当前位置:首页 > 物联网 > 物联网技术文库
[导读] 由于国内公共医疗管理系统的不完善,医疗成本高、渠道少、覆盖面低等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题为社会关注的主要焦点。大

由于国内公共医疗管理系统的不完善,医疗成本高、渠道少、覆盖面低等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题为社会关注的主要焦点。大医院人满为患,社区医院无人问津,病人就诊手续繁琐等等问题都是由于医疗信息不畅,医疗资源两极化,医疗监督机制不全等原因导致,这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。所以我们需要建立一套智慧的医疗信息网络平台体系,使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用,就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。从根本上解决“看病难、看病贵”等问题,真正做到“人人健康,健康人人”。12月1日,在第十四届中国健康传播大会上,《基于城市健康指数的疾病预防和干预的探索与实践》和“紧密型智慧医共体”创新模式先后重磅推出,展现了平安智慧城市通过智慧医疗技术手段实现疾病的预防和干预,并可以通过人工智能、大数据、云计算等新技术手段帮助医共体内同质管理、资源共享互通,助力就医新格局的构建。

基于城市健康指数 实现疾病预防和干预

据清华大学史宣玲博士和平安集团首席医疗科学家谢国彤博士介绍,基于城市健康指数,平安智慧城市智慧医疗(简称:平安智慧医疗)实现了疾病的预防和干预。据了解,城市健康指数由清华大学和平安集团去年联合发布,是基于各地区的健康医疗大数据平台,从既有数据中挖掘相关信息,全面评估城市健康状况,共涵盖3大维度80项指标,在综合反映一个城市的生活方式、自然环境状况,和医疗资源分配情况的同时,还可重点监测近40种主要疾病的发病情况。

目前,城市健康指数已在甘肃省落地应用,通过一年来的落地应用,不仅能够从卫生资源、疾病发病、生活方式、自然环境等多维度进行城市综合评价和动态监测预警,还能够进行疾病风险预测并结合区域特点提供个性化建议。同时,平安智慧城市不仅能为单个诊疗节点提供辅助,更能够覆盖诊前、诊中、诊后的全生命周期医疗健康服务场景,通过人工智能技术和大数据实现智慧诊疗一体化。在疾病干预过程中,平安智慧城市智慧医疗团队为甘肃省卫健委搭建了一套基于人工智能的智能辅助诊疗系统,为基层医生提供实时的辅助诊断推荐、规范化及个性化的治疗方案推荐,并给医生提供实时的医学知识支持。

目前,该平台已在甘肃省逾13000家基层医疗机构落地,每周提供超过40万次的诊疗推荐,从而减少了医生的误诊、漏诊,为提升医疗服务效率、增强基层服务能力提供了有效帮助。该平台在甘肃省最先在白银市上线试点,试运行第一个月内,服务的基层医疗机构达到了700家,共计服务医生5000余人,服务门诊患者245,000人次。根据比较评估,系统上线后可以规范基层全科医生的诊疗行为,提升对临床指南的依从性和诊疗规范率。

目前,平安智慧城市智慧医疗一体化平台,已落地全国70多个城市,应用于超过14000多家医疗机构。诊前,通过城市健康指数、智能疾病预测等解决方案,开展有效的疾病防控。目前已可支持40多种传染病、慢性病的预测及防控方案建议。诊中,通过智能影像、智能辅助诊疗、互联网医院等解决方案,提升医疗服务质量与效率,其中,智能影像拥有50多种AI模型储备,智能辅助诊疗AskBob支持约1500多种疾病的个性化辅助诊断和治疗建议。诊后,通过智能慢病管理等解决方案,为市民提供智能疾病问答、患者教育等服务,降低长期健康风险。

平安智慧城市联席总经理兼首席战略官高孟轩表示,平安的想法和政府、医院是一样的,都是希望居民少生病、少住院、少负担、看好病,平安智慧城市希望可以统筹利用好现有卫生信息资源,运用更智能的卫生信息化手段,助力基层医疗发展,助力紧密型医共体的全面落地建设,让更多患者能就近接受到高质量的医疗服务。

共建紧密型智慧医共体 构建就医新格局

紧密型县域医共体将医疗机构之间原本松散的协作关系转变得更加紧密,但在医共体信息化项目建设过程中,面对众多成员单位以及其不同的信息化建设水平,如何解决跨机构异构系统协同运行,未来将会有哪些切实可行的新型诊疗服务模式落地,在县域医共体建设中,如何让医保基金得到有效利用,引导居民合理就医,减少医疗支出,以及如何推动医共体从单一的基本医保制度向多元的医保体系发展?

在“紧密型智慧医共体”论坛上,江苏省镇江市医疗集团理事长、党委书记、院长邵教,深圳市罗湖医院集团妇幼保健院副院长兼集团信息管理中心主任陈家林和平安智慧医疗首席产品官江涛分别围绕智慧医共体进行了主题分享,三方共同探讨医共体模式下的县域信息化机遇与挑战,就信息智慧化手段助力紧密型医共体建设如何打造创新模式贡献真知灼见。

江苏省镇江市医疗集团邵教院长介绍,新医改以来,镇江市注重供给侧、治理侧、需求侧三侧改革,实体化医疗集团,重构了健康服务体系。在供给侧,整合资源建立了胸痛、卒中、创伤、危重孕产妇、危重新生儿救治“五大中心”。通过医联体指导基层正确识别处理相关病人,实现患者信息共享、远程急救指导和院内急救准备的院前与院内无缝对接。

深圳市罗湖医院集团妇幼保健院副院长兼集团信息管理中心主任陈家林介绍,罗湖医院集团对辖区内2005年以后的所有居民健康档案信息进行了整合,方便居民随时随地查阅个人健康信息,实现全生命周期的健康管理,并用于社康、医疗机构与专家之间的实时医疗信息共享、进行双向转诊、远程会诊和远程查房,让健康数据实现记录一生、服务一生、服务一生的目标。

平安智慧医疗首席产品官江涛介绍,新一代的智慧医共体、智慧医院肯定不止提供单一的诊疗服务,会涉及云技术、大数据、医药、保险、大健康服务等等,通过信息化建设帮助医共体内成员单位的同质管理和资源共享互通,从“治末病”向“治未病”发展,逐步降低医疗支出,实现医疗与公共卫生协同,进而形成有序的就医格局。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京2024年4月17日 /美通社/ -- 2024年4月13日,由北京康盟慈善基金会主办的"县域诊疗,规范同行"——肿瘤诊疗学术巡讲项目首站在广州隆重召开。本次会议邀请全国多位肺癌领域专家和县域同道...

关键字: AI技术 医疗服务 BSP 互联网

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

赛诺贝斯开创性"三位一体"商业模式:领跑MarTech行业的创新引擎

关键字: 数字化 大数据 大模型 生成式AI

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

在当今科技日新月异的时代,人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为一项前沿且具有颠覆性的技术,已经深度融入到社会生活的各个层面,并持续推动着各行各业的变革与发展。从解决复杂的决策问题到优化日...

关键字: 人工智能 智慧城市

随着互联网的迅猛发展,百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头逐渐崭露头角,成为了行业的领军者。这些公司在云计算、大数据、人工智能等领域积累了丰富的经验和技术实力,为开发者提供了丰富的服务和工具。在这样的背景下,BAT模块应运而...

关键字: 互联网 云计算 大数据

随着大数据时代的来临,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经深入到各个领域并展现出强大的潜力和价值。机器学习通过对大量数据的分析、学习和预测,为各个行业提供了前所未有的机遇。本文将详细介绍机器学习的常见任务,并探讨这些...

关键字: 机器学习 大数据

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据

人工智能是“十四五”规划明确优先发展的前沿科技领域之一,如何看待未来我国人工智能领域的发展前景?目前,我国机器人基础研究状况如何?

关键字: 人工智能 物联网 大数据
关闭
关闭