'深度 | AI賦能醫療器械 5G支持應用創新——智能化醫療軟件發展趨勢分析'
當前，以人工智能、雲計算、大數據、5G網絡、物聯網等為代表的新一代信息技術迅猛發展，並與醫療器械行業加速融合。可穿戴健康監測設備、人工智能輔助診斷系統等智能化醫療器械加速普及應用，改變傳統疾病預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
當前，以人工智能、雲計算、大數據、5G網絡、物聯網等為代表的新一代信息技術迅猛發展，並與醫療器械行業加速融合。可穿戴健康監測設備、人工智能輔助診斷系統等智能化醫療器械加速普及應用，改變傳統疾病預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
傳統醫療軟件主要依託於醫療器械存在，新技術發展為醫療軟件賦予了新的技術，形成了新的產業體系。
終端方面，智能化終端湧現出智能健康穿戴式設備、AR/VR設備、手術機器人等多種產品形態，通過採用感知、識別、物聯網、大數據技術實現生理信號的持續、全面、快速採集，為智能化醫療產業發展提供鏈接新基礎。
網絡方面，隨著5G的商用，網絡層為智能化醫療器械的發展提供實時高速、可靠性高、低時延的信息傳輸。
平臺方面，通過人工智能、大數據、雲計算等技術的應用，主要實現信息的存儲、運算和分析，將散亂無序的信息進行分析處理，為前端應用輸出有價值的信息。應用方面，能夠實現成熟、多樣化、人性化的信息應用，特別是基於5G的無線醫療監測與護理應用、醫療診斷與指導應用、遠程操控應用等（見圖1）。
當前，以人工智能、雲計算、大數據、5G網絡、物聯網等為代表的新一代信息技術迅猛發展，並與醫療器械行業加速融合。可穿戴健康監測設備、人工智能輔助診斷系統等智能化醫療器械加速普及應用，改變傳統疾病預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
傳統醫療軟件主要依託於醫療器械存在，新技術發展為醫療軟件賦予了新的技術，形成了新的產業體系。
終端方面，智能化終端湧現出智能健康穿戴式設備、AR/VR設備、手術機器人等多種產品形態，通過採用感知、識別、物聯網、大數據技術實現生理信號的持續、全面、快速採集，為智能化醫療產業發展提供鏈接新基礎。
網絡方面，隨著5G的商用，網絡層為智能化醫療器械的發展提供實時高速、可靠性高、低時延的信息傳輸。
平臺方面，通過人工智能、大數據、雲計算等技術的應用，主要實現信息的存儲、運算和分析，將散亂無序的信息進行分析處理，為前端應用輸出有價值的信息。應用方面，能夠實現成熟、多樣化、人性化的信息應用，特別是基於5G的無線醫療監測與護理應用、醫療診斷與指導應用、遠程操控應用等（見圖1）。
圖1 信息技術賦能醫療器械行業的發展
人工智能獲得初步應用
隨著數據資源、計算能力、算法模型等基礎條件的日臻成熟，人工智能在醫療領域的應用取得快速發展。
人工智能與醫療的結合方式較多，就醫流程方面包括診前、診中、診後；適用對象方面包括醫院、醫生、患者、藥企、檢驗機構等；從賦能醫療行業的角度分析，包括降低醫療成本，提高診斷效率等。我國醫療人工智能企業聚焦的應用場景集中在醫學影像輔助診斷、醫學智能虛擬助手、疾病篩查與預測、智能臨床決策支持、輔助藥物研發和醫用機器人等領域。
其中，醫學影像輔助診斷主要指通過計算機視覺技術對醫療影像進行快速讀片和智能診斷。通過大量學習，醫學影像、人工智能輔助診斷產品可以輔助醫生進行病灶區域定位，有效減少漏診、誤診問題。目前，人工智能技術與醫學影像相結合的應用包括肺癌檢查、糖網眼底檢查、食管癌檢查以及部分疾病的核醫學檢查和病理檢查等。
醫學智能虛擬助手是指通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病症描述與標準的醫學指南作對比，為用戶提供醫療諮詢、自診、導診等服務的信息系統。智能問診是虛擬助理廣泛應用的場景之一。智能問診是指機器通過語義識別與用戶進行溝通，聽懂用戶對症狀的描述，再根據醫療信息數據庫進行對比和深度學習，為患者提供診療建議，包括用戶可能患有的健康隱患、應當在醫院進行復診的門診科目等。
疾病篩查與預測主要指通過基因測序與檢測，提前預測疾病發生的風險。基因測序是一種新型基因檢測技術，通過分析測定基因序列，可用於臨床的遺傳病診斷、產前篩查、罹患腫瘤預測與治療等領域。
人工智能利用機器學習和自然語言處理技術可以自動抓取來源於異構系統的病歷與文獻數據，並形成結構化的醫療數據庫。大數醫達、惠每醫療、森億智能等企業正是基於自己構建的知識圖譜，形成智能臨床決策支持產品，為醫生的診斷提供輔助，包括病情評估、診療建議、藥物禁忌等。
輔助藥物研發指利用人工智能開發虛擬篩選技術，發現靶點、篩選藥物，以取代或增強傳統的高通量篩選（HTS）過程，提高潛在藥物的篩選速度和成功率，改善傳統藥物研發需要的模擬量大、測試周期長、成本高等問題。通過深度學習和自然語言處理技術可以理解和分析醫學文獻、論文、專利、基因組數據中的信息，從中找出相應的候選藥物，並篩選出針對特定疾病的有效化合物，從而大幅縮減研發時間與成本。
智能手術機器人是一種計算機輔助的新型的人機外科手術平臺，主要利用空間導航控制技術，將醫學影像處理輔助診斷系統、機器人以及外科醫師進行了有效的結合。手術機器人不同於傳統的手術概念，外科醫生可以遠離手術檯操縱機器進行手術，是世界微創外科領域一項革命性的突破。
不過，由於上市審評週期較長、高質量標註數據集缺乏等原因，國內人工智能醫療器械產業化尚需時間。
系統架構向雲服務遷移
隨著新型智能系統的不斷湧現，臨床、科研需求的飆升，醫療數據呈幾何速度膨脹，醫院傳統的醫療衛生信息系統的軟硬件配置無法滿足需求。通過實施醫療雲，將傳統醫療信息化的建設、運維、災備等轉化為按需付費、集中運維和集中管理的模式，除了能夠應對海量數據增長，還能夠有效降低醫院IT運營成本，併為醫院內部甚至醫院和醫院、醫院和公共衛生系統、醫院和前端的個人健康產品之間的數據互通提供了可能性。我國醫療雲主要通過以下三種模式實現應用。
01醫療私有云
以醫院為單位，利用虛擬化、雲計算技術將醫院內部資源、數據和信息等通過雲平臺進行統一管理，實現院內信息系統互聯互通。私有云由於其安全可控性，主要用於域內患者數據存儲和核心敏感業務系統的部署等。
02混合雲
將醫院核心數據和信息系統部署在內部私有云，保障數據安全，同時將非核心數據部署在公有云上，在一定程度上降低管理成本。如復旦大學附屬華山醫院的日門診量達1.3萬人，住院床位達2000個，每天新增影像數據70G。若自行購買IT基礎設施，無論是空間佔用還是費用支出都讓醫院無法支撐。因此，華山醫院基於阿里巴巴、微軟和亞馬遜的公有云平臺，創建了一套混合雲存儲系統，將數據備份、科研方面的高性能計算以及患者APP等業務部署在公有云上，從而有效緩解成本、運營、安全等方面的壓力，同時引入私有云，實現院內核心信息系統和敏感數據的統一部署和存儲。
03區域雲
一般由地方衛生健康主管部門牽頭建設，將基層各級醫院遠程醫療、移動醫療等相關信息系統部署在區域醫療雲端，進行互聯互通。如嘉興市第一醫院部署了中國電信的天翼影像雲平臺，支持數據存儲、數據顯示、影像重建、影像分析等一系列應用，醫生和患者可以實時查看、跟進檢查結果，同時同一醫聯體內分級轉診的就醫者不用重複進行影像檢查。
當前，以人工智能、雲計算、大數據、5G網絡、物聯網等為代表的新一代信息技術迅猛發展，並與醫療器械行業加速融合。可穿戴健康監測設備、人工智能輔助診斷系統等智能化醫療器械加速普及應用，改變傳統疾病預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
傳統醫療軟件主要依託於醫療器械存在，新技術發展為醫療軟件賦予了新的技術，形成了新的產業體系。
終端方面，智能化終端湧現出智能健康穿戴式設備、AR/VR設備、手術機器人等多種產品形態，通過採用感知、識別、物聯網、大數據技術實現生理信號的持續、全面、快速採集，為智能化醫療產業發展提供鏈接新基礎。
網絡方面，隨著5G的商用，網絡層為智能化醫療器械的發展提供實時高速、可靠性高、低時延的信息傳輸。
平臺方面，通過人工智能、大數據、雲計算等技術的應用，主要實現信息的存儲、運算和分析，將散亂無序的信息進行分析處理，為前端應用輸出有價值的信息。應用方面，能夠實現成熟、多樣化、人性化的信息應用，特別是基於5G的無線醫療監測與護理應用、醫療診斷與指導應用、遠程操控應用等（見圖1）。
圖1 信息技術賦能醫療器械行業的發展
人工智能獲得初步應用
隨著數據資源、計算能力、算法模型等基礎條件的日臻成熟，人工智能在醫療領域的應用取得快速發展。
人工智能與醫療的結合方式較多，就醫流程方面包括診前、診中、診後；適用對象方面包括醫院、醫生、患者、藥企、檢驗機構等；從賦能醫療行業的角度分析，包括降低醫療成本，提高診斷效率等。我國醫療人工智能企業聚焦的應用場景集中在醫學影像輔助診斷、醫學智能虛擬助手、疾病篩查與預測、智能臨床決策支持、輔助藥物研發和醫用機器人等領域。
其中，醫學影像輔助診斷主要指通過計算機視覺技術對醫療影像進行快速讀片和智能診斷。通過大量學習，醫學影像、人工智能輔助診斷產品可以輔助醫生進行病灶區域定位，有效減少漏診、誤診問題。目前，人工智能技術與醫學影像相結合的應用包括肺癌檢查、糖網眼底檢查、食管癌檢查以及部分疾病的核醫學檢查和病理檢查等。
醫學智能虛擬助手是指通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病症描述與標準的醫學指南作對比，為用戶提供醫療諮詢、自診、導診等服務的信息系統。智能問診是虛擬助理廣泛應用的場景之一。智能問診是指機器通過語義識別與用戶進行溝通，聽懂用戶對症狀的描述，再根據醫療信息數據庫進行對比和深度學習，為患者提供診療建議，包括用戶可能患有的健康隱患、應當在醫院進行復診的門診科目等。
疾病篩查與預測主要指通過基因測序與檢測，提前預測疾病發生的風險。基因測序是一種新型基因檢測技術，通過分析測定基因序列，可用於臨床的遺傳病診斷、產前篩查、罹患腫瘤預測與治療等領域。
人工智能利用機器學習和自然語言處理技術可以自動抓取來源於異構系統的病歷與文獻數據，並形成結構化的醫療數據庫。大數醫達、惠每醫療、森億智能等企業正是基於自己構建的知識圖譜，形成智能臨床決策支持產品，為醫生的診斷提供輔助，包括病情評估、診療建議、藥物禁忌等。
輔助藥物研發指利用人工智能開發虛擬篩選技術，發現靶點、篩選藥物，以取代或增強傳統的高通量篩選（HTS）過程，提高潛在藥物的篩選速度和成功率，改善傳統藥物研發需要的模擬量大、測試周期長、成本高等問題。通過深度學習和自然語言處理技術可以理解和分析醫學文獻、論文、專利、基因組數據中的信息，從中找出相應的候選藥物，並篩選出針對特定疾病的有效化合物，從而大幅縮減研發時間與成本。
智能手術機器人是一種計算機輔助的新型的人機外科手術平臺，主要利用空間導航控制技術，將醫學影像處理輔助診斷系統、機器人以及外科醫師進行了有效的結合。手術機器人不同於傳統的手術概念，外科醫生可以遠離手術檯操縱機器進行手術，是世界微創外科領域一項革命性的突破。
不過，由於上市審評週期較長、高質量標註數據集缺乏等原因，國內人工智能醫療器械產業化尚需時間。
系統架構向雲服務遷移
隨著新型智能系統的不斷湧現，臨床、科研需求的飆升，醫療數據呈幾何速度膨脹，醫院傳統的醫療衛生信息系統的軟硬件配置無法滿足需求。通過實施醫療雲，將傳統醫療信息化的建設、運維、災備等轉化為按需付費、集中運維和集中管理的模式，除了能夠應對海量數據增長，還能夠有效降低醫院IT運營成本，併為醫院內部甚至醫院和醫院、醫院和公共衛生系統、醫院和前端的個人健康產品之間的數據互通提供了可能性。我國醫療雲主要通過以下三種模式實現應用。
01醫療私有云
以醫院為單位，利用虛擬化、雲計算技術將醫院內部資源、數據和信息等通過雲平臺進行統一管理，實現院內信息系統互聯互通。私有云由於其安全可控性，主要用於域內患者數據存儲和核心敏感業務系統的部署等。
02混合雲
將醫院核心數據和信息系統部署在內部私有云，保障數據安全，同時將非核心數據部署在公有云上，在一定程度上降低管理成本。如復旦大學附屬華山醫院的日門診量達1.3萬人，住院床位達2000個，每天新增影像數據70G。若自行購買IT基礎設施，無論是空間佔用還是費用支出都讓醫院無法支撐。因此，華山醫院基於阿里巴巴、微軟和亞馬遜的公有云平臺，創建了一套混合雲存儲系統，將數據備份、科研方面的高性能計算以及患者APP等業務部署在公有云上，從而有效緩解成本、運營、安全等方面的壓力，同時引入私有云，實現院內核心信息系統和敏感數據的統一部署和存儲。
03區域雲
一般由地方衛生健康主管部門牽頭建設，將基層各級醫院遠程醫療、移動醫療等相關信息系統部署在區域醫療雲端，進行互聯互通。如嘉興市第一醫院部署了中國電信的天翼影像雲平臺，支持數據存儲、數據顯示、影像重建、影像分析等一系列應用，醫生和患者可以實時查看、跟進檢查結果，同時同一醫聯體內分級轉診的就醫者不用重複進行影像檢查。
為進一步推動醫療雲計算產業健康發展，增強醫療機構用戶上雲信心，創新醫療雲服務信任模式，互聯網醫療健康產業聯盟於2016年開始構建醫療雲計算評測體系並開展醫療雲可信選型評估工作。從醫療雲可信選型評估結果來看，雲計算已經在醫療行業得到廣泛應用，其中影像雲產品佔比最高。
5G促進醫療應用創新
第五代移動通信（5G）以全新的移動通信系統架構，提供至少十倍於4G的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接能力，實現了網絡性能的躍升。
隨著我國正式啟動5G商用，5G將進一步創新醫療健康領域的智能化服務和應用，根據5G的三大技術特徵，主要有以下幾個應用場景（見圖2）。
當前，以人工智能、雲計算、大數據、5G網絡、物聯網等為代表的新一代信息技術迅猛發展，並與醫療器械行業加速融合。可穿戴健康監測設備、人工智能輔助診斷系統等智能化醫療器械加速普及應用，改變傳統疾病預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
傳統醫療軟件主要依託於醫療器械存在，新技術發展為醫療軟件賦予了新的技術，形成了新的產業體系。
終端方面，智能化終端湧現出智能健康穿戴式設備、AR/VR設備、手術機器人等多種產品形態，通過採用感知、識別、物聯網、大數據技術實現生理信號的持續、全面、快速採集，為智能化醫療產業發展提供鏈接新基礎。
網絡方面，隨著5G的商用，網絡層為智能化醫療器械的發展提供實時高速、可靠性高、低時延的信息傳輸。
平臺方面，通過人工智能、大數據、雲計算等技術的應用，主要實現信息的存儲、運算和分析，將散亂無序的信息進行分析處理，為前端應用輸出有價值的信息。應用方面，能夠實現成熟、多樣化、人性化的信息應用，特別是基於5G的無線醫療監測與護理應用、醫療診斷與指導應用、遠程操控應用等（見圖1）。
圖1 信息技術賦能醫療器械行業的發展
人工智能獲得初步應用
隨著數據資源、計算能力、算法模型等基礎條件的日臻成熟，人工智能在醫療領域的應用取得快速發展。
人工智能與醫療的結合方式較多，就醫流程方面包括診前、診中、診後；適用對象方面包括醫院、醫生、患者、藥企、檢驗機構等；從賦能醫療行業的角度分析，包括降低醫療成本，提高診斷效率等。我國醫療人工智能企業聚焦的應用場景集中在醫學影像輔助診斷、醫學智能虛擬助手、疾病篩查與預測、智能臨床決策支持、輔助藥物研發和醫用機器人等領域。
其中，醫學影像輔助診斷主要指通過計算機視覺技術對醫療影像進行快速讀片和智能診斷。通過大量學習，醫學影像、人工智能輔助診斷產品可以輔助醫生進行病灶區域定位，有效減少漏診、誤診問題。目前，人工智能技術與醫學影像相結合的應用包括肺癌檢查、糖網眼底檢查、食管癌檢查以及部分疾病的核醫學檢查和病理檢查等。
醫學智能虛擬助手是指通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病症描述與標準的醫學指南作對比，為用戶提供醫療諮詢、自診、導診等服務的信息系統。智能問診是虛擬助理廣泛應用的場景之一。智能問診是指機器通過語義識別與用戶進行溝通，聽懂用戶對症狀的描述，再根據醫療信息數據庫進行對比和深度學習，為患者提供診療建議，包括用戶可能患有的健康隱患、應當在醫院進行復診的門診科目等。
疾病篩查與預測主要指通過基因測序與檢測，提前預測疾病發生的風險。基因測序是一種新型基因檢測技術，通過分析測定基因序列，可用於臨床的遺傳病診斷、產前篩查、罹患腫瘤預測與治療等領域。
人工智能利用機器學習和自然語言處理技術可以自動抓取來源於異構系統的病歷與文獻數據，並形成結構化的醫療數據庫。大數醫達、惠每醫療、森億智能等企業正是基於自己構建的知識圖譜，形成智能臨床決策支持產品，為醫生的診斷提供輔助，包括病情評估、診療建議、藥物禁忌等。
輔助藥物研發指利用人工智能開發虛擬篩選技術，發現靶點、篩選藥物，以取代或增強傳統的高通量篩選（HTS）過程，提高潛在藥物的篩選速度和成功率，改善傳統藥物研發需要的模擬量大、測試周期長、成本高等問題。通過深度學習和自然語言處理技術可以理解和分析醫學文獻、論文、專利、基因組數據中的信息，從中找出相應的候選藥物，並篩選出針對特定疾病的有效化合物，從而大幅縮減研發時間與成本。
智能手術機器人是一種計算機輔助的新型的人機外科手術平臺，主要利用空間導航控制技術，將醫學影像處理輔助診斷系統、機器人以及外科醫師進行了有效的結合。手術機器人不同於傳統的手術概念，外科醫生可以遠離手術檯操縱機器進行手術，是世界微創外科領域一項革命性的突破。
不過，由於上市審評週期較長、高質量標註數據集缺乏等原因，國內人工智能醫療器械產業化尚需時間。
系統架構向雲服務遷移
隨著新型智能系統的不斷湧現，臨床、科研需求的飆升，醫療數據呈幾何速度膨脹，醫院傳統的醫療衛生信息系統的軟硬件配置無法滿足需求。通過實施醫療雲，將傳統醫療信息化的建設、運維、災備等轉化為按需付費、集中運維和集中管理的模式，除了能夠應對海量數據增長，還能夠有效降低醫院IT運營成本，併為醫院內部甚至醫院和醫院、醫院和公共衛生系統、醫院和前端的個人健康產品之間的數據互通提供了可能性。我國醫療雲主要通過以下三種模式實現應用。
01醫療私有云
以醫院為單位，利用虛擬化、雲計算技術將醫院內部資源、數據和信息等通過雲平臺進行統一管理，實現院內信息系統互聯互通。私有云由於其安全可控性，主要用於域內患者數據存儲和核心敏感業務系統的部署等。
02混合雲
將醫院核心數據和信息系統部署在內部私有云，保障數據安全，同時將非核心數據部署在公有云上，在一定程度上降低管理成本。如復旦大學附屬華山醫院的日門診量達1.3萬人，住院床位達2000個，每天新增影像數據70G。若自行購買IT基礎設施，無論是空間佔用還是費用支出都讓醫院無法支撐。因此，華山醫院基於阿里巴巴、微軟和亞馬遜的公有云平臺，創建了一套混合雲存儲系統，將數據備份、科研方面的高性能計算以及患者APP等業務部署在公有云上，從而有效緩解成本、運營、安全等方面的壓力，同時引入私有云，實現院內核心信息系統和敏感數據的統一部署和存儲。
03區域雲
一般由地方衛生健康主管部門牽頭建設，將基層各級醫院遠程醫療、移動醫療等相關信息系統部署在區域醫療雲端，進行互聯互通。如嘉興市第一醫院部署了中國電信的天翼影像雲平臺，支持數據存儲、數據顯示、影像重建、影像分析等一系列應用，醫生和患者可以實時查看、跟進檢查結果，同時同一醫聯體內分級轉診的就醫者不用重複進行影像檢查。
為進一步推動醫療雲計算產業健康發展，增強醫療機構用戶上雲信心，創新醫療雲服務信任模式，互聯網醫療健康產業聯盟於2016年開始構建醫療雲計算評測體系並開展醫療雲可信選型評估工作。從醫療雲可信選型評估結果來看，雲計算已經在醫療行業得到廣泛應用，其中影像雲產品佔比最高。
5G促進醫療應用創新
第五代移動通信（5G）以全新的移動通信系統架構，提供至少十倍於4G的峰值速率、毫秒級的傳輸時延和千億級的連接能力，實現了網絡性能的躍升。
隨著我國正式啟動5G商用，5G將進一步創新醫療健康領域的智能化服務和應用，根據5G的三大技術特徵，主要有以下幾個應用場景（見圖2）。
圖2 5G醫療應用場景
5G支持連接數密度可達106 萬/km ，終端具備更低功耗、更低成本的特點，真正實現萬物互聯。可用於基於醫療設備數據無線採集的醫療監測與護理類應用，如無線監護、無線輸液、移動護理和患者實時位置採集與監測等。
5G具備超大帶寬和超高速率，用於連續廣域覆蓋和熱點高容量場景。廣覆蓋場景下實現用戶體驗速率100 Mbps、移動性 500 Km/h，可面向基於視頻與圖像交互的醫療診斷與指導類應用，如實時調閱患者影像診斷信息的移動查房、採用醫療服務機器人的遠程查房、遠程實時會診、應急救援指導、無線手術示教和無線專科診斷等應用場景。
5G支持單向空口時延最低1ms級別、高速移動場景下可靠性 99.999%的連接，可面向基於視頻與觸覺力反饋的遠程操控類應用，如遠程機器人超聲檢查、遠程機器人內窺鏡檢查和遠程機器人手術等應用場景。
來源 | 《中國醫藥報》
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