过程中，发现配药清单的问题是：①配药清单药品名称显示不全，遇到比较长的药品名称，配药清单显示不全，遇到易混淆的药品时，调剂药师不能准确判断配药清单上的药品；②配药清单位指示不明确，配药清单只显示手工调剂药品的货架号，未显示具体的药品货位，药师不能快速的取到药品，影响调剂速度。改进措施：调整配药清单上药品名称与货架标识的内容显示，减少调剂差错，提高药师调剂速度。

3 讨论

自动化发药机的应用，不仅可以提高工作效率，降低药师劳动强度和药师调剂发药差错，而且缩短患者取药等候时间，提高患者服务满意度，提高医院药房的管理水平和提升医院的服务形象与声誉[19-20]。但发药机的应用也给药房带来了一定的挑战，发药机在实际运用过程中还存在尚待解决的问题[21]：①发药机自动盘点灵敏度需要提高；②发药机发药出现故障需要人为发现，应开发主动预警功能；③发药机药品有效期管理系统不完善，需要人工完成；④直发通道设计不完善，存在卡药，少药现象，建议升级优化直发通道出药方式，改善这种现象，降低药师发药风险。因此，在以后的工作中，应继续监控发药机运行情况，优化发药机程序，挖掘发药机潜在能力，提高药房工作效率，从而将药房的工作重点由传统的调剂发药向药学服务模式转变。

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人工智能医药篇（7）

一、引言

物联网是利用传感器、执行器、RFID及各种智能装置对物理空间进行感知识别，依托通信网络进行传输和互联，利用计算设施和软件系统进行信息处理和知识挖掘，实现人与物、物与物的信息交互和生产生活信息流的无缝链接，进而达到对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。

医疗领域是物联网技术的主要应用领域之一。物联网在医疗卫生领域的条码化病人身份管理、移动医嘱，诊疗体征录入、移动药物管理、移动检验标本管理、移动病案管理数据保存及调用、婴儿防盗、护理流程、临床路径等管理中，均能发挥重要作用。物联网医疗应用有利于病人获得最佳的医疗效果，最低的医疗费用、最短的医疗时间、最少的中间环节、最满意的健康服务。

二、研究基础和核心技术

（一）研究基础

物联网是一种技术变革，代表了计算机和通信技术未来的发展方向。而物联网的发展依赖于很多重要领域的技术。（1）RFID物体识别技术。物联网的核心就是物体的识别，一个准确的、代价低的物体识别系统是非常关键的，只有这样才能准确地获取所需数据并进行处理。（2）传感器技术，物联网中需要时刻关注物体物理状态的变化，这需要传感器技术从环境中搜集数据、产生信息，并对状态变化产生告警。（3）两化融合技术，两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合，是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路；两化融合的核心就是信息化支撑，追求可持续发展模式。（4）M2M（Machine to Machine）技术，M2M是一种理念，也是所有增强机器设备通信和网络能力的技术的总称。M2M作为机器与机器之间的无线通信手段，为制造业的信息化提供了一种新的解决思路。这种物对物的信息交换就是物联网的思想。

（二）核心技术

1、RFID自动识别技术

RFID射频识别可以用于距离识别，可以在物体模糊及视线范围不确定条件下，通过射频来自动识别和标记物体，而不需要用户进行操作。

2、传感器网络技术

以传感器技术作为基础，传感器可以收集到数据，数据的整理工作由嵌入式的系统来完成，而对于收集到的数据的上报则是由无线通讯来完成的。

3、人工智能技术

这种技术体现智能化的信息处理。物联网是一个泛在网络，其物-物相联的现实物理属性存在着多样负责的逻辑关系，这种关系的处理不只是数据收集、计算、分析和整理那么简单。需要类似于人脑的可以逻辑思考、现实感知的智能软件、智能系统、智能网络。可以通过对数据的整理分析生成结果，通过控制部件实现需要的操作。这里可能要用到数据挖掘技术，在人工智能中需采取多样的知识发现手段。

4、纳米技术

研究物体的构成在纳米范围内的性质的应用。物联网无处不在，覆盖面广，所以要想实现紧密融合，开发体积轻便的系统网络，就应该借助于纳米技术。这种微缩技术可以改变冗余繁琐，实现小到元器组件，大到巨型网络系统之间的交融相连。生产制造的芯片越来越小，耗费的成本也会降低，所以这是一项带来经济利益的技术。

三、物联网智能医疗的应用

物联网涉及感知、识别、测量、定位、网络通信、微电子、计算机、软件技术等众多技术。在智能医疗领域，物联网技术主要可以应用于医疗物资的监督管理、医疗信息数字化和远程医疗三个方面。

（一）医疗物资的监督管理

借助物资管理的可视化技术，可以实现医疗器械与药品的生产、配送、防伪、追溯，避免公共医疗安全问题，实现医疗器械与药品从科研、生产、流动到使用过程的全方位实时监控。物联网技术在物资管理领域的应用方向具体有以下几方面：

1、医疗设备与药品防伪

RFID 标签依附在产品上的身份标识具有唯一性，难以复制，可以起到查询信息和防伪打假的作用，将是假冒伪劣产品一个非常重要的查处措施。

2、全程实时监控

药品从科研、生产、流通到使用整个过程中，RFID 标签都可进行全方位的监控。特别是出厂的时候，在产品自行自动包装时，安装在生产线的读取器可以自动识别每个药品的信息，传输到数据库，流通的过程中可以随时记录中间信息，实施全线监控。通过药品运送及储存环境条件监控，可达成运送及环境条件监控，确保药品品质。当出现问题时，也可以根据药品名称、品种、产地、批次及生产、加工、运输、存储、销售等信息，实施全程追溯。

3、医疗垃圾信息管理

通过实现不同医院、运输公司的合作，借助RFID 技术建立一个可追踪的医疗垃圾追踪系统，实现对医疗垃圾运送到处理厂的全程跟踪，避免医疗垃圾的非法处理。

（二）医疗信息数字化

目前医院对医疗信息管理及应用主要分为以下几方面：

1、病患信息管理

病人的家族病史、既往病史、各种检查、治疗记录、药物过敏等电子健康档案，可以为医生制定治疗方案提供帮助；医生和护士可以做到对病患生命体征、治疗化疗等实时监测信息，杜绝用错药、打错针等现象，自动提醒护士进行发药、巡查等工作。

2、医疗急救管理

在伤员较多、无法取得家属联系、危重病患等特殊情况下，借助RFID技术可靠、高效的信息储存和检验方法，快速实现病人身份确认，确定其姓名、年龄、血型、紧急联系电话、既往病史、家属等有关详细资料，完成入院登记手续，为急救病患争取到治疗的宝贵时间。

3、药品存储

将RFID技术应用在药品的存储、使用、检核流程中，简化人工与纸本记录处理，防止缺货及方便药品召回，避免类似的药品名称、剂量与剂型之间发生混淆，强化药品管理，确保药品供给及时、准确。

4、血液信息管理

将RFID技术应用到血液管理中，能够有效避免条形码容量小的弊端，可以实现非接触式识别，减少血液污染，实现多目标识别，提高数据采集效率。

5、药品制剂防误

通过在取药、配药过程中加入防误机制，在处方开立、调剂、护理给药、病人用药、药效追踪、药品库存管理、药品供货商进货、保存期限及保存环境条件等环节实现对药品制剂的信息化管理，确认病患使用制剂之种类、记录病人使用流向及保存批号等，避免用药疏失，确保病患用药安全。

6、医疗器械与药品追溯

通过准确记录物品和患者身份，包括产品使用环节的基本信息、不良事件所涉及的特定产品信息、可能发生同样质量问题产品的地区、问题产品所涉及的患者、尚未使用的问题产品位置等信息，追溯到不良产品及相关病患，控制所有未投入使用的医疗器械与药品，为事故处理提供有力支持。

7、信息共享互联

通过医疗信息和记录的共享互联，整合并形成一个发达的综合医疗网络。一方面经过授权的医生可以翻查病人的病历、患史、治疗措施和保险明细，患者也可以自主选择或更换医生、医院；另一方面支持乡镇、社区医院在信息上与中心医院实现无缝对接，能实时地获取专家建议、安排转诊和接受培训等。

8、新生儿防盗系统

将大型综合医院的妇产科或妇儿医院的母婴识别管理、婴儿防盗管理、通道权限相结合，防止外来人员随意进出，为婴儿提供一种切实可靠防止抱错的保护措施。

9、报警系统

通过对医院医疗器械与病人的实时监控与跟踪，帮助病人发出紧急求救信号，防止病人私自出走，防止贵重器件毁损或被盗，保护温度敏感药品和实验室样本正常。

（三）远程医疗

远程医疗监护，主要是利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。远程医疗监护技术不仅可以减少患者进医院和诊所的次数，随着高精尖传感器在患者的体域网（body-area）范围内实现有效通信，远程医疗监护的重点也逐步从改善生活方式转变为及时提供救命信息、交流医疗方案。目前有关技术主要包括：专为生物医学信号分析而设计的超低功率DSP、低采样速率/高分辨率的ADC、低功耗/超宽带射频、MEMS 能量收集器。

1、远程会诊

将农村、社区居民的有关健康信息通过无线和视频方式传送到后方，建立个人医疗档案，提高基层医疗服务质量；允许医生进行虚拟会诊，为基层医院提供大医院大专家的智力支持，将优质医疗资源向基层医疗机构延伸；构建临床案例的远程继续教育服务体系等，提升基层医院医务人员继续教育质量。

2、移动医疗

通过监测体温、心跳等一些生命体征，为每个客户建立一个包括该人体重、胆固醇含量、脂肪含量、蛋白质含量等信息的身体状况，实时分析人体健康状况，并将生理指标数据反馈到社区、护理人或相关医疗单位，及时为客户提供饮食调整、医疗保健方面的建议，也可以为医院、研究院提供科研数据。

四、智慧医疗系统建设应注意的问题

由于物联网刚刚建立试点不久，正处于技术和标准体系的摸索期，很多与之相配备的制度和管理法规尚处于真空阶段，因此，智能医疗系统的建立应重点处理好以下几个方面：

（一）对智慧医疗系统的建设和引进要采取科学谨慎的态度

当前是物联网技术的初始阶段，各阶层、各行业对物联网的热情高涨，对物联网美好前景的描述也让对现代化程度要求最高的医疗卫生行业对其充满期待。但在具体推进上，笔者建议采取科学谨慎的态度，不能不顾医院的规模和实际的情况下盲目开展建设工作，浪费财力、物力。建议采取科学合理的态度，在充分理解智慧医疗建设重要性的基础上，从部分大型医院进行试点，重点推进，逐步取得经验，为全面建设智慧医院做好技术铺垫。

（二）对物联网感知系统应采取统一数据格式标准

目前，在传感器领域，传感器生产厂家较多，感知手段不一而足，标准各异，各种传感器之间，并无统一的标准，为了垄断和控制市场，兼容问题一直不能够实现，这就造成在物联网应用和推广中，感知信息的数据格式不一而足，不能形成统一的集中调控，因此，在物联网的大范围推广前政府必须出面加强这方面的统一领导，制定规范的数据格式标准，使用兼容的信息系统管理软件，使得医院资源能够统一管理，感知到的数据能够共享和合并处理，以提高管控水平。

（三）不同设备采取不同的感知手段有利于降低建设成本

智慧医疗系统的建设涉及的项目很多，各种感知对象读感应资源的反映情况差别也较大，感知定位的要求又不一而足，因此，如果对所有感知对象采取统一的感知技术手段，不仅很难达到对感知对象的精确掌握，而且会造成大量信息冗余，增加运营成本。因此，要对不同感知对象区别使用不同手段，如普通医疗器械、医疗设备等可以使用二维码、被动式射频标签对其进行标识和感知；救护车、物资车、重大器械等可以采用主动式射频标签，卫星定位等技术进行定位追踪；而一些重要区域可以利用智能传感器芯片对其周边环境进行感知，了解其安全状态。这样，既做到了量体裁衣，又有效节约了成本。

（四）与原有系统有效整合、综合利用的问题

由于目前很多国营和大型私立医院已经实现了智能视频监控，并且对其他信息系统也采用了较为先进的处理系统，因此，物联网在建设智慧医疗系统的过程中，应充分利用现有的系统，与现有系统进行兼容性设计，减少重复开发的成本。

五、总结与展望

物联网将人类生活的环境网络化和信息化，结合了物理世界和信息空间，是未来网络发展的趋势。代表基于物联网的医院信息化建设，借鉴科学先进的物联网技术和经验，将医疗和技术完美结合，通过基于物联网技术的智能医院建设，可以优化业务流程，提高工作效率，进而提高资源利用率，降低医疗过程中的物耗，减少医疗事故发生，提高医疗服务水平。总之，物联网技术在医疗卫生领域的应用前景和范围非常广阔，也将进一步推动物联网产业的发展，随着物联网极其相应技术的不断发展和技术成本的不断降低，基于物联网技术的智能医疗体系也必将会大规模使用和推广。从而造福整个人类，为人类的健康作出卓越的贡献。

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人工智能医药篇（8）

分类号：TP182

引用格式：于彤. 中医药知识工程的理论体系构建和关键技术分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2016， 1（5）： 336-343[引用日期]. http：///p/1/56/.

1 引言

中医药是中华民族的文化瑰宝，无论作为文化遗产还是作为医学资源，都理应得到保护和传承。对中医药理论知识与实践经验的总结、诠释与研究，是中医药传承的一项核心任务。知识工程（knowledge engineering）为中医药知识的组织、存储、处理和利用提供了必要的理论、方法和工具，在中医药领域具有广阔的应用前景[1-2]。

知识工程是随着信息革命而出现的一种新兴的知识管理和知识创造手段。知识工程源于人工智能领域，其最初的目标是构建基于知识的系统（或称专家系统）[1，3]。为了构建基于知识的系统，需要获取足够的专业知识，并将这些知识表示为计算机可以理解的形式，以支持自动推理和问题求解[3]。因此，知识获取、知识表示以及知识运用成为知识工程领域研究的主要问题。随着知识工程在知识管理中应用的不断深入，知识工程的研究范畴从知识库和专家系统，扩展到自由文本、半结构性数据和多媒体内容的处理。时至今日，知识工程已发展为涉及知识表示与推理[4]、语义网[5-6]和数据挖掘[7]等多个技术领域的交叉学科，在电子科学、电子商务和电子政务等许多领域得到了广泛的应用。

知识工程在中医药领域的应用起源于20世纪70年代。当代著名中医学家关幼波与计算机专家合作，于1979年研制了首个实用的中医专家系统DD中医关幼波诊疗肝病的计算机系统，它在临床应用中取得良好效果[8]。此后，全国兴起了一股中医专家系统研发与应用的热潮[9]，知识工程作为专家系统的支撑技术也得到了中医界的重视。近30年来，中医药工作者采用知识工程方法对中医药领域的知识遗产进行广泛采集和永久保存，建成了大量的知识资源和智能系统，为中医药知识创新提供了有力的支持[10]。为此，本文对中医药知识工程进行系统总结和综合论述，分析存在的问题和发展趋势，为相关领域学者和知识工程师提供参考。

2 中医药知识工程的概念

中医药知识工程是指将中医药知识整合存入计算机系统，以使计算机能够利用这些知识来解决中医药领域复杂问题的工程学科[1-2]。旨在实现中医药知识的“计算机化”，并将计算机技术融入中医药知识的收集、挖掘、整理、更新、传播及转化等环节，从而丰富和完善中医药知识体系，提升中医信息系统的智能水平。之所以称之为一项“工程”，是因为这项工作涉及系统性的方法、大规模的协作、严密的流程以及复杂的产品（本体、知识库、专家系统等），这些都是系统工程的显著特征。

中医药知识来自中医专家的头脑，以及书籍、论文、病案等各种专业资料。为使中医药知识“计算机化”，需要从各种知识源中广泛获取知识，将知识进行编码并录入计算机系统；还要按照一定的结构和方案对知识进行组织和存储；最终实现专家系统、知识发现等各种计算机应用。中医药知识工程的关键环节，包括中医药知识表示方法的研究、中医药领域知识的获取、中医药知识库系统的构建、中医药知识发现研究以及中医药智能系统（如临床决策支持系统）的研发等。

中医药知识工程是中医药与信息科学（包括人工智能）相结合的产物，是多学科交叉的研究领域。它也是中医药知识管理的一项关键支撑技术，有助于实现中医药知识管理与服务模式的创新。

3 中医药知识工程的意义

中医药知识工程有利于开拓临床思路，支持临床决策，研究中医理论，丰富教学内容，指导实验研究，促进中医药知识传承与创新[1-2]。具体而言，中医药知识工程可在以下三大方面发挥积极作用。

3.1 梳理知识体系，保护知识遗产

中医药知识遗产具有很高的科学和文化价值，但其知识体系尚存在模糊笼统之处。只有对中医药知识遗产进行系统梳理，去芜存菁，才能凸显中医药知识的精华之处。使用语义网络、描述逻辑等知识表示方法，能够精确描述中医思维逻辑，建立数字化的中医药知识体系，这对中医药学科发展具有十分重要的意义。

3.2 促进知识传承，加速人才培养

中医传承的核心问题是如何将中医名家的个人经验转化成普遍的知识，从而培养更多经验丰富的名医，提升中医界的整体水平。中医药知识工程旨在系统总结前人经验，将历代医家的智慧结晶转化为全面、系统的领域知识库，研发中医辅助学习系统，以提升初学者的学习效率，促M专业医师之间的交流，从而突破中医传承的瓶颈。

3.3 发现新知识，促进学科发展

通过实施中医药知识工程，可对中医药信息化过程中积累的海量数据进行分析与挖掘，建立跨越年代、流派、学说和病证的整体性知识模型，从而加深我们对中医辨证论治规律的认识，使中医药领域两千多年来积累的知识遗产得到有效整理和挖掘。

4 中医药知识工程的理论体系构建

中医药知识工程研究的核心任务是利用信息科学的理论和方法，对中医药知识体系的全部内容进行系统梳理和准确表达。可以说，中医药知识工程所研究和处理的核心对象就是中医药知识体系。两千多年以前的《黄帝内经》奠定了中医学的理论基础；经过两千年的发展，至今已经形成了一个以中国古代哲学为基础，以中医药学理论为架构，以临床实践经验为主体的知识体系[2]。

中医药知识体系有其自身特点和复杂性，对知识工程技术产生了独特的需求。中医特色的思想方法、含义模糊的中医概念以及中医专家的隐性知识都对知识表达、知识获取和知识利用产生重大影响和制约。因此，面向西医等其他领域的知识工程方法并不完全适用于中医药领域。中医药知识工程领域迫切需要一套符合自身特点的理论和方法，从而有效处理中医药知识的模糊性和复杂性，支持标准化知识体系的建设。因此，有必要对中医药知识工程的理论思想进行深入研究和系统总结，从而指导中医药知识的建模、获取、组织、存储、共享与服务等一系列工程实践活动。建立中医药知识工程的理论体系是一项繁重、长期的工作。本文主要围绕思维模拟、知识表示、知识获取、知识发现等4个主要方面，对中医药知识工程的理论思想、研究热点以及核心概念意涵进行简要论述，为今后的理论研究工作提供参考。

4.1 中医思维模拟研究

中医思维模拟是指在对中医思维进行深入分析的基础上，用计算机系统对中医的思维过程进行模拟，从而完成计算机辅助诊疗等复杂任务。中医深受中华传统哲学和文化的影响，产生了独特的思想方法和思维模式，包括“天人合一”“取象比类”以及“辨证论治”等等。中医药知识体系是中医思S的直接产物。开展中医药知识工程研究，首先需要深入理解中医的核心思维模式。

中医思维是一个复杂的思维过程，具有形象性、模糊性和整体性等特点，需要针对这些特点提出创新性的思维模拟方法。例如，“取象比类”是贯穿中医知识体系的思维模式，与中医其他的思想方法共同构成了中医“象思维”。在中医药知识工程领域，需要追溯中医“象思维”的思想源流，并采用认知语言学等学科方法对其进行分析，据此提出与之相适应的计算机模拟方法[11]。又如，中医辨证思维是一个涉及分析、综合、推理、归类、鉴别的复杂思维过程，需要将中医辨证理论与实际的病案结合起来进行分析，总结中医辨证思维的规律，从而建立合理、准确的中医辨证计算模型[12]。思维模拟研究在中医临床诊疗等领域具有潜在的应用价值。但首先需要在临床实践中对计算机建立的中医思维模型加以检验，以验证其准确性和实用性。

4.2 中医药知识表示研究

知识表示（knowledge representation）是指通过某种方案、数据格式或语言，将领域知识表达为计算机可直接处理的数据。知识表示处于知识工程的中心地位，它既是知识获取的基础，又是知识存储和运用的前提。为实现基于知识的系统，必须将领域知识表示为某种计算机可处理的形式，并录入到计算机系统中去，存储于知识库之中。知识表示的合理性直接决定知识处理的效率，对知识获取和应用的效果也有很大的影响。

广义上，知识表示的目标就是实现人类知识的显性化、机读化和结构化，从而支持自动推理，知识检索和知识发现等应用。知识表示方法有很多种，包括状态空间、谓词逻辑、框架、产生式、语义网络、与或图、Petri网等。这些方法适用于表示不同类型的知识，从而被用于各种不同的应用领域。如何选取或提出合理的知识表示方法，用最恰当的形式来表示中医证候、中药、针灸、温病、养生等各方面的知识，是中医药知识表示研究的重点问题。

目前，知识工程领域的一种主流观点是将建立一个知识系统的过程视为一种“建模”活动。知识建模（knowledge modeling）是指采用某种计算机方法构建一个“知识模型”，它在特定领域中能像专家那样解决问题。其本质是通过模型来表示知识，因此属于一种形式化的知识表示方法。近年来，采用本体等技术建立知识模型，已成为中医药知识分析的一种常用手段，也是中医药知识表示研究的一个主要方向[13-14]。

4.3 中医药知识获取研究

知识获取（knowledge acquisition）是指从专门的知识源中全面、系统地获取知识，并将其转换为某种计算机可处理的形式（如程序、规则、本体等）[15-16]。这里的知识源可以是人类专家，也可以是案例、教科书、论文、数据库、网站等知识载体。一般情况下，知识获取需要由“知识工程师（knowledge engineer）”与领域专家配合，共同来完成工作。知识工程师的任务是帮助领域专家激活隐性知识，完成知识的转换，建立基于知识的系统。

知识工程的一个典型场景是：一组知识工程师找到并访问特定领域的专家，听取专家的介绍，记录专家的经验性知识并将其表达为计算机可处理的形式，存入知识库中。将知识库与推理引擎结合起来，也就构成了一个新的专家系统。知识获取也必然涉及知识验证的问题：知识工程师需要对知识进行评审和验证，以确保知识的准确性。

知识获取是任何知识管理和知识工程的基础性工作。在中医药领域，知名老中医的经验和古籍文献占有重要地位，是知识获取的重点对象。一方面，知名老中医知识和经验的获取，是中医药知识获取的重要环节。它属于专家认知获取的范畴，也就是将专家头脑中隐含的知识转换为某种形式的显性知识的过程。另一方面，中医药领域产生了海量的古籍文献。古籍数字化对于中医药信息的快捷传播和永久保存具有重要意义。如何从数字化的古籍文本中有效提取中医药知识，则是知识工程所关注的问题。无论是通过专家访谈等方法获取领域专家的经验和实践方法，还是查阅大量文献搜集领域知识，都是复杂的、繁琐的工作，且多数情况下只能通过人工方法完成。因此，知识获取是中医药知识工程领域中面临的关键瓶颈[16]。如何突破“知识获取”瓶颈，也就成为知识工程研究的一个热点问题。

4.4 中医药知识运用研究

知识运用是指将领域知识库以及机器推理、知识发现等技术运用于科研、临床、教学等领域，辅助中医药工作者解决复杂问题并提升工作效率。知识工程在中医药领域的具体应用包括：四诊客观化研究、中医辨证规范化研究、方剂量效关系分析、中药新药发现、中医临床诊疗、中医教学等等。为使知识工程的成果产生社会效益和经济效益，促进中医药知识创新和学科发展，必须研究如何运用知识的问题。知识工程学不能逐一研究具体应用的过程或方法，而是研究在各种应用中都可能用到的共性方法，包括知识推理、知识搜索、知识发现、知识服务等。

传统上知识运用研究的一个中心问题是如何构建专家系y。中医专家系统是指用计算机人工智能技术来模拟著名老中医诊疗病人的临床经验，从而使该软件具有专家诊治病人的水平[8]。如前文所述，随着“中医关幼波诊疗肝病的计算机系统”的出现，全国兴起了一股研发中医专家系统的热潮。据陆志平等[9] 估计，中医专家系统已不下300个，并遍及中医的内、外、妇、儿、五官以及针灸等各科。专家系统能对中医四诊信息进行处理和解释，并产生临床推荐意见和临床警示，可用于辅助职业医师进行临床决策。该系统的构建涉及知识获取、机器学习、知识推理、知识搜索等多方面的理论和方法学研究。

自20世纪90年代开始，随着数据库技术的普及以及数据库内容的不断积累，使业务人员产生了从数据库中挖掘知识的愿望。为此，学者们将数据库技术与人工智能、统计学、机器学习等传统技术相互融合，产生了知识发现这一交叉学科[17]。知识发现（knowledge discovery in database，KDD），可被理解为“数据库中的知识发现”。近年来，中医团体探索将各种KDD方法应用于中医药领域。KDD被用于研究方剂配伍规律[18]，辅助中医开具中药处方[19]，解释中医证候的本质[20-21]，以及辅助基于中医药的新药研发[22]，都取得了良好的效果。KDD作为中医药知识分析和科研创新的一种新方法，也成为中医药知识运用研究的一个热点。

5 中医药知识工程的关键技术分析

中医药知识工程将本体（ontology）、文本挖掘（text mining）、语义网（semantic Web）等多种信息技术与中医药领域知识相结合，以促进中医药知识的创造、管理和运用。在下文中，围绕知识建模、知识获取、知识存储、知识发现等4个主要方面，对中医药知识工程中涉及的关键技术进行具体分析。

5.1 中医药知识建模技术

知识建模是将领域知识表达为计算机可处理模型（即知识模型）的过程，它是知识工程的基础。中医药知识体系与中华传统文化息息相关，具有鲜明的文化和语言特色，这决定了中医药知识建模的独特性。历代中医普遍采用“取向比类”等形象思维方法，中医药概念之间的关系错综复杂，中医文献中包含大量古汉语成分，这些因素导致中医药知识难于精确描述和定量刻画。需要对知识建模的方法和技术进行创新，并研究出一套符合中医药特点的知识建模框架，以支持中医药知识工程的实施以及知识服务平台的建设。

知识建模技术有很多种，技术人员所熟知的统一建模语言（UML）和实体关系模型（ER模型）都属于知识模型。本体是1990年代出现的知识建模方法，其核心任务是对领域概念体系进行系统梳理和准确表 达[13]。本体在复杂知识建模和自动推理等方面体现出技术优势，因此在生物医学领域逐渐成为主流技术。

近年来，中医药知识工程的一个热点是通过构建中医药领域本体，对中医药理论和知识体系进行辨认、梳理、澄清和永久保真处理。中医团体已经开展了基于本体的中医药知识建模方法研究，并实际构建了一系列领域本体[14] 。例如，中国中医科学院中医药信息研究所研制了“中医药学语言系统（Traditional Chinese Medicine Language System，TCMLS）”这一大型中医药领域本体[23] 。TCMLS对中医药领域的概念和术语系统进行了完整的表达，在中医药学研究中得到广泛应用。此外，本体建模的对象还包括阴阳、五行、脏腑、证候、中药、方剂等诸多领域。这些本体最终可被整合为一个完整的中医药领域本体，支持知识获取、知识发现、知识服务等中医药知识工程的后续工作。实践表明，本体可有效捕捉中医药领域的概念体系，并以概念为核心将中医药知识体系准确地表达出来，能够胜任中医药领域知识建模的任务。

5.2 中医药知识获取技术

如上文所述，中医药知识获取是一项复杂的工作，被公认为知识处理过程中的一个瓶颈，严重限制了知识工程和知识系统的发展。近年来，学者们主要试图通过“集体智能”和“机器智能”这两条路径来突破中医药领域的知识获取瓶颈。

“集体智能”是指组织大量领域专家一起编辑知识库，从而实现专家知识的共享与融合。实现集体智慧的关键在于建立合理的交流、协作和激励机制。随着互联网的迅速推广，中医界开始利用互联网技术建立各种面向中医药领域的知识工程平台，进行跨学科、跨组织、跨地域的协作式知识加工，开展了一系列大规模的知识工程项目，建成了一系列术语系统、领域本体、文献库、数据库和知识库。例如，中国中医科学院中医药信息研究所建立了基于互联网的“中医药虚拟研究院”，部署了一个协同知识工程平台，支持全国40余家机构，近300人进行协同工作[24-25]。在该系统的直接支持下，研制了“中医药学语言系统”[23]等一系列大型知识系统。实践表明，基于互联网的虚拟环境能将不同机构、不同地区的研究人员组织起来，有效解决资金分散、缺乏协调、研发能力不足等问题，实现知识工程的规模化[25]。

“机器智能”是指研发文本挖掘技术，使机器能够直接从文献等知识载体中提取结构性知识。文本挖掘在中医药领域已得到成功应用，能够显著提升知识库加工的效率[26]。但与生物医学领域的大量研究工作[27]相比，文本挖掘在中医药领域的应用仍处于早期探索阶段。需要针对中医药文献的特点，进一步研发实用的挖掘方法，提升挖掘结果的完整性和准确性，从而深度挖掘中医药文献中蕴含的知识。

5.3 中医药知识存储技术

知识存储（knowledge storage）特指在计算机系统中安全、可靠、有序地存储知识资源，以支持知识管理和知识工程应用。知识库是实现知识存储的重要支撑工具，也是知识工程的重中之重。知识库一般是针对特定领域以及问题求解而建立的，对领域知识进行全面收集和系统整理，进而对知识进行组织、分类和保存，以支持知识检索和查询。

构建中医知识库系统，是指用人工智能技术把中医药理论和专家的经验按规范化、标准化的格式组建成知识库[8]。知识库一般具有形式化、结构化、易查询、易操作等特点，能支持机器推理。传统上知识库主要是指采用谓词逻辑、框架等知识表示方法，在计算机系统中表示和存储的知识集合。但在中医药信息化实践中，人们也把文献库、数据库、本体等多种形式的知识载体统称为“知识库”。它们都能起到知识存储的作用，与自然语言处理、机器学习等方法相结合后仍可支持智能应用，因此称之为广义的知识库也不为过。

近年来，中医药知识库建设得到迅猛发展，在中医人体、中医疾病、中医证候、中医医案、中药、中医养生等方面都出现了知识库系统[28]。中医药知识库在中医药信息化中扮演着核心的角色，在文献整理、知识可视化、知识共享、临床诊疗、教学、研究等诸多方面取得实际应用，为中医药知识遗产的数字化保存和深度挖掘提供了创新性的手段。

5.4 中医药知识发现技术

知识发现是从数据中获取有效、新颖、有潜在应用价值和最终可理解模式的非平凡过程[17]。知识发现是人工智能、数据库、统计学、机器学习等多种技术相互交叉产物。知识发现在20世纪90年代提出之后，获得了广泛关注和迅速发展，产生了高频集、关联分析、分类、预测、聚类、孤立点分析、时序/序列分析等一系列行之有效的方法，还出现了Weka、Rapidminer等较为成熟的开源软件。这为知识发现技术在中医药领域的应用创造了条件。

中医在数千年的临床实践与理论研究中积累了海量的数据、文献和知识。如何利用这些宝贵资源就成了发展中医药必须面对的一个问题。而KDD所擅长的正是从海量的数据中寻找有意义的模式和知识，是分析中医药海量数据所需的理想技术手段。近年来，中医团体已开展了将频繁模式发现、关联规则发现、聚类分析、复杂网络分析等多种KDD方法引入中医药领域的若干探索。例如，使用关联规则发现等方法对方剂数据进行分析，来揭示方剂配伍规律[18]；通过知识发现方法辅助中医开具中药处方[19]以及中药新药研发[22]；通过基于隐结构模型的机器学习方法来揭示中医证候的本质[21]；使用文本挖掘方法从海量文献中挖掘新颖知识，构建并分析中医药复杂网络[20]。这些工作表明，面对中医药领域的海量数据，采用KDD技术进行有效的知识发现既是必要的，也是可行的[29]。

过20多年的发展，中医药知识发现的方法和技术已进入相对成熟期，针对中医药领域的各种问题都产生了一系列行之有效的方法。但成熟并不意味着完善，面对中医药数据描述多样化、数据仍不完备的特点，仍然需要对现有的KDD技术进行改进和发展，以满足中医药科学研究和知识创新的需要。

6 中医药知识工程的发展趋势

近年来，中医药知识工程实践取得长足发展，成功建立了大量的知识资源。但中医药知识资源往往服务于特定的医疗和研究机构，彼此之间异质、异构，难以实现集成与共享，形成严重的“知识孤岛”现象，成为长期困扰中医药知识工程领域的技术难题。中医药与西医等相关领域的知识资源也难以实现有效的关联，阻碍了跨学科研究的开展。

为此，学者们[6，30]提出使用语义网作为中医药数据表示标准，实现中医药内部的知识整合以及中西医领域的知识互联，从根本上解决“知识孤岛”问题。2001年，万维网发明人（T.B. Lee）在《科学美国人》上正式提出了语义网的构想，认为它将是一个机器可以理解的开放性信息空间[5]。语义网技术的核心优势在于将数据结构和存储方式各异的数据转换为统一格式并重新，从而实现数据资源的交换与集成。语义网为实现跨领域知识关联提供了理想的技术平台，有助于构建面向特定领域的大规模知识图谱，进而实现各领域知识图谱的关联与融合。语义网最终将发展为一个全球性的知识图谱，提供全面、智能的知识检索服务，促进知识共享和人机协作。

可基于语义网技术建立中医药知识图谱，从而实现中医疾病、中药、方剂、针灸、医案等中医药各门类知识资源的集成[30-31]。TCMLS作为一个包含10余万个中医概念以及100余万个语义关系的大型语义网络，为构建中医药知识图谱提供了相对完整的框架。鉴于此，于彤等[31]提出以中医药学语言系统为骨架，将中医药领域现有的术语资源和数据库资源融合起来，构成大规模知识图谱，并实现基于知识图谱的知识检索、知识展示和知识服务等功能。在未来，可进一步扩充中医药知识图谱，通过语义关系表达中医和西医之间的结合点，从而实现这两个领域的知识图谱的关联和融合。这套方法将使中医药知识资源接入全球互联的知识图谱之中，支持各种面向结合医学的知识共享、决策支持和知识发现应用，在中西医结合医学中发挥更大的作用和影响力。

6 小结

中医药根植于中华文化，源于中国传统哲学，是中华民族非常宝贵的知识遗产。中医药知识工程成为中医药知识遗产保护和知识创造的一种新模式，能有效推动群体性的知识创新活动，加速知识转化过程，促进知识的传播。

中医药经过数千年的发展，形成了一座伟大的知识宝库，这决定了中医药知识工程的巨大价值和艰巨性。中医药领域知识体系相当复杂，对知识工程技术提出了独特的需求。在中医药领域实施知识工程是一项极其复杂且具有挑战性的工作，其中还有很多尚未解决的科学问题和技术难题，需要进行长期的研究。展望未来，中医药知识工程必将成为中医药信息学学科体系的重要组成部分，也将在中医药科学研究和临床实践中发挥越来越重要的作用。

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Knowledge Engineering for Traditional Chinese Medicine： A Review of Theoretical System and Key Technologies

Yu Tong

Information Institute of Traditional Chinese Medicine， China Academy of Chinese Medical Sciences，

人工智能医药篇（9）

中图分类号：R2-03　文献标识码：A　文章编号：1673-7717(2009)05-0965-03

人工智能(arificiM intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿科学。1956年，人工智能作为新兴学科被正式提出。利用人工智能技术取得的成就已经引起人们能高度关注，有人把它与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。

有学者认为人工智能是继3次工业革命之后的又一次革命，并且指出：前3次革命延长了人手的功能，把人从繁重的体力劳动中解脱出来，而人工智能则是延伸了人脑能功能。实现脑力劳动的自动化。人工智能技术在研究中取得了许多重要的成果，在机器人、自然语言理解、专家系统、图像识别、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等领域应用十分广泛。

作为人工智能的关键技术成分，智能Agent技术经过十几年的理论建模，目前已开始初级应用。许多IT企业，如：微软、IBM、Oracle等都对Agent的开发投入了极大的热情，这在一定程度反映了Agent技术的广阔前景。本文搞针对智能Agent技术的起源、发展和未来前景进行初步阐述和探讨。

1　Agent概述

1.1　Agent的定义　目前学术界尚无一个公认的对Agent的定义，在国内多将其译为智能。M.Wooldridge和N.T.Jennlngs于1995年提出的：“Agent是满足特定设计需求的计算机(硬件或软件)系统，它位于特定的环境当中。具有高度的灵活性和自治性。”。这是Agent目前普遍被人们认可的定义。

1.2　Agent的特性　学术界通常认为Agent具有以下一些的特性。

自主性：Agent具有属于自身的计算资源和局部对自身行为控制的机制，能在无外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定控制自身的行为。

智能性：Agent能够从用户浏览的网页中提取出网页特征或链接信息，与知识库中的信息进行比较，将最接近的知识应用到该网页上，自动将网页中的信息抽取出来并反馈给用户，能够根据用户查询信息的行为进行判断和分析，以提高查询准确度。

适应性：智能Agent能够从用户日常的查询、浏览等行为中学习用户的兴趣点，推理用户的需求，为每个用户建立，个性化的用户框架，根据用户反馈对获取的知识和用户框架进行修正，以适应用户兴趣点的变化。

协作性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent进行多种形式的交互，有效地与其它Agent协作工作，可以共享交流信息，实现协作式的信息查询，提高了信息查询的效率。

移动性：Agent能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为都具有连续性。

安全性：Agent能够主动避免恶意的Agent对计算机环境造成破坏。

由于Agent技术具有以上诸多特性，这就决定了其在其它领域中的应用具有广阔的探索空间。医者作为诊疗过程中的主体，其认知具有经验性、灵活性、自主性、协作性等诸多特点，由此可见，Agent技术在这一方面也具有相似甚至相同的特征。在针对医者认知过程的研究中，智能Agent技术是否可以充当记录、模拟甚至传播的载体，都是值得研究者们共同探讨的课题。

2　智能Agent在医疗活动中应用可能具有广阔的前景

2.1　智能Agent信息检索系统将是医生获取知识的得力助手笔者认为，随着智能技术的发展，未来应用于医疗活动中的智能Agent，将能够根据医生的个人需要提供动态、实用、指导性强的医学信息。近年来，互联网得到了迅速的发展和广泛的应用，网络已经成为现代人获取信息和知识的重要途径。网上信息资源日益膨胀，搜索引擎只是初步解决了如何索引和查询Intemet浩瀚无垠、零乱分散的信息资源的技术难题。相对于用户希望的“花最少的时间能得到最相关的查询结果”的愿望来看，还存在很大的差距。因此对专业领域定的用户群提供专业的、量身定造的信息服务，使用户在尽可能短的时间内有效的找到最需要的信息内容是大家普遍关注的一个问题。在医学领域，我们面临着同样的尴尬：医学领域是一个时效性、交流性极强的学科范畴，往往在短时间内，临床工作者、科研人员就需要及时、准确的对应信息。网络资源虽具有纸介质媒体无法匹敌的信息资源，但分散、冗长的信息交错混杂，为科研工作增添了无谓的负担。缺乏专业、针对性强、灵敏的搜索引擎是科研人员亟需解决的问题。

目前，信息技术和网络技术已经在科研和医疗方面得以不同程度的应用。在科研方面，世界各国建立起了大量的医学、药物数据库为研究者提供信息服务，如包含9000余种美国处方和非处方药物信息的“药物信息库”，癌症数据库Cancerlit，有关艾滋病临床、药物研制及文献的AIDSDatabases，向医患人员提供的临床实验信息数据库Clinical-Trials.gov，包括健康指南、评价和消费者指南信息的全文数据库HSTAT，补充和替代医学资源NCCAM Resource，医学文献检索系统Medline等医学信息数据网络资源，诸如此类的网络资源极大的方便了医学科研工作者。在医疗方面，许多世界发达国家都在斥巨资、投入大量人力物力建设国家卫生信息系统，英国的卫生服务信息系统、美国的卫生服务信息框架HII(Health Information Infrastructure)、加拿大的电子健康系统(e－Health)和澳大利亚的电子健康网络(Health Online)，各种已经应用的医院管理信息系统HIS、RIS、和PACS等，信息技术已经在医疗管理方面发生了深刻的变化。

我国卫生信息化建设起步较晚，医院层次的电子病历研究探索刚刚起步，与真正的信息化、网络化还存在较大的差距，中医药方面的网络资源包括中医药文献数据库检索系统、中国中草药大典、中药基本信息数据库、医学数据库大全、名老中医、中华药膳等，但由于中医药理论的自然哲学特点，信息化仅仅实现了文字的超文本化和图片的数字化。

有学者指出，基于智能Agent的个性化信息检索系统是一个具有个性化智能化的多Agent信息检索系统，它以用户为中心，挖掘用户的真实意图进行WWW搜索。

2.2　多Agent是学术交流的平台　由于Agent具有协作性

的特点，可以与多个Agent进行协调合作，共同完成复杂问题的求解，而传统的医学学术交流和解决疑难问题时，多采用专家会诊讨论的方式进行。因此，二者在问题解决模式上具有相通之处，甚至，Agent技术可以实现控制和协调远程医疗系统中的信息共享和交流，在医疗活动及医疗信息资源的广度和深度上实现系统的整合。

与传统模式相比，Agent技术为领域专家，提供了更广阔、更专业的智能信息平台，真正实现了跨地区、跨医疗单位的综合问题求解及疑难医学问题探讨，对于医疗资源的进一步共享，公平分布，甚至学术交流提供了更为广阔的空间。

3　中医诊疗智能化的探索

在过去几十年中，利用人工智能技术探讨中医诊疗过程已经取得了一部分成果。自1979年关幼波肝炎诊治系统的出现，为中医诊疗与人工智能技术的结合揭开了崭新的一页。随后，陆续出现了一些旨在快速有效解决问题的医疗专家系统，但这些专家系统更注重专家诊疗经验与智能技术的结合，对于医者的认知在诊疗中的决策作用尚未进行深入探讨和挖掘。随着人工智能技术的发展，有学者尝试运用人工神经元网络的方法，在中医领域建造了第二代专家系统的外壳。发挥神经元网络的特点弥补了知识获取和深层知识推理的不足。这些研究成果虽然并未在医疗活动中得到广泛的推广和使用，但在中医诊疗智能化研究进程中有着不可磨灭的贡献。

在未来的智能Agent中医诊疗平台中，作为一种理想，是要做到人与计算机之间形成同伴关系，即关键之处、需要经验知识之处必须靠人，至于可以形式化的处理的地方则靠计算机，两者密切结合，使得在求解问题的过程中，甚至难以判断所使用的知识究竟是来自计算机的还是来自人的。这个理想将彻底改变人随机器运行方式进行思考的被动局面。笔者认为，如何建立更适合医生诊疗操作、群体交流和能激发医者灵感涌现的智能Agent平台，一方面有赖于智能技术的不断发展，另一方面，医案不妨作为理论研究模型构筑的切入点。

清代医家周学海认为：“宋以后医书，唯医案最好看，不似注释古书之多穿凿也。每部医案中，必有一生最得力处，潜心研究，最能汲取众家之所长。”现代名医恽铁樵所云：“我国汗牛充栋之医书，其真实价值不在议论而在方药，议论多空谈，药效乃事实，故造刻医案乃现在切要之图。”通过对医案的学习和研究，了解中医各名家的学术思想和临床辨证论治的特色，并对其进行归纳和总结上升为共性的诊疗规律，以便于更好的为临床服务。

人工智能医药篇（10）

在多年的市场运作中，北京医药股份有限公司（以下简称“北医股份”）敏锐地发现了“孤岛”背后蕴藏的商机。开始将业务重心向药品营销（批发）和物流配送倾斜，向医疗单位、社区诊所及全国医药商业企业提供专业、全面的服务。

这一决策使北医股份从十年前只有医疗销售一种经营模式，发展到如今拥有医疗销售、社区配送、商业分销、零售连锁、工业生产五大业务板块，实现了“电子商务+现代物流配送+增值服务”的经营转型。目前，北医股份营销网络已覆盖到全国28个省市（自治区）拥有医院、社区卫生服务中心（站）等终端客户1万余家，2012年销售预计达到140亿元。

粘合药企

物流，成为北医股份经营转型的重要支撑。

“将上游医药企业的药品进行快速配送，是赢得客户的关键。而过去依靠传统的订单分拣方式，在北医股份庞大的配送业务中显得力不所及”。北京医药股份有限公司信息管理部副部长黄志远告诉记者。在物流信息化“破冰之战”中，北医股份通过加大投入，自主研发配套的信息系统，提高了客户的需求响应能力和对市场的快速反应能力，而智能化物流也成为其与客户建立牢固合作关系的粘合剂。

早在2003年，北医股份与西门子德马泰克公司合作建设的“北京现代医药物流中心”就已经正式投入使用。“现代医药物流配送中心的建成将过去完全依赖手工操作的仓库变成了信息化拣选、自动化传输的物流配送工厂”。黄志远说。

不同于传统的“手工纸”单拣选方式，北医股份物流中心里的商品拣选极其简单、准确而快速。在无线系统覆盖区域，用RF扫描枪扫描周转箱上的条码后，即可获取商品的拣选指令。拣选人员需走到每条指令指定的存储位置拣取指定数量的商品，并在扫描枪上确认，之后即可以开始下一个指令的拣选，直至完成该周转箱在该区域的所有拣选任务。在电子拣选区域，用激光扫描枪扫描周转箱上的条码后，存储货架上的电子商标随即便显示出拣选位置、拣选数量，而拣选人员完成拣取指示的数量商品后，经过确认方可开始下一个货位的商品拣选，直至完成该周转箱在此区域的所有拣选任务。

“在马连道配送中心，楼高5层的配送中心仅需几十名员工，完全摆脱了过去的‘人海战术’，同时还加快了药品的分拣和出库，提升了医药生产企业的市场响应速度”。黄志远解释。

“无论是上游客户还是下游客户，需求都是在不断变化的。对于北医股份来说，提供专业化、智能化的物流服务是其同上、下游客户合作的重要出发点”。黄志远告诉记者。

尝到智能化物流带来的甜头后，北医股份开始加大信息化网络的建设。目前架设了北医股份总部和马连道主物流中心、分物流中心（大兴、通州、北郊、亦庄）、15个区县分配中心的网络设施建设。在公司总部与主物流中心之间、主物流中心与分物流中心分别架设了专线，在分物流中心之间也架设了网络连接，健全的网络格局给全面的医药快速配送打下了良好基础。

据了解，目前，北医股份配送品规已达2万余种，配送品种包括中成药、西药制剂、化学原料药、生化药品、生物制品及医疗器械等。配送范围涵盖北京市城区和远、近郊区的全部医院以及2000多家社区卫生中心站和1000多家药店。

深入医院

作为药品流通核心环节的药品物流服务已经不仅仅局限于完成运输和仓储的基本职能，也不再局限于对药品流通过程中各个环节的优化组合，而是在更迅速地向上下游延伸服务。

近日，针对医药物流领域存在的各种问题，国家商务部正式了《药品批发企业物流服务能力评估指标》行业标准。该标准规范了药品批发企业物流服务能力构成的要素和评估指标。

事实上，从2001年起，北医股份就已经把建设现代医药物流，将服务向下游医院延伸，实现业务流程全面的信息化作为自己的重点发展目标。在借鉴国外同行业先进经验的同时，依靠企业自身优势，以信息连接为通路，将现代医药物流信息化系统、自动化技术和管理方法延伸到医院药库，为医院药库提供专业化、个性化的信息管理解决方案。

而在医院药库物流管理体系上，黄志远告诉记者，北医股份使用自主开发符合GSP的医院药品物流信息系统（H-WMS），并与医院的信息化管理系统（HIS）接口，同时集成国内外多家药房（库）自动化设施设备，提供从供应商-药库-病患者的全程物流管理服务，使医院药库的药品出入库等各项操作都实现流程化和信息化，同时可实时监控药品的物流状态，保证药品批号有效期的全程监控，提升医院的药品流转效率和准确率，确保药品流转全程中的安全性与可靠性。

人工智能医药篇（11）

中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00

随着智能建筑技术的快速发展，智能化系统逐渐专业化，其技术要求随各种功能的建筑而不同。医院建筑和其它公共建筑相比，其以病人为中心，具有人员流量大并且高密集度，设备种类多，信息流通复杂等特点。在医院建筑中应用智能化系统，可以更好地为病人服务、更方便管理，保证日常医疗活动的顺利进行。通过智能化技术可以有效节约能源、提高就医效率和服务，从而创造“人性化”的就医环境。

1、医院建筑智能化系统的设计原则

1.1安全性原则

医院建筑作为一种特殊的公共建筑，其建设工程相当复杂。在进行智能化系统设计的过程中，应当充分考虑对突发事件的应急、处理能力，保证人员、设备财产的安全。所以，医院建筑要严格执行国家相关标准，规范智能化系统的设计，提高整个建筑系统的安全性。

1.2科学性原则

医院建筑的智能化系统需要采用先进的技术以及主流的标准，以满足实际需求为出发点，保证建筑的科学性，实现智能化技术的完美融合。所以，在对医院建筑智能化系统的设计过程中，要避免设备的堆积以及功能的混乱。结合系统设计的科学性、施工与管理的规范性，充分满足医院信息化管理、自动化控制、人性化服务的需要。

1.3实用性原则

随着社会的不断进步，以医疗为中心的观念逐步转变成以患者为中心。故设计不能仅仅局限于功能为主，要以人为中心。必须围绕为病人服务的思想，遵循易行、实用等原则，精心设计外观、内部布局，建设一个以人为本的就医环境。

2、医院建筑智能化系统的特点

2.1满足特殊的专业需求

医院建筑是为特殊顾客―病人服务的场所，其智能化系统是设计要以病人为中心，遵循安全、实用、先进的宗旨，符合国家规定的行业标准，满足医院的特殊要求。

2.2实现节能，提高医院管理效率

通过智能化系统的运行，到达减少能耗，降低医院运行成本的目的。目前世界上资源匮乏，并且医院行业竞争激烈。利用智能化系统减少能源的消耗，降低医院运行费用、提高管理效率以及经济、社会效益。

2.3采用先进和成熟的技术

在医疗行业中，尖端技术的应用日益广泛，智能化系统必须配套相应已经成熟的先进技术。

2.4采用开放式结构，便于升级扩展

根据开放式国际标准，智能化系统应利用开放式的结构，方便系统升级、扩展，从而保护当前的投资。

3、医院建筑智能化系统的应用

3.1 楼宇自控系统

楼控系统的基础是计算机控制技术，集消防、安防、机电控制等系统于一个平台。其可以对公共照明系统、空调系统、电梯系统等进行统一日常管理，可以做到控制方便、管理便捷、节约人力等。楼控系统实现了控制网络化，管理自动化。

3.2 安全防范系统

3.2.1安防视频监控系统

在楼梯出入口、楼层电梯内、药物设备处、医生工作室、护士站、病案室以及机房等重要场所设置摄像机，对这些场所进行实时监控。

3.2.2入侵报警系统

在中央监控室、机房、药房药库、试验室、医疗器械房、制剂室等场所设置报警设备，使其在非法人员闯入时发出警报信息。

3.2.3电子门禁系统

在中央监控室、机房、药房药库、试验室、医疗器械房、制剂室等场所的门口设置门禁机，只允许授权人员通入。同时，电子门禁系统与消防系统联动，确保在消防状态下，门禁系统自动打开门。

3.2.4火灾自动报警系统

医院属于人员密集的特殊场所，必须设置火灾自动报警系统，做到安全、可靠。另外消防联动系统可以在火灾发生时启动喷淋泵、消防泵，同时紧急广播系统启动，通知人员疏散。

3.3 医疗监控系统

在医院的危重病房、手术室的中央设置摄像机，实时、全程地监控各手术台以及为重病房病人的所有情况。医疗监控系统有助于规范医院的管理，改善医生对病人的诊治、护理水平。同时，通过医疗监控系统可以将手术过程录像保存，利于日后分清责任，解决医疗纠纷问题。

3.4 远程会诊系统

为了增强医院间的学术交流，远程会诊疑难病例，目前很多新型的医院都设置有远程会诊系统。在医院内某一会诊室设定为远程医疗的主会场，配备有远程医疗可视诊断系统。该系统可以通过Internet网或者数字程控交换网实现双向的交流。

3.5 病房呼叫对讲系统

在各层病房、输液房、血透析等场所设置呼叫对讲系统，方便患者与护士联系。在病房楼道内设置显示屏或者挂屏，只要安装在病房内呼叫对讲分机被病人按下，就显示相应的病床。另外，为方便病人在紧急情况下呼叫，在病房的卫生间也要安装呼叫设备。

3.6 候诊排队与取药叫号系统

为了使病人有序地就诊，在就诊室外设置排队叫号及候诊系统，药房设置排队取药叫号系统。这样可以净化就医环境，使病人在安静、合理、公平中完成就诊。

3.7 公共信息与查询系统

该系统一般由电子触摸屏、显示屏以及商务电视组成。在挂号大堂、取药大厅安装电子显示屏，介绍就诊流程、医院医师情况、医药价格信息、就诊信息，以及播放一些保健、预防疾病的常识。一般在一层大厅内安装电子触摸屏，并配合显示屏提供信息咨询服务，方便病人查询。在各楼层的电梯厅安装商务电视，一来可以播放一些保健常识，二来可以通过广告的形式增加医院的收入。

4、结语

新世纪的医院应充分坚持“以人为本”的服务理念，提高医院的服务质量。随着智能化系统的不断发展，越来越多的智能化系统将会运用于医院建筑中，这就需要管理者充分规划好医院的发展情况，考虑智能化系统的可行性，同时兼顾投资的合理性、经济性。根据实际需求、整体规划、分布实施，充分发挥智能化系统的优势，提高医院建筑的总体效益。

参考文献