知識經濟下智能診斷服務模式

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摘要：醫療大數據包羅信息多、價值大。智能診斷利用醫療大數據提供的海量信息，進行有效地分析、挖掘和利用，通過網絡信息服務的方式向醫藥行業的各個參與方提供高效、優質、及時的服務。服務模式非常靈活。

關鍵詞：大數據;智能;診斷;服務模式

一、大數據背景下的智能診斷服務

(一）臨床決策支持

智能診斷系統可以利用醫療大數據對患者多方面數據的積累，包括各種生物組學數據（基因組、蛋白組等）、患者病史、生活習慣、行為習慣等多方面，對比過往患病人群到相關數據，通過大數據分析，找出最優的治療方案，從而實現“精準醫療”。

（二）健康管理

健康管理和疾病管理在我國剛剛起步，考慮到人口老齡化、慢性病發病率升高、居民健康意識提升等多方面因素，未來是極有潛力的市場。平臺提供新型的健康管理服務，這種服務將會收集用戶的健康檔案、疾病檔案、生活狀態、睡眠質量、心理表現等生理或心理方面的行為數據，通過對這些數據的分析、處理，監測用戶的身體狀態，通過便攜式設備、移動設備或互聯網信息的提示，幫助人們改善不合理的行為習慣，實現積極健康的生活方式。

（三）藥效、療效分析

智能診斷系統通過對醫療大數據的分析，掌握藥物對不同人群、不同疾病的治療效果，通過這種服務可以使臨床治療過程中能夠迅速根據病人的自身情況使用相應療效最好的藥物來進行治療。另外，對于新藥來說，藥品上市后，通過平臺反饋的藥效信息，對這些信息進行積累和挖掘，然后將這些信息提供給藥品研發部門和廠商，使廠商和藥品研發部門能夠對藥物的臨床效果進行及時的掌握。這樣極大提高藥企的研發效率，并促成藥品的品質和療效的不斷改進。

（四）公眾醫療信息服務

互聯網和移動端的普及，越來越多的患者開始通過網絡尋醫問藥。搜索行為、購買行為、地域分布，這些信息本身構成了新一維度的醫療大數據。智能診斷信息服務平臺將能實現通過各地人群搜索行為本身進行流行病學預警、季節病預警、突發疫情預警等信息服務。另外，這些信息也將為政府醫療部門的政策的制定、應急方案的選擇等方面提供了可靠的決策支持。

（五）醫療保險信息服務

智能診斷系統可以根據醫療大數據，提供醫療保險業所需要的信息服務。智能診斷系統提供的服務可為保險公司提供有效的控費手段。保險公司從產品開發、精準營銷、風險評估、核保核賠、控費等多角度均可受益于平臺對醫療大數據的分析。目前，人工智能在醫療行業中的應用，一部分以嵌入式系統應用于醫療儀器端系，在醫療設備端使用人工智能技術，優化設備性能。例如：通過動作捕捉技術判斷患者康復情況，提供可視化數據，影像展示，為醫生制定康復計劃，提供有力數據支持。另一部分以數據為中心的影像數據病歷等為基礎，輔助影像診斷輔助臨床決策。

二、大數據背景下的智能診斷服務模式

（一）提供頂尖醫療專家編制診斷流程服務

信息服務的重點在于智能，而智能的前提則是知識。在建立、存儲具有豐富臨床經驗的醫療知識庫后，即能夠實現高效、準確的智能診斷。這需要邀請國內外各個醫療領域的頂尖專家，組建專家開發團隊，負責系統醫療診斷流程編制，醫學領域知識歸納。通過搜集、發掘專家們的多年的理論和臨床經驗，結合智能診斷的推理技術，將這些經驗轉化為系統能夠使用的知識信息，從而指導就診、治療的流程，分析、推理患者病情和確診疾病。

（二）提供智能分析癥狀服務

根據專家多年的臨床意見經驗，總結歸納得出疾病的具體表現癥狀、患病原因、診斷流程和治愈方法、治療方案，對數據進行分類、匯總分析處理，并以此為基礎建立醫療診斷系統規則庫。通過人工智能技術，將規則庫和患者表征事實進行整合、推理，從而獲得患者可能患有的疾病。

（三）提供表征分析服務

表征分析的本質恰恰體現了醫生對癥狀、體征的熟悉程度，更為重要的是，過分依賴醫學檢查不僅會增加患者的診療費用，還會對患者的身體產生一些傷害，所以強調表征分析，減少不必要的醫學檢查是智能診斷信息服務平臺推行的重要理念。

（四）提供診斷信息咨詢服務

智能診斷信息服務是提供醫療信息的服務平臺。在醫療活動中，根據實際遇到的病情問題，及時給予咨詢、分析服務是服務的核心。

（五）為疑難癥提供專家會診服務

“疑難癥”一般是指在診療中，病因復雜未明、診斷難以統一、醫治難度較大的一類病癥。當遇到疑難病時，通過開展“專家會診”的形式，從系統專家庫遴選相應領域內的專家，組成醫療專家診療小組，通過互聯網或者視頻通話等交流方式，實現分析病情、討論病因、研究治療方案、推薦處方等支持服務，力爭減少患者病痛之苦，早日恢復健康。

（六）生成治療方案，提供推薦處方服務

確診疾病是診療過程中十分重要的環節，但并非最終目標。只有將患者治愈才是醫療服務的終極任務。所以在完成疾病確診后，需要根據疾病情況、患者個人情況來制定治療方案，并開具處方。智能診斷信息服務平臺不僅能夠協助醫生確診疾病，而且能夠根據確診結果和患者的個人信息、身體狀況等綜合考慮，制定一套既能治療病痛，又能減少對患者傷害的治療方案。

（七）規范藥品管理，實現配伍檢查服務

當醫生開出的藥品之間相克時及時提醒醫生，并提示出藥品之間的相互作用結果、不良反應以及禁忌食物等，減少因藥品搭配不合理出現的患者藥物不良反應現象。將處方藥和非處方藥進行分類，加強藥品的監督管理，預防因患者行為不當導致藥物濫用從而危及健康。同時，通過對非處方藥的規范管理，引導患者合理、科學地進行自我保健。

（八）提供跨系統共享的電子健康檔案服務

患者醫療信息不僅包括通常意義上的病例信息，還包括患者個人基本信息、職業、生活所在地、遺傳病史、過敏史、過往患病診療史、體檢報告等許多內容。通過對這些信息的分析和處理，不斷能夠方便醫生及時、快捷查詢患者的就診信息，避免醫生對病人重復檢查和用藥，以降低看病的費用，并且可以提升系統對患者所患疾病的推理準確性。

（九）建立醫學知識庫，存儲臨床經驗

智能診斷信息服務平臺儲備醫療專家，組成醫療開發團隊，開發小組負責將自己多年的從醫經驗和自身醫療領域知識進行歸納整理，轉化為醫療領域的專業知識保存在知識庫中，做好知識儲備。

（十）建立系統自主學習機制，提供可定制流程服務

智能診斷信息服務平臺的自主學習機制將會對平臺使用過程中產生海量的數據，包括各種疾病的治愈病例、疑難雜癥最終處理方案等信息進行統計、篩選和分析。醫療開發專家根據平臺最終收集的有用的信息提煉出新的知識，并存入系統知識庫中，不斷更新和完善知識庫。

（十一）建立疾病監測預警系統，實現信息反饋服務

由于地區病、流行病、職業病以及突發疫情等病，都具有時間或人群上的密集性的特點，智能診斷信息服務平臺能定期對患者反饋數據進行統計分析。在達到設定時間的設定閥值之后，系統進行預警，并上報上級部門，以便專家備案，并及時將應對方案等反饋信息保存在平臺知識庫中，實現反饋功能；通過分析相同職業患者患病信息，實現對職業病的防控監測。

（十二）提供在線醫療知識學習和技能培訓服務

智能診斷平臺的知識庫具有大量的醫療專業知識，在使用過程中，平臺會積累大量的案例。普通醫生和醫科在校大學生可以通過互聯網在線學習平臺中的醫療知識，并利用平臺案例進行練習，快速提高自身醫療水平。

三、結語：

大數據背景下，通過智能診斷建立的醫學知識庫，不僅能夠對現有的醫學知識充分利用，還能夠不斷挖掘未被發現的新知識，進行存儲和利用。開創醫療知識利用新模式，引領醫療信息服務新格局，開拓醫療信息服務新市場，最終將成為引領醫療信息服務新格局。隨著大數據和智能的發展，臨床決策支持系統、人工神經網絡等在醫療領域大規模應用成為現實。但是人工智能系統本身并不能替代臨床醫師，主導者仍是包括臨床醫師、數據及計算專家等多專業的人工智能團隊。醫師要借助大數據和人工智能的技術平臺，加強與平臺研究人員、相關企業的合作，借助大數據和人工智能蓬勃發展之勢，加速智能診斷的發展。

作者：黃軻 孫必川 單位：武漢大學計算機院 武漢工程大學管理學院 中石化節能環保工程科技有限公司