主页（http://www.cnwulian.net）：感知与平台并重 AI促智慧医疗落地
众所周知，我国已跑步进入老龄化社会，形成了“未富先老”和“未备先老”的局面，“看病难，看病贵”已成为“久治不愈”的“顽疾”。因此，带着如何通过新一代信息技术与医疗信息化的深度融合，就当前我国医疗行业信息技术创新应用的方向、产业结构调整与转型升级有哪些促进作用等多个问题，本报记者采访了长期从事智慧医疗与健康养老产业研究的九三学社中央科技委员会委员、中国传感器与物联网产业联盟副理事长郭源生教授，以便从智能化传感器、可穿戴设备、家庭智能终端、服务型机器人等技术与产品在医疗服务中的创新应用，以及市场化的服务模式创新、产业化与服务生态体系建设的角度，寻找解决问题的抓手和突破口。
智慧医疗优势凸显 惠及民生多方获益
记者：根据我国当前医疗体系现状，谈谈推行智慧医疗的必要性。
郭源生：长期形成的“重医疗，轻预防；重城市，轻农村；重大型医院，轻社区卫生”现象和人为制造的三级医院体系，使得医疗资源匹配差别过大，全科医生、高端医疗设备等软硬件资源配置和流向严重偏离，而且过于集中，导致大医院人满为患，社区医院无人问津。这种盲目崇拜硬件装备能力的认识偏差和错觉，形成了患者越集中，医疗资源也越集中的恶性循环，医患关系持续紧张。经过长期积累，呈现出分级诊疗、医药分离、医生多点执业、医保支付监管、医疗资源匹配和均衡化等医改的五大突出难点和痛点问题亟待解决。
从宏观层面看，伴随着“十三五”规划实施，“健康中国”正式升级为国家战略，以三医联动、医药分开、分级诊疗、互联网医疗等为核心的平台架构和体系建设，将成为深化医疗改革有效手段和实施方向。运用互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，通过可穿戴设备、家庭智能终端、服务型机器人，结合远程医疗综合服务平台和服务模式的创新应用，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的实时互动，形成对人体生理参数指标，尤其是非正常生理指标的抓取和个性化、差异化对比，以及多目标、多维度的实时监控与量化管理，逐步推进疾病预防、病情诊疗、健康管理不同人群、不同需求的有效分流。智慧医疗平台是信息技术结合医院各种医疗资源，进行有效融合的创新平台。
记者：如何建立智慧医疗的体系架构和平台系统？在整个服务链中由谁主导？运营主体由谁承担？商业模式如何形成？
郭源生：智慧医疗体系架构是改善和解决当前“看病贵、看病难”有效途径，也是医生多点执业的功能平台。以医院为主体，数据运营与服务为支撑，把多家实体医院的功能与服务延伸到云端，平台上接三级医院，下连基层医疗机构，或患者个人和家庭会员，形成“实体医院+虚拟医院”架构，达到线上线下、院里院外的优势医疗资源整合。实现视频看医生、远程心电/影像/检验/病理、实时远程会诊、诊前/诊后云随访、全程云健康管理、云支付、云配送、云预约、云挂号等医疗信息化功能。也可实现以患者为中心的健康咨询与管理服务，实现医疗服务模式和职能的转变，拓展医疗边界。
在整个医疗服务链中始终体现出医院的主导作用，数据运营商提供信息技术的支撑与服务，使医疗数据分析与安全管理的专业化，形成在区域和政策推动下，医疗与信息不同专业人员的技术协同创新机制，深度挖掘各种类型的人体生理参数量化指标与病理症状关系等数据分析模型，也为全科医生的精准医疗提供数据支撑。
目前，我国智慧医疗已经形成基本理念的共识，在医院信息化、智能化，以及个人健康档案信息化服务功能完善、远程医疗的专业化程度上取得一定的成果。平台商业化运营服务模式正在逐步形成。
构筑基础平台 人工智能必不可少
记者：智慧医疗中的核心技术有哪些，其应用中存在哪些具体问题？
郭源生：智慧医疗是生命科学和信息技术融合的产物，包括智能医院服务、区域医疗交互服务和家庭健康服务等基本内容。是物联网技术在医疗行业的典型应用和高级阶段。物联网相关联的感知技术、移动互联网等通信技术、数据处理的计算机技术，以及公有/私有云技术、大数据分析、人工智能技术等都是智慧医疗实施过程中必不可少的共性基础技术和基本保障。
在患者诊疗、慢病监控、健康管理三个环节中的人员需求各不相同，存在以下主要问题：一是个人健康隐私信息安全，医院及医师线上、线下诊疗职能与职责、医患关系处理等政策法规监管与保障。二是产品市场准入条件、专业技术与服务标准。三是各种医疗与平台基础技术协同创新投入。四是平台各资源方在市场化服务中的定价机制、利益分割。五是医疗服务运营规范与监控、医保政策适应性。六是医疗健康知识普及与培训、服务人员的专业化培训、人才引入管理规范等，这些问题都有待进一步细化、规范和突破。
记者：智慧医疗对感知技术提出哪些要求？国内传感器企业如何满足市场需求？
郭源生：毋庸置疑，人体的血压、血糖、血脂、血氧、脉相、心电、脑电、皮电、体温等生理参数指标和变化趋势，都带有健康与否等重要信息，是健康大数据的主体和医生判断病症基本依据。如何准确、有效、持续获取这些指标，对于非专业人员和医生根据病理判断疾病突发与症状都具有重要作用，而担当数据采集功能的唯一产品就是敏感元器件与传感器。
智慧医疗平台必将大量使用各种物理、化学、生物传感器，为传感器企业提供了市场机会，关键是需要建立医学专业人员与信息技术专业人员的协同创新机制，互相弥补专业知识欠缺，寻找、研究、解决人体生理参数采集中的交叉性问题。逐步研发提供高精度、高可靠的智能化传感器产品或多参数检测的系统集成产品，例如可穿戴设备、医用家庭智能终端产品和服务型机器人。
记者：智慧医疗和居家养老服务中人工智能技术怎么应用，其信任如何建立？
郭源生：医疗是一个专业性极强，并依靠大量数据分析和专家经验的行业。所谓诊断，是依据病人各种化验、影像等生理参数数据信息，结合医生个人经验分析判断与过程处理。首先，人工智能特别适合快速高效处理海量数据（603138），尤其能够分析出人无法察觉的数据差异，而这点差异可能就决定了对疾病的判断；其次通过机器学习，人工智能可将专家经验转换为算法模型，使得专家经验实现低成本复制，大量的基层医疗机构因此可能更方便地用人工智能专家进行诊断，特别是对多种慢性病患者提供实时记录、辅助诊疗、动态预警、在线指导、精准诊疗、动作提醒等一系列疾病筛查、健康检测、监测和管理解决方案，这将有效支持分级诊疗的实现。在人工智能技术的融入下，国民将有望享受人工智能+家庭医生/全科医生/专科医生完整协同的三级系统化医疗服务，为居家养老提供技术支持和保障。
