人工智能对医疗的帮助范文

序论:在您撰写人工智能对医疗的帮助时,参考他人的优秀作品可以开阔视野,小编为您整理的7篇范文,希望这些建议能够激发您的创作热情,引导您走向新的创作高度。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科,研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论,对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解,能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术,应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密,学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时,由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下,缺乏必要的临床经验,因而学生不能很好的把握新技术的应用。

二、智能+医学教育的必要性探究

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题,通过目前日渐成熟的AI技术,对于大量的医疗数据进行检索,通过可靠的编程手段,通过人工智能技术,建立完备的医疗数据库,帮助医生进行诊疗。据调查,美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器,其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索,并提出对于病人治疗最有效的参考方案,它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效,最个性化的癌症治疗方案,同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用,下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂,临床医生并没有很好地理解人工智能,无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向,而人工智能的产业界热情高涨,却未必能踩准点,所以产业界需要和临床深度沟通融合,才能真正解决看病难、看病贵的问题,缓解医疗资源紧张。目前,国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化,部分代替了以往由人力完成的医疗工作,构建了从底层基因、中层病症数据,到上层诊断和手术的上下一体,人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。

基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。

第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统,首先提取和处理DNA数据,然后进行测序分析,最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。

第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材,模拟医生问诊流程,采集、汇总和整理病人症状描述,与用户进行反复交流和多重验证,最终给出治疗建议。

第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料,对病人病情进行确认诊断。

第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术,可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物,减少了研发成本,并缩短了研发周期。

智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。

在智能硬件方面,医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备,以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。

在健康管理方面,WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台,以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯,还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等,丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。

未来,人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大,同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升,催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。

关键词:人工智能;中医药;融合发展

1引言

新一轮科学技术和产业革命的深刻变革,推动社会各个领域实现深刻变化。人工智能是这一轮产业革命的重要成果,国家也将人工智能作为中国产业发展的重要组成。中医作为我国的国粹之一,由于主要强调临床经验,治疗方式上也是因人施治,一人一方,异病同治、同病异治,存在着发展的短板。人工智能的应用为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。如何用人工智能为中医研究应用赋能,是一个非常重要的研究课题。

2大数据为中医智能化提供基础

3运用人工智能促进中医研究应用的意义

4人工智能推动中医研究中智能化的建议

(1)加大人工智能诊疗的结合力度。人工智能是辅助中医研究应用的重要工具,在产能放大化、中医推广方面前景广阔。要加大中医和人工智能的结合力度,针对中医药发展的特点,找准人工智能结合的切入点,研发设计更多在中医挂号、诊疗、远程诊治、后期跟踪等方面的人工智能成果,将二者实现更进一步的融合。(2)更好集散用好大数据信息。大数据是促进中医人工智能化的基础和技术支撑。要加大对关于中医方面大数据的收集、分析和挖掘使用,并制定中医诊疗标准和体系,将数千年的中医经验转化为集中医诊断、服务,健康信息采集、健康评价、健康指导、健康提醒功能为一体的信息系统,形成多元化诊疗数据,为更好服务患者、推动中医走向现代化、国际化提供支撑。

在业内人士看来,人工智能不是一项单一的科技产业,而是将其他行业进行融合的工具,例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”,将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下,谁率先在应用上实现突破,谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势,“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。

发展迅猛

身体不舒服,想要打开手机淘宝问问医生,但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个?

阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎,可以回答普通用户的一般性医药健康问题,然后根据用户的需求进行选择,将用户自动匹配给相应的医生或者药师。

事上,目前,从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备,到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴,从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服,到应用在智能汽车的自驾技术,都能看到人工智能的身影。

人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如,人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用,通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情,能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。

“人工智能”一词,通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯(美国一所院校)会议上诞生的,61年来,人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今,人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴,创造出了一个无比广阔的市场,中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇,表现亮眼。有观察者认为,中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。

过去的一年里,长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品,希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前,搜狗公司2016全年财报,搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中,让用户表达和获取信息更简单,让人工智能真正惠及人类。

人工智能犹如新的科技革命,为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进,无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来,它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点,蓄势待发。

为发展更新“发动机”

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命,对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。

众多研究表明,人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆,将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。

发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测,到2035年,人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。

对于中国而言,人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说,借助人工智能新技术实现自动化,将极大提高生产率,节省劳动成本;优化行业的现有产品和服务,提升其质量和劳动生产率;通过创造新市场、新就业等,将促进市场更加繁荣,开拓更广阔的市场空间。

而在产业升级方面,中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服,人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力,一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金;二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下,传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务,提高收益,降低企业成本。因此,制造业既是人工智能可以大有作为的领域,也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示,中国人工智能专利申请数累计达到15745项,列世界第二;人工智能领域投资达146笔,列世界第三。

据艾瑞咨询预计,2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。

就制造业而言,“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题,就可以通过深度学习,在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用,对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。

面向未来长远布局

在人工智能这场科技浪潮中,中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争,中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局,“人工智能+”的发展,需要面向未来,做出长远布局。

未来5到10年,人工智能将像水和电一样无所不在,可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。

目前,在驾驶领域,通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,电脑可以在无人主动操作下,自动进行操作;在个人助理领域,通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络,可以实现人机交互;在金融领域,通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息,人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务;在电商零售领域,主要是利用大数据分析技术,智能的管理仓储与物流、导购等方面,用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外,在安防、教育、医疗健康等众多领域,人工智能都有着广泛的用途。

【关键词】计算机;人工智能技术;应用

2人工智能技术概述

3人工智能技术的发展历程

3.1人工智能技术的兴起

3.2人工智能技术的高速发展

3.3人工智能技术的发展现状

3.3.1专家系统

专家系统指的是一种智能计算机程序系统,是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一,系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验,通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中,实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标,大幅提高了人类对专业问题的处理效率,并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算,工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入,目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断,并且能够利用知识库,深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用,帮助企业更客观地摸索市场规律,从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等,大幅提高了企业经营的科学性,使企业能在节省生产成本的同时,获得更好的经济效益。

3.3.2模式识别

模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别,目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等,希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理,这一应用能促进多个行业向智能化方向发展,如军事领域、医疗领域等。

3.3.3机器人学

机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用,随着人工智能技术的成熟与应用,机器人的智能水平不断提高,并且在不同行业中的应用已经较为普遍,日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等,人们可以利用可移动设备对其进行操作,极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。

3.3.4机器学习

机器设备并不具备自主思考能力,在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟,并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化,能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学,包含统计学、概率学、算法复杂度理论等,是人工智能的核心技术,也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。

3.3.5人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化,并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持,解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。

4人工智能技术的应用

4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用

4.1.1计算机网络安全管理

4.1.2计算机网络管理

人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中,除计算机网络安全管理模块外,还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及,网络数据呈爆炸式增长,网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度,通过应用人工智能技术,能大幅提高计算机网络管理效率,优化网络管理效能。

4.2人工智能技术在企业管理中的应用

4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用

航空航天技术是目前人类最高科技的集合体,涵盖众多学科,如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等,对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一,而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点,因我国对该技术的研发起步较晚,我国对航空航天技术的研发存在重重困难,但经过国家和科技工作者的不懈努力,目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中,利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存,如通过采集航天器的轨道信息,并以此分析航天器的运行状态,根据分析结果制定运行决策,对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措,推动国家航空航天事业获得进一步发展。

4.4人工智能技术在医疗领域中的应用

目前,人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛,使医护人员的工作内容不断得到优化,提高工作效率,还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容:①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节,医生都需要以手写方式记录病患病例,并根据病例详细列出治疗方案,工作量大,且效率较低,病例保存便捷性较差。通过应用电子病例,不仅能大幅减少病例记录的工作量,还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品,完成病例及用药的勾选后打印即可,既能大幅提高工作效率,还能将病例在计算机中进行储存,且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字,语音和图像也可被添加到病例中,提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术,对病患的病情进行智能化分析,能使医生对疑难病症的分析更加全面准确,制定针对性更强的医疗方案,提高医疗水平,为改善患者的健康状况提供辅助。

5结语

综上所述,计算机人工智能技术的应用,对社会各行业都产生了不同程度的影响,人们的工作和生活方式得到优化和改变,国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究,推动人工智能技术在各个行业中的应用,让人们能切身感受到科技为生活带来的改变,对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。

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智能医疗的兴起

人机大战1∶4的比分让相当多的人感到失望和悲观,还有人感到了恐惧,认为人工智能战胜人和主宰人类社会的时代已经开启。

然而,即便“阿尔法围棋”最终以5∶0的大比分大胜李世石,也不意味着人工智能主宰世界和人类被奴役时代的到来,理由也并非只是“阿尔法围棋”是人类设计出来的,而是因为,“阿尔法围棋”其实开启了人类利用人工智能的新时代,准确地说,是拓宽了让人工智能为人类干活的新天地,并有可能深入而广泛地让人类文明迅速发展。

“阿尔法围棋”是靠深度学习、蒙特卡洛树搜索算法和自我进化三招战胜人类棋手的,这三大功能也是人类驾驭人工智能为人类服务的途径。由于人工智能能够自我学习,学习能力会越来越强,而且搜集和贮存的数据会越来越多,将会在更多的方面成为人的助手或替代人的工作。例如,除了替代一些体力劳动以及低级岗位外,会学习的人工智能还会接手一些需要创造性、技术性和复杂运算的工作。此外,在各个领域的新产品的研发、预测分析、推广等方面,人工智能也能产生巨大的作用,创造不可估量的效益。

设计“阿尔法围棋”的深度思想公司(DeepMind)的CEO杰米斯哈萨比斯提出了人工智能的通用性,即通用人工智能,这种智能与人类专家协作可以解决和处理更多需要智慧才能解决的问题,如诊治疾病,处理气候变化、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理等方面的几乎所有问题。哈萨比斯称,人类想要掌握的学科越来越复杂,即使是最聪明的人,穷其一生也难以掌握其中一个领域。如果将“阿尔法围棋”看成一个能够自动将非结构化信息转化为可用知识的过程,那么通过筛选泛滥的数据得出合理的观点就指日可待。研究人员正在努力研究的是一种可以解决任何问题的人工智能超级解决方案。

具体而言,如果“阿尔法围棋”的自我学习能力、大数据存储和分析功能应用到医药领域,将诞生一种新的医疗和医药模式,即智能医疗(有人称智慧医疗,但由于智慧似乎为人类所特有,以人工智能为基础的新型医疗称智能医疗更好)。

智能医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的计算机和互联网技术,实现患者与医务人员、基础研究(医学和药物研究)与临床治疗、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化防治疾病和健身强体的目标。

智能医疗的具体表现

以“阿尔法围棋”为例,可以知道什么是智能医疗。

研发出“阿尔法围棋”的深度思想公司并非只是专注于让“阿尔法围棋”与人类棋手过招,而是注重把人工智能通过学习解决实际问题的能力贯穿应用到医学领域。2016年2月深度思想公司就已经了在医护领域使用的深度学习程序――深度思想健康(DeepMindHealth)。这是一款手机应用程序(APP),包括“识别风险病人”(Stream)和“早期临床护理管理”(Hark)两个模块。

这种手机应用程序当然也是一种人工智能,它们需要学习和帮助医护人员监护一些表面上不严重但实际很危险的病人,或者一些急性发病者。例如,深度思想健康的“识别风险病人程序”可以及时发现急性肾衰竭高风险病人,以便让医生及时治疗并改善对病人的护理。这个程序是通过检读血液检查报告,以辨别哪些病人存在风险。结果表明,有25%的急性肾衰竭死亡可以通过这个程序避免。“早期临床护理管理程序”则能帮助医生制定治疗方案和采取行动。使用该项程序能避免38%的患者病情恶化。

当然,这些只是人工智能开发和应用的冰山一角。实际上,在医药领域利用计算机技术和人工智能最早和进展较大的是药物的研发与监控。计算机和人工智能对于药物的研发在很多方面都起到了作用,如研发新药、老药新用、药物筛选、预测药物副作用、药物跟踪研究等。这实际上已经产生了一门新学科,即药物临床研究的计算机仿真(CTS)。

对于传统的药物研发来说,一种药物必须经过动物试验和人体的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验。而且,即便Ⅲ期试验后批准上市,还有Ⅳ期临床研究,即新药上市后进行的临床研究,而且一类新药要求进行2000个病例的IV期试验。这也是造成药物研发周期长、费用高的重要原因。

但是,在今天有了计算机程序,特别是以“阿尔法围棋”为代表的能自我学习的计算机程序(软件),就为人们提供了一个检测药物的人工智能安全专家。首先是在新药筛选时可以获得安全性较高的几种备选物质。当很多个甚至成千上万个化合物都对治疗肝癌显示出某种疗效,但又对它们的安全性难以判断时,便可以利用“阿尔法围棋”的策略网络和评价网络,以及蒙特卡洛树搜索算法来挑选最具有安全性的化合物,成为新药的最佳备选者。

大数据和信息共享

大数据和信息共享同样是智能医疗的核心。信息共享成为智能医疗的重要性在于,全球的科研人员只有科研共享,才能对各种危害人们健康的疾病和顽症,如艾滋病、癌症等进行有效的治疗,挽救人们的生命。这一点在突发公共卫生事件,尤其是暴发危害人们生命的疾病时,具有重大的作用,例如最近在南美爆发的寨卡病。

由于医护人员对寨卡病的发病机理、传播途径和危害胎儿和孕妇的机理并不清楚,对待这种疾病既无有效的药物,也没有疫苗,因此需要更多更新的研究结果来指导防治疾病,而对于最新研究信息的共享,则有助于指导全球医务人员和公共卫生专业人员,并通过医护人员向公众提供科学的防治方法。

正是在寨卡病的防治上,信息共享得以突破。现在,美国威斯康星大学麦迪逊分校病毒学家康纳研究团队用寨卡病毒感染猴子进行试验,并在网上公开了首批数据。这一行为改变了过去研究人员只是在学术期刊发表研究结果和数据的传统做法。美国研究人员在网上的是2016年2月15日他们将寨卡病毒注射进3只印度恒河猴体内获得的血液、唾液和尿中所检测到的病毒数量的原始数据。这些数据能让每个人都看到,并且每天都会更新研究结果。

此次康纳等人首先在网上公布动物试验的数据意味着,生物医学已经正式踏入智能医疗门槛。与此同时,中国研究人员也借寨卡的防治和研究而跨入智能医疗和大科技的门槛。中国疾控中心与江西省疾控中心、浙江省疾控中心、军事医学科学院等单位合作,分别对寨卡病毒感染病例血液和尿液标本中的寨卡病毒基因组进行了全面解析,获得病毒全基因组序列,并到网上。

有了对恒河猴的研究结果,并且能在网上,就能较快地获得诸如寨卡病毒是否与小头儿关联的确切信息和机理,例如,正在发育的胎儿可能何时会被寨卡病毒侵袭而导致出生缺陷,也就能为人们提供防治的线索和方式。

此外,由于世界一些国家反对动物试验,尤其是反对用灵长类动物进行医学试验的呼声越来越大,浪潮越来越高。欧洲一些国家,如德国已经在减少灵长类动物的医学试验,美国国立卫生研究院(NIH)也已决定结束其下属一家实验室存有争议的猴子试验,并终止了对黑猩猩侵入性试验的经费支持。

在这样的情况下,美国研究人员在网上公布寨卡病毒感染猴子的数据就更具有意义,因为这是在实现一个共同的目标,资源共享能让那些并没有进行动物试验的研究人员了解动物试验的情况和数据,也就会减少使用灵长类动物进行试验。

当然,大科技时代的资源共享也会让科研人员产生疑虑,其中最核心的是,研究成果的界定和归属,以及其他研究人员是否采信网上的动物和其他研究数据及结果。

患者也要利用智能医疗

一般而言,智能医疗通常指的是计算机、大数据和互联网+如何让医生和专业机构对病人的疾病诊治更准确和更科学,让人们既能看病有效,又能少花钱。

智能医疗的另一个维度是患者和家属,以及需要保健的正常群体,他们也需要大数据和智能分析来选择自己所需的诊治疾病的方式和程序,以及正常人需要选择的保健措施。

现在,中国对医院和医生的评价还是采用最普遍的医院等级划分标准(3级10等)。医院评审分级标准包括医院的规模、技术水平、医疗设备、管理水平、医院质量等5个标准,但由于其他评审内容设置缺乏直观指标,容易量化的硬件标准(床位、科室设置、医疗设备、人员配备等)成为划分医院等级的决定因素,暂时未能考虑医院的综合医疗效果、患者存活率、患者安全性等。

现在,中国研究人员意识到医院评价和大数据的重要性,复旦大学医院管理研究所已经邀请全国30个临床专科的几千位著名专家学者共同参与评审中国最佳医院排行榜。其中,医院专科声誉主要由专家提名心目中名列前茅的医院,而在科研学术方面,得分主要来自于国家级奖项和科学引文索引(SCI)影响因子。

THE END
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2.医学教育共享学习平台医学教育共享学习平台是由全国医学教育发展中心、全国医学院校教师教学发展联盟联合建设的网络学习平台。旨在为广大医学教师提供在线学习提升平台。本平台是集信息资讯、在线课程学习、在线课程资源、研修提升于一体的多功能平台。能够支持多种形式的网络课程培训、远程学习与直播研讨相结合、线上线下相结合的混合培训。平台汇https://online.meduc.cn/
3.医学院积极推进互联网+医学教育改革近来,面对疫情,我校医学人才培养在医学院及各附属医院、教学医院和实习医院多方努力保障下稳步推进。在努力达到学校总体要求的同时,迎接新挑战、开拓新局面,并不断总结、积累与创新,致力打造更加优质的线上线下、多措并举的互联网+环境下的三全育人新模式。提前谋划,https://yxy.aust.edu.cn/info/1011/4387.htm
4.“互联网+教育”模式在院校合作培养临床医学生中的研究与实践摘要: 随着信息技术的迅速发展,互联网与教育领域的交融不断加深,同时,传统教育模式也暴露出一些不能满足当前的临床医学生培养需求的问题。目的:通过互联网+教育的融合加强医教研全面协同、做好资源共建共享,规范临床教学、加强校院师资队伍建设、探索医学教育校院结合对医学本科生进行联合培养的新模式。方法:采用递进式http://hanspub.org/journal/paperinformation?paperid=83230
5.74院士领衔发起,百万级医生注册——全球首创“互联网+医学教育历时五年,由74位院士共同发起……10月18日,全球瞩目的第一届“医生云”大会——“互联网+医学教育”高峰论坛暨“医生云”Re研究-“助诊因子”启动会、“中国大健康品牌TOP100计划”发布会在上海临港松江科技城会议中心召开。国家部委相关领导、上海市、区政府领导,九省市卫计委等领导,医院管理者200人、国家级学科http://wap.cdgcyy.com/index.php?c=show&id=3020
6.医学+X,北大医学生探寻医学N次方宣传部、教育处招生办公室联合策划 北大医学校园宣传骨干研习项目支持 北京大学医学部 宣 来源/ 《北医》报2024年4月15日第2版 统筹/ 王丹、张祉昱、冯黄于飞 采写/ 刘洋、王梦洋 图片/ 受访者提供 排版/ 刘洋 责编/ 武慧媛https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDUzMjgwNw==&mid=2247538799&idx=1&sn=ed62c27c35bab3ce86dd15b4da69ea03&chksm=e8b7e7290aac4778babb81f80ee20f6d06c01d6d145c3e06d59d239a3450c94d7275d244f7da&scene=27
7.“互联网+”模式在医学教育中的应用研究期刊“互联网+”医学教育数字化教学 分类号: R-19(现状与发展) 在线出版日期: 2017-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间) 页数: 6(846-851) 参考文献 (13) 仅看全文 排序: 发表时间 被引频次 查看引文网络 [1]傅映平.浅析“后 MOOC 时代”我国高校护理教育发展策略[J].西北医学教育.2016,(2https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/yxjyts201708023
8.互联网+教育模式在医学教学中的应用研究2010年代:移动互联网的兴起,使得在线教育更加便捷,出现了移动学习平台和APP 添加标题 添加标题 添加标题 添加标题 21世纪初:随着互联网技术的发展,在线教育逐渐普及,出现了大量的在线教育平台和课程 2020年代:新冠疫情爆发,在线教育成为全球教育的重要组成部分,出现了更多的创新模式和技术应用 医学教学的现状与问题https://wenku.baidu.com/view/f2ea928a13a6f524ccbff121dd36a32d7375c7c2.html
9.“互联网+”背景下TBL和EBM教学法在临床医学教学中的应用随着互联网技术的发展,传统的临床医学教学法逐渐无法满足现代医学教育的需求,“互联网+”背景下的临床医学教学法应运而生。其中,以基于团队合作(team-based learning,TBL)教学法和基于循证证据(evidence-based medicine,EBM)教学法为代表的新兴教学法正在被越来越多地应用于各类教学场景中。本文回顾了既往发表的相关文https://wap.cnki.net/qikan-JXUY202409015.html
10.关于进一步加强继续医学教育工作的实施意见川卫发〔2017〕133号七、大力发展“互联网+” 重视运用网络技术开展继续医学教育。通过网络公开课、手机微课、慕课等教育形式,向专业技术人员提供更加方便、快捷、有效的培训,有效缓解工学矛盾突出问题。加强规范化管理,细化远程继续医学教育的资质标准,严格机构遴选建设要求,建立负面清单退出机制,进一步提高远程教育质量。 https://wsjkw.sc.gov.cn/scwsjkw/csgz/2017/9/11/286e1e94439c489994c04fe2508624e4.shtml
11.华医网2.面授逐步转向互联网医学教育 本次文件强调以需求为导向,提高继续医学教育针对性和实效性,鼓励创新学习形式。 各地应当创造条件,将优质项目逐步制作为远程继续医学教育课件,采用慕课、微课、远程视频等互联网医学教育方式,供医务人员线上学习。加大面向基层推广适宜技术力度,通过“面授+远程”等多种形式,开展“送教上门https://www.wsglw.net/contents/8/24430.html
12.互联网+降教育在胃肠道息肉内镜诊疗中的应用目的:探讨互联网+健康教育在胃肠道息肉内镜诊疗中的应用效果。方法:选取2020年7月1日-2021年1月31日行内镜诊疗的600例胃肠道息肉患者为研究对象,根据随机数字表法分为对照组和观察组各300例,对照组实施常规护理,观察组在常规护理基础上实施互联网+健康教育;比较两组护理前后健康知识了解度、焦虑感[采用汉密顿焦虑量https://www.sinomed.ac.cn/article.do?ui=2022496865
13.教育互联网的典范,中域正在打造医学培训业的贝壳这套教育互联网的逻辑,可能并不一定适合所有的教育企业,但是这种教育闭环,是中域探索出来的最适合当下发展的一条道路,且是在2020年成功落地的方法论,这并非是谁一开始就做好的策划,而是中域在解决自身问题中探索出来的行之有效的方法,而这种自生长的优势,也是最难以逾越的竞争壁垒。 https://www.jianshu.com/p/c67159bcd14c