基于智慧医疗的“感知云服务”技术创新与模式探索

李凯，殷欢（浙江中医药大学智慧健康与信息管理实验室，浙江 杭州，310000）

基于智慧医疗的“感知云服务”技术创新与模式探索

李凯，殷欢
（浙江中医药大学智慧健康与信息管理实验室，浙江 杭州，310000）

创新在现代智慧医疗中不仅体现在“健康云”及硬件设施的构建上，更体现在其所提供的可感知泛在式服务上。本文提出了“感知云服务”的概念，并从技术创新视域对其进行了相关技术探索。最后，本文从智慧医疗服务模式的多维视域出发，对“感知云服务”的“健康感知云服务”、“公卫感知云服务”、“知识感知云服务”三个具体维度进行了详细阐释。

感知云服务；智慧医疗；人工神经网络；机器学习

0　引言

随着数字时代的发展，信息化已成为卫生管理与服务工作的重要组成部分，在惠民利民方面的效果已经显现［1］。公共医疗卫生的服务对象不只是病患，还有健康的居民［2］。随着科学技术已经逐渐进入环境智能（AmI）的环境中，旨在帮助居民提高生活质量［3］［4］。但是现有传统模式的医疗卫生信息化服务，在对患者的泛在式关怀、公卫管理决策支持、知识共享与学习等方面还有所或缺，而智慧医疗模式的诞生为继续研究以上“或缺”提供了新的系统化研究视域。随着众多健康云、医疗云的形成，医疗卫生信息化建设将最终成为下一个云技术的重要应用领域［5］。智慧医疗作为生命科学和信息技术交叉学科，为用户提供医疗卫生健康互动服务保障，也逐渐成为未来生活必不可少的一部分［6］。智慧医疗将以更透彻的感应，更全面的互联互通和更智能的洞察，实现相关“事物”的自我管理、选择和优化，使人们获得日趋个性化的医疗卫生服务体验［7］。

1　云、云服务与“感知云服务”的概念界定

云技术是指，能够提高IT基础架构、软件和服务的经济性、可访问性、可扩展性和弹性，从而以低得多的成本为机构提供了新的信息化解决方案［8］。云服务是指基于云计算的各项服务，可以是伴随云计算的出现才得以产生的服务，也可以是在云计算出现之前就已经存在但因为云计算的推动而得以更进一步发展的服务。

基于前文对云、云服务的概念界定，本文对“感知云服务”做了以下定义：“感知云服务”是指通过对能够感知现存网络中不同环境与用户群体的感知云的数据挖掘与分析并结合对所处环境的理解，由系统主动感知、自主实时调控网络配置与服务资源，智能地学习与适应不同用户的需求变化并为之提供基于云计算的各项服务。与云技术及云服务的关系一样，“感知云服务”的数据载体是感知云。

2　智慧医疗“感知云服务”的技术创新与探索

现代化信息技术给智慧医疗带来了全新的变革，但是目前众多智慧医疗项目都将实施重点放在硬件环节上，在云服务软件实施方面仅仅实现最基础的查询功能，许多云服务软件在设计上弱化了计算建模与互动感知，造成健康云平台许多蜕变为数据查询。以智慧医疗自身要求和发展趋势来看，本文认为智慧医疗“云服务”更需要运用现代化信息技术为用户提供可自主感知、自主机器学习的智能化云服务。

2.1“健康感知云”的构建

智慧医疗“感知云服务”离不开其数据载体“健康感知云”。因此 “健康感知云”是“感知云服务”的重要数据基础。“健康感知云”的构建应当以区域内居民电子健康档案为核心，并充分利用云计算、数据挖掘技术，实现居民电子健康档案数据云存储。“健康感知云”在功能上应实现以下两个方面：一是，包括个人基本信息、健康管理记录和诊疗记录在内的所有居民健康档案相关信息的实时采集、深度挖掘与动态管理，并将其作为“感知云服务”的共享数据基础。二是，以三级医疗网络建设为基础、以“健康感知云”为载体，对智慧区域内远程会诊、双向转诊等院际协作的数据进行“云”端共享，消除“信息孤岛”，加强各级医疗机构间的协同。

2.2人工智能技术支撑下的智慧医疗“感知云服务”

当“健康感知云”构建之后，在接下来的数据应用阶段，“健康感知云”能否为智慧区域内不同类型的用户提供何种个性化服务至关重要。为了区别于传统的以数据共享方式为主的“智慧医疗”，本文在智慧医疗海量数据挖掘与智能感知阶段植入了目前主流的数据挖掘与联机分析技术、机器学习与人工神经网络等人工智能技术思想。人工智能技术的植入，将使智慧医疗“感知云服务”向着知识自主获取、智能联结与分析的方向变革。

（1）数据挖掘与联机分析技术的应用。“感知云服务”中数据挖掘主要是挖掘“感知云服务”中各类用户对象（包括区域内居民用户以及各层级的卫生数据管理用户）所需要的不同类别的个性化的数据、信息、知识。“感知云服务”与智慧区域外的知识库进行知识交换并通过知识泵［9］（一种具有数据整理与过滤功能的agent模块）进行清理、集成、选择，从而使从外界获取的知识更大限度地满足各类用户的个性化需求，实现对相关用户感兴趣的知识与信息进行自动智能推送。数据挖掘的模式评估模块的作用则是依据兴趣度测量，并且与数据挖掘模块交互，以便进行个性化数据挖掘服务，为“感知云服务”的各类用户自主智能挖掘其感兴趣的数据。由于智慧医疗所构建的“健康感知云”中存储着海量的居民健康数据，而这些数据往往又存在着显性的和隐性的关联性，挖掘、比对数据之间的联系是“感知云服务”的重要任务。以智慧区域内卫生事件应急响应为例，如果区域内突发疫情，此时需要联机分析最近域内居民健康档案中的就诊记录、专业医学数据库、因特网知识库等多种知识库以便寻找问题的根源。在数据挖掘与用户交互服务上，无论是智慧医疗域内居民还是域内各级卫生信息管理人员，如果直接从各类庞大、繁杂的数据库（知识云）以及互联网当中挖掘自身所需的知识集合进行人工联结式分析，会耗费大量的时间和精力，而人工智能领域的数据挖掘、联机分析技术、

人工神经网络技术为此类问题提供了解决方案。数据挖掘中的核心技术——聚类分析是基于“物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征对其进行聚类或分类，因此需要针对“感知云服务”所涉及的服务对象设定其相应的分类，便于日后的数据发掘分析。为了使知识聚类所涉及的知识更具准确性和完整性，需要针对“感知云服务”的不同类别的使用对象设计不同的聚类。“感知云服务”所感知到的各类用户的知识（数据）与知识仓库、因特网、以及其他专业数据库所挖掘到的相关知识进行联机分析，最终在“感知云服务”的用户交互界面形成直观并彼此相联结的可视化知识分析结果。

（2）机器学习与人工神经网络技术的应用。“感知云服务”是一个动态变化的过程式服务，其中所涉及的知识分类在这一过程中也随着用户兴趣与习惯的变化而不断变化。通过在“感知云服务”中植入机器学习与人工神经网络模块可以解决跟踪、学习用户动态需求的问题，其可训练、可学习的特性为“感知云服务”动态跟踪用户的兴趣与习惯提供了良好的算法支持。通过对“感知云服务”中的机器学习与人工神经网络模块进行多层、多次训练，可以不间断地获取与学习不同类型用户的知识分类、使用习惯、兴趣领域等知识，为“感知云服务”的不同使用对象自动归类、分析、挖掘、推荐相关知识。技术创新维度下的智慧医疗“感知云服务”技术路线图，见图1。

图1　智慧医疗“感知云服务”技术路线图

3　多维视域下的智慧医疗“感知云服务”

图2　智慧医疗“感知云服务”全景图

本文阐释的智慧医疗 “感知云服务”可分为健康感知云服务、公卫感知云服务、知识感知云服务三个具体子维度。这三个子维度之间通过“健康感知云”进行数据交换、智能感知、服务改进的知识获取与联结交换。本文所阐释的智慧医疗“感知云服务”全景图，见图2。

3.1以患者为中心的“健康感知云服务”

智慧医疗最重要的任务就是为域内居民提供更为便捷的医疗服务。惠民视域下的智慧医疗“云服务”的目标是，构建“以人为本”、“三级联动”、居民可感知的“云服务”，建立泛在式、可智能感知的数字化患者云服务中心。惠民视域下的“智慧医疗”云服务主要是以“健康感知服务云”为载体，双向优化便民服务与医疗资源。

（1）实现居民就诊服务流程再造。以云计算技术和物联技术联合构建的“健康感知服务云”，为居民提供多终端并不受时间、空间和人员身份限制的3A（Anytime、Anywhere、Anyone）泛在式健康感知云服务体系。以居民健康卡卡号为主索引，简化双向转诊流程，实现诊疗下沉。

（2）实现医疗资源与医疗服务的再整合、再优化。利用“健康感知服务云”对区域内所有医疗机构和医生资源进行重新整合与定位，通过对居民个人健康档案信息的分析、感知，为其提供选择所患疾病诊疗服务的最优路径，实现本区域内所有号源的合理分配。“健康感知云服务”以各大三甲医院的优质专家资源为核心，提供区域医疗远程会诊服务，通过健康档案与病历报告的“云”端共享、专家远程视频会诊，实现居民不出社区即可享受三甲医院的医疗服务，全面提升区域医疗服务质量。

（3）利用物联技术加大对健康人群和患病康复期人群的服务、感知力度，为智慧医疗域内居民提供泛在式家庭健康智能服务。以国家、省市三级智慧城市整体战略为基础，以智能物联网技术为主导，全面实施区域远程智能健康监测，实现区域内所有监测对象体征监测数据的“云”端共享。同时，利用数据挖掘与机器学习技术，建立居民健康服务动态模型，为健康居民和疾病康复期的病患提供包括营养配餐、康复运动和疾病防护等全方位、即时、个性化健康生活专业指导服务。

（4）为区域内居民提供“患者服务感知质量公众测评反馈服务”，实现公众对智慧医疗区域内医疗机构的就医环境、服务质量和从业医护人员技术水平进行动态感知与跟踪测评，并形成区域内医疗机构与医护人员服务质量的星级评价体系，为医院综合实力、医护人员专业技术水平以及职业道德考评提供有效参考。

（5）“居民健康卡”与新农合的资源整合。通过智慧医疗中的“健康感知云”为数据存储载体进一步规范、整合“居民健康卡”与“新农合”的数据资源，并以“居民健康卡”卡号为患者主索引，为智慧医疗域内居民提供居民健康卡“一卡通”式服务。在区域内任何一家医疗机构，原新农合用户使用居民健康卡即可完成身份识别、健康档案查阅、费用结算等一卡通式服务。

3.2支撑公共卫生管理的“公卫感知云服务”

公共卫生管理维度下的“智慧医疗”云服务主要是通过对“健康感知服务云”中的公共卫生数据进行挖掘与分析，利用大数据的“可预测”性提升医疗卫生管理和决策水平。通过对“健康感知服务云”海量数据深度挖掘与多维分析，构建面向不同功能用户的数据仓库。

以“健康感知服务云”为基础，为重大突发卫生事件应急指挥提供更为高效的辅助决策服务，通过高效的数据挖掘与分析机制，实现预警指数分析、危机事件提醒、应急响应、跨部门联动，提高突发事件的应急处理和指挥调度能力，为突发公共事件决策指挥提供科学依据和技术支撑。

（1）以“健康感知云”为数据基础、云计算和机器学习为技术支撑，通过对公众医疗行为数据的采集与深度挖掘，实现对本区域范围内的各类典型性疾病动态感知监测，形成有效的疾病监控机制，为本区域的疾病控制管理工作提供有力的数据与技术支持。通过“公共智慧健康云”所提供的居民健康档案资源共享与三级医疗网络协同服务，实现针对本区域慢性病人群的定诊与管理。同时，通过医疗行为感知监测，为慢病高危人群提供危情提醒、康复指导及用药提醒等健康干预服务，以实现慢性病便捷诊疗及随访服务。

（2）以医疗服务整体管理与质量控制为导向，构建基于“健康感知云”的公共卫生辅助决策系统。在辅助决策系统的构建上应注意“硬科学”与“软科学”结合的构建理念，加强公共卫生健康数据的感知力度，建立基于“公共智慧健康云”的感知、挖掘辅助决策系统，使公共决策更加准确、可行；另一方面构建一套科学、精细、专业的医院医疗行为监管网络系统，实现对医疗机构和医疗行为的监督系统化和常态化，逐步实现对医院医疗行为的全过程动态监管。

3.3支撑终身学习的“知识感知云服务”

智慧区域内的“知识感知云服务”，主要是通过建立泛在式，不受时间、地域限制的“知识感知云服务”进一步提升现有医务人员的知识与业务水平。“健康感知云服务”通过整合智慧医疗域内医疗知识资源、并依托医学院校的优秀师资与知识资源，搭建以医学高校教育资源为依托，集本专科远程继续学历教育、继续教育学分管理等远程非学历专业技术培训和健康知识为一体的感知云服务平台，为在职医护人员提供统一、专业、便捷的教育与培训服务。

4　结语

本文之所以在探索视域上以“云服务”而不是 “云”为探索靶点，其原因是现代智慧医疗不仅强调 “健康云”及硬件设施的技术创新与应用，更强调其在管理与服务科学上的创新，突出技术支撑服务的双向联动创新理念。

［1］ 李岳峰，胡建平，周光华，孟群.我国卫生信息化建设：现状与发展［J］.中国卫生信息管理杂志.2012，9（5）：7-10.

［2］ J. Bravo， X. Alaman and T. Riesgo， “Ubiquitous computing and ambient intelligence， New Challenges for computing”， J. University Computer Science vol. 12， （2006）， pp. 233-235

［3］ J. Bravo and D. Lopez-de-Ipina， “Ambient intelligence vision”， A perspective. J. University Computer Science， vol. 16， （2010）， pp. 1478-1479.

［4］ J. Bravo， L. Fuentes and D. Lopez-de-Ipina， “Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence”， Pers. Ubiquitous Computer， vol. 5， （2011），pp. 315-316.

［5］ 屈晓辉，李岳峰，杨龙频，徐向东，胡建平，孟群.国家卫生信息化云服务平台的构建初探［J］.中国卫生信息管理杂志.2013，10（4）：286-291.

［6］ 李建功，唐雄燕.智慧医疗应用技术特点及发展趋势［J］.医学信息学杂志.2013，34（6）：2-7.

［7］ 宫芳芳，孙喜琢，林君，顾晓东.我国智慧医疗建设初探［J］.现代医院管理.2013，11（2）：28-29.

［8］ 祝智庭，杨志和.云技术给中国教育信息化带来的机遇与挑战［J］.中国电化教育.2012（309）：1-6.

［9］ 王众托，吴江宁，郭崇慧.信息与知识管理［M］.第1版.北京：科学出版社，2010.

Based on “PerceivedCloud Services” of the medical wisdom Technology Innovation and Pattern-searching

LI Kai， YIN Huan
（Zhejiang Chinese Medical University Wisdom and Health Information Management Laboratory，Zhejiang Hangzhou，310000）

Innovations in contemporary medical wisdomare reflected not onlyin theconstruction ofthe”healthcloud”andtheha rdwarefacilities， but also in its perceived on the ubiquitous service offered by. This paper presents the concept of “perception of cloud services”， and itsrelated technologies to explore from technological innovation perspective. Finally， the multidimensional sight from the Medical Wisdom service mode based on “perception of cloud services” and “health perception of cloud service”，“public health perception of cloud service”， “knowledge perception of cloud service” has explained in detail three specific dimensions.

Sense cloud services； Medical wisdom； Artificial neural networks； Machine learning

浙江省社科规划一般课题，L16ZJQN049YB，流程管理与变异只能计算统统导向的临床路径全过程管理模型研究——基于知识-学习过程理论。

李凯，浙江中医药大学 博士，副教授、高级工程师、硕士生导师，复旦大学博士后。研究方向：1、智慧型组织与组织智能系统（HIMSS方向），2、智慧医院集成平台建模与构建，3、知识管理系统（KMS）。