基於智慧醫療的「感知雲服務」技術創新與模式探索

健康 05-06

基於智慧醫療的「感知雲服務」技術創新與模式探索

李凱，殷歡

（浙江中醫藥大學智慧健康與信息管理實驗室，浙江杭州，310000）

摘要：創新在現代智慧醫療中不僅體現在「健康雲」及硬體設施的構建上，更體現在其所提供的可感知泛在式服務上。本文提出了「感知雲服務」的概念，並從技術創新視域對其進行了相關技術探索。最後，本文從智慧醫療服務模式的多維視域出發，對「感知雲服務」的「健康感知雲服務」、「公衛感知雲服務」、「知識感知雲服務」三個具體維度進行了詳細闡釋。
關鍵詞：感知雲服務；智慧醫療；人工神經網路；機器學習

基金項目：浙江省社科規劃一般課題，L16ZJQN049YB, 流程管理與變異只能計算統統導向的臨床路徑全過程管理模型研究——基於知識- 學習過程理論。
作者簡介：李凱，浙江中醫藥大學博士，副教授、高級工程師、碩士生導師，復旦大學博士後。研究方向：1、智慧型組織與組織智能系統（HIMSS 方向），2、智慧醫院集成平台建模與構建，3、知識管理系統（KMS）。

0
引言

隨著數字時代的發展，信息化已成為衛生管理與服務工作的重要組成部分，在惠民利民方面的效果已經顯現[1]。公共醫療衛生的服務對象不只是病患，還有健康的居民[2]。隨著科學技術已經逐漸進入環境智能（AmI）的環境中，旨在幫助居民提高生活質量[3，4]。但是現有傳統模式的醫療衛生信息化服務，在對患者的泛在式關懷、公衛管理決策支持、知識共享與學習等方面還有所或缺，而智慧醫療模式的誕生為繼續研究以上「或缺」提供了新的系統化研究視域。隨著眾多健康雲、醫療雲的形成，醫療衛生信息化建設將最終成為下一個雲技術的重要應用領域[5]。智慧醫療作為生命科學和信息技術交叉學科，為用戶提供醫療衛生健康互動服務保障，也逐漸成為未來生活必不可少的一部分[6]。智慧醫療將以更透徹的感應，更全面的互聯互通和更智能的洞察，實現相關「事物」的自我管理、選擇和優化，使人們獲得日趨個性化的醫療衛生服務體驗[7]。

1
雲、雲服務與「感知雲服務」的概念界定

雲技術是指，能夠提高IT 基礎架構、軟體和服務的經濟性、可訪問性、可擴展性和彈性，從而以低得多的成本為機構提供了新的信息化解決方案[8]。雲服務是指基於雲計算的各項服務，可以是伴隨雲計算的出現才得以產生的服務，也可以是在雲計算出現之前就已經存在但因為雲計算的推動而得以更進一步發展的服務。

基於前文對雲、雲服務的概念界定，本文對「感知雲服務」做了以下定義：「感知雲服務」是指通過對能夠感知現存網路中不同環境與用戶群體的感知雲的數據挖掘與分析並結合對所處環境的理解，由系統主動感知、自主實時調控網路配置與服務資源，智能地學習與適應不同用戶的需求變化並為之提供基於雲計算的各項服務。與雲技術及雲服務的關係一樣，「感知雲服務」的數據載體是感知雲。

2
智慧醫療「感知雲服務」的技術創新與探索

現代化信息技術給智慧醫療帶來了全新的變革，但是目前眾多智慧醫療項目都將實施重點放在硬體環節上，在雲服務軟體實施方面僅僅實現最基礎的查詢功能，許多雲服務軟體在設計上弱化了計算建模與互動感知，造成健康雲平台許多蛻變為數據查詢。以智慧醫療自身要求和發展趨勢來看，本文認為智慧醫療「雲服務」更需要運用現代化信息技術為用戶提供可自主感知、自主機器學習的智能化雲服務。

2.1 「健康感知雲」的構建

智慧醫療「感知雲服務」離不開其數據載體「健康感知雲」。因此「健康感知雲」是「感知雲服務」的重要數據基礎。「健康感知雲」的構建應當以區域內居民電子健康檔案為核心，並充分利用雲計算、數據挖掘技術，實現居民電子健康檔案數據云存儲。「健康感知雲」在功能上應實現以下兩個方面：一是，包括個人基本信息、健康管理記錄和診療記錄在內的所有居民健康檔案相關信息的實時採集、深度挖掘與動態管理，並將其作為「感知雲服務」的共享數據基礎。二是，以三級醫療網路建設為基礎、以「健康感知雲」為載體，對智慧區域內遠程會診、雙向轉診等院際協作的數據進行「雲」端共享，消除「信息孤島」，加強各級醫療機構間的協同。

2.2 人工智慧技術支撐下的智慧醫療「感知雲服務」

當「健康感知雲」構建之後，在接下來的數據應用階段，「健康感知雲」能否為智慧區域內不同類型的用戶提供何種個性化服務至關重要。為了區別於傳統的以數據共享方式為主的「智慧醫療」，本文在智慧醫療海量數據挖掘與智能感知階段植入了目前主流的數據挖掘與聯機分析技術、機器學習與人工神經網路等人工智慧技術思想。人工智慧技術的植入，將使智慧醫療「感知雲服務」向著知識自主獲取、智能聯結與分析的方向變革。

（1）數據挖掘與聯機分析技術的應用。「感知雲服務」中數據挖掘主要是挖掘「感知雲服務」中各類用戶對象（包括區域內居民用戶以及各層級的衛生數據管理用戶）所需要的不同類別的個性化的數據、信息、知識。「感知雲服務」與智慧區域外的知識庫進行知識交換並通過知識泵[9]（一種具有數據整理與過濾功能的agent 模塊）進行清理、集成、選擇，從而使從外界獲取的知識更大限度地滿足各類用戶的個性化需求，實現對相關用戶感興趣的知識與信息進行自動智能推送。數據挖掘的模式評估模塊的作用則是依據興趣度測量，並且與數據挖掘模塊交互，以便進行個性化數據挖掘服務，為「感知雲服務」的各類用戶自主智能挖掘其感興趣的數據。由於智慧醫療所構建的「健康感知雲」中存儲著海量的居民健康數據，而這些數據往往又存在著顯性的和隱性的關聯性，挖掘、比對數據之間的聯繫是「感知雲服務」的重要任務。以智慧區域內衛生事件應急響應為例，如果區域內突發疫情，此時需要聯機分析最近域內居民健康檔案中的就診記錄、專業醫學資料庫、網際網路知識庫等多種知識庫以便尋找問題的根源。在數據挖掘與用戶交互服務上，無論是智慧醫療域內居民還是域內各級衛生信息管理人員，如果直接從各類龐大、繁雜的資料庫（知識雲）以及互聯網當中挖掘自身所需的知識集合進行人工聯結式分析，會耗費大量的時間和精力，而人工智慧領域的數據挖掘、聯機分析技術、

人工神經網路技術為此類問題提供了解決方案。數據挖掘中的核心技術——聚類分析是基於「物以類聚」的樸素思想，根據事物的特徵對其進行聚類或分類，因此需要針對「感知雲服務」所涉及的服務對象設定其相應的分類，便於日後的數據發掘分析。為了使知識聚類所涉及的知識更具準確性和完整性，需要針對「感知雲服務」的不同類別的使用對象設計不同的聚類。「感知雲服務」所感知到的各類用戶的知識（數據）與知識倉庫、網際網路、以及其他專業資料庫所挖掘到的相關知識進行聯機分析，最終在「感知雲服務」的用戶交互界面形成直觀並彼此相聯結的可視化知識分析結果。

（2）機器學習與人工神經網路技術的應用。「感知雲服務」是一個動態變化的過程式服務，其中所涉及的知識分類在這一過程中也隨著用戶興趣與習慣的變化而不斷變化。通過在「感知雲服務」中植入機器學習與人工神經網路模塊可以解決跟蹤、學慣用戶動態需求的問題，其可訓練、可學習的特性為「感知雲服務」動態跟蹤用戶的興趣與習慣提供了良好的演算法支持。通過對「感知雲服務」中的機器學習與人工神經網路模塊進行多層、多次訓練，可以不間斷地獲取與學習不同類型用戶的知識分類、使用習慣、興趣領域等知識，為「感知雲服務」的不同使用對象自動歸類、分析、挖掘、推薦相關知識。技術創新維度下的智慧醫療「感知雲服務」技術路線圖，見圖1。

基於智慧醫療的「感知雲服務」技術創新與模式探索

3
多維視域下的智慧醫療「感知雲服務」

本文闡釋的智慧醫療「感知雲服務」可分為健康感知雲服務、公衛感知雲服務、知識感知雲服務三個具體子維度。這三個子維度之間通過「健康感知雲」進行數據交換、智能感知、服務改進的知識獲取與聯結交換。本文所闡釋的智慧醫療「感知雲服務」全景圖，見圖2。

基於智慧醫療的「感知雲服務」技術創新與模式探索

3.1 以患者為中心的「健康感知雲服務」

智慧醫療最重要的任務就是為域內居民提供更為便捷的醫療服務。惠民視域下的智慧醫療「雲服務」的目標是，構建「以人為本」、「三級聯動」、居民可感知的「雲服務」，建立泛在式、可智能感知的數字化患者雲服務中心。惠民視域下的「智慧醫療」雲服務主要是以「健康感知服務雲」為載體，雙向優化便民服務與醫療資源。

（1）實現居民就診服務流程再造。以雲計算技術和物聯技術聯合構建的「健康感知服務雲」，為居民提供多終端並不受時間、空間和人員身份限制的3A（Anytime、Anywhere、Anyone）泛在式健康感知雲服務體系。以居民健康卡卡號為主索引，簡化雙向轉診流程，實現診療下沉。

（2）實現醫療資源與醫療服務的再整合、再優化。利用「健康感知服務雲」對區域內所有醫療機構和醫生資源進行重新整合與定位，通過對居民個人健康檔案信息的分析、感知，為其提供選擇所患疾病診療服務的最優路徑，實現本區域內所有號源的合理分配。「健康感知雲服務」以各大三甲醫院的優質專家資源為核心，提供區域醫療遠程會診服務，通過健康檔案與病歷報告的「雲」端共享、專家遠程視頻會診，實現居民不出社區即可享受三甲醫院的醫療服務，全面提升區域醫療服務質量。

（3）利用物聯技術加大對健康人群和患病康復期人群的服務、感知力度，為智慧醫療域內居民提供泛在式家庭健康智能服務。以國家、省市三級智慧城市整體戰略為基礎，以智能物聯網技術為主導，全面實施區域遠程智能健康監測，實現區域內所有監測對象體征監測數據的「雲」端共享。同時，利用數據挖掘與機器學習技術，建立居民健康服務動態模型，為健康居民和疾病康復期的病患提供包括營養配餐、康復運動和疾病防護等全方位、即時、個性化健康生活專業指導服務。

（4）為區域內居民提供「患者服務感知質量公眾測評反饋服務」，實現公眾對智慧醫療區域內醫療機構的就醫環境、服務質量和從業醫護人員技術水平進行動態感知與跟蹤測評，並形成區域內醫療機構與醫護人員服務質量的星級評價體系，為醫院綜合實力、醫護人員專業技術水平以及職業道德考評提供有效參考。

（5）「居民健康卡」與新農合的資源整合。通過智慧醫療中的「健康感知雲」為數據存儲載體進一步規範、整合「居民健康卡」與「新農合」的數據資源，並以「居民健康卡」卡號為患者主索引，為智慧醫療域內居民提供居民健康卡「一卡通」式服務。在區域內任何一家醫療機構，原新農合用戶使用居民健康卡即可完成身份識別、健康檔案查閱、費用結算等一卡通式服務。

3.2 支撐公共衛生管理的「公衛感知雲服務」

公共衛生管理維度下的「智慧醫療」雲服務主要是通過對「健康感知服務雲」中的公共衛生數據進行挖掘與分析，利用大數據的「可預測」性提升醫療衛生管理和決策水平。通過對「健康感知服務雲」海量數據深度挖掘與多維分析，構建面向不同功能用戶的數據倉庫。

以「健康感知服務雲」為基礎，為重大突發衛生事件應急指揮提供更為高效的輔助決策服務，通過高效的數據挖掘與分析機制，實現預警指數分析、危機事件提醒、應急響應、跨部門聯動，提高突發事件的應急處理和指揮調度能力，為突發公共事件決策指揮提供科學依據和技術支撐。

（1）以「健康感知雲」為數據基礎、雲計算和機器學習為技術支撐，通過對公眾醫療行為數據的採集與深度挖掘，實現對本區域範圍內的各類典型性疾病動態感知監測，形成有效的疾病監控機制，為本區域的疾病控制管理工作提供有力的數據與技術支持。通過「公共智慧健康雲」所提供的居民健康檔案資源共享與三級醫療網路協同服務，實現針對本區域慢性病人群的定診與管理。同時，通過醫療行為感知監測，為慢病高危人群提供危情提醒、康復指導及用藥提醒等健康干預服務，以實現慢性病便捷診療及隨訪服務。

（2）以醫療服務整體管理與質量控制為導向，構建基於「健康感知雲」的公共衛生輔助決策系統。在輔助決策系統的構建上應注意「硬科學」與「軟科學」結合的構建理念，加強公共衛生健康數據的感知力度，建立基於「公共智慧健康雲」的感知、挖掘輔助決策系統，使公共決策更加準確、可行；另一方面構建一套科學、精細、專業的醫院醫療行為監管網路系統，實現對醫療機構和醫療行為的監督系統化和常態化，逐步實現對醫院醫療行為的全過程動態監管。

3.3 支撐終身學習的「知識感知雲服務」

智慧區域內的「知識感知雲服務」，主要是通過建立泛在式，不受時間、地域限制的「知識感知雲服務」進一步提升現有醫務人員的知識與業務水平。「健康感知雲服務」通過整合智慧醫療域內醫療知識資源、並依託醫學院校的優秀師資與知識資源，搭建以醫學高校教育資源為依託，集本專科遠程繼續學歷教育、繼續教育學分管理等遠程非學歷專業技術培訓和健康知識為一體的感知雲服務平台，為在職醫護人員提供統一、專業、便捷的教育與培訓服務。