大数据+人工智能+管理：数智管理新框架及其在医院管理中的应用
管理学研究人类社会管理活动的典型现象、基本规律和一般方法。而人类社会的管理活动就是通过合理的组织和配置人、财、物等资源和要素，管理学需要就这个过程中的现象、规律和方法进行研究并提炼应用，最终达到管理目的。管理目的在不同的宏微观层次表现不同：
从整个社会看，是提升生产力的水平，使得生产关系更加适应生产力，促进社会公平正义；
从一个行业看，是提升效率，促进发展、服务国家战略；
从具体一个企业看，是提升效率，增加收益，为所有者（股东）创造更多价值；
管理目的的核心是“产生价值”，价值是依据主体不同有不同的含义。因此，现代管理的核心问题就是“组织配置资源产生（更多）价值”，这一定程度上与控制近似，但又有所不同。经济社会中有大量丰富的管理场景，人们从这些管理场景中观察到许多典型的现象，从现象中总结出许多共有的规律，然后这些规律又启发研究者形成更抽象的方法，从而实现了更广泛的“泛化”应用。
从管理活动典型现象中总结规律可以有不同的视角，但是最典型的视角就是普遍存在的“计划、组织、领导以及控制“，现有管理方法和体系大多集中在这上面，并获得了许多重要到方法、模型和理论如五力模型、期望理论、SWOT分析、平衡记分卡等，这些方法模型和理论已经在众多管理场景中得到应用。
一、既有管理方法的局限、本质及解决思路
当我们把目光重新拉回到管理学的核心问题——“组织配置资源产生（更多）价值”，可以看到，管理中既涉及到和经济学类似的生产力问题，既通过机制合理配置组织中的人财物要素并使之充分发挥作用（以下称生产力视角）；同时还要涉及到生产关系，既通过组织机制处理人与人的关系使得生产关系适应生产力并适应外部环境最终产生（更多）价值(以下称生产关系视角)。在这个过程中，现有的管理方法和体系并没有充分将两者有机的结合，具体表现在如下几个本质不足：
第一，两个视角宏微观不对称。这是指生产力视角采用宏观方式，而生产关系视角采用微观方式；或者反过来。如果我们聚焦在医院管理里就会出现这样的现象，微观层面的资源（专家、耗材等）是充分的，但是宏观的效果方面（例如国考或者其他管理部门指定的反向）是欠缺的，这里本质的原因是两个视角层次不同，在单独一个视角（通常是后者）采用了管理方法和机制，却没有很好的配合另外一个视角的特征，如同用轿车的舒适感去跑越野一样，搭配出了问题，解决这个问题的关键是：需要解决生产力视角的“是什么问题”，也就是说，能够获得资源层面微观的数据，能够获得资源层面的不同尺度的特征，能够获得资源层面不同时间的“预测”特征。如同我们适配了一个全面的能力，然后使得生产关系视角的方法和模型可以更好的发挥作用——知己知彼百战百胜。
补充一点是：医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)可以提供解决问题的一部分方案，比如微观层面的数据（实际上由于业务系统差异，这个解决的也不充分，需要有资源数据中心（RDR）或者更广泛意义上的运营数据中心（ODR））和一部分特征。但更高层次的特征则需要借助数据和智能的手段，特别是当我们考虑后面第二第三个表现的时候，HIS系统的弹性是远远不够的。
第二，两个视角量化层次不同。通常情况下，生产力视角下总有一些资源统计方式可以比较好的量化，同时HIS系统比较好的完成了记录工作。但需要特别注意的是，生产关系视角下“适应外部环境”通常也达到了较好的量化水平（例如药厂、医保等都是需要清晰量化的），但是生产关系视角的其他的量化相对是弱的，方法和模型很多不支持清晰的量化，需要引入专家、调研访谈以及经验判断等，这种量化层次不同使得“错配”突出，业务价值链条流动不畅，同时人际关系受到影响，例行检查（飞行检查）常常出现问题等。
解决这个问题的关键是能够构建客观的体系完成全流程的量化，即“精细化管理”的基本前提。这个过程中，传统的管理模型和方法需要借助数据和智能进行升级，即管理模型方法的数量化过程。这方面一些管理场景已经有许多进展并取得了较好的效果，相对来说，医院管理相对落后一些。
第三，两个视角关系处理困难、衔接困难。不同视角下所形成的业务系统、运转机制以及既有经验使得该视角下的“管理”有关措施变得“稳定”不可动摇；但管理是需要两个视角共同配合才能真正的通过管理创造价值，需要解决“资源是什么”，并能够在这个前提下，通过生产关系的“人与人”关系调整找到最优的机制，通过“适应外部环境”调整找到最合理的方案，这个找到最优机制和合理方案的过程不是静态的，是一个动态的过程，这个动态过程是一个不断反馈的过程，反馈就需要明确如下三个层次的“生产关系视角”的问题：
1.关系调整（适应外部环境，如医保报销机制改变DRG,DIP，下用关系调整代替）的特征即“是什么”；
2.关系调整的“为什么”？（例如，为什么飞行检查会被罚款）
3.关系调整的“怎么办”？（例如，采取什么方案）
有了这个三个层面的问题解决，就可以逐步反馈找到最合理的运营策略，即：（生产关系）现在怎么样/是什么——（生产关系）为什么会这样——怎么会变得更好（生产力和生产关系）——调整后怎么样/是什么（生产力）——调整后怎么样/是什么（生产关系）——依次循环。
这个动态的过程不但能够保证最优的管理决策和运营方案，同时是动态适应和调整的，能够依据于生产力以及外部环境而不断更新迭代——需要注意的是，前提是前面第一提到的的宏微观一致以及第二提到的量化（精细化）。
根据图特云图积累的近千份医院管理案例（图特云图，2023）进行分析，这些案例反应的问题正是以上第一，第二，第三本质不足的反应：
1.缺乏管理和质量意识，本质到第一和第三；
2.缺乏专业管理人才，本质到第一和第三；
3.质控体系有待健全，本质到第二和第三；
4.管理手段落后，本质是第一第二和第三；
等等，不一一列举。
二、利用数（大数据）智（人工智能）构建新的智慧管理框架
基于以上的分析，我们可以形成如下的基本管理框架，它适用于所有的管理场景：
第一，生产力视角的资源是基础、是条件、是最终的调整对象；它需要解决在时空不同层次上的量化和宏微观的“是什么”问题；
第二，生产关系视角的外部环境是基础，是条件、但不是可以调整的对象；它也需要解决在时空不同层次上的量化和宏微观的“是什么”问题；
第三，生产关系视角的人与人关系是上层建筑，是反馈出发点，是目的作用点，是可以调整的对象，是衔接价值的对象，需要解决宏微观的量化，以及“是什么，为什么，怎么办”的问题。
为了实现这样的基本框架，我们发现几乎只有一条可能的路线，那就是数据+智能，也就是数智化，但需要注意这里的数据不是技术层面的数据，是大数据的经济学定义，这里采用我在2018年提出的定义（张宁，2018）：
大数据是数据积累到一定阶段并成为知识经济体系中核心资源过程中的一系列技术层面、资源层面以及思想层面的变革的总称。
这里关键是资源层面和思想层面。反映在这里是指数据的资源价值和链接价值。也就是说，利用大数据的资源价值和链接价值作为解决上述传统管理方法的三个不足的基础，但还不够——大数据的资源价值和链接价值可以比较好的解决反馈机制，即第二个不足（量化），第三个不足（关系与衔接）的部分，特别是考虑到回答是什么、为什么以及怎么办的时候，就必须引入人工智能——众所周知，在回答这三个层次问题上，人工智能在过去几年里获得了长足的进步，从深度学习、图数据分析以及因果推断、知识图谱、大语言模型等AIGC技术等等，都为完美解决这些不足提供了充足的技术基础。
如此，可以比较好的利用数据智能弥补出传统管理方法的不足，扩大科学管理的边界，形成全新的现代数智管理体系或者现代智慧管理体系，并可以把它应用于不同的管理场景，这里我主要介绍它在医院管理中的应用——因为医院管理具有比较特殊的“适应外部环境”复杂性的特征——即医保以及（公立医院）公益性定位等，例如在“2020年国卫财务发关于加强公立医院运营管理的指导意见”中，明确提出“亟需坚持公益性方向，加快补齐内部运营管理短板和弱项，向精细化管理要效益。推动公立医院高质量发展，推进管理模式和运行方式加快转变，进一步提高医院运营管理科学化、规范化、精细化、信息化水平”要求。
三、医院管理中数智管理/智慧管理的应用及实践
基于上述分析，基于数智管理或者智慧管理，复杂的传统体系被转化为（解耦为）如下简单的形式（图1）。
从这里可以看到，数智管理或者智慧管理本质上要做三件事，在这三件事上改变传统管理的范式，并改变其不足，使得管理本身回到其最终的初心“组织配置资源创造（更多）价值”，在医院管理里这三件事是：
第一件事是资源的数据表示，表示这个词语在人工智能里很重要，它一方面表明要完成数据的汇集跟踪，需要RDR或者ODR，另外一方面它需要借助机器学习人工智能方法回答“是什么”的问题。从具体落地实践角度，可以采用ODR+模型库，或者采用数据湖模式，关键是保证其作用功能的前提下，适应既有的医院不同业务系统；从零开始构建只适合与新建立的医院。
第二件事是关系（机制）的量化、资源对应以及问题发现，它实际上同时解决了传统管理的第一（通过对应），第二（通过量化），以及第三（通过问题发现）三个不足的部分，但核心其实是把传统两个视角的衔接以及关系处理的症结给打破了，即把两者的“楚汉河界”给取消了——为什么一定要有一个隔阂那？以前有隔阂是传统管理方法的限制，现在不需要，因为数据的资源价值就是建立了一个全新的基础，让价值在在资源流动中解决。
数智管理或者智慧管理与医院信息系统的不同就从这里开始的，实际上是在资源数据表示上增加了一个大脑，且这个大脑具有一定意义上的业务通用能力，使得其能够与专业化管理（实施人员、专家咨询、智能决策系统）能够协同完成管理目的。
第三件事是关系组织、适应外部环境的三层次机制——状态是什么、因果为什么、决策怎么办。这是数据资源最终体现为管理目的实现的价值的必要过程和核心过程，它依赖于数据资源、数据链接以及重要的人工智能的技术，传统的人类管理专家也是在这里发挥作用，而人工智能则提供了许多方式可以把经验和方法提炼出来（甚至许多时候我们都不知道是什么方法但它可以起作用，这里涉及到人工智能的一些技术和思想介绍，我们另文再说）。这是数智管理、智慧管理的价值所在，也是先发企业的护城河。人工智能技术演化迭代并被同步引入到管理中，在量化、泛化、复制经验以及精准方面扩大科学管理的边界，并最终成为医院运营决策和智慧管理的大脑，传统医院不同视角的管理的边界在这里消失，其产生的效果可以体现在许多微观层次上（如成本控制、床位占用率等），也可以体现在宏观作用上，这些作用可以归纳为三个层次：
第一，通过专业管理的智能决策解决专业管理人员欠缺问题，且一定程度上更加具有动态性、即时性以及泛化性，同时其量化特征能够进一步推动国家医院管理改革计划中的成本管控以及精细管理。
第二，将医院院长及“双肩挑”管理人员从繁重的管理事务中解放出来，让他们发挥自己的专业能力并将管理层面的方向聚焦到管理目标上来，通过系统的协同，形成医院管理的智慧决策中心。
第三，将医院运营管理从“运动式”（适应不同政策、新规等）转化为系统而科学的活动，将医院的优化决策交给智能大脑来完成，从而实现医院管理的不同层次目标，避免更多的“风险”管理等的高成本投入，从量变到质变来提升效率。
（作者系中央财经大学金融学院教授，博士生导师，中央财经大学中国金融科技研究中心主任，健康金融课题组首席专家，生命质量研究会理事长，家族办公室合作与发展组织理事会主席兼首席经济学家）
互联网联合人工智能在妇科肿瘤全程管理中的应用展望
2015年3月5日,在第十二届全国人民代表大会第三次会议的政府工作报告中,李克强总理指出我国要制定“互联网+”行动计划。这是政府首次在工作报告中引进“互联网+”的概念,阐明了互联网在我国经济结构转型中的重要地位。随后在2015年7月,国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,其在医疗卫生方面的指导意见描绘了一个全新的网上医疗卫生模式。可以预见,“互联网+”及其在线医疗卫生新模式将逐渐发展并成熟,对医疗卫生各个环节将产生颠覆性的影响。
随着互联网技术的普及及人工智能技术的迅速发展,妇科肿瘤领域也不可避免受到冲击,产生着日新月异的变化。在妇科肿瘤领域,“互联网+”会如何改变传统的管理模式,解决哪些疑难问题,目前尚未见国内文献报道。本文拟重点综述在“互联网+”时代,如何利用人工智能技术对妇科肿瘤疾病进行三级预防,以及需要注意的信息安全问题、技术瓶颈、质量控制及伦理问题等,供同行探讨和研究。
“互联网+”和人工智能 “互联网+”是指互联网与各个传统行业之间的整合发展,“互联网+医疗”即指在传统的医疗领域中引入并融合新兴互联网技术。它不是简单的叠加,而是利用信息通信技术和互联网平台,使互联网与传统医药行业深入融合,从而创造出一种新的发展模式。通过实现医疗卫生领域数据共享,使得资源配置更加合理、医疗过程更加方便、医疗质量更有保证、医疗费用更加合理、医疗服务更加有效。“互联网+医疗”按诊疗场所和沟通方式可分为线上诊疗和线下诊疗;按诊疗内容可分为医院挂号、检测化验、药物购买、健康监测、支付与保险5大核心模块[1]。
人工智能是一门新的技术科学,着力研究并开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。在医疗行业内,以机器学习技术为代表的人工智能方法正得到越来越广泛的应用,即通过大量的历史数据和经验,对新的情况作出有效的决策和预判。从算法应用来看,主要使用了以人工神经网络(artificialneuralnetworks,ANN)为代表的连接主义学习方法,以支持向量机(supportvectormachine,SVM)和核心方法(kernelmethods)为代表的统计学习方法,以及以k-means为代表的聚类分析方法等。
智慧医疗以人工智能技术为工具,提供基于大数据的系统化、精准化医疗服务。人工智能已广泛应用于医疗健康领域,从应用场景的角度来看,主要分为虚拟助手、医学图像、药物开采、生物技术、健康管理、可穿戴设备等。人工智能在医疗领域的应用改变了诊疗模式、数据处理方式、健康管理等诸多方面,推动现代医疗向智慧、精准、高效发展。
传统妇科肿瘤管理存在的问题 妇科肿瘤指起源于女性生殖系统的肿瘤,包括子宫颈癌、子宫宫体肿瘤、卵巢肿瘤、妊娠滋养细胞肿瘤以及转移性肿瘤等。按术前、术中、术后分类,传统的妇科肿瘤全程管理包括:门诊诊断、住院期间管理、手术及术中冰冻病理、术后病理、术后辅助治疗(放疗、化疗、内分泌治疗等)、术后随访。传统的妇科肿瘤管理模式存在以下几个问题。
患者分布不均 由于不同医院的妇产科水平良莠不齐、患者分流制度不完善,导致患者过度集中于少数三甲医院,包括良性病变和轻微病变患者,造成一号难求的现象,而真正需要在三甲医院就诊的恶性病变和严重病变患者反而难以就诊,造成时间和资源的浪费。
重复检查 传统医疗模式中,患者在当地确诊妇科恶性肿瘤后,多数会到三甲医院、甚至辗转多家医院就诊。但因不同医院信息无法共享,新就诊的医院往往不直接采纳其他医院的检查结果,患者需要重复检查一些项目,造成时间和金钱的浪费。
管理周期冗长 传统医疗模式中管理的时间周期较长。从确诊到住院、手术、出病理报告、确定后续治疗方案等,平均需15~20天,患者在时间、金钱、体力和精神方面消耗均较大,甚至会影响术后恢复。但妇科手术普遍手术范围较小,实际从入院到术后恢复出院的时间不超过1周。患者更多的时间用于等待病理报告及确定后续治疗方案,而这个过程可以借助互联网技术在院外进行。
在“互联网+”时代,妇科肿瘤管理的许多问题可以得到一定程度的解决。互联网技术可以改变和普及预约制度,改变传统的挂号排队理念,患者可根据网上公布的就诊人数和空余时间段等信息,选择合适的时间段就诊,从而实现患者的有效分流。有医院进一步提出了精准预约的理念,如河北省唐山市妇幼保健院从2016年起启动了精准预约制度,开通多条预约途径,并将预约时间段精确到分钟,取得了良好的效果[2]。此外,互联网技术也可以解决重复检查和管理周期冗长的问题,通过建立互联网随访系统,实现医院之间的信息共享如互相调阅报告等,患者可以先行出院,住院期间尚未出结果的报告可借助随访系统进行传递,院方借助系统还可随访患者术后恢复和生活质量情况。
互联网联合人工智能在妇科肿瘤全程管理中的应用 人工智能可分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能也称限制领域人工智能(NarrowAI)或应用型人工智能(AppliedAI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。AlphaGo是弱人工智能最好的实例,所有人工智能算法和应用也都属于弱人工智能的范畴。强人工智能又称通用人工智能(Artificialgeneralintelligence)或完全人工智能(FullAI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。假设通过计算机程序的不断发展,可以产生比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能系统,即超人工智能[2]。本文重点讨论弱人工智能背景下的医疗愿景。
在妇科肿瘤的治疗全过程中,我们同样提倡三级预防系统。第一级预防又称病因预防或初级预防,主要是针对致病因子采取的措施,也是预防疾病的发生和消灭疾病的根本措施;第二级预防又称“三早”预防,即早发现、早诊断、早治疗,它是发病期所进行的阻止病程进展、防止蔓延或减缓发展的主要措施;第三级预防主要为对症治疗,防止病情恶化,减少疾病的不良作用,防止复发转移。人工智能技术在妇科肿瘤的三级预防中均可发挥强大的作用。
一级预防
高危人群筛选 人工智能在妇科肿瘤的一级预防体现在筛选出高危人群,通过对高危人群进行进一步的宣教和治疗,防病于未然。以宫颈癌为例,宫颈癌是女性第二大恶性肿瘤,仅次于乳腺癌。绝大多数宫颈癌的发生与HPV的持续感染有关,目前宫颈癌的诊断遵循“三阶梯”原则,主要通过宫颈细胞涂片进行普筛。针对宫颈液基细胞学涂片,目前涌现了许多基于机器学习技术的人工诊断系统。此类人工诊断系统的算法主要遵循细胞分割、特征提取和分类的顺序,其中细胞分割和分类是技术关键。细胞分割主要有纯粹胞核分割法和胞浆胞核分割法。好的分割方法要求在不同的染色背景下克服杂质干扰和细胞重叠的问题,将胞核准确的分离出来。目前运用的方法主要包括设定阈值、动态轮廓、形态法、图片剪切和水平设定等。细胞分类主要有K-means、SVM(supportvectormachine)、AdaBoos和ANN(artificialneuralnetworks)分类法等。Kahng等[4]通过SVM模型,将患者年龄、宫颈细胞学涂片的结果和15种高危HPV表型的检测结果结合起来,分析HPV阳性患者进展为宫颈癌的风险,结果发现结合了PAP、HPV16、HPV52和HPV35的风险预测模型准确率最高,达到74.41%。但是一般来说SVM方法仅在样本量小的时候有较好的效果,推及大样本人群,是否还有相同的准确率,仍需进一步研究。Chankong等[5]将细胞分割成胞核、胞质和背景,运用模糊C均值聚类分析(fuzzyC-means)分类技术,达到了95%以上的分类准确率。在这些方法的基础上,科学家们也在摸索新的算法。Zhao等[6]在一项探索宫颈细胞涂片自动诊断系统的研究中,将图片分割成一定大小的模块,通过分析不同模块的纹理和色泽差异达到分类的目的,大大降低了分析的难度。宫颈癌细胞涂片的自动诊断系统大大节省了读片的人力、物力和时间,同时可达到较高的准确率,减少肉眼误差。
基因分析工具 随着妇科肿瘤领域基因分析的普及,如何从海量的基因数据中提取有效的信息是一大挑战,而人工智能很好地解决了这个难题。运用人工智能技术分析基因检测数据,可能会面临命名识别、基因表达标准化及结果的可视化等问题。Bouaziz等[7]对子宫内膜异位症的基因分析中,运用CRF++进行命名识别,通过GeNorm算法识别管家基因,最后将文献挖掘所得到的数据进行富集分析,得到了子宫内膜异位症相关基因及其共同特点,以及与之相关的功能通路等。
二级预防
术前筛查和早期诊断 妇科肿瘤的二级预防提倡“早发现、早诊断、早治疗”,从起病初期实行必要的医疗干预。任何恶性肿瘤,如果能够实现上述三早预防,则患者的术后生存率会大大提升。以子宫内膜癌为例,局限性病变患者5年生存率为95.0%,有区域转移患者5年生存率为69.0%,有远处转移患者5年生存率为16.8%[8]。早期干预效果显著,因此早期诊断就显得尤为重要。Pergialiotis等[9]针对绝经后妇女展开了一项回顾性病例对照研究,提取妇女的临床资料,分别利用人工神经网络、分类回归树以及经典回归分析,预测研究人群中最终发展为恶性子宫内膜癌患者的概率,和最终诊刮病理做对比,发现人工神经网络灵敏性和特异性最高,达到了86.8%和83.3%。Gupta等[10]利用人工神经网络自动读取研究对象的宫颈涂片,以期待区分子宫内膜癌患者和良性病变患者。提取分析病理切片图像中细胞团大小、形状及三维图像等信息,发现经过充分的训练,该人工神经网络系统准确诊断了所有的测试组切片。以上研究说明,仅以子宫内膜癌为例,人工智能技术可以有效帮助早期诊断。
远程诊断 互联网技术的发展和普及为远程医疗提供了必要的技术支持。远程医疗通过使用远程通信和计算机技术实现卫生服务,主要包括远程诊断、远程会诊和远程监护。医学影像检查结果是疾病诊断及预后判定的重要指标,近几年来,我国各级医疗机构都完成了医学影像存储归档与传输通信系统(picturearchivingandcommunicationsystem,PACS)的建设,初步完成了医院内部患者影像学资料的信息化管理,为远程诊断奠定了可靠的技术基础。妇产科疾病的诊断许多要依赖辅助检查,而查体技术难度较低,因此完全可以利用远程医疗技术,上传检查报告及查体资料,由上级医院的专家进行会诊,这对于偏远地区的妇科肿瘤患者是一个福音,省去了跋山涉水之苦,又能得到高水平的诊疗。
人工智能技术已经发展到可以自行读片出报告的程度。目前已出现胸部X线影像自动读片出报告的技术。华人科学家刑波教授的研究团队构建的一个名为结构校正负性网络(StructureCorrectingAdversarialNetwork)的系统,可以自动把胸部X片中心脏和肺部影像进行精确分割,为胸部X片的自动读片奠定了基础[11]。他们进一步通过构建一个多任务学习框架,提出“共注意(co-attention)”机制,建立等级化的LSTM模型来生成长的语句段落,达到自动识别胸部X片中病灶、判断疾病以及生成报告的目的[12]。相较于远程读片,人工智能读片是更为方便智能的医疗手段。
人工智能辅助病理诊断 近年来,高质量数字病理切片的大量积累为病理切片的分析提供了大数据背景,深度学习算法对大数据样本分析能力普遍强于其他算法,在病理切片分析中表现出巨大潜力。在病理分析中广泛应用计算机辅助算法,不但能减轻病理医师的工作负担,而且可以提升病理诊断的准确率。病理切片图像可以分为组织学图像和细胞学图像,这是两个层次的形态学特征。细胞学图像通常只包含细胞本身的信息,而组织病理学图像包含组织内不同细胞种类和复杂的空间关系等信息,因此二者对分析算法有不同的要求。目前,使用人工智能手段分析病理切片主要分为:(1)对细胞的检测分割;(2)图像相关特征的提取;(3)病理图像的分类和分级。基于不同人工智能算法的病理图像分析工作,可自动检测细胞和组织结构并将其分割出来。腺体是形状结构不规则的细胞团块,其特征受到病理切片的厚度、切割均匀度、杂质、染色深浅以及数字图像的噪声等因素的影响,是此类组织结构分割的难点。传统机器学习算法的特征展示能力有限,导致分割效果不够理想。而深度学习的优势在于自动提取图像特征,对病理切片的异质性和噪声有更强的去除能力。可以预见,人工智能在病理诊断方面大有前途。
人工智能辅助个体化治疗 个体化治疗是指根据癌症患者的药物遗传学和药物基因组学检测结果,结合药敏试验,采用敏感、特异的个体化方案来进行治疗。个体化化疗方案指导医师为患者选择最合适的化疗药物,可大大提高治疗的针对性,同时减少患者的不良药物反应,最大限度提高患者的生存率。妇科肿瘤尤其是卵巢癌对术后化疗依赖很大,最合适药物的选择直接影响化疗方案,对预后有关键影响[13]。我们可以利用妇科肿瘤大数据样本的计算机深度学习模型进行训练、验证和测试,建立对不同治疗方案的敏感性预测模型,指导临床对妇科肿瘤患者选择个性化治疗方案,进而改善患者预后。董立新等[14]建立了基于磁共振弥散加权成像(DW-MRI)图像的纹理分析基础上的数学模型,预测宫颈鳞状细胞癌放化疗敏感性,ROC曲线评估结果显示曲线下面积为0.7867,预测结果较准确,有一定临床价值。Williams等[15]建立了基于体外药敏试验和DNA微阵列分析的基因表达模型来预测癌症患者的治疗反应性,通过和传统的基因表达分析模型相比较,得到了更高的预测准确性,为肿瘤的个体化治疗提供了新的途径。
三级预防
远程术后随访和预后跟踪 妇科肿瘤术后的随访是一个漫长的过程,在传统的医疗模式下,患者每次随访都要到医院进行挂号、检查和就诊,耗时耗力。在“互联网+”时代,可以建立互联网采集体系,通过在机构、社区、家庭中部署感知设备及健康管理设备,帮助患者记录术后每日生命体征、促进患者改进不良行为习惯、临床诊疗等健康信息,完善个人健康档案[16],还可以及时反馈医院信息如术后病理报告和后续处理措施等,减少患者往返医院次数的同时,加强了医患沟通效率。
此外,借助于人工智能诊断技术,可以建立疾病预后预测模型,预测患者3年、5年生存率。在妇科肿瘤方面,有研究显示目前预测准确率最高的是概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)方法。Obrzut[17]比较了6种计算机智能方法用于预测行根治性子宫切除术的宫颈癌患者的5年生存率,发现PNN方法预测准确率最高。虽然PNN用于分类有较好的效果,但是独立应用时很难处理故障问题和定位问题,因而它很难衡量不同因素对预后的影响权重。其他科学家针对人工智能和妇科肿瘤的预后研究也在进行中:Bogani[18]利用AI技术估计了HPV分型对于宫颈萎缩复发的影响,结果发现HPV16、18、52、59是对宫颈萎缩复发影响最大的类型。其另一项研究利用人工智能技术衡量了复发性卵巢癌二次瘤体减灭术时影响完全减瘤率的几个因素,结果发现无疾病生存期是预测完全减瘤率和总体生存率的最重要的影响因素[19]。综上,互联网技术和人工智能技术对于妇科肿瘤术后随访和预后跟踪方面也发挥着重要作用。
信息共享 在传统的医疗模式中,由于彼此之间信息不能共享,当患者转院时,往往出现重复检查的现象。这一问题在“互联网+”时代可以得到很好的解决。借助互联网技术,让医院互相联网,互相调阅患者的医疗信息,使得就诊过程更加便捷,缓解患者经济压力的同时,实现了医疗人员进行信息共享,有利于开展术后随访工作。
上述内容是“互联网+”时代弱人工智能对妇科肿瘤未来发展影响的一些愿景,其中最迫切的是应用人工智能进行疾病筛查、读片以及医院之间的信息共享。疾病的发现时间对于预后十分重要,由于筛查工作繁琐而量大,人工智能不失为一个好助手。实现医院之间信息共享可以有效减少资源浪费。
面临的问题和挑战 互联网联合人工智能,虽然有着美好的应用前景,但是也不可避免需要面对很多问题。
信息安全 医院之间信息共享虽然有利于医疗过程,但是对于患者隐私保护和信息安全也是巨大的隐患。当互联网广泛应用于医院内部、医护人员之间时,医院和平台开发商如何做到在保证安全性的前提下高效迅捷地传递患者相关就诊信息,同时保障患者隐私,避免其信息被窃取和篡改,对于医院和开发商来说是巨大的挑战。医院内部系统接入互联网后,要预防外部软件恶意攻击医院系统,对此医院的相关信息部门必须权衡利弊,制定一套符合医院需求的安全策略,对医院系统的安全性能进行必要的加固[1]。
技术瓶颈 人工智能需要面对庞大的数据,还存在着模型爆炸、训练难度大等问题,鲁棒性(Robustness)和灵活性认知上的进步仍有不足,市场中技术与产品同质化明显,独立研发和创新能力还有待进一步提升,复杂学科或多学科联合诊断算法还存在技术瓶颈[20]。
质量控制 医疗是特殊行业,就远程医疗而言,在没有传送相关数据的情况下,仅依靠网络视频就下诊断结论是极不可靠的,一旦发生事故,权责难以分清;其次,网上有太多的虚假医疗广告和“医托”,有些医学网站不具备医学资格,并且“网络游医”的真实身份很难核实,一旦发生误诊,导致患者病情延误,保护患者权利的可能性几乎为零。因此,如何把握好质量控制这一环节,值得深思。
结语 人工智能技术可以有效解决传统医院就诊患者分布不均、重复检查、管理周期长等问题,对妇科肿瘤三级预防领域均能发挥重要的作用,目前也有很多相关研究。借助于互联网技术,智慧医疗将逐渐深入人心,未来就医有望无需出门即能享受最优质的医疗服务,这是非常激动人心的愿景。
服务型机器人在医院药品配送场景中的应用管理与成效分析
在发展迭代迅速的信息时代，当今医疗机构的智慧建设已从信息化建设、大数据分析阶段步入了人工智能技术应用时代。现以医院传统物流运送的痛点及医疗人工智能技术应用初期存在的管理薄弱环节为切入点，介绍一种在医疗机构中应用物流机器人进行药品配送的工作模式，研究并设计与工作流程匹配的监管机制。人工智能从遥远的构想、理论逐渐开始具备实践的希望与可能性。
1医疗场景中应用机器人的研究背景1.1国内外医疗人工智能应用研究现状时下，世界各国都在关注和推进人工智能研究，而医疗人工智能技术的应用与研究是人工智能推进社会、科技、人类健康发展的重点研究领域。文献[1]对美国、欧洲联盟、英国、日本和中国发布的医疗人工智能重要政策进行了整理与分析，基于基本国情与科技水平的差异，各国或地区在医疗领域研究与应用人工智能的侧重点也有所不同：美国比较关注可穿戴设备、记忆辅助系统和医疗诊断等领域。欧洲联盟的重点在于机器人技术的应用和发展。英国认为人工智能可作为大数据的提升机制，在病情诊断、影像诊断支持、潜在流行病的早期发现和发病率追踪方面最具发展潜能。日本寄希望于对临床机器人、医疗辅助系统和健康数据监管的研究发展来解决老龄化社会问题。我国的人工智能研究紧随发达国家步伐，从2016年起我国陆续出台了针对人工智能在医疗健康领域发展的指导性政策，人工智能在医疗健康领域的应用重点则是可穿戴设备、医用机器人、智能影像识别、智能诊疗与智能康复。
谈及人工智能在医疗领域的实际应用，已有医疗机构开展了疾病诊疗、疾病预测干预、卫生管理、疾病咨询方面的人工智能技术实际应用，并收获了相应的成效，但同时也存在管理制度、人力资源、数据质量等一系列待解决的问题与挑战[2]。信息化程度较高或在努力进行信息化建设的现代智慧型医疗机构，必须积极探索人工智能技术在各层次的医疗场景中的实际应用，在为同行业踏入人工智能时代铺好路基的同时，促进医院管理、健康服务在高新技术下的质量提升，这也是医院管理者应该积极主动思考并付诸实践的重要课题。
1.2机器人技术在医疗场景中的应用现状随着工业4.0时代的到来，信息化程度的迅速提升及其与传统机械的有机结合催生了智能机器人的发展。机器人技术的发展突破在医疗健康领域得到了效果可观的体现，市场中已经出现了诸如达芬奇手术机器人、骨科机器人、消化道胶囊机器人等可成功辅助完成微创外科手术的临床机器人[3]，弥补了人类在稳定性、精准性上存在的不稳定因素和人力成本趋高因素。在面向临床护理场景的机器人实机方面也有了较为深入的研究和应用，旨在优化医院内部环境的消毒机器人可按计划自主完成病床单元内的消毒液喷洒及消毒剂分撒工作，为临床护理人员分担了一定的工作量[4]。山东大学的团队介绍了一种基于机器视觉实现自主避障的病房巡视机器人，其可代替护理人员完成部分巡视工作，并为病区内的沟通提供了更多渠道[5]。与之类似的还有扬州大学研究并设计的辅助更换输液药品的换液机器人[6]，其从医疗机构的痛点出发，代替人工完成大量重复性劳动。发展至今，智能机器人也已进入第三代[7]，受益于传感器技术、测量算法等技术的不断进步，第三代机器人进化的关键核心在于自主发挥识别、推理及预判能力。华中科技大学同济医学院附属同济医院在手术室场景中利用物流机器人完成手术器械包、耗材、敷料的配送，在观测的1个月内机器人平均每日准确完成配送任务62.2次[8]，机器人可在同一平面环境内完成自主导航配送。在此基础上，上海市儿童医院采用的自主导航运载机器人可在多层建筑物内自主呼叫并乘坐电梯，自动控制门禁并完成跨楼层的柔性无轨导航运输，在复杂的室内环境中实现了全流程闭环运输管理。
1.3传统人工配送模式痛点分析人工运输是目前医院的主流物资运输方式，因工作流程完全不借助信息系统，关键节点的记录需手工操作，难以避免运输过程中物品意外损坏、交接环节不合理、事后追溯难等情况的发生。在管理日益严谨、信息化程度日益提高的数字化医院大背景下，这种人工操作、手工记录的工作流程问题愈发突出。人工运输的弊端主要有：运输成本高、差错率高、安全保障低、占用临床额外关注、缺乏感染控制措施、人体疲劳、任务间需要短暂休息、导致员工伤病或请假，甚至因员工的情绪、心理等客观因素导致管理的复杂性提升。
纵观现有的可替代人工运输的机械物流解决方案，如轨道小车[9]、箱式物流系统[10]、气动物流传输系统[11]、垂直井物流传输系统[12]，这些解决方案有着共同的缺点：建设成本高，必须在建筑规划阶段纳入，以及载重量较低。人工智能物流机器人因其具有的对基础建设影响极小、部署灵活便利、机体载重量高的特性，正好避免了上述解决方案的弊端，即使没有将机器人应用纳入建筑规划，通过现场环境勘探及网络环境的简易部署，仍有可能在低费用、短周期、高载重的条件下适配物流机器人。
2物流机器人在药品配送场景中的应用2.1前期工程勘测及流程设计自2018年6月起，上海市儿童医院进行物流机器人在特殊场景应用的合作科研攻关，在静脉注射药物配置中心和住院药品配送的场景中进行实地勘测，同时投入了2台物流机器人测试机进行现场勘查、地图测绘与路径部署、系统服务器环境搭建、配送路线训练、沿途硬件设施改造等一系列前期准备工作。同年9月初，物流机器人开始进行静脉配置中心、住院部药房向试点病区（呼吸科、消化科、特需病区）的药品配送跨楼层试运行，沿途完成无线网络无盲点全覆盖和门禁系统自主呼唤改建、电梯自主呼唤改建。物流机器人运行的主要工作流程如图1所示：从住院部5楼扫码派单、装箱出发，自动呼叫并乘坐院方指定的电梯，自动打开内部通道门禁，按照派单情况到达目标病区，由病区扫码完成卸货动作后执行下一目标，完成单次任务中的所有目标节点后返回发货地待命。
图1物流机器人工作流程2.2物流机器人系统架构搭建在物流机器人系统架构中，机器人配送解决方案不是仅靠物流机器人机体构成的硬件体系，而是集机器人机体、软件系统、配套设施于一体的完整的系统解决方案。其软件系统主要由调度控制后台、站点管理系统组成，配套设施由电梯控制系统、自动门禁控制系统、自主充电设备等几大部分构成。
2.3物流机器人工作环境部署从系统架构中可以看出，物流机器人在既定的工作路径中运行所涉及的相关环境因素都需要一定程度的改造或增设，具体分为电梯控制改造、自动门禁控制改造、无线信号覆盖、充电空间部署、机器人外观及沿路标志。电梯与门禁控制的改造可使机器人通过远程信号自动控制乘梯信号，通过改造后的机械闭门器实现全过程自主导航运行。无线信号覆盖要求机器人在路径中的关键节点（发货点、电梯厅、护士站等）的无线信号强度要求不低于3.125×10-10W（-65dBm），目前大部分医疗机构本身都拥有成熟完善的无线网络配置，只需要在原有基础上结合机器人运行路线，弥补极小部分的信号盲区即可。物流机器人在路径关键节点需要通过无线网络与服务器进行交互：在发货地，读取服务器的任务数据从而获取任务目的地并分配预设路线；在电梯厅，从服务器获取交通管制信息，以及当下时段所有在配送任务状态中的机器人位置，从而控制本机体在乘坐电梯前的行为；在收货地，获知任务序列是否全部完成，从而决定前往下一个目的地还是返回待命区。为机器人配置专用的充电空间用于放置配套充电桩设备，可实现机器人达到设定电量阈值时自动充电及充满电后返回待机位。外观及沿路标志设计制作则是考虑到了儿童专科医院中人群的特殊性，机器人外观进行个性化设计能对患儿起到一定的心理疗愈作用，沿路警示标志则起到提升安全性的作用。
2.4机器人日常运行维护与管理在医疗场景运用人工智能技术的初期存在管理分工不明确、监管缺失等问题[2]，政府及相关管理部门围绕医疗人工智能技术应用出台的政策与行业标准尚在完善中，且大部分技术厂商和应用单位在初期着眼于人工智能应用实践的技术层面，在追求人工智能是否足够“智能”方面投入大量精力和关注，相比之下，在成功将技术用于实践后，对于新的工作流程的监管机制方面缺乏深入思考。针对这个问题和挑战，上海市儿童医院在将物流机器人应用于药品配送场景的同时，思考并设计了与整套工作流程相匹配的监管手段，主要包括：相关方岗位职责梳理，常见故障类型梳理与应急预案编制，机器人设备巡检维护方案编制。
2.4.1机器人配送工作流程中相关方岗位职责梳理工作流程中参与药品配送的相关方主要有发货方（静脉注射药品配置中心及住院药房）、收货方（各住院病区）、系统管理员（机器人管理部门）、设备管理员（机器人日常巡检维修保养部门）及技术协助方。
发货方岗位人员需熟练掌握系统软件操作，能够使用系统成功执行机器人派单相关的日常操作。作为收货方的临床病区护理人员需在完成收货操作的同时，配合清理或疏导机器人在路径中遇到的不可避开的障碍物或人，并能通过系统后台获取机器人实时位置。机器人设备的管理部门需掌握系统后台的管理功能，监管机器人设备的日常巡检维护，组织各相关方针对机器人运行的问题进行反馈并实施对策，调研需求并协调技术合作方对机器人设备进行硬件、软件的优化升级与创新技术开发（如运载箱体闭门状态自检、自动收发平台开发、立体接驳、人脸识别监控摄像等），保障电梯、门禁、充电设备等配套设施及环境的稳定与正常。设备管理员需针对机器人机体与配套设施对照系统管理部门设计的机器人设备巡检方案，执行每日、每周、每月、每季度的巡检任务，确保机器人常用配件、配套设施正常运作。技术协助方是医院的安全保卫、信息部门，分别配合保障门禁、监控及网络覆盖情况正常稳定。此外，以上所有相关岗位员工都需要知晓物流机器人的运行流程，且能够识别常见故障并实施应急措施，通过快速的人工介入保障机器人在意外停运后在尽可能短的时间内恢复正常。
2.4.2机器人常见故障类型梳理与应急预案编制通过对机器人运行期间发生的异常情况进行记录和总结，物流管理部门归纳选取了较为常见的6种故障类型，分别是：有障碍物时机器人停运，无障碍物时机器人停运，机器人启动后自检异常，网络连接失败，机器人充电异常及平板电脑终端故障。上述故障在一般情况下都可通过简易的操作进行恢复，因此，系统管理部门将故障原因分类后制定对应的处置操作流程并配以图片说明，形成简洁清晰的应急预案，为机器人工作流程中相关部门员工协助机器人解决异常停运提供辅助与指导，进而保障物流机器人工作流程的稳定与效率。
2.4.3机器人设备巡检维护方案编制在每日运行8~10h的状态下，物流机器人的车轮、传感器等部件会产生一定程度的折损，因此，设备管理员对机器人硬件进行有针对性的维护保养是保障机器人稳定运行及延长部件使用寿命的有效措施。设备巡检维护的周期包括每日、每周、每月和每季度，根据不同部位日常的使用频率设计巡检项，如车轮、摄像头镜片、充电桩此类高频使用且对机器人自主导航运行起较关键作用的部件或设施的巡检频率相应地也需要提高。相比之下，机器人运行路径中的环境因素不会发生高频率的变化，但路径中存在的其他人流、物流会对二维定位码、自动开闭门器、路面状况产生影响，针对环境因素的巡检设计为每周进行。月度和季度巡检项则针对机器人内部部件，如激光雷达、机体覆盖面板及螺丝等，此类部件一般不易发生损坏，因此按月度或季度执行计划性的维护保养即可。
机器人自主充电行为涉及预设的时间及返回充电预设电量阈值2项参数。目前上海市儿童医院的时间参数设定机器人每日16:30在静脉注射药品配置中心充电，住院药房结束工作后自行返回充电间充电，通过机器视觉识别对应充电桩完成自主对位及充电。剩余电量阈值目前设置为机器人有20%电量且不在配送状态时自主返回充电。在充电空间设置方面，首先遵循物理位置与始发地无限靠近的原则，从充电位置到达发货位置的距离、时间越短，临床用户的使用体验越高，且简明清晰的路线也节省了自动门禁改造的成本。
3物流机器人应用效果分析3.1物流机器人乘梯模式对比分析通过观察物流机器人运行记录中的详细数据发现，机器人完成配送任务总耗时中等待电梯的时间占比较大，因机器人配送需在前期路径规划时确定乘坐哪部电梯，与人工配送时可灵活选择较空闲的电梯乘坐相比，等待乘梯的时间较长的现实是客观存在的。在这种现实制约下，通过对比机器人在上海市儿童医院目前采用的2种电梯运行模式（即无人驾驶的全自动档和有电梯员的手动档）下的电梯延误率，分析2种模式对配送时效性的影响，进而寻找最优的路径规划方案。选取2019年1月1日—6月30日的运行数据，比较机器人进行全自动模式（配送过程无人工干涉）配送与半自动模式（机器人派送时由电梯驾驶员接送）配送的工作效能。见表1、表2。
表1Table1表1机器人自动乘梯模式配送表1机器人自动乘梯模式配送站点数/个次均任务完成时间/min总配送/次电梯延误/次延误率/%次均等待电梯时间/min117.4458393868.72（同层）26.6187149809.32（跨层）28.32021849117.6332.61831779715.7432.84404189516.8表2Table2表2机器人半自动乘梯模式配送表2机器人半自动乘梯模式配送站点数/个次均任务完成时间/min总配送/次电梯延误/次延误率/%次均等待电梯时间/min114.849671141.72（同层）15.720258292.92（跨层）21.618547253.6323.214533233.7425.8426112263.7不同站点数的正常电梯等待时间分别为：1个站点不超过2min，2个站点（同层）2~3min，2个站点（跨层）3~4min，3个和4个站点3~4min。电梯等待时间超出以上范围的视为延误。可见全自动模式配送的电梯延误率明显高于半自动模式。
对比分析上述测试数据可知：机器人执行单站点任务时，2种模式下的平均任务完成时间相差较少，为2.6min；机器人执行多站点任务时，2种模式下的次均任务完成时间相差提升至8.5min。2种模式的电梯延误率均数相差近4倍。
由此可知，物流机器人在半自动模式下配送的电梯延误率降低了约3/4，虽提升了运输效率，但占用了1台厢式电梯的空间资源，且需要常驻1个人工驾驶电梯接送机器人。上海市儿童医院设置有1部专人驾驶的手术梯，在无条件优先运送手术患者的前提下，电梯驾驶员可在手术梯空闲时间接送2台物流机器人，另外2台物流机器人以全自动乘梯模式自行乘坐无人驾驶的电梯。因此，在测试乘梯模式对配送效率的影响后，结合医院电梯实际的运行情况，制定了全自动、半自动2种模式相结合的物流机器人配送方案，此方案符合医院实际环境且配送效率最优。
3.2物流机器人的运行情况以2019年1月1日—6月30日物流机器人运行数据为例，共投入4台机器人，完成静脉注射药品配置中心与住院药房向特需病房、呼吸科、消化科3个病区的药品配送工作，共运行148d，配送至护士站总计2924次，运输距离总计366.64km，运输载重总计38815kg，见表3。
表3Table3表32019年1—6月物流机器人运行情况表32019年1—6月物流机器人运行情况月份运行天数/d到达护士站次数/次运输距离/km运输载重/kg12645158.96591021632439.78424532672285.63994542751864.60672052747261.35619062643756.325805合计1482924366.6438815正常人的步行速度为1.5m/s，每步距离约0.75m，机器人半年的总配送距离为366.64km，相当于代替人工步行约4.89万步。人工配送单次最大载重约为120kg，机器人半年配送总载重38815kg，相当于代替人工配送323.46次。
3.3机器人与人工配送模式对比成本效益方面：人工配送模式中，单个病区每次配送耗时约16.97min（往返），单个病区每天需配送共4次，共13个住院病区，则人工配送每日工时为14.71h，每个人工按每日8h工时计算，则需配置1.8人，该岗位薪酬支出按3500元/月计算，年度人力成本支出为75600元。上海市儿童医院与物流机器人相关的单次投入改造成本约121.20万元，每台机器人充电耗费电能约为每日4kW，则4台机器人年度耗电费用约为4672元，4台机器人的年度维护成本约为5万元。从物流机器人的全生命周期来看，机器人配送模式每年可节省的费用约为21828元。
4物流机器人应用的SWOT分析通过SWOT模型，分析机器人在药品配送应用中的优势、缺陷及其在外部环境中存在的机会与威胁，见表4。
表4Table4表4物流机器人应用的SWOT分析表4物流机器人应用的SWOT分析类别内容优势1.技术优势：柔性无轨自主导航、机器视觉、同步定位与地图构建（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）算法、立体自适应交通、续航能力强2.环境优势：安全性能强、流程信息化、幼龄患者心理疗愈劣势1.技术不完善：温度、感染控制问题，无法自动装载、卸载，机动性较差2.环境劣势：机器人部署量与空间资源的矛盾、维修难度较高、配套部署复杂性机会1.政府、上级部门支持2.市场投资热点3.技术协作：5G、人脸识别、医警联动等威胁1.管理机制不完善2.专业人才缺失3.与其他物流解决方案相比运输速度不占优势杠杆效应分析（优势与机会，S+O）：全国针对人工智能的政策发布量高达51项[13]，且政策高度重视人工智能技术在医疗健康领域的应用发展。服务型机器人在医院后勤管理领域的应用处于起步阶段，政府及市场的关注将对产业技术发展起到积极作用。此外，5G技术、人脸识别等高新技术的快速发展将为机器人技术发展及应用场景拓展带来强大的驱动力。
抑制性分析（劣势与机会，W+O）：以国家发布的政策作为指导性意见，结合市场给予的资本支持，制定具有针对性的战略，剔除物流机器人目前存在的部分劣势，重点解决自动接驳、自动收发和温度、感染控制的技术缺陷。基于机器人本身拥有多传感器信息融合的特点，在合理运用5G技术降低延时性、融合人脸识别技术并探索与公安部门数据资源共享的基础上，在提升物流服务质量的同时，运用人脸识别技术执行机器人安保巡逻及追踪。
脆弱性分析（优势与威胁，S+T）：与其他物流解决方案相比，物流机器人在速度上不占优势。气动物流的传输速度一般在6.0~8.0m/s，轨道物流的传输速度一般在0.6~1.0m/s，物流机器人的传输速度为0.2~1.2m/s。虽然传输速度不占优势，但物流机器人拥有更高水平的单次配送承载重量以及柔性自主导航技术，且与其他物流方案只能解决体量较小的物资配送相比，物流机器人的配送内容与应用场景具有强大的拓展性。物流机器人在新建建筑中的应用应更倾向于大型或重型物件的运输，如送餐、大体积物资、大数量耗材等；在已建成或老旧建筑不适合安装轨道小车、气动物流等传输系统时，物流机器人可运用于输液药品等大量、重型物资的运输。综合来说，如何在保障安全的基础上，结合应用场景中的现实环境情况，制定更高效、合理的配送路径，从而最大限度地提升物流机器人的配送效率，是克服机器人技术应用的脆弱性的重要环节。与此同时，正因为机器人本身技术含量高，与物流机器人应用相匹配的监管机制和人才培养也不容忽视，要避免因管理缺失造成“优势不优”的局面。
问题性分析（劣势与威胁，W+T）：结合机器人自身劣势与外部威胁来看，目前在收发货两端仍需涉及一定程度的人机交互，在传输效率没有明显优势的同时也占用了医院内部空间资源。从问题项分析，物流机器人开发和应用单位都应得到警示与启发，应在攻克各项技术难关的同时，注重监管机制与人员配置。机器人开发方应通过技术创新着重解决两端自动收发的挑战，目前来看，已有自动收发平台、立体接驳等测试中的技术有待研究和发展。应用方应在应用物流机器人工作流程的同时，合理设计管理制度、岗位职责，引进或培养与机器人技术相关的人才，将管理成为技术的催化剂，使医疗人工智能技术效能发挥至最优状态。
通过上述分析，可以看出物流机器人应用模式存在的问题与不足：物流机器人尚未能完全解决物资配送中温度控制、感染控制、防盗报警等问题，限制了其应用场景；机器人尚未解决自动装载、卸货的问题，发货及收货地仍需强调及时的人机交互，尚未实现真正意义的全过程自动化；机器人虽然不必设专用通道，但在医疗场所这样相对繁忙的交通环境中，在一定程度上占用了厢式电梯的空间资源；医院环境中繁忙的日常交通也在很大程度上降低了机器人的配送时效，配送速度与气动物流相比不占优势等。
鉴于物流机器人在医疗人工智能发展初级阶段中仍存在上述缺陷，目前医疗机构中最佳的物流运送方案应是智能物流机器人与气动物流模式融合应用。对于体积、重量较大的物资，使用物流机器人配送，解决载重量、运送过程的安全性问题；对于体积较小、重量较轻的物资，使用气动轨道运输，解决配送速度及交付强制性的问题。2种解决方案互相弥补，可有效提升医疗场景中的物流效率。
5结语与展望目前国内医疗机构在后勤管理场景中对于机器人的应用仍处于较浅层次，研究在医疗机构中药品配送场景下应用物流机器人系统，设计工作流程监管机制，结合数据分析设置机器人运行的最优路径，最终实现由物流管理调度平台、前端站点管理系统、物流配送机器人、电梯控制、门禁自动控制、管理人员等各大系统构成的智能物流机器人系统，实现医院物流体系的智慧升级、效率提升。通过SWOT分析可知，目前的物流机器人配送模式仍有很大发展空间，应在完全实现医用物品运送全流程闭环管理的同时，解决当下人力成本日趋提高的维护痛点。在国家政策的积极引导和市场激励下，医用物流机器人将融合医疗场景特点完成优化迭代，并通过科学的管理机制与人才培养，使这一医疗人工智能技术逐渐成熟和稳定，使医院的物资运送真正实现安全有效的全流程闭环管理，为医疗健康领域事业提供智慧保障。
·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突
人工智能在医疗健康领域的应用及挑战
一、人工智能概述
1.人工智能发展历程
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是对人的意识和思维过程进行模拟并系统应用的一门新兴科学，其发展经历了三次浪潮。1956年，美国Dartmouth大学举行的聚会是人工智能正式诞生的标志，这一时期使用机械化思考方式和逻辑学知识来解决问题，但对复杂的问题束手无策；20世纪80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，使AI再次兴起，出现了语音识别、翻译等计划，但迟迟未进入人们的生活之中；2006年，Hinton提出深度学习技术，并随着互联网的普及和应用，AI在各个领域迅速得到发展和应用。
2.人工智能的基础和要求
人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力。因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法能提升数据使用效率。在医疗领域，有效的医疗大数据是人工智能应用的基础，医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。随着互联网的普及，我国各级医疗机构、健康管理机构、行政机构、居民都已普遍了解互联网并链接互联网，给大数据的实现奠定了基础。
3.医疗健康领域对人工智能的需求
近年来，借助人工智能技术，开展智慧医疗成为医疗领域的热点。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，要建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系，加快培养聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，对医疗人工智能的发展做出了详细的规划，提出要着重在医疗影像辅助诊断系统等领域率先取得突破。2018年，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确支持“互联网+医疗保健”的发展，允许依托医疗机构发展互联网医院。事实上，除了医疗影像辅助诊断对AI具有巨大的需求外，辅助诊断、辅助手术、辅助护理、辅助检查、辅助医院管理、辅助挂号、辅助减少计量误差、健康管理、药品研发等医疗健康领域对AI技术都有强大需求。
随着我国人口老龄化程度不断加深，慢性病、癌症发病率逐年上升，以人力为主的各类卫生资源配置不足、分布不均的困境越发突显，AI作为一门综合性极强的交叉学科，将在医疗领域内得到越来越多的应用，并将成为影响医疗行业发展的重要科技手段。
二、医疗人工智能应用现状
目前，人工智能在医疗健康领域已得到了初步的应用，主要集中在辅助影像和病理诊断、辅助护理、辅助随访、基层医生助手、医院智能管理及辅助健康管理等方面。
1.辅助影像和病理诊断
医学影像及病理切片作为结构化数据，是AI应用的绝佳场所。2015年起举办的CAMELYON16挑战赛，比较AI和病理医生在检测乳腺癌患者淋巴结转移病理切片中转移灶的潜力，结果显示AI在诊断模拟中的表现优于病理医师。目前，人工智能辅助影像和病理诊断在国内发展迅速，2006年我国首家独立临床病理诊断专业机构——上海复旦临床病理诊断中心成立，启用数字病理远程会诊平台，免去患者来回奔波。2015年沸腾医疗有限公司以“E诊断医学影像服务平台”为核心，通过“E诊断”医学影像技术专业输出及专业精准的远程医学影像诊疗合作，实现了远程医学影像信息交互的目标。
2.辅助护理
我国台湾医院应用AI产生护理诊断，AI建议的诊断与护士建议的诊断一致百分比高达87％。国外AI已普遍运用于人们的日常生活护理中，日本研究机构Riken开发的机器人Robear，能将病人从床上抬起，帮助行动不便的病人行走、站立等；应用AI开发的机器人能为老年及瘫痪患者提供喂饭、日常照护等服务。澳大利亚养老院用机器人做护工，通过给机器人输入程序，使其可以与老年人一对一交流，消减老年人的苦闷。AI在护理领域的应用，极大减轻了护理人员负担，为患者提供了温暖且有力的服务，是应对老龄化社会的有力帮助。
3.辅助随访
随访是医院常规工作的重要组成部分，然而目前的卫生人力无法满足所有患者的随访需求。AI的发展打破了长期随访在时间和空间上的限制。2017年，海宁市中心医院首次应用AI智能随访助手，采用声纹预测思维算法，语言识别准确率高达97.5%。2018年，上海交通大学医学院附属仁济医院东院日间手术病房正式上线AI随访助手，随访助手可以根据问题模板模拟医生进行电话随访，主要询问患者出院后是否发生呕吐、疼痛、发热、伤口渗血感染等不良情况。随访助手的上线不仅大大提高了随访效率，还确保了随访信息采集的全覆盖及准确性。同时，随访助手可以根据不同的手术种类，制订个性化随访计划，通过终端自动拨打患者电话，模拟人声与患者进行术后随访沟通，并有效采集患者回答的信息。随访结束后，医务人员能清楚地了解每位患者的术后情况。
4.基层医生助手
基层医院在实现“健康中国”战略中有着举足轻重的作用，但目前其服务能力难以满足广大群众的基本需求。AI通过学习海量的专家经验和医学知识，建立深度神经网络，并在临床中不断完善，协助基层医生给群众提供高质量的服务。2017年，科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”以超过合格线96分的成绩成为全球第一个通过国家执业医师资格考试综合笔试测评的AI机器人，可以辅助基层医生提升诊疗质量和效率。2017年9月，国家在安徽省旌德县首次开展全科医生机器人辅助基层医疗试点，深受基层群众欢迎。
5.医院智能管理
人工智能技术在医院的应用，能提高医院为患者提供正确治疗方案的精准性，减少了患者的不必要支出，并且能合理地为患者安排治疗计划。澳门仁伯爵综合医院应用AI技术，在电子处方系统内设置安全警示，确保用药规范，防止滥用抗生素等药物。美国IBM公司应用机器学习方法，自动读取患者电子病历相关信息，得出辅助诊断信息，实现医疗辅助诊断。
6.辅助健康管理
传统的健康管理技术在信息的获取、处理和应用上相对落后，将AI应用于健康管理，通过对健康数据实时采集、分析和处理，评估疾病风险，给出个性化、精准化的基本管理方案和后续治疗方案，能有效降低疾病发病率和患病率。健康管理机构可以通过手机APP或智能可穿戴设备，检测用户的血压、血糖、心率等指标，进行慢性病管理。国外Welltok公司利用“CaféWell健康优化平台”，管理用户健康，包括压力管理、营养控制以及糖尿病护理等，并在用户保持健康生活习惯时给予奖励。同时，为用户提供更灵活、全方位的健康促进方案，包括阶段性临床护理、长期保持最佳健康状态等多个方面。
三、人工智能存在的问题和挑战
目前，人工智能+健康医疗正在起步阶段，要保证AI在医疗健康领域应用的深入发展，仍有许多亟需解决的问题和挑战。
1.监管缺失
目前，国内尚未出台相关法律法规对AI进行监管，而作为AI的基础医疗大数据也没有完善的法律条文来规范，对数据的隐私保护、责任规范、安全性等没有明确的法律指示。AI在医疗健康领域应用的质量标准、准入体系、评估体系尚是空白，无法对AI数据和算法进行有效验证和评价，不利于监管，阻碍了AI产品在医疗健康领域的应用和发展。
2.数据质量
高质量的医疗数据对提升AI在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用，尽管我国医院的数据庞大，但大部分是非结构化数据，不能发挥出“大数据”挖掘的价值。由于疾病的复杂性，数据维度、特性各不相同，质量参差不齐，如将数据细分到每种疾病，可利用的样本量很少。同时， AI的深度学习需要使用大规模规范化数据进行训练，细微的数据误差会对AI发展产生负面影响。我国当前医院与医院、院内科系互不相连，没有统一标准的临床结构化病历报告，医生手写病历不规范，临床用药、检查等细节缺失，患者离开医院后失访率较高等各种原因，造成医疗数据错漏、数据质量低下。
3.伦理问题
AI产品做出的医疗决策是通过机器学习大量的医疗数据模拟医生做出的，大规模医疗数据在使用过程中会有泄露的风险，对个人隐私造成影响。决策是基于算法，而算法在分析数据过程中也会获得类似于人类偏见的思想，导致出现算法歧视的不良后果。算法歧视将带来一系列伦理问题，是AI不可回避的挑战。
4.医保支付
AI应用于医疗健康领域，最核心的问题是谁来买单，因此医保覆盖是一个绕不开的话题。如果由患者自费，那么市场就会缩小，AI产业无法向前发展，也很难证明AI在医疗领域的有效价值。目前，公立医院医保报销压力较大，将AI产品纳入医保，医保报销的资金压力将会激增。同时，互联网医疗由于其特殊的属性，还面临异地结算的难题。
5.人才匮乏
目前，既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺，其中10年以上资深人才尤为缺乏。同时，医务人员对AI的接纳度不足，部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。AI技术的使用需要对医务人员进行专业化规范培训，在此背景下，建立完善的人才培养和人才引进机制是重中之重。
四、讨论与建议
1.加强行业指导和监管
政府部门应尽快出台人工智能相关法律法规，加强对人工智能的监管，通过强化监管，加强对数据的保护，防止数据泄露导致居民隐私受损，甚至危害国家安全。同时，还应建立AI在医疗健康领域应用的标准规范，保障AI产品的质量。此外，政府部门应明确AI在医疗健康领域的定位，明确医生不会被AI取代，AI只是帮助医生进行临床诊疗，方便患者获得高质量的医疗服务，医生仍对诊断结果负主要责任。政府部门应理性看待新一轮的AI浪潮，提升居民对AI的接纳度，积极引导居民、资本和相关机构按更加合理的速度和方向发展医疗AI。
2.加强核心技术人才培养
面对AI人才匮乏的严峻形势，政府要加强人工智能领域专业建设，培养AI算法和技术方面的优秀人才。推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，推动AI领域国家级精品在线课程建设。同时，建立人工智能学院、研究院或交叉研究中心，引导高校通过增量支持和存量调整，加大对人工智能领域核心人才的培养力度。在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容，培养人工智能应用领域技术人才。另外，要加强对医务人员使用AI的技能培训，保证AI产品能更好地服务于临床实践。
3.夯实数据基础
IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的AI产品沃森，由于使用的不是真实患者的数据训练沃森，沃森开出了不合适且危险的治疗方案。可见，数据的质量和数量是AI竞争的核心所在，目前互联网的基础体系已初步健全，但仍存在许多虚假数据，这与脱离统计模型的桎梏、用全数据即真实数据直接分析的大数据初衷相悖。因此，应打破医疗机构、政府部门的数据壁垒，建立数据共享机制，促进不同机构之间、地区之间的数据联网，形成真正的大数据。由于医疗健康数据种类繁多、标准不统一，应加快医疗数据电子化、标准化的进程，形成规范化AI数据集，夯实AI应用的数据基础。同时，加强信息隐私保护建设，研究数据脱敏技术，保障医疗数据可以实时、准确地进行流通，避免数据泄露的风险。
4.深度推进互联网应用
目前，我国东部地区医疗健康机构已具备互联网基础，但部分中西部地区尚有欠缺，而这些地区由于经济水平较低、医疗水平较差，对远程医疗、人工诊疗助手等AI需求强烈，建议国家有侧重地对中西部地区互联网建设给予政策倾斜，促进互联网应用的全面发展。加强基层医疗机构互联网应用，引导优质的医疗资源下沉至基层，实现资源共享，提高医疗服务水平，推动分级诊疗制度。
五、小结
人工智能的记忆力和计算能力远优于人脑，且可扩充脑容量、延伸脑功能、增强脑负荷，能够成为基层医生的智囊、三甲医院医生的秘书，弥补卫生人力资源不足。目前，我国人工智能尚处于起步阶段，仅具有计算智能，“人工智能+医疗健康”应用的领域将会越来越广，尤其适合社区，通过早发现、早诊断、早治疗，有针对性地进行人群健康干预，降低后续的医疗成本。在医院管理方面，AI可简化行政管理和临床医疗管理流程；在影像诊断领域，AI可快速阅读成像，进行分析和诊断；在医疗资源方面，AI能解决昂贵的剂量误差问题；在诊疗方面，AI可为特定病种初诊，进行辅助手术。总之，AI将在人类生命健康全周期中发挥更大的作用，但真正用于卫生健康的核心领域可能还需一个漫长的过程。
作者：金春林、何达，上海市卫生和健康发展研究中心（上海市医学科学技术情报研究所）。
人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析
原标题：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析人工智能技术目前在多个领域都得到了广泛应用，这一技术的最新动态和研究成果吸引着全世界人的目光，有些国家将其列为战略目的[1]。我国目前极力倡导人工智能技术在医疗领域的应用和进一步研发，不断为智能医疗体系的发展提供源动力。老龄化现象的日益加剧让就医人数不断上升，但我国目前的护理人数仍较为短缺，拥有高技术含量的智能护理是满足人们对护理服务需求的实现方式之一，不但能为护理人员减轻工作强度，也进一步提升了护理水平。护理学与其他学科同样都属于人工智能技术的涉猎范围，通过两者的结合将对护理模式的发展提供新的方向，影响深远。
1人工智能技术在护理领域的发展现况
国内外医疗领域目前都与人工智能技术展开了不同程度的结合，逐渐被大范围的应用于疾病诊断和病理分析以及新药研发等方面，在实践理论和中药的辨识中表现优异。IBM公司之前发布了相关资料，通过结合医师的诊疗经验和目前的医疗大数据，经过数据整合可为医护人员提供辅助处理逻辑，是目前较为先进的智能系统。而人工智能技术在护理领域的应用目前主要表现在医疗器械和药品的传递、延伸护理和患者移动等方面，明显为护理人员减轻了工作强度。
1.1在饮食护理中的应用现状
老龄化让临床中的失能老年人和患有残疾的人群数量不断增大，而目前护理人员又非常短缺，这部分人群很重要的需求之一就是饮食护理，护理人员需要与患者进行频繁的沟通和交流，以了解其喜好并对其进行喂食。上世纪80年代英美等国家就研制出了多种饮食护理型智能机器人，不论对患者本身还是对护理人员来讲都能提供很大帮助。而日本更是研制出了可为全身瘫痪患者提供饮食护理的智能机器人，在人机交互系统的帮助下让智能机器人实现了人机交互功能和辅助进食服务，具有极大的现实意义，可为失能老年人的日常生活带来极大帮助。
1.2在护理教育中的应用现状
人工智能技术和学习科学在近些年得到了合力发展，且进展迅速，进而出现了教育型人工智能。目前人工智能技术已经被广泛应用于护理教学中，护理教学本身就具备智能化和迁移化以及分布性等特性，通过结合人工智能技术可为学生提供更加人性化和个性化的学习环境。人工智能导师能充分结合学生的兴趣爱好与现实需求以及学习习惯等，为学生制定出个性化的学习规划，并且真正实现了实时跟踪和评测，对学生的表现能做出更为客观的评价。可通过深挖数据并了解学习状况与其他外部资源之间的关系从而更为准确的对学习趋向进行预估。
1.3在慢性病护理中的应用现状
我国的慢性病患病人数正在逐年增加，对护理的需求进一步有所扩大。人工智能技术若能与移动计算和医疗设备以及传感技术等相关的新技术相结合，就极为可能为慢性病患者提供更好的护理服务。这方面的研究最早诞生于美国，比如可通过血糖应用来监测患者的血糖控制情况，帮助患者增强自我管理。目前该领域的相关技术正在不断更新和发展，能为慢性病患者的自我管理提供极大帮助，医护人员可远距离实现监护，帮助患者提升自身的生活质量。
1.4关于智能病房的应用现状
智能病房最早诞生在托马斯·杰斐逊大学医院，主要为缓解患者和医护人员双方面的压力。此智能病房依托于自然语言性能和认知计算，患者可提出更为具体的信息要求，病房内的灯光和温度以及音乐等功能可通过语言来控制，更为人性化和便捷化。同时还拥有交互功能，对医护人员的工作提供了很好的协助作用，可自动记录和存储相关资料，便于随时查看[2]。国外已将相关技术应用于新生儿重症监护病房，可实现实时预警，通过数据整合对患儿提供了更高质量的监护。
展开全文2人工智能技术在护理领域的发展契机
2.1就诊前完成对患者的健康评估
临床护理首先就要从患者入院时的健康状况评估开始，比如测量体重、量血压等，需要对患者的心理状况和自理能力以及风险等方面进行评估。进一步规范和更全面化的护理评估体系能为之后的护理质量提供保障，让护理更加科学化与合理化，同时也能建立起护理安全优先体系。人工智能技术的最大优点就是能承载更多的信息，可将医疗信息和护理信息汇聚于一身，实现更为高效和准确的资源整合，进而可为每位患者建立电子信息档案，再通过云技术等相关新技术建立起庞大的健康数据库。因此，医护人员也就能随时掌握患者的个人状况，了解到每位患者的差异化信息，对护理工作的展开和临床诊断都意义重大。同时，人工智能技术还能协助医护人员管理患者的相关数据，将个人数据与大数据进行对比和分析，进一步对疾病的临床护理和预防预以及治疗都能提供系统化和规范化的指导，从而也提升了护理质量。
2.2减轻临床护理工作的压力
国内的护理人力资源明显紧张，人力极为短缺，而人工智能技术有望能为临床护理工作减轻压力，让临床护理工作的效率进一步提升，并不断提升护理质量。目前信息技术已经得到了广泛应用，护理资源系统可将护理工作站与移动终端相结合，在互联网下可实现信息互通，从而不断优化护理方案并对护理措施实施监管，可大幅度减少护理人员的反复操作，让护理人员不必再花费大量时间去完成手工书写，节省时间并将更多时间应用于实践护理中，有助于不断优化护理质量[3]。人工智能技术还能完成信息化匹配，对患者的辨识度更高，让护理工作中的误差现象进一步得到降低，提供了更高的安全保障。人工智能技术还可应用于患者出院后的随访，以此来减轻护理人员的工作压力，节约更多人力和物力，具有更加切实的应用价值。
2.3不断优化护理方案
随着人工智能技术的不断发展，还有我国政府的大力支持，未来的医疗护理服务领域必将发生很大改变。可穿戴设备能实现智能监测，而通过移动终端就能实现的健康监测，尽早发现健康异常现象，对各种疾病都能做到早发现早治疗，可根据情况给予更加合理的指导和建议，将护理服务更加前置化，参与到患者的就医前阶段中去，真正实现预防疾病的目的。初次发病时可通过人工智能技术完成信息交互，在智能系统的帮助下完成对患者的健康评估。这种应用方式和发展趋势将大幅度降低患者对医疗机构的依赖程度，而对智能化系统和护理支持的需求将会进一步增大。
3结语
目前人工智能技术发展的重要方向之一就是医疗健康领域，并且也受到了全社会的关注，是当下人们最为关切的话题之一，其应用前景极具潜力，具有更加切实的研究价值[4]。虽目前还处于初步发展阶段，但发展速度极快，正在不断的取得突破，还需要广大医疗卫生工作者和相关专业人才进行跨领域沟通与协作，不断提升其应用价值，为护理领域提供更大帮助。
参考文献
本文来源于中国知网免费入口http://www.zhimeng.org/
[1]黄柳.人工智能AI落地英美各类医疗机构[J].中国医院院长，2017(12):82-83.
[2]汤陈琪，李骏强，徐达圆，刘晓彬，侯文佳，吕开阳，等.机器学习和logistic回归模型预测严重烧伤患者发生急性肾损伤的比较分析[J].中华烧伤杂志，2018,34:343-348.
[3]田波彦，鲁华鹏，张胶琼，丁泓帆，刘文媛，田敏，吕毅，杨勤玲.远程医疗机器人在心脏死亡器官捐献肝移植术后随访中的应用[J].器官移植.2019(01).
[4]李龙飞，曹飞帆，张鑫，梁仍昊，徐光华.脑控主被动协同刺激下肢康复训练系统研究与开发[J].西安交通大学学报(医学版).2019(01).返回搜狐，查看更多
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