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Mindmap-Galerie [Community Works] KI-Gesundheitswesen Anwendung und Zukunft des intelligenten Gesundheitswesens
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[Community Works] KI-Gesundheitswesen Anwendung und Zukunft des intelligenten Gesundheitswesens
Die Mindmap von „AI Healthcare: Application and Future of Intelligent Healthcare“ wird Ihnen helfen, dieses Buch intuitiver zu verstehen. Ich hoffe, diese Mindmap wird Ihnen hilfreich sein!
Bearbeitet um 2024-01-31 17:23:23
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Projektmanagement-Prozess-Vorlage
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
[Community Works] KI-Gesundheitswesen Anwendung und Zukunft des intelligenten Gesundheitswesens
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Hundert Jahre Einsamkeit Charakter-Beziehungsdiagramm
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
- Projektmanagement-Prozess-Vorlage
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
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Denken Sie über die Unterschiede in den Vorteilen aus der Perspektive mehrerer Intelligenzen nach
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KI-Gesundheitswesen: Anwendung und Zukunft des intelligenten Gesundheitswesens
Kapitel 1 Künstliche Intelligenz stärkt die Medizin- und Gesundheitsbranche
1.1 Hintergrund der medizinischen und gesundheitlichen Entwicklung künstlicher Intelligenz
1.1.1 Schwachstellen der Branche wecken neue Anforderungen
Medizinische Gesundheit ist eines der grundlegendsten Lebensunterhaltsbedürfnisse der Menschen
Auf der Nachfrageseite wächst die Nachfrage nach medizinischen und Gesundheitsdienstleistungen weiterhin rasant.
Im Jahr 2002 betrug der Bevölkerungsanteil meines Landes 65 Jahre und älter 7,01 % und die Gesellschaft ist in eine alternde Gesellschaft eingetreten.
Es wird erwartet, dass der Anteil der Bevölkerung im Alter von 65 Jahren und älter im Jahr 2027 14 % erreichen wird und die Gesellschaft in eine stark alternde Gesellschaft eingetreten ist.
Chronische Krankheiten breiten sich aus und ein schlechter Gesundheitszustand wird normal
Auf der Angebotsseite ist erstens die Gesamtmenge an medizinischen Ressourcen unzureichend. Die gesamten medizinischen Ressourcen meines Landes sind knapp und die Bevölkerung groß, was zu einer enormen Ressourcenlücke führt. Zweitens sind die Ressourcen ungleichmäßig und hochwertige medizinische Ressourcen sind auf Großstädte ausgerichtet.
1.1.2 Technologische Durchbrüche bieten neue Möglichkeiten
Hinsichtlich der Rechenleistung haben Grafikprozessoren (GPUs) eine deutlich verbesserte Rechenleistung und verfügen über parallele Rechenfähigkeiten, die die von Zentraleinheiten (CPUs) weit übertreffen.
In Bezug auf Algorithmusmodelle ist Deep Learning ein wichtiger Algorithmus in der aktuellen Forschung und Anwendung und auch ein wichtiges Feld der künstlichen Intelligenz.
Was die Datenressourcen betrifft, gibt es viele Szenarien, in denen medizinische und Gesundheitsdaten generiert werden.
Eine davon sind Daten medizinischer Einrichtungen.
Zweitens genetische und klinische Studiendaten
Drittens Patientendaten
Viertens Krankenversicherungs- und Zahlungsdaten
1.1.3 Es werden Richtlinien eingeführt, um eine neue Umgebung zu schaffen
In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz weltweit zunehmende Aufmerksamkeit erregt und sich rasant weiterentwickelt. Sie ist zu einem strategischen Schwerpunkt von Ländern auf der ganzen Welt geworden.
1.2 Was kann künstliche Intelligenz für die Gesundheitsversorgung tun?
1.2.1 Die technologische Evolutionsgeschichte der medizinischen und gesundheitlichen Informatisierung
Unterthema 1
1.2.2 Vordiagnose: Krankheitsprävention und Gesundheitsmanagement
Die meisten Krankheiten sind vermeidbar, aber da die Symptome in den frühen Stadien der Krankheit normalerweise nicht offensichtlich sind, werden sie erst entdeckt, wenn sich der Zustand verschlechtert.
1.2.3 Vordiagnose: Gensequenzierung
Die Gensequenzierung ist eine neue Art der Gentesttechnologie. Sie analysiert und bestimmt Gensequenzen und kann für die klinische Diagnose genetischer Krankheiten, das pränatale Screening, die Tumorvorhersage und -behandlung usw. verwendet werden.
1.2.4 In-Diagnose: Medizinische bildgebende Diagnose
Bei der manuellen Analyse kann man sich bei der Beurteilung nur auf die Erfahrung stützen, und es kann leicht zu Fehleinschätzungen kommen.
1.2.5 In-Diagnose: klinische Entscheidungshilfe
Das klinische Entscheidungsunterstützungssystem kann durch umfangreiches Literaturlernen und kontinuierliche Fehlerkorrektur die genaueste Diagnose und beste Behandlung liefern.
1.2.6 Diagnose: Medizinroboter
Zu den Medizinrobotern zählen derzeit vor allem Operationsroboter, Rehabilitationsroboter, Pflegeroboter, Abgaberoboter usw.
1.2.7 Nach der Diagnose: Rehabilitationsunterstützung
Rehabilitationshilfsmittel beziehen sich auf Produkte, die menschliche Körperfunktionen verbessern, kompensieren, ersetzen und unterstützende Behandlungen bereitstellen und Behinderungen vorbeugen, einschließlich Orthesen, Prothesen, persönliche Mobilitätshilfsmittel, Exoskelett-Rehabilitationsroboter usw. Zu den anwendbaren Gruppen gehören hauptsächlich behinderte Menschen, ältere Menschen, und verletzte Personen usw.
1.2.8 Biomedizin
Durch maschinelles Lernen und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Informationen in medizinischer Fachliteratur, Veröffentlichungen, Patenten und Genomdaten analysiert werden, um entsprechende Medikamentenkandidaten zu finden und wirksame Verbindungen für bestimmte Krankheiten herauszufiltern, wodurch Forschungs- und Entwicklungszeit und -kosten erheblich reduziert werden.
1.3 Industriesystem für medizinische und Gesundheitstechnologie mit künstlicher Intelligenz
1.3.1 Medizinisches und Gesundheitstechnologiesystem mit künstlicher Intelligenz
Wahrnehmungslink
Computer Vision ist die Wissenschaft der Verwendung von Computern zur Nachahmung des menschlichen visuellen Systems, wodurch Computer über menschenähnliche Fähigkeiten zum Extrahieren, Verarbeiten, Verstehen und Analysieren von Bildern und Bildsequenzen verfügen. Sie wird häufig in der medizinischen Bilderkennung, der pathologischen Hilfsdiagnose und im EKG eingesetzt Hilfsdiagnose usw.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine wichtige Richtung im Bereich der Informatik und künstlichen Intelligenz. Sie untersucht verschiedene Theorien und Methoden, die eine effektive Kommunikation zwischen Menschen und Computern mithilfe natürlicher Sprache erreichen können. Sie umfasst viele Bereiche, einschließlich maschineller Übersetzung, maschineller Übersetzung usw. Leseverständnis- und Frage-Antwort-Systeme usw. werden hauptsächlich bei der Erfassung und Analyse von Patienteninformationen in Bereichen wie intelligenter Triage, intelligenter Führung und virtuellen Assistenten eingesetzt.
Die Biosign-Sensortechnologie bezieht sich auf die Technologie, die die Identität einer Person anhand individueller physiologischer Merkmale oder Verhaltensmerkmale identifiziert und authentifiziert. Die Biosign-Sensortechnologie deckt ein breites Spektrum an Inhalten ab und wird hauptsächlich in Gesundheits- und medizinischen tragbaren Geräten, bei der Behandlung chronischer Krankheiten, bei der Krankheitsvorhersage und anderen eingesetzt Felder.
Die Denkphase besteht darin, den Computer in die Lage zu versetzen, über genügend Rechenleistung zu verfügen, um bestimmte menschliche Denkprozesse und Verhaltensweisen zu simulieren und Urteile über die gesammelten Daten und Informationen zu fällen.
Die Aktionsverbindung besteht darin, die Ergebnisse der vorläufigen Verarbeitung und Beurteilung in Körperbewegungen und Medieninformationen zu übersetzen und diese an die interaktive Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine oder an externe Geräte zu übertragen, um den Informationsaustausch und die physische Interaktion zwischen Menschen und Maschinen zu erreichen.
Die Wirkungsverknüpfung steht in engem Zusammenhang mit der mechanischen Technik, der Steuerungstechnik, der Wahrnehmungstechnik usw.
1.3.2 Ökologie der künstlichen Intelligenz in der Medizin- und Gesundheitsindustrie
1.3.3 Branchenmuster für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Statistiken zufolge wird der Gesamtwert des Marktes für Anwendungen der künstlichen Intelligenz bis 2025 127 Milliarden US-Dollar erreichen, wovon die medizinische Industrie ein Fünftel der Marktgröße ausmachen wird
Inländische und ausländische Technologieunternehmen haben begonnen, sich auf dem Gebiet der medizinischen künstlichen Intelligenz zu engagieren
Kapitel 2 Medizinische Bilderkennung, computergestütztes Arzt-„Lesen“
2.1 Anwendungsszenarien
2.1.1 Entwicklungshintergrund
Klinisch beruhen mehr als 70 % der Diagnosen auf der medizinischen Bildgebung
Es besteht ein großer Mangel an Ärzten für medizinische Bildgebung
Die medizinische Bildgebungsdiagnostik weist eine hohe Fehldiagnoserate und eine geringe Effizienz auf
Der Grad der Informatisierung der medizinischen Bildgebung ist gering
Die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz hat die Geschwindigkeit der bildgebenden medizinischen Diagnose beschleunigt, die Genauigkeit der bildgebenden Diagnose verbessert und die Art und Weise verändert, wie bildgebende Ärzte „lesen“.
(1) Änderungen in den Lesemethoden. Die Anwendung künstlicher Intelligenz ermöglicht es der Maschine direkt, automatisch eine vorläufige Untersuchung, Beurteilung und Läsionsauswahl auf dem Film usw. durchzuführen. Der Arzt muss nur für die endgültige Beurteilung verantwortlich sein.
(2) Die Lesegeschwindigkeit ändert sich. Künstliche Intelligenz untersucht und wählt Läsionen automatisch und schnell aus. Der Arzt ist nur für die Neubewertung wichtiger Teile verantwortlich, was den Ärzten viele umständliche anfängliche Screening-Prozesse erspart. Die Zeit wird erheblich verkürzt und die Effizienz verbessert
(3) Genauigkeitsänderungen. Künstliche Intelligenz zeichnet sich durch die doppelte Eigenschaft von Stabilität und Vollständigkeit aus und wird von der Länge der Arbeitszeit nicht beeinflusst. Sie kann den gesamten Film vollständig beobachten, ohne Auslassungen zu verpassen, die erste Vorführung und Beurteilung schnell und stabil abschließen und schließlich einen professionellen Arzt haben die wichtigsten Teile neu beurteilen. Daher ist die Genauigkeit der Bildauslesung doppelt garantiert.
2.1.2 Hauptanwendungsszenarien
(1) Bildfallklassifizierung
Die Fallklassifizierung analysiert hauptsächlich eine Reihe typischer Bilder, um die entsprechenden Fallklassifizierungsergebnisse zu erhalten.
(2) Ziel- oder Läsionserkennung und -segmentierung
Der Schwerpunkt liegt mehr auf der Klassifizierung eines bestimmten Teils des Bildes oder lokaler Unterschiede wie kleiner Gewebe und Läsionen, beispielsweise der Erkennung und Klassifizierung häufiger Lungenknoten.
2.2 Schlüsseltechnologien
2.2.1 Aktueller Stand der technologischen Entwicklung
(1) Aktueller Stand der wissenschaftlichen Forschung
Algorithmen der künstlichen Intelligenz wie Radiomics, Deep Learning und Transfer Learning wurden entwickelt und anhand medizinischer Bilddaten getestet und bilden verschiedene Anwendungsmodelle wie Läsionserkennung, Läsionssegmentierung, Beurteilung der Läsionsart, Behandlungsplanung und Prognosevorhersage.
(2) Produktentwicklungsstatus
Viele große Unternehmen und Start-up-Unternehmen im In- und Ausland haben in die Entwicklung von KI-Produkten für die medizinische Bildgebung investiert.
Tencent Miying, Shenrui Medical, Jianpei Technology, Yidu Cloud, Zhiying Medical, Ruijia Yiying RayPlus, Diyinga, Laxon usw.
(3)Klinischer Antragsstatus
Aufgrund der unzureichenden klinischen Überprüfung der Wirksamkeit künstlicher Intelligenz, des Mangels an Standarddatenbanken und -szenarien, die für die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz geeignet sind, sowie klinischer ethischer und regulatorischer Fragen, die noch gelöst werden müssen, mangelt es an Produkten, die in der Praxis angewendet werden können klinische Praxis.
2.2.2 Modelldesign
Das durch das Modell gelöste Problem muss für Kliniker und Radiologen von gemeinsamem Interesse sein, und die Verbesserung seiner Lösungseffizienz oder -genauigkeit kann im Allgemeinen den Patienten zugute kommen.
Das Modelldesign muss sich an den neuesten klinischen Richtlinien und Spezifikationen in relevanten Bereichen orientieren und zur Krankheitsdiagnose und -behandlung auf der Grundlage bestehender medizinischer Verfahren beitragen.
Für das Lernen muss eine ausreichende Menge an Daten und Datenanmerkungen verwendet werden. Der Schwerpunkt des Lernens sollte beispielsweise auf der Identifizierung häufiger Tumoren und nicht auf der Diagnose seltener Tumoren liegen.
Der Schlüssel zum Modelldesign besteht darin, das Problem auszuwählen, das für die Entscheidungsfindung des Arztes und den Nutzen für den Patienten am förderlichsten ist. Das zu lösende Problem muss außerdem über eine große Menge an Lerndaten verfügen, die leicht zu erhalten und zu kennzeichnen sind.
2.2.3 Modellbau
Die Erstellung des Modells umfasst den strukturierten Aufbau von Lerndaten, die Verwendung von Lernalgorithmen zum Aufbau des Modells und schließlich die Verifizierung des Modells.
2.2.4 Algorithmusauswahl
Die Auswahl unterschiedlicher Modellierungsmethoden sollte auf Grundlage des Datenvolumens und der Komplexität der Lerndaten geplant werden.
Erstens wird für eine große Menge an Lerndaten empfohlen, Deep Learning einschließlich verschiedener neuronaler Netze als Lernermodellierung zu verwenden
Zweitens können Sie bei mittleren Mengen an Lerndaten versuchen, Deep-Learning-Modellierung zu verwenden. Wenn der Effekt nicht gut ist, können Sie die Verwendung eines neuronalen Netzwerks zum Extrahieren von Merkmalen und den Einsatz maschineller Lernmethoden zum Erstellen eines Modells in Betracht ziehen.
Drittens wird empfohlen, für eine kleine Menge an Lerndaten zunächst Radiomics-Methoden zu verwenden, um Hochdurchsatztests durchzuführen, Bildmerkmale innerhalb des Läsionsbereichs zu extrahieren und maschinelle Lernmethoden zum Erstellen von Modellen zu verwenden.
Viertens gibt es zwar nur eine mäßige Menge an Lerndaten, aber es gibt eine große Menge ähnlicher Modaldaten, die mit anderen Problemen konfrontiert sind. Sie können versuchen, Transferlernmethoden zu verwenden, um die Erfahrung mit großen Stichprobendaten auf das Lernen mit kleinen Stichprobendaten anzuwenden.
2.2.5 Dienstleistungsbetrieb
Erstellen Sie während des Modellentwurfs ein angemessenes Servicemodell, das auf den Anwendungsmerkmalen, den klinischen Anforderungen und den Arbeitsgewohnheiten der Ärzte basiert
Erstens entwickelt sich die Cloud-Bildgebungstechnologie rasant weiter und kann medizinischen Einrichtungen, insbesondere Basiskrankenhäusern, ein Paket aus Bildübertragungs-, Speicher- und Hilfsdiagnoselösungen bieten, was dazu beitragen wird, die betriebliche Effizienz und Effizienz medizinischer Einrichtungen zu verbessern . diagnostische Genauigkeit
Zweitens kann es im Hinblick auf die Integration in bestehende Arbeitsabläufe mit dem RIS-System kombiniert werden, um strukturierte KI-Berichte bereitzustellen, und gleichzeitig kann in Kombination mit dem PACS-System ein umfassender KI-Analysebericht an das PACS-System übermittelt werden DICOM-Format und Läsionen können mit Anmerkungen versehen werden, wenn Ärzte Bilder durchsuchen
2.3 Geschäftsmodell
2.3.1 Industrielles Entwicklungsmodell
Medizinische Bildgebungsgeräte, das ultimative Dienstleistungsziel sind Krankenhäuser und bildgebende Ärzte
Legt man die Verkaufserlöse von Maschinen oder Systemen als statistische Grundlage zugrunde, umfassen die Hindernisse die Akkumulation von Forschung und Entwicklung, das Niveau der Präzisionsfertigung und unterstützende Dienstleistungen.
Medizinische bildgebende Diagnosedienste, das ultimative Dienstleistungsziel sind Patienten
Auf der statistischen Grundlage werden die Arbeitskosten der Ärzte zu den von bildgebenden Geräten erstellten Bildern addiert. Der wichtigste Faktor bei der Verbindung mit diagnostischen Dienstleistungen sind professionelle und zuverlässige diagnostische Schlussfolgerungen.
2.3.2 Anwendungsschwierigkeiten
(1) Eine auf Wahrscheinlichkeitsanalyse basierende Korrelationsbetrachtung kann die Ursache und Wirkung der Krankheit nicht bestimmen.
Bei der Entwicklung der KI wird jedoch die „probabilistische Korrelation“ überbewertet, aber Krankheiten werden immer unbekannte Bereiche für Menschen haben. Wie man die beiden Modelle von Daten und Wissen basierend auf vorhandenem medizinischem Wissen kombiniert, ist der Schlüssel zur Anwendung von Intelligenz zu tieferen Ebenen der Behandlung und Intervention im medizinischen Bereich.
(2) Obwohl die Datenressourcen groß sind, ist ihre Qualität nicht hoch und sie können nicht miteinander verbunden werden.
Obwohl in der prämedizinischen Bildgebung große Datenmengen angesammelt wurden und die Grundlage für die Analyse künstlicher Intelligenz gelegt wurde, ist die Qualität nicht hoch und große Krankenhäuser können nicht miteinander verbunden werden. Und auch die Datenoffenheit tertiärer Krankenhäuser mit großen Mengen digitaler Bilddaten ist ein großes Problem.
(3) Der Standardisierungsgrad der Bilddaten ist gering
Neben dem gravierenden Mangel an medizinischer Bildstandardisierung und strukturierten Daten ist die Datenannotation besonders schwierig.
(4) Die Datenkennzeichnung ist schwierig
Das Training der künstlichen Intelligenz in der medizinischen Bildgebung erfordert eine große Menge beschrifteter Bilddaten, und die Beschriftung erfordert hohe Arbeitskosten und hat einen direkten Einfluss auf die Trainingsergebnisse.
(5) Angebot und Nachfrage nach medizinischen Ressourcen sind äußerst unausgewogen
Auch bildgebende oder auf Bildgebung spezialisierte Ambulanzen, Online-Expertenkonsultationen, prominente Arzt-Patienten-Konflikte, ein schlechtes medizinisches Umfeld, die Verschwendung medizinischer Ressourcen und hohe medizinische Kosten stellen Hindernisse dar.
Kapitel 3 Klinisches Entscheidungsunterstützungssystem, Virtueller Assistent des Arztes
3.1 Anwendungsszenarien
3.1.1 Hintergrund generieren
Unter Clinical Decision Support System (CDSS) versteht man ein Softwaresystem, das klinische Daten als Eingabeinformationen und Inferenzergebnisse als Ausgabe verwendet, um Ärzten bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
Das Grundprinzip des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems besteht darin, eine Wissensbasis über verschiedene Krankheiten aufzubauen, die Diagnosestandards, Schwellenwertbeurteilungen, Behandlungsverordnungen, Expertenerfahrung usw. verschiedener Erkrankungen in den Computer einzugeben und die hervorragenden und genauen Informationen des Computers zu verwenden Speicherung, Extraktionsfunktionen und schnelle Rechenleistung nutzen künstliche Intelligenz und computerlogisches Denken, um das Diagnose- und Behandlungsdenken von Ärzten zu simulieren und Ärzten dabei zu helfen, schnelle Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu treffen.
Angesichts der komplexen und wechselhaften Situation der Patienten fühlen sich Ärzte oft überfordert. Auch wenn sie hart arbeiten und akribisch sind, kommt es zwangsläufig zu Auslassungen und Fehlern. Untersuchungen zeigen, dass Medikationsfehler oder unsachgemäße Handhabung aufgrund von Fehlentscheidungen wichtige Ursachen für medizinische Fehler und sogar Haftpflichtunfälle sind.
3.1.2 Entwicklungsgeschichte
Die Forschung zu klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen begann in den späten 1950er Jahren mit der Entwicklung medizinischer Expertensysteme. Durch die Anwendung der Argumentationsmaschine von Produktionsregeln wurden das Fachwissen und die klinische Erfahrung medizinischer Experten sortiert und im Computer gespeichert. In der Wissensdatenbank werden Argumentation und Mustervergleich eingesetzt, um Benutzern dabei zu helfen, diagnostische Schlussfolgerungen zu ziehen.
3.1.3 Bewerbungsaussichten
Diagnostische Entscheidungsfindung: Ein universelles klinisches Entscheidungsunterstützungssystem, das Ärzten diagnostische Anforderungen, Identifizierungspunkte und zugehörige Diagnose- und Behandlungspläne gemäß Standarddiagnose- und Behandlungsrichtlinien auf der Grundlage der Beschreibung der Symptome des Patienten vor der Diagnose, der Medikation usw. mitteilen kann Chirurgie, einschließlich Hinweise während der chirurgischen Diagnose. Schlüsselpunkte chirurgischer Eingriffe und präoperativer Untersuchungen usw.
Entscheidungsfindung bei der Behandlung: Basierend auf dem Zustand des Patienten, der klinischen Beobachtung des Arztes, kombiniert mit medizinischen Leitlinien und einer evidenzbasierten Grundlage, informiert das klinische Entscheidungsunterstützungssystem den Arzt über Arzneimittelindikationen, Pharmakologie, Wirksamkeit usw., einschließlich häufiger Symptome einer Operation Komplikationen und umfassende postoperative Behandlungs- und Bewertungspläne usw.
Prognostische Entscheidungsfindung: Das System zur Unterstützung klinischer Entscheidungen sammelt Daten im Zusammenhang mit Patienten und ihren früheren medizinischen Informationen und klinischen Forschungsergebnissen, um zukünftige Gesundheitsprobleme von Patienten vorherzusagen, und speichert und analysiert Behandlungen, die nicht den „Richtlinien für klinische Diagnose und Behandlung“ entsprechen „Klinisch-technische Betriebsstandards“ Der Plan bietet eine Grundlage für die medizinische Qualitätsbewertung, verbessert das Managementniveau von Krankenhäusern, standardisiert das medizinische Verhalten und liefert außerdem wissenschaftliche Beweise für eine evidenzbasierte Medizin.
3.2 Schlüsseltechnologien
3.2.1 Schlüsselsystemtechnologien
Das System zur Unterstützung klinischer Entscheidungen ist einer der zentralen Bewertungspunkte beim HIMSS Electronic Medical Record Rating (EMRAM).
Die gesamte Ebene 0-7 ist eigentlich ein Prozess der progressiven und kontinuierlichen Verbesserung der Funktionen zur klinischen Entscheidungsunterstützung, bis schließlich die umfassende Fähigkeit zur klinischen Entscheidungsunterstützung der Ebene sieben (vollständiges CDSS) erreicht wird.
CDSS-Klassifizierung
Entscheidungsalgorithmus-Mechanismus: Im internen Entscheidungsunterstützungsprozess kann derzeit eine breite Palette von Algorithmen angewendet werden
Der Unterschied in der Anwendung von Entscheidungsalgorithmen hängt hauptsächlich von der internen Wissensdarstellungsmethode des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems ab. Es gibt unterschiedliche Wissensdarstellungsmethoden für unterschiedliche Entscheidungsanforderungen, wodurch unterschiedliche Entscheidungsmechanismen entstehen.
Systemfunktionsdesign: Konkret: Was ist Input und was ist Output? Wenn es sich bei dem Output um diagnostische Schlussfolgerungen und Medikamentenempfehlungen handelt, dann werden die Grundlage klinische Leitlinien, evidenzbasierte Fälle und maßgebliche Literatur sein.
Eine besteht darin, Entscheidungen darüber zu treffen, was richtig ist.
Die zweite besteht darin, den Ärzten bei der Entscheidung zu helfen, was als nächstes zu tun ist
Interaktionsmethode: Wie ist bei der Ausgabe von Entscheidungsunterstützungsinformationen der Interaktionsprozess gestaltet, ob der Benutzer die Initiative bei der Interaktion ergreifen darf und ob der Benutzer in das Endergebnis eingreifen kann. Die Empfehlungsmethoden des klinischen Entscheidungssystems werden in zwei Typen unterteilt: aktive und passive.
Der proaktive Ansatz bedeutet, dass das System Ärzten proaktiv Entscheidungsvorschläge unterbreitet, unabhängig davon, ob der Arzt zu diesem Zeitpunkt Entscheidungshilfe benötigt.
Die passive Methode bedeutet, dass das System Entscheidungsvorschläge nur dann gibt, wenn der Arzt das System aktiv fragt.
Systemintegration: Ob die Arbeitslogik von CDSS in das aktuelle Informationssystem des Krankenhauses integriert oder unabhängig ausgeführt werden soll und ob sie in den Arbeitsablauf des Arztes integriert werden muss, sind wichtige Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt.
Ebene der Entscheidungsunterstützung: Im Hinblick auf die Entscheidungsunterstützung, sei es zur direkten Ausgabe von Ergebnissen oder zur indirekten Bereitstellung von Hilfswissen zur Entscheidungsfindung, haben Referenzfälle auch einen wichtigen Zusammenhang mit der Ebene der klinischen Anwendung von CDSS.
3.2.2 Schlüsseldatentechnologien
(1) Daten integrieren
In Krankenhäusern werden Patientendaten, die für die klinische Entscheidungsunterstützung erforderlich sind, über das elektronische Patientenaktensystem gesammelt und dann über eine Datenpumpe extrahiert und organisiert.
(2) Medizinische Wissensbasis
Das Argumentationsprogramm im Kern des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems kann Empfehlungen basierend auf dem Wissen und der Erfahrung der Wissensbasis generieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
(3) Entscheidungsunterstützungsbildung
. Seine Aufgabe besteht darin, medizinisches Wissen auf die Ergebnisse von Patientendaten anzuwenden, zu analysieren und zusammenzufassen und schließlich entsprechende Entscheidungen und Vorschläge für bestimmte Patienten zu treffen.
Wichtige Merkmale und notwendige Bedingungen von CDSS für Daten
Erstens wird es durch eine leistungsstarke medizinische Wissensdatenbank unterstützt
Zweitens wird die Wissensstruktur des offenen neuronalen Netzwerks verwendet, um den gesamten Prozess zu verfolgen, sodass das System in der Lage ist, verfahrenstechnische Diagnose- und Behandlungskanäle nach dem Zufallsprinzip zu konstruieren, um Ärzte dabei zu unterstützen, genaue, sichere und zeitnahe Diagnose- und Behandlungsbehandlungen für Patienten durchzuführen.
Drittens: Simulieren Sie klinisches Denken und stellen Sie während des gesamten klinischen Prozesses eine unterstützende Entscheidungsfindung bereit.
Viertens: Wenn sich der Zustand des Patienten ändert, werden mehrere klinische Entscheidungskanäle generiert, um Ärzten eine Referenz für die Entscheidungsfindung zu bieten, wodurch klinische Diagnose und Behandlung den Charakter einer multiperspektivischen Beratung haben.
3.3 Geschäftsmodell
3.3.1 Marktsegmente
(1) Informatisierung großer Krankenhäuser
Seit 2018 bilden die Informatisierungsausschreibungsdokumente tertiärer Krankenhäuser in vielen Städten keine wirklich klinisch bedeutsamen Ausdrücke und Anforderungen für den CDSS-Teil ab.
(2) Primärer Medizin- und Gesundheitsmarkt
Primäre medizinische Einrichtungen decken eine beträchtliche Bevölkerung in China ab. Selbst wenn man das Geld misst, reicht die Zahlungskapazität von 277.000 medizinischen Einrichtungen aus, um einen riesigen primären CDSS-Markt zu unterstützen.
3.3.2 Typische Anwendungsfälle
IBM Watson-System
Der erste Schritt zur Kommerzialisierung besteht in der Zusammenarbeit mit dem Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, um gemeinsam die IBM Watson-Tumorlösung zu trainieren
Ein Team aus Ärzten und Forschern hat Tausende von Patientenakten, fast 500 medizinische Fachzeitschriften und Lehrbücher sowie 15 Millionen Seiten medizinischer Literatur hochgeladen, um IBM Watson zu einem herausragenden „Onkologie-Medizinexperten“ auszubilden.
Im Juli 2015 wurde IBM Watson zu einem der ersten kommerziellen Projekte von IBM Watson Health und stellte offiziell onkologische Lösungen für vier Krebsarten zur Verfügung: Lungenkrebs, Brustkrebs, Dickdarmkrebs und Rektumkrebs.
Im August 2016 gab IBM bekannt, dass das Unternehmen die Schulung zur adjuvanten Behandlung von Magenkrebs abgeschlossen und offiziell zur Anwendung gebracht habe.
Typische CDSS-Anwendungsmodelle und -richtungen in China
(1) Klinischer Assistent für menschliche Gesundheit
Die Hauptdatenquelle von Health Clinical Assistant sind die 63 Jahre alten Qualitätsmonographien des People's Medical Publishing House, das mehr als 2.000 Materialien zu Krankenhausfällen sammelt. Es wurde ein Expertenausschuss eingerichtet, um einen Prozess zur Ressourcenüberprüfung und -freigabe zu formulieren und maßgebliche auszuwählen Inhalte zur Aufnahme in die Datenbank.
(2) Klinisches Entscheidungshilfesystem von Huimei
Im Jahr 2015 stellte die Huimei Medical Group offiziell das gesamte Wissenssystem von Mayo vor und im Jahr 2016 veröffentlichte sie das auf künstlicher Intelligenz basierende klinische Entscheidungshilfesystem Huimei.
Beratungs-/Triage-Phase vor der Diagnose: Patienten können im Huimei Intelligent Triage System durch eine Reihe von Leitfragen eine angemessene Einschätzung ihres Zustands vor der Behandlung erhalten und die „leichten, schweren, langsamen und“ klären „milde“ medizinische Behandlung. Dringend“, um schnell kompetente Beratung zur Verarbeitung zu erhalten.
Phase der Entscheidungsfindung während der Diagnose: Mit Genehmigung des Krankenhauses arbeitet das Huimei-System zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung mit dem Hersteller des elektronischen Patientenaktensystems (CPOE) zusammen, um die Daten in der elektronischen Krankenakte in die klinische Entscheidungsfindung von Huimei einzubinden Assistenzsystem, damit ambulante Ärzte einer Standardisierung und Professionalisierung unterliegen können.
Das System kann auch automatisch den Zusammenhang zwischen Symptomen und Krankheiten untersuchen, beispielsweise den Zusammenhang zwischen Fieber und Erkältung, Fieber und Lungenentzündung usw., und so standardisierte Diagnose- und Behandlungspfade für Kettenkliniken bereitstellen, Ärzte dabei unterstützen, ihre Geschäftsfähigkeiten und Arbeitseffizienz zu verbessern Verbesserung der Markenattraktivität.
Nachdiagnose- und Behandlungsphase: Das klinische Entscheidungshilfesystem von Huimei verfügt nicht nur über umfangreiche Krankheitsdetails, sondern umfasst auch umfassende Vorschläge zur Krankheitsbehandlung, einschließlich Behandlungsvorschlägen, Untersuchungsvorschlägen, Medikamentenvorschlägen und Patientenberatung usw.
Im Hinblick auf einen rationalen Drogenkonsum verfügt das System über eine strikte Medikamentenüberprüfungsfunktion, die Arzneimittelbeschreibungen, Arzneimittelwechselwirkungen, Kontraindikationsprüfungen usw. bereitstellt und Ärzte umgehend daran erinnert, Fehlanpassungen von Arzneimitteln und Missbrauch von Antibiotika zu verhindern.
Das klinische Entscheidungsunterstützungssystem von Huimei digitalisiert und intelligentisiert den Medikamentenleitfaden für chronische Krankheiten, bewertet den Zustand des Patienten vollständig, erstellt automatisch Behandlungspläne als Referenz für Ärzte und empfiehlt kombinierte Medikamentenschemata und kontraindizierte Medikamentenschemata.
3.3.3 Entwicklungsrichtung
Zunächst begannen Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen, die auf Textdaten aus klinischen Krankenakten basierten, verschiedene Elemente, einschließlich Bilder, hinzuzufügen, um die Datenkette für diagnostische Entscheidungen zu bereichern.
Aus fachlicher Sicht sind Hirnnervenerkrankungen auch eine der wichtigen Richtungen für die Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme, da Hirnnervenerkrankungen die Merkmale vieler Arten von Daten aufweisen, die an der Entscheidungsfindung und dem Diagnoseprozess beteiligt sind stützt sich auf die langjährige Erfahrung von Experten, die sich zur Entscheidungsverbesserung durch Methoden der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen eignet
Schließlich sollten wir uns auch den Schwierigkeiten bei der Anwendung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme von der Forschung und Entwicklung bis zur Implementierung stellen.
(1) Die Schnittstelle und Integration von Informationstechnologie und Medizin
(2) So erstellen und zitieren Sie eine umfangreiche, einheitliche klinische Wissensdatenbank
Kapitel 4 Die Gensequenzierung eröffnet das Zeitalter der Präzisionsmedizin
4.1 Anwendungsszenarien
4.1.1 Nicht-invasive pränatale Tests
Durch nicht-invasive pränatale Gentests kann das periphere Blut schwangerer Frauen entnommen und die Fragmente der freien DNA im mütterlichen peripheren Blut (einschließlich der freien DNA des Fötus) sequenziert werden. Nach der Analyse kann das Risiko berechnet werden, dass der Fötus an einer Chromosomenaneuploidie leidet Die Technologie kann Trisomie 21, Trisomie 18 und Trisomie 13 gleichzeitig erkennen, und die aktuelle Genauigkeit kann 99,9 % erreichen
4.1.2 Tumorerkennung
Die NGS-Begleitdiagnose von Tumoren ermöglicht es Ärzten, den besten Behandlungsplan auf der Grundlage der genetischen Variation des Patienten und der entsprechenden klinischen Bedingungen zu formulieren, potenziell verfügbare zielgerichtete Medikamente so früh wie möglich zu entdecken und die Behandlungseffizienz von Antitumormedikamenten zu verbessern.
4.1.3 Screening auf seltene genetische Erkrankungen
Das dritte Beispiel für den Einsatz von Gentests zur Behandlung „vorbeugender Krankheiten“ ist das Screening seltener genetischer Krankheiten.
4.1.4 Präzises Gesundheitsmanagement
Gentests können einer Person dabei helfen, zukünftige Krankheiten zu verhindern, bevor sie sie entwickeln.
4.1.5 Identitätsbestätigung
DNA
4.2 Schlüsseltechnologien
4.2.1 Gensequenzierungstechnologie der ersten Generation
Für die Sequenzierung werden hauptsächlich Vierfarben-Fluoreszenz- und Kapillarelektrophorese-Technologien verwendet, die eng mit dem Human Genome Project verbunden sind
4.2.2 Gensequenzierungstechnologie der zweiten Generation
Das ist die heute oft gehörte Next Generation Sequencing (NGS)-Technologie.
4.2.3 Gensequenzierungstechnologie der dritten Generation
Die Sequenzierungstechnologie der dritten Generation kann RNA- und methylierte DNA-Sequenzen direkt sequenzieren
4.3 Geschäftsmodell
4.3.1 Herstellung von Gensequenzierungsinstrumenten
4.3.2 Gensequenzierungsdienste
Gensequenzierungsdienste für wissenschaftliche Forschungsdienste nehmen die Gensequenzierung als Dienstleistungsinhalt auf
Direkt an den Verbraucher gerichtete Gensequenzierungsdienste nutzen alle Genchips als Sequenzierungstechnologieplattform für die Bereitstellung von Dienstleistungen.
Gensequenzierungsdienste mit medizinischer Diagnose als Hauptmodus. Die beteiligten Sequenzierungsprojekte umfassen das zuvor erwähnte Down-Syndrom-Screening, die Erkennung seltener Krankheiten, die Erkennung unbekannter Krankheitserreger usw.
4.3.3 Softwareentwicklung und Cloud-Dienste
Benutzer mieten Sequenzierungsfunktionen sowie Rechen- und Speicherressourcen und können zwischen verschiedenen Sequenzierungsplattformen und -technologien wählen. Sie können Sequenzierungsdienste sogar schnell über Gebote erhalten, genau wie bei der Auswahl von Cloud-Computing-Diensten.
Kapitel 5: Gesundheitsmanagement, nicht die Behandlung der „bestehenden Krankheit“, sondern die Behandlung der „Vorerkrankung“
5.1 Anwendungsszenarien
5.1.1 Krankheitsprävention
Anwendungen zur Krankheitsprävention sammeln persönliche Lebensinformationen der Benutzer wie Essgewohnheiten, Trainingszyklen und Medikationsgewohnheiten und nutzen die Technologie der künstlichen Intelligenz, um Datenanalysen durchzuführen, um den Gesundheitszustand des Benutzers quantitativ zu bewerten und den Benutzern zu helfen, ihre körperliche Verfassung umfassender und genauer zu verstehen. und die Bereitstellung von Korrekturmaßnahmen. Ungesunde Verhaltensweisen und Gewohnheiten bilden die Grundlage
5.1.2 Management chronischer Krankheiten
Anwendungen zur Behandlung chronischer Krankheiten dienen als Brücke für die Kommunikation zwischen Ärzten und Patienten, reduzieren den Arbeitsaufwand der Ärzte und stellen gleichzeitig sicher, dass der Zustand der Patienten unter bekannten und kontrollierbaren Bedingungen beurteilt und behandelt wird.
5.1.3 Sportmanagement
Bewegungsmanagement-Anwendungen nutzen Sensoren und deren Algorithmen, um Bewegungsdaten über Bewegungsmanagement-Wearables zu erfassen (z. B. solche, die an der Rückseite von Laufshorts befestigt werden). Sie messen die Trittfrequenz, indem sie Schritte pro Minute zählen, und können auch Daten zu vertikalen Beckenschwingungen liefern Passen Sie die Beckenrotation und Überschreitungstendenzen an, die mit längerem Sitzen einhergehen, und unterstützen Sie die Erkennung und Korrektur von Problemen mit der Beckensenkung.
5.1.4 Schlafüberwachung
Das Schlafüberwachungsgerät misst mithilfe des BCG (Kardiogramm) die mechanische Aktivität des Herzens, der Lunge und anderer Körperfunktionen und kann die täglichen Schlafgewohnheiten des Benutzers über das iPhone überwachen, einschließlich Schnarchen, Schlafdauer, Ruheherzfrequenz, Atemfrequenz usw wie lange es dauert: Die Häufigkeit, mit der Sie einschlafen und aufstehen können, und die Gesamtzeit, die Sie im Tiefschlaf verbringen usw.
5.1.5 Gesundheitsmanagement für Mutter und Kind
Einerseits dient es der Datenüberwachung von Frauen vor und nach der Schwangerschaft, meist in Kombination mit intelligenter Hardware oder tragbaren Geräten, um individuelle physiologische Symptome, den emotionalen Zustand, den Schlaf und andere Daten zu überwachen.
Andererseits gibt es Fragen und Antworten zum Erziehungswissen. Von der Gesundheit von Mutter und Kind über die Geburt eines neuen Lebens bis hin zur Geburt und dem Wachstum des Babys, einschließlich persönlicher körperlicher Veränderungen, psychischer und emotionaler Veränderungen, Erziehungskompetenzen und sogar der Lösung verschiedener komplexer Familienprobleme
5.1.6 Altenpflege
Das Altenpflegesystem ist hauptsächlich auf das Leben in der Altenpflege ausgerichtet und ermöglicht es Familienmitgliedern, den Zustand älterer Menschen aus der Ferne zu verstehen und in Notfällen rechtzeitig Hilfe zu leisten.
5.2 Schlüsseltechnologien
5.2.1 Wichtige Terminaltechnologien
Das Gesundheitsmanagement-Terminal realisiert die Erfassung und Übertragung verschiedener menschlicher Körperzeichendaten (Blutzucker, Blutdruck, Blutsauerstoff, Herzschlag usw.) durch die Integration mit Anwendungssoftware und Cloud-Diensten.
Ausrüstung für das Gesundheitsmanagement
Es umfasst hauptsächlich Gesundheitsarmbänder, Gesundheitsuhren, tragbare Überwachungsgeräte usw., mit denen physiologische Parameter und Gesundheitszustandsinformationen wie Blutdruck, Blutzucker, Blutsauerstoff und EKG in Echtzeit und kontinuierlich überwacht und online reale Ergebnisse erzielt werden können -Zeitmanagement und Frühwarnung.
Medizinische Testgeräte
Dazu gehören hauptsächlich tragbare Gesundheitsüberwachungsgeräte, Selbstbedienungs-Gesundheitstestgeräte usw.
Pflegeausrüstung
Dazu gehören vor allem intelligente Überwachungs-, Rehabilitations- und Pflegegeräte wie intelligente Rollstühle und Überwachungsbetten für die häusliche und institutionelle Pflege sowie hochpräzise Positionierungsterminals für den Innen- und Außenbereich, um zu verhindern, dass Alzheimer-Patienten verloren gehen, usw.
5.2.2 Wichtige Netzwerktechnologien
Die Netzwerkschicht überträgt Informationen zwischen der Wahrnehmungsschicht, der Plattformschicht und der Anwendungsschicht durch drahtlose oder drahtgebundene Kommunikation über öffentliche oder private Netzwerke.
5.2.3 Wichtige Plattformtechnologien
Derzeit umfassen die Schlüsseltechnologien der Big-Data-Plattform fünf Kerntechnologien: Datenerfassungstechnologie, Datenspeichertechnologie, Datenplattformtechnologie, Datenverarbeitungstechnologie und Datendarstellungstechnologie.
Problem
(1) Fragen der Verknüpfung von Gesundheitsdaten
Grundlegende Informationen und verschiedene klinische Informationsressourcen sind verstreut, dupliziert und isoliert
(2) Probleme bei der Qualitätskontrolle der Daten zur Beurteilung des Gesundheitszustands
Es gibt keine relevanten Standards zur Messung der Genauigkeit von Daten und zur wissenschaftlichen Identifizierung komplexer Krankheitszustände.
5.3 Geschäftsmodell
5.3.1 Hardware-Verkaufsmodell
Die meisten Unternehmen befinden sich in der Phase des Produktverkaufs und der Datenerhebung und werden in Zukunft möglicherweise nachgelagerte Dienstleistungen zur Patientenversorgung anbieten.
Der Wettbewerb um den Verkauf von Endgeräten, die Gesundheitsdaten sammeln, ist sehr hart. Produktnutzungserfahrung und Folgedienste sind der Kern der Kundenbindung.
5.3.2 Leistungserbringungsmodell
Das patientenorientierte Gebührenmodell besteht darin, Patienten auf eigene Kosten Dienstleistungen zur Behandlung chronischer Krankheiten anzubieten.
Das Abrechnungsmodell für Ärzte ist in den Vereinigten Staaten relativ verbreitet. Nachdem die US-Krankenversicherung nach Servicequalität zahlt, stehen Krankenhäuser unter dem Druck der Krankenversicherung und haben den Anreiz, Patienten dabei zu helfen, optimale Behandlungsergebnisse zu den niedrigsten Kosten zu erzielen Ärzte sind bereit, für das Gesundheitsmanagement zu zahlen.
5.3.3 Datenintegrationsmodell
Eine Möglichkeit, Forschungseinrichtungen wissenschaftliche Forschungsdaten zur Verfügung zu stellen
Ein weiterer umfassender Datenmanagementdienst für medizinische Einrichtungen
5.3.4 Versicherungszahlungsmodell
Dienstleister reduzieren die Schadenaufwendungen der Versicherungsunternehmen und erzielen Gewinne durch eine genaue Analyse der Versicherungsnehmer oder die Bereitstellung medizinischer Dienstleistungen.
Kapitel 6 Medizinische Roboter, Diagnose, Behandlung, Rehabilitation und Dienstleistungen
6.1 Anwendungsszenarien
6.1.1 Chirurgischer Roboter
Ein chirurgischer Roboter ist ein Kombinationsgerät aus mehreren Komponenten. Es besteht normalerweise aus einem Endoskop (Sonde), chirurgischen Instrumenten wie Scheren, Miniaturkameras und Joysticks.
Das größte Merkmal des Roboters ist, dass er über eine Geschicklichkeit verfügt, die Menschen nicht haben. Seine Grundlage ist: 1) das Tremor-Filtersystem kann das Zittern der Hand des Chirurgen herausfiltern; 2) das Bewegungsreduzierungssystem kann den Bewegungsbereich des Chirurgen reduzieren proportional (5:1) .
6.1.2 Nicht-chirurgische Diagnose- und Behandlungsroboter
Zu den nicht-chirurgischen Diagnose- und Behandlungsrobotern gehören hauptsächlich Strahlentherapieroboter, Kapselroboter, Bildgebungsroboter und andere Robotersysteme, die Diagnose und Behandlung unterstützen.
6.1.3 Rehabilitationsroboter
Um auf neue medizinische und gesundheitliche Bedürfnisse wie Präzisions-/minimalinvasive Chirurgie, funktionelle Kompensation und Rehabilitation sowie Dienstleistungen für ältere Menschen zu reagieren
6.1.4 Medizinische Serviceroboter
Der Schwerpunkt medizinischer Serviceroboter liegt auch darauf, dem medizinischen Personal dabei zu helfen, schwere und umständliche Transportarbeiten zu teilen und die Arbeitseffizienz des medizinischen Personals zu verbessern.
6.2 Schlüsseltechnologien
6.2.1 Ergonomie
Um die interaktive Beziehung zwischen Menschen und anderen Elementen im System zu verstehen, werden seine Theorien, Prinzipien und Methoden hauptsächlich im Roboterdesignprozess verwendet, mit dem Ziel, die menschliche Gesundheit und die Systemleistung zu optimieren.
Die Integration von Ergonomie- und Medizinrobotern bezieht sich auf die Technologie zur effektiven Umsetzung des Dialogs zwischen Mensch und Computer über Computer-Eingabe- und -Ausgabegeräte. Zu den verwandten Technologien gehören Maschinen, die über Ausgabe- oder Anzeigegeräte eine große Menge relevanter Informationen und Aufforderungen zur Eingabe von Anweisungen bereitstellen. und Menschen Verwenden Sie Eingabegeräte, um relevante Informationen in die Maschine einzugeben, Fragen zu beantworten und Eingabeaufforderungen bereitzustellen usw.
Medizinischer Führungsroboter
6.2.2 Fernbedienung
Teleoperationstechnologie bedeutet, dass der Bediener die Hauptsteuerung lokal steuert, um die Fernsteuerung von Maschinen an abgelegenen, unzugänglichen Orten oder in besonderen Umgebungen durchzuführen.
Telechirurgie bedeutet, dass Chirurgen mithilfe von Instrumenten chirurgische Behandlungen an entfernten Orten vor Ort durchführen können. Dies kann den Mangel an hochqualifizierten Chirurgen in abgelegenen Gebieten lindern, die medizinischen Kosten senken und vielen Patienten, die in abgelegenen oder besonderen Umgebungen leben, Hoffnung geben.
6.2.3 Räumliche Positionierungstechnologie
Das OP-Raumpositionierungssystem gleicht die präoperativen oder intraoperativen Bilddaten des Patienten genau mit der anatomischen Struktur des Patienten auf dem Operationsbett ab, verfolgt die chirurgischen Instrumente während der Operation und aktualisiert und zeigt die Position der chirurgischen Instrumente in Form einer virtuellen Sonde an Das Bild des Patienten wird in Echtzeit angezeigt, wodurch die chirurgischen Eingriffe des Arztes präziser, effizienter und sicherer werden.
(1) Auf präoperativen Bildern basierende Navigationssysteme erfordern eine präoperative Planung sowie eine intraoperative Registrierung und Verfolgung. Typische präoperative CT-Navigationssysteme können für die orthopädische und wirbelsäulenchirurgische Navigation verwendet werden, und typische präoperative MRT-Navigationssysteme können für die neurochirurgische Navigation verwendet werden.
(2) Chirurgisches Navigationssystem für C-Bogen-Röntgendurchleuchtung: Es ist keine präoperative oder intraoperative Registrierung erforderlich. Es kann die anatomische Struktur des Bildes in Echtzeit darstellen und die räumliche Positionsbeziehung der chirurgischen Instrumente relativ dazu ermitteln Der Arzt kann daraus auf den Weg der chirurgischen Instrumente schließen. Es ist ein Forschungsschwerpunkt der letzten Jahre
(3) Ultraschall kann Echtzeitbilder erzeugen, ist sicher, bequem und kostengünstig. Er wird derzeit häufig bei ultraschallgesteuerten Lumbalpunktionen, Schädel-Hirn-Trauma-Operationen, Koronararterien-Bypass-Operationen und anderen Operationen eingesetzt.
(4) Die intraoperative MRT kann die Verschiebung intraoperativer anatomischer Strukturen in Echtzeit überwachen und das Problem der intraoperativen Bilddrift im bestehenden präoperativen Bildnavigationssystem vollständig lösen.
(5) Endoskope werden häufig in der minimalinvasiven Chirurgie eingesetzt. Ärzte können Operationen wie Biopsien, Steinentfernungen und Nähte unter Anleitung des visuellen Bildes des Endoskops durchführen.
6.2.4 Multimode-Bildverarbeitung
Bei der medizinischen Bildregistrierung geht es darum, eine Art räumliche Transformation zu finden, um die entsprechenden Punkte der beiden Bilder hinsichtlich ihrer räumlichen Position und anatomischen Struktur vollständig konsistent zu machen.
Der Hauptzweck der Bildfusion besteht darin, die Lesbarkeit von Bildern durch die Verarbeitung redundanter Daten zwischen mehreren Bildern zu verbessern und die Klarheit von Bildern durch die Verarbeitung komplementärer Informationen zwischen mehreren Bildern zu verbessern.
Bei der Bildsegmentierung werden verschiedene Bereiche von besonderer Bedeutung im Bild getrennt, sodass jeder disjunkte Bereich die Konsistenz des spezifischen Bereichs erfüllt.
Die dreidimensionale Visualisierung medizinischer Bilder führt eine dreidimensionale Rekonstruktion des erfassten Bildes durch und reduziert den Rauscheinfluss des zweidimensionalen tomographischen Bildes durch zweidimensionale Filterung, verbessert das Signal-Rausch-Verhältnis und eliminiert die Nachströmung des Bildes Bild.
6.2.5 Künstliche Intelligenz-Technologie
Derzeit kann künstliche Intelligenz für die bildgebende Diagnose vieler Krankheiten wie der Augenheilkunde, der Inneren Medizin und von Tumoren eingesetzt werden. Sie kann auch auf der Grundlage des Wissens und der Erfahrung eines oder mehrerer Experten auf einem bestimmten Gebiet Schlussfolgerungen ziehen und diese simulieren Entscheidungsprozess menschlicher Experten und Lösung medizinischer Probleme
6.2.6 Medizinische Big Data
Bei Medical Big Data handelt es sich um eine medizinisch orientierte Datenbanktechnologie, die auf elektronische Krankenakten, medizinische Bildgebung, Krankenhausvideos und andere Arten von Daten ausgerichtet ist, einschließlich strukturierter Informationsextraktion für medizinische elektronische Krankenakten, Datenanalyse für medizinische Bildgebung und Krankenhausüberwachungsvideos . Intelligente Analyse usw.
6.2.7 Virtual-Reality-/Augmented-Reality-Technologie
Die Virtual-Reality-Technologie bietet drei wichtige Verbindungen für die Rehabilitationsbehandlung: wiederholtes Üben, Leistungs-Feedback und Motivationserhaltung. Durch die Einrichtung einer angemessenen virtuellen Umgebung und effektives Informations-Feedback können Patienten ihren eigenen Zustand objektiv bewerten und so den Rehabilitationseffekt erheblich verbessern.
6.3 Geschäftsmodell
6.3.1 Geschäftsmodell chirurgischer Roboter
Kategorie A: Chirurgisches Beteiligungsrobotersystem (chirurgisches CAD/CAM)
Medizinische Roboter in Systemen der Klasse A nehmen hauptsächlich am gesamten chirurgischen Prozess teil und führen diesen durch, einschließlich Resektion und Nähen. Der Chirurg übernimmt eine leitende und unterstützende Rolle
Kategorie B: Chirurgische Assistenten-Robotersysteme (chirurgische Assistenten)
Medizinische Roboter in Klasse-B-Systemen unterstützen Ärzte hauptsächlich bei der Durchführung von Operationen, einschließlich präoperativer Planung, intraoperativer Positionierung usw.
6.3.2 Geschäftsmodell für nicht-chirurgische Diagnose- und Behandlungsroboter
(1) Strahlentherapieroboter
Zu den typischen Produkten von Strahlentherapierobotern gehört CyberKnife. CyberKnife ist ein neuartiges stereotaktisches Ganzkörper-Strahlentherapiegerät, das zur Behandlung verschiedener Arten von Krebs und Tumoren im Körper eingesetzt wird.
(2) Bildgebungssystemroboter
Der Leseroboter kann in Bereichen der Bilddiagnostik wie der Schilddrüsenknoten-Ultraschalluntersuchung, der Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs und der Früherkennung von Lungenerkrankungen eingesetzt werden. Er ist ein typisches Beispiel für die Kombination von künstlicher Intelligenz, medizinischen Big Data und medizinischen Robotern.
(3) Kapselroboter
Der Kapselroboter ist ein intelligentes Mikrowerkzeug, das zur medizinischen Erforschung und Behandlung in den menschlichen Magen-Darm-Trakt eindringen kann. Es handelt sich um einen neuen Durchbruch in der Medizintechnik für interventionelle In-vivo-Untersuchungen und -Behandlungen.
6.3.3 Geschäftsmodell Rehabilitationsroboter
(1) Rehabilitation der motorischen Funktion
Die motorische Rehabilitation richtet sich vor allem an Menschen mit Behinderungen, ältere Menschen und Menschen mit eingeschränkter Mobilität
(2) Intelligente Prothetik
Intelligente Prothesen sammeln elektromyografische Restsignale der Muskelkontraktion und stellen eine entsprechende Beziehung zwischen elektromyografischen Signalen und Gelenkbewegungen der Prothese während des Trainings her und simulieren so auf intelligente Weise reale Bewegungen der Gliedmaßen.
(3) Andere Rehabilitationsroboter
Zu den Einsatzgebieten von Rehabilitationsrobotern gehören auch die Rehabilitation der Herz-Lungen-Funktion, die Rehabilitation der Sprachfunktion, die Rehabilitation der kognitiven Funktion und andere Arten von Rehabilitationsrobotern.
6.3.4 Geschäftsmodell für medizinische Serviceroboter
Telemedizin-Roboter
Es kann durch die Sammlung und Aktualisierung von Daten kontinuierlich neue Fragen der Menschen beantworten und den enormen und komplexen Bedarf an Informationsdiensten in Krankenhäusern effizient decken.
Artikeltransportroboter
Kann eine unabhängige Wegplanung, Hindernisvermeidung, Aufladung, Artikeltransport usw. realisieren.
Apotheken-Serviceroboter
Abgabe von Medikamenten
Kapitel 7 Industrielles Internet, neue Richtung für die Entwicklung der Biomedizin
7.1 Vollständiges Lebenszyklusmanagement medizinischer Geräte
7.1 Vollständiges Lebenszyklusmanagement medizinischer Geräte
7.1.1 Entwicklungshintergrund
Da die Gesundheitsbehörden meines Landes die Qualitätsmanagementanforderungen für medizinische Geräte in der Leitung von Krankenhäusern mit Stufen erhöht und die entsprechenden Regeln und Vorschriften schrittweise verbessert haben, sind die Qualitätssicherheit und das Risikomanagement medizinischer Geräte nach und nach zu einem wichtigen Bestandteil der Gewährleistung der Sicherheit der klinischen Arbeit in Krankenhäusern geworden auf allen Ebenen.
Intelligentes Management hilft Verwaltungsabteilungen für medizinische Geräte dabei, praktische Verbindungen herzustellen und gleichzeitig das Systemmanagement durchzuführen, um Informationsinseln zu verhindern.
7.1.2 Schlüsseltechnologien
Das intelligente Management medizinischer Geräte deckt den gesamten Lebenszyklusmanagementprozess medizinischer Geräte und unterstützender medizinischer Verbrauchsmaterialien von der Zulassung bis zur Verschrottung ab.
Verwaltung medizinischer Geräte
Allgemeines Verbrauchsmaterialmanagement
Verwaltung hochwertiger Verbrauchsmaterialien
Medizinisches intelligentes Management stellt den Lebenszyklus medizinischer Geräte in den Mittelpunkt, nutzt intelligente Mittel und kombiniert es mit anderen Informationssystemen medizinischer Einheiten, um eine verfeinerte Verwaltung medizinischer Geräte zu erreichen.
7.1.3 Probleme
(1) Verbesserung der intelligenten Managementstandards für medizinische Geräte
(2) Klären Sie den Entwicklungsstand des intelligenten Managements medizinischer Geräte
(3) Bestimmen Sie den Inhalt des intelligenten Managements medizinischer Geräte
7.2 Biomedizinische additive Fertigung (3D-Druck)
7.2.1 Entwicklungshintergrund
Bei der additiven Fertigung (3D-Druck) muss das entworfene Produkt zunächst in 3D-Form über einen Computer präsentiert werden. Anschließend werden bestimmte Druckmaterialien verwendet, um Schicht für Schicht zu drucken, bis das Produkt entsteht.
Zu den gängigen additiven Fertigungstechnologien (3D-Druck) im Bereich der Biomedizin gehören hauptsächlich selektives Lasersinterformen, Laser-Photohärtung, Fused Deposition Modeling, geschichtete Feststofffertigungstechnologie usw.
7.2.2 Schlüsseltechnologien
(1) Medizinisches Modelldesign
(2) Regenerative Gewebe- und Organherstellung
(3) Herstellung medizinischer Geräte
7.2.3 Aufgetretene Probleme
Beschränkt sich hauptsächlich auf die Materialeigenschaften und die Einzigartigkeit von Druckmaterialien
7.3 Künstliche Intelligenz unterstützte Arzneimittelforschung und -entwicklung
7.3.1 Entwicklungshintergrund
Die Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel ist ein risikoreiches, langfristiges, kapital- und technologieintensives technisches Feld, und die Misserfolgsquote bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung liegt ebenfalls bei über 90 % (insbesondere bei Originalarzneimitteln).
7.3.2 Schlüsseltechnologien
(1) Zielscreening
(2) Arzneimittelscreening und -optimierung
(3) Patientenfindung und -rekrutierung
(4) Compliance-Management
(5) Vorhersage der Arzneimittelkristallform
(6) Patienten-Big-Data und reale Forschung
Kapitel 8 Perspektiven für Chinas medizinische und gesundheitliche Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz
8.1 Richtlinienstandards
8.1.1 Förderung der industriellen Entwicklung
Unterstützung der nationalen Politik
8.1.2 Branchenüberwachung und -management
Derzeit verbieten die Aufsichtsbehörden, dass virtuelle Assistentensoftware diagnostische Beratung für Krankheiten bereitstellt, und gestatten Benutzern nur die Bereitstellung leichter Gesundheitsberatungsdienste.
Medizin- und Gesundheitsprodukte und -dienstleistungen mit künstlicher Intelligenz müssen den einschlägigen nationalen Standards entsprechen, um Anforderungen an Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit, Rückverfolgbarkeit, Datenschutz usw. zu gewährleisten.
8.1.3 Datenschutz
Im Entwicklungsprozess von Big Data im Gesundheits- und Medizinbereich sowie künstlicher Intelligenz haben Themen wie der Schutz der Privatsphäre, die Datensicherheit und sogar die nationale Sicherheit zunehmende Aufmerksamkeit erhalten.
8.2 Technologische Innovation
8.2.1 Schlüsseltechnologieforschung und -entwicklung
Technologien wie intelligente Sensoren, neuronale Netzwerkchips und offene Open-Source-Plattformen wurden in den Bereichen Medizin und Gesundheit eingesetzt und haben bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.
8.2.2 Aufbau des Trainingsdatensatzes
Der nächste Schritt besteht darin, zunächst verschiedene Arten von umfangreichen Schulungsressourcenbibliotheken für künstliche Intelligenz für die Forschung und Entwicklung wichtiger Produkte für künstliche Intelligenz und medizinische Gesundheit sowie für den Anwendungsbedarf der Industrie aufzubauen und zu öffnen.
8.2.3 Gewährleistung der Informationssicherheit
Das System der intelligenten medizinischen Anwendungsstruktur ist riesig, die Plattform ist sehr offen, das Geschäft ist komplex, es gibt viele Benutzeridentitäten, insbesondere Patienten mit sensiblen privaten Informationen, eine große Menge an Geodaten und die Informationen sind auch in der Metropole stark miteinander verbunden Bereich.
Die Forschung und Entwicklung in den Bereichen künstliche Intelligenz sowie medizinische und gesundheitliche Netzwerksicherheitstechnologie wird weiter gestärkt, und der Schutz der Produkt- und Systemnetzwerksicherheit wird in Zukunft weiter gestärkt
Der Informationssicherheitsmarkt wird sich allmählich konzentrieren und die Informationssicherheitsstrategien werden sich auf die aktive Verteidigung verlagern.
Der Aufbau des medizinischen und gesundheitlichen Sicherheitssystems mit künstlicher Intelligenz wird weiter beschleunigt, zunächst wird ein Verantwortungssystem für das Sicherheitsmanagement eingerichtet und zunächst Regeln für die Kennzeichnung, wissenschaftliche Klassifizierung, Risikoklassifizierung und Sicherheitsüberprüfung formuliert.
Niveauschutz?
8.3 Geschäftsmodell
8.3.1 Internetgiganten
Baidu, Alibaba, Tencent
8.3.2 Start-up-Unternehmen
Im Gegensatz dazu lohnt es sich für Start-up-Unternehmen, die Zusammenarbeit mit B-Side-Unternehmen genauer zu untersuchen.
8.3.3 Unternehmen für medizinische Geräte
Die für Produkte derselben Marke gesammelten Daten sind stärker standardisiert und das Format ist einheitlicher, was das Data Mining und die Anwendung erleichtert.
8.4 Talentressourcen
Der Talentbedarf für künstliche Intelligenz und medizinische Gesundheit kommt hauptsächlich aus zwei verschiedenen Bereichen: künstliche Intelligenz und medizinische Gesundheit (komplexe Talente)
. Halten Sie sich an die Kombination aus Schulung und Einführung, um führende Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz mit Entwicklungspotenzial anzuziehen und zu fördern. Ermutigen und leiten Sie inländische innovative Talente und Teams und stärken Sie die Zusammenarbeit und Interaktion mit führenden globalen Institutionen.
8.5 Regulierungsethik
Gesetzliche Vorschriften müssen technologische Innovationen schützen, und technologische Innovationen und Entwicklungen müssen auch dem rechtlichen Wert unter dem Strich entsprechen.