智慧医疗终端应用模型与仿真系统设计
摘要：为进一步整合开放医疗数据和社会其他资源，本文提出了一套数据利用方案。以无锡市局部路网为原型，构建了一基于互联网+医疗的用户终端应用模型。该模型包括路径寻优与数据分析，本模型将交通数据应用于智慧医疗终端，采用Dijkstra最优路径算法与多层级TOPSIS归一化法评价方案为患者规划最优就诊医院与相应路径。该模型能实现医院就诊数据的拟合分析，为用户择日就医提供参考。本文据此搭建了智慧医疗终端仿真系统。
关键词： 智慧医疗终端；数据利用；TOPSIS评价模型；Dijkstra最优路径算法
一、引言
大城市路况复杂、道路相对拥挤，综合性诊疗医院、专科医院相对集中，诸多外地患者前来就诊，使得医院人流量过大并对医院周边交通产生影响。对于患者而言，时间就是生命，在遭遇交通事故或家中突发意外的情况下，及时就医显得尤为重要。
路径选择为本系统一重要组成部分，国内外文献对其研究已相当成熟。日本在1973年推出CACS项目，开发了基于RF射频通信的车载动态路径诱导系统，该系统可减少13%的行程时间。美国推出两个典型的自治型路径诱导系统TravTek和Advance，为车辆进行动态路径选择。德国在80年代开发了基于红外信标通信的LISB系统和AutoGuide系统，而后英国推出了世界上第一个商用车载路径诱导系统Tramc Master[1]。同时，还有Eck等人以GIS技术为分析手段，进行了基于可达性的药店区位选择问题研究[2]。
吴建军等以河南省兰考县为例，分析了农村医疗设施空间可达性[3]。熊娟等以可达性为基础，对湖北省松滋市医疗服务均等化进行了分析[4]。张莉等以江苏省仪征市为例，开发了基于时间最短的路径选择信息系统，对医院的可达性进行了评价[5]。
以上研究仅从交通角度考虑了道路可达性，而本文所提出的基于互联网+的智慧医疗终端应用模型在道路可达性的基础上，结合互联网开放数据，将交通数据与医疗数据结合利用，引入医院人流量等医院内部因素及病人病情需求等因素，构建了基于多指标评价的目标选择与对应路径规划的模型。在互联网的支持下，该系统可为百姓提供更加快捷、舒适的医疗辅助服务，并在一定程度上引导医疗资源的合理分配，大量数据同时也为政府管理部门高效决策提供指导性建议[6]。
二、智慧医疗终端应用模型的建立
（一）模型总体设计
在互联网+时代，可获取城市道路路况信息、今后可获取城市各医院（医疗机构）实时门诊在院人数、各医院各科室实时等候人数、各医院专家门诊周预约量等就诊信息。现基于以上数据构建一个应用模型。本文以此方案开发一仿真系统，实现患者就诊信息化、快速化、舒适化[7]。整体方案框图如下：
（二）路网结构与医院设置
1.以无锡市滨湖区、北塘区、崇安区、南长区部分路段为原型，构建城市路网。路网配置不同等级的道路，分别为城市快速路和普通城市道路。根据道路交通安全法规，模型中设定汽车在城市快速路的行驶平均速度为40km/h，在普通城市道路的平均速度为28km/h。
2.城市中道路可能出现拥堵，且拥堵概率以市中心为原点向四周辐射降低，一旦发生拥堵，该模型算法自动选择绕行该路段。
3.选取四家医院作为本系统设置的医院点，如下图框中所示，分别赋予虚拟等级无锡市人民医院（三星级）、无锡101医院（二星级）、太湖街道卫生服务中心（一星级）、滨湖雪浪社区卫生服务中心（一星级）。
（三）建立最优路径评价模型
对于给定的四所医院，最终得分由三部分加权组成。分别为路程用时得分、医院实时拥挤程度得分、医院等级得分。单项分数越高，表示患者越倾向于选择该医院。该模型主要包含最短路径问题与评价问题。其中路程用时得分、医院实时拥挤程度两项得分采用TOPSIS法进行分析计算。
TOPSIS法是系统工程中有限方案多目标决策分析常用的一种决策方法。它从归一化的原始数据中找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后通过评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离，求出评价对象与最优方案和最劣方案的相对接近程度，作为综合评价的依据。该法具有计算简便、结果合理、应用灵活的特点[8]。
1.路程用时得分
由于通行耗时，路程量可转化为时间量，即最短路程对应于最短时间。在该模型中，将所有路段距离表达为邻接矩阵A，A（i,j）表示路段ij的长度，若无路段连通，则设为无穷。最优路径计算采用Dijkstra单源最短路径算法 ， 即利用邻接矩阵计算。求解两指定顶点u0和v0之间最短路的Dijkstra算法，下为该算法流程图。Dijkstar算法结束时，从u0到v0的最短距离由L(v0)给出，且其中d（u0,v0）表示两点间的距离[9]。
而不同的道路等级对应于不同的平均车速，将速度的变化转化为路程变化以便于修改距离矩阵（仿真系统设计中予以介绍），城市普通道路通行耗时为城市快速路的倍，故，依此更新距离矩阵，在实际计算路程耗时得分时使用更新后的矩阵进行计算，而计算路程值时仍使用原邻接矩阵。
在城市道路中加入拥挤因素、道路等级等因素后形成新的邻接输入矩阵。通过最短路径算法可分别求得到四个医院的最短距离。因在评分时，需保证评分尺度的一致性，即首先求解所有医院的最短距离，再以四个最短距离为比较对象，进行“优中选优”。设四个最短距离分别为
需对距离进行TOPSIS归一化处理，有如下公式：
该值位于[0,1]之间，因约定分数越高，该路径越优，则
而当时，得分为0。将该得分修正为
通过该公式计算得分，既不会出现0分，又可具有良好的区分度。
2.医院拥挤度得分
实时门诊在院人数=医院当天已挂号人数-门诊就诊完成人数。
门诊在院人数越多，往往意味着挂号、检查、治疗等候时间越长，本文用实时门诊在院人数近似为就诊时需要排队等候时长的度量尺度。而将门诊在院人数与医院饱和人数的比值表示该医院实时拥挤程度。
各医院人流量拥挤度公式表示为：
rate值为介于0与1之间的数，采用TOPSIS归一化后拥挤度得分公式为：
3.医院等级得分
由于上述两项得分均大致分布于30-100分之间，故为表现“等尺度性”，设定三星级、二星级、一星级医院得分如下表2所示：
4.路线得分的计算公式
考虑到每位患者的需求不同，故该系统在路径规划中设定了系统推荐最优、通行耗时最短、医院等级最优、医院排队等候最短优先四个路径规划偏好。其中路程的长短对应于路途耗时，人流量的饱和度对应于拥挤程度，而医院的不同星级对应于医院等级得分。最后按一定权重进行加权平均得到最终得分，反推其最优路径方案，求解最优方案的行驶距离与耗时。
5.医院实时统计数据
该模型中假定可获取各医院门诊实时在院人数（在院人数=今日已挂号数-就诊已完成人数）、各科室实时等候人数、上周预约量TOP5、各医院周人流量。以上各条数据均可实现数据的可视化。而专家门诊周预约量可能是呈现周期性变化，故对该数据进行三次多项式拟合，呈现人流量趋势图，可对未来人流量进行预测。
拟合曲线采用三次曲线最小二乘法，由于三次曲线最多有两个极值点，其变化趋势能满足一周七天中的变化趋势描述。其计算原理为：假设三次函数曲线为
通过最小二乘算法找到向量a，使得曲线上的点到真实值的点的距离平方和最小。
三、系统仿真设计
1.医院与道路仿真
（1）结合图2，分析构建路网结构，并标注出每段路的长度，以便于计算最短距离。仿真系统中，构建一城市与v、b、w、x四家医院（下文均以节点号代替），分别对应图4中蓝色标注四点，其他节点均为交叉道口。假定除医院外的节点均可作为用户出发地，如图4所示。
假设v-m所在地区为城市中心。依据城市中心以及附近主干道可能出现拥堵的情况，设定部分路段分别以不同概率出现拥堵。通过随机数函数生成一个0~1之间的随机数，设为x，通过判断x所属区间范围（该区间长度即为该路段发生拥堵的概率）来确定为某一路段拥堵。如：x为0.3~0.35时路段kl发生拥堵，而x=0.31，则可确定为kl路段拥堵。
（2）道路等级设置：系统按照一定的道路级配设定城市快速路与普通城市道路，将hb、li、ic、mv、jd、rs、sx路段设定为普通城市道路（包括乡村道路和主城区旧路），上述七条路段平均行驶速度设为28km/h，其余路段设为40km/h。
2.医院拥挤度仿真实现
在该系统中采用随机生成人流量的方法，首先需确定各医院人流量的基数与饱和人流量，由于是比值问题，在加权时仅考虑得分，故此处忽略过饱和情况。
按照不同的医院等级对四家医院分配如表2所示的人数基数和饱和人数：
系统采用模拟实时监控人流量的方式，于MATLAB中设定一个定时器，通过随机函数产生一个基于基数变化的值，从而达到仿真的效果。模拟人流量公式：
定时器每触发一次，人流量进行一次更新。
3.路线综合得分仿真实现
系统在路径规划中设定了系统推荐最优、通行耗时最短、医院等级最优、医院排队等候最短优先四个路径规划偏好，此处需考虑生成四组不同的权重，以满足不同用户的需求。
现将权重分配如下：
4.各医院统计数据仿真实现
仍采用上文拥挤度数据模拟方法，对不同等级的医院设定人流量基础值与变化范围，因篇幅限制，此处仅列出不同医院周人流量数据的基数值。
医院流量统计数据仿真效果图如下：
四、模型评价与仿真测试
该智慧医疗终端应用模型首次将获得的路况数据、医院实时人流量、医院等级等因素综合考虑，结合使用者的偏好和TOPSIS评价模型，求解出从当前地点出发就医的最佳医院和到达该医院的最佳路径。在系统中，加入了不同等级公路对行车速度的影响，再将车速的影响折算成距离的变化。系统在筛选医院时，会根据患者的偏好给不同的路径影响因素分配不同的权重。同时，系统还加入了医院的实时人流量的分析，方便患者选择合适额度时间段就医，以减少排队等候的时间。综上所述，该系统综合考虑了就医路上和到达医院后可能出现的情况，具有良好的可行性。
仿真系统运行流程图如下：
（1）单次实验记录
如上图所示，当以q为起点，并选择系统推荐时，系统根据设定的算法给出最佳医院为无锡市人民医院（v），其最佳路径为q-l-m-v，最短距离为13.34km。此距离相对其余三个医院（b医院：15.49km，w医院：15.54km，x医院：18.02km）最小，而且v医院是唯一一个三星级医院。确定医院和路径之后系统将自动在地图上用绿色线条标注出该路径[10]。
（2）多次实验记录
测试总得分分值分布：对a、p、q三个起点分别以不同的路径规划偏好进行实验并记录每次每个医院得分和最优医院编号。选取系统推荐最优的得分值记录如下：
而对于不同的路径规划偏好，选择最佳医院结果如下：
五 、结论
本文提出的智慧医疗终端应用模型，以路况数据、医院实时人流量、医院等级基础数据，将人流量、路程耗时通过TOPSIS评价方法进行归一化，使得分具有尺度一致性。综合耗时、医院拥挤度、医院等级三项得分，将用户路径规划偏好转换为三项得分权重，计算总得分，从而得到当前地点出发就医的最佳医院并规划最佳路径，用户就医出行更加便捷化。在仿真系统中，直接采用无锡市路网结构，引入不同等级公路对行车耗时的影响，根据真实道路状况分配不同的随机概率产生拥堵路段并绕行，根据不同等级医院以随机数方式在一定范围内动态生成医院人流量，该仿真具有现实价值。同时在模型中加入相关医院历史数据并对其进行函数拟合，以得到数据变化趋势。
上述仿真结果可见，单次实验结果路径规划合理，符合一般用户需求。多次实验记录中（如表5所示），用户处于a点，采用模型评价方案为四所医院打分结果分别为69.63、91.75、65.67、46.33，不同医院间得分距离合理，分数呈阶梯分布、具有较强的区分度。当用户分别处于a,p,q三点处时，由地图可见推荐医院均符合用户需求。不同出发点的三组数据中四所医院得分数据标准差为18.63、13.73、14.66，其离散程度接近，即每次执行评价算法时打分一致，模型鲁棒性强。当选择医院拥挤度低优先时，系统均会推荐w医院（即社区医院），该方案可为大医院分流病情较轻又亟待处理的急症患者，从而促进医疗资源的合理配置、促进分级诊疗落实实施。结合地图与软件计算结果，可确定该地区（无锡城区）的医疗覆盖情况。
参考文献
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[3]吴建军,孔云峰,李斌.基于GIS的农村医疗设施空间可达性分析:以河南省兰考县为例.人文地理, 2008, 23(5): 3742.
[4]熊娟,罗静,彭菁,等.基于可达性的县域医疗服务均等化分析:以湖北省松慈市为例.人文地理, 2012, 27(5): 2529.
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人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251.HK)、心玮医疗(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。
1.以FPGA组件特性 建构智能医疗与IoT开发条件
2.医疗设备智能化联网要求 可用进阶高整合FPGA达成
3.因应穿戴电子开发需求 FPGA满足高整合度开发条件
4.FPGA高度可程序化布署 降低医疗设备审核、管制风险
智能医疗的主导是程序设计员，软件开发商 。人本来是机器嘛？现在请机器人替机器人看病，我觉得是再合理不过了 。
免得被医生误诊做实验 。只要人这个机器人说话精准，不出差错，那么请机器人医生看病肯定没问题 。
而且这样肯定可以大大的提高就诊的准确率，医生误诊50%，我觉得机器人医生误诊肯定不会超过10% 。并且可以提高工作效率 。
随着5G时代的到来， 健康 管理、就医诊疗、术后恢复等医疗领域插上了智能化腾飞的“翅膀”，使患者享受到更加快速精准的医疗服务。
近日，在国家工业和信息化部公示的“5G+医疗 健康 应用试点项目名单”中，由阜外华中心血管病医院牵头、郭智萍教授主持的“基于5G技术的慢病智能 健康 管理与应用”位列其中。5G技术是怎样帮助居民进行慢病 健康 管理的？它又有什么样的神奇之处？
关口前移，慢病管理更智能
随着医疗技术水平的提高和人们 健康 管理意识的增强，国民总体 健康 水平有了极大的改善。但心血管疾病、慢性阻塞性肺疾病、骨质疏松症等慢病依然是威胁百姓 健康 的重要因素，给 社会 和家庭带来了沉重的经济负担。
“现阶段，高血压、慢阻肺、骨质疏松症发病机制复杂，影响因素居多，临床治疗药物的有效靶点机制不清晰，缺乏有效的预防、诊断和治疗手段。同时，近年来我国慢性病患病人数不断攀升，但其控制率仍处于低水平，远低于西方发达国家。”郭智萍说，种种因素表明，采用智能化手段对于提高慢病防治和 健康 管理效果、提升 健康 管理水平和效率无疑具有重要意义。
基于5G的慢病智能 健康 管理项目，即通过运用5G和智能硬件的采集传输能力，以及数据管理平台的支撑能力，在智能监测、数据传输、远程诊疗、远程互动、早期干预等方面发挥传统方法无法实现的一些作用，让慢病管理更智能、更精准。
实时监测，身体状况了如指掌
你是否设想过，在不久的将来，喝一杯水就能够帮助测量体温、穿一件T恤就能实时监测到血压和心跳？这正是当前5G赋能智慧医疗的“神奇功效”，也正在从梦想照进现实。
此次“基于5G技术的慢病智能 健康 管理与应用”项目，进行数据采集的智能设备主要有非接触式生物雷达设备、戒指式智能穿戴设备、连续血压检测仪等。这些智能设备将所采集的数据，通过5G网络，传送至数据汇总平台，方便医生实时监测，随时掌握病人的身体状况。
“人的生命体征包含呼吸、心率、血压、血氧和体温五项，体征数据的实时监测以及动态变化，对于疾病诊断以及病情演变评估具有十分重要的意义。”郭智萍说。
非接触生物雷达检测技术融合雷达技术、生物医学工程技术于一体，可不需要任何电极或传感器接触人体即可实现间隔一定距离、穿透非金属介质(砖墙、衣物等)，探测生命信号(呼吸、心率、血流、肠蠕动等)。距离人体最远距离可达7米左右。
基于雷达的生命体征监护仪是将雷达技术与医疗检测技术完美结合，让雷达能够根据检测到的人体发生呼吸和体动的不同反射信号，做出相应的检测反应，从而实现位置、跌倒、呼吸、睡眠、呼吸暂停等指标的检测。
智能可穿戴设备包括连续血氧、心率、呼吸、心电、连续核心体温、连续血压、睡眠等多项生命体征连续监测设备，其中连续血氧和心率监测、连续核心体温监测、连续血压监测等方面采用了国内外最领先的生物传感器检测技术和医疗数据分析检测算法，改进了传统检测手段存在的很多缺陷和舒适性问题，有效改善患者的监测依从性，同时也提高了检测指标的精度和医护人员操作的方便性，并且可以跟雷达室内人员定位技术做到完美的结合。
此外，本系统使用的戒指形态的脉搏血氧仪，外形跟普通戒指一样小巧轻便，佩戴舒适，非常适合长时间佩戴和血氧心率连续监测，监测时不影响睡眠也不易脱落，可以在房间里任意走动等优势。
指环形态的连续脉搏血氧仪则具有小型化设计、佩戴舒适、低功耗、高精度、多功能的优点。
以点带面， 健康 管理前景广阔
以点带面、由此及彼，“基于5G技术的慢病智能 健康 管理与应用”试点项目，其最终目的是为了建立 健康 管理新模式、 探索 健康 管理新方法、提供 健康 管理新服务。
郭智萍说，慢病的 健康 管理过程，是一个连续的、长期的、循环往复、始终贯穿的过程，大型医疗机构限于地理区位、医务人员数量及其它资源的限制，很难做到对这部分群体进行有效管理。“在国家提倡分级诊疗的大背景下，利用上级医院的优势专家资源，临床、科研方面的能力，采用信息化、智能化手段协助基层社区医疗机构承担起对慢病群体的日常管理，同时联合第三方机构，为用户提供更多专业化服务，是一种新的 健康 管理的模式。”
与此同时，目前国内医院的 健康 体检还不能完全解决目标对象相关 健康 风险数据的长期、连续、实时的采集、归纳和分析的需求，随着以5G和人工智能为代表的智能化时代的到来，通过“5G+智能穿戴设备+智能化 健康 管理”的全新解决方案，可以帮助我们的 健康 管理更加系统化、智能化、精准化，用户体验更加便捷。
值得一提的是，在此次申报的试点项目方案中，运用智能检测设备、5G无线通讯、医院实体+互联网诊疗、云计算+人工智能等诸多领域的前沿技术，为亚 健康 人群、慢性病患者（高血压、心脏病等）、老年人群体实现随时随地、实时连续的 健康 监测，对慢性病的早监测、早发现、早诊断和早治疗，尤其对行动不便的老年人和特殊人群在社区内进行长期有效的病情监控和护理具有非常重要的意义。
“基于这些智能设备， 健康 信息管理平台可为病人建立终身动态电子 健康 档案，通过线上、线下的紧密协作及家庭医生的贴身服务，将为百姓提供监测、咨询、改进、诊疗、消费等全流程一体化服务，具有更加广阔的推广前景。”郭智萍说道。
资讯科技正在快速席卷各业界，医疗产业当然也不例外，世界五大科技公司「FAAMG」竞相投入智慧医疗产业，加入未来将会产生巨大经济效益的健康照护与医疗竞赛。
医疗产业「数位化」与「AI 化」医疗产业过去一直是一个专业度很足，且垂直技术很深的产业，一般传统产业几乎无从切入。然而全球科技大厂早已察觉，人工智慧应用在医疗产业的时机已来临了；2019 年底哈佛商业评论（HBR）预估 未来十年，人工智慧将为全球经济增加十兆美元以上的价值，其中最重要的产业别就是「健康照护与医疗」，相当于 2019 年全球市值百大企业排名第一的美国微软公司的十倍以上。
过去全球前十大市值企业，一直由科技业主导，其中人称「科技五巨头 FAAMG」的脸书（Facebook)、苹果（Apple）、亚马逊（Amazon）、 微软（Microsoft）、谷歌（Google 母公司 Alphabet）早已悄悄启动 AI 医疗科技计划；这五大科技公司不仅竞相投入智慧医疗产业，驱动全新的智慧医疗，引导之产业链顺势而生，加入全球健康照护与医疗竞赛。
全球五大科技公司将带领消费者进入未来智慧医疗服务苹果公司 Apple
苹果公司是以软体加硬体最早进入医疗领域插旗的科技公司，从收购最大的医疗个资平台 Gliimpse 开始，结合智慧手表以及自家设计的 App 软体 CareKit 与 ResearchKit，目的就包括了医疗、照护、与个人医疗资讯。早期成功专案包括研究帕金森氏症、自闭症，后来加入分析睡眠习惯与糖尿病、心脏病、肥胖症、慢性阻塞性肺病、忧郁症等病症之间的关联性。稍后也宣布与 Health Gorilla 公司合作取得临床级的健康医疗和诊断数据，以及联手血糖监测厂商 Dex，借此扩大已有广大群众使用的 iPhone 智慧型手机服务范围，当然是剑指智慧医疗了。
医疗界长久以来认为电子病历资料缺乏彼此资料之共通性以及资料本身之结构性，在实用性上为人诟病；例如所有的人都知道，当你旅行世界各国时，甚至在东南亚或是其他开发中国家，掏出随身的信用卡，就可以当下立刻消费，然而你过去的电子病历，却仍然没有办法在像美国这样的先进国家，当紧急就医看诊时立即直接阅读。但 Apple 公司两年前主动加入电子病历交换标准开放推广计划（Argonaut Project），支持由医疗界依 HL7 健康资讯交换标准协定所发起的开放式标准；此举确实让业者体认到智慧医疗的成败，是取决于如何串联起不同结构格式之医疗资料，最后一哩路在此。该公司甚至宣称在 2017 年就已经取得了数项关键性的美国专利，以智慧型手机、手表整合 App 软体，进军医疗产业之野心显而易见。
脸书 Facebook
年轻的脸书创办人祖克柏早在 2015 年就以他们夫妇的姓氏设立基金会，计划未来十年将投资三十亿美元，资助全球的科学家研究疾病治疗。第一个专案投入六亿美元建立 Biohub 研究中心，将加州大学柏克莱和旧金山分校、史丹佛大学的菁英科学家和工程师聚合在一起，共同研发预防、治疗及管理疾病的工具，并大力赞助「人类细胞图谱」计划；让科学家与人们可以更快了解自己身体上的细胞，达到进一步防治疾病的效果，显然他们相当看好基因治疗与自家医疗媒体服务未来的市场需求。
虽然在脸书上早已有数以百万计的脸友们，每天活跃地在社群媒体群组分享或讨论特定病患症状，但有鉴于几年前个资被不当使用之后，该公司保守地宣称尚未规划将这些讨论内容加值成为市场上的商品。不过和脸书相似性质的社群媒体 Instagram 也被哈佛大学研究团队拿来和脸书比较，证明可以用 AI 演算法，透过社群分享的照片与留言来预测患有忧郁症倾向的使用者，脸书稍后也表达有意将类似的技术应用于早期筛检与侦测精神类疾病。
亚马逊 Amazon
亚马逊切入医疗照护产业的角度，与其他科技公司截然不同，该公司过往拥有二十五年来消费者完整网购纪录，当然包括个人在改善健康或是临床上需求之商品；加上个人化之使用者体验设计，以及透明化之价格选择，提供以针对会员所需要之健康照护产品销售为其目标。此外，自家提供云端服务的 AWS 更不遑多让，已经在跟 Microsoft 和 Google 抢夺医疗产业和医药公司亟需的云端计算服务的订单了。两年前亚马逊成立了一个专注于网路医疗技术的实验室，并将其命名为 「1492」，取自哥伦布发现新大陆那一年；团队目前正在寻找从现有已去识别化的电子病历系统中，获取结构化资讯并进一步加值在其他资料库的方法如果能成功，亚马逊就可以将这些医疗知识更方便地提供给消费者及专科医师了。
同时亚马逊与摩根大通集团（J.P. Man）以及波克夏．海瑟威公司（Berkshire Hathaway）在 2019 年第一季终于共同合资成立了一家以专注于健康照护商品的非营利新公司「Haven」，新公司宣称将拥有如亚马逊提供给消费者的美好购物经验，以提供透明价格及高品质之健康照护商品为目标，并包含了各式处方医药商品及合理价格之治疗。
微软 Microsoft
微软早期在智慧医疗的规划上，以位于英国的剑桥研究实验室整合生物学家、电脑科学家和工程师，致力于用电脑计算解决癌症问题来试 水温；后来在 Hanover 计划中，利用人工智慧软体读懂每年发表的医学专业论文，帮助医生预测哪些药物对治疗癌症患者最有效，期望达到帮助治疗癌症的目的，均略有成果。目前该研究室也仍致力于医疗资讯系 统、免疫系统、医疗影像、与精神疾病照护之相关研究。
后来微软研究院（MSR）主打利用人工智慧提升医疗照护品质，并发起了 Healthcare NExT 计划，希望能找出治疗致命疾病例如癌症的新方法。其中 Microsoft Genomics 服务，透过基因资料处理，帮助医学研究者发明精准治疗癌症等疾病的药物。例如经过分析患者的健康和肿瘤细胞组织，并参考其他患者的医疗资料，医师从中能选择最有效的治疗方案。2018 年微软和印度一家医院合作，联手设计新的机器学习演 算法，用于预测心脏疾病的风险，并协助当地医生迅速找到相关治疗方法，相当有成效。此外瑞士大药厂 Novartis 在 2019 年 10 月也宣称将与微软公司在人工智慧及医药上有更具体的合作，双方目前的共识是在 个人化用药的议题上，设计聚焦于眼部退化病变之创新基因疗法。
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早期被 Google 支持的新创 Flatiron 公司，多年来从电子病历当中，肿瘤科医师有相当大的帮助。后来很快的就被 Roche 大药厂并购，当然看上的就是该公司能够以全资讯化的方式自动分析 FDA 所畅议的真实世界资料（RWD），再加上已整理好的临床级药物测试结果。另一家 Verily 公司是从 Google 当年执行最特别任务的实验室（X Lab）分出去的新创公司，致力于开发特殊之工具软体，收集汇整各式各样的健康资料，且宣称能做到疾病的预防及管理，过去曾经与国际级药厂例如娇生、葛兰素史克、赛诺菲合作，成立疾病疗法之研发公司，开发糖尿病诊疗软硬体设备，可惜此设备在美国 FDA 规范之临床测试中并不顺利。最近该公司将心电图相关技术应用在实际临床上，记录心脏活动资讯于智慧手表装置中，让更多疾病研究数据可以透过手表随时随地完成记录。不过在 2019 年的一项专利中，Verily 公司证明用机器学习演算法帮助病理学家成功地识别医学影像中的癌细胞，算是替该公司在数位病理发展的关键场域上扳回了一城。
同时 Google 旗下的实验室推出了一个雄才大略的新计划，成立新公司 Cityblock Health，并将重点放在纽约市布鲁克林区低收入人群身上，协助治疗有资格获得医疗补助计划的低收入患者，预计为低收入市民提供廉价且更好的个人化医疗。当然 Google 公司这几年也在电脑辅助医疗影像领域进行不少先导型研究，例如用 CT 影像来预测肺癌、用视网膜影像当作训练资料、自动评估心脑血管疾病风险，皆令医疗产业界大感振奋。同时在 2019 年 9 月，Google 与全美著名医疗机构 Mayo Clinic 间的异业新合作案，双方签署了为期十年的合约，这当然也宣示了 Google 致力于成为健康医疗产业资讯网路服务提供商的决心 。
这些世界级的科技公司，似乎早早就已经跃跃欲试地在医疗场域上布局了，其目的就在挟其拥有大量客户资料为基础，延伸至最贴近个人健康与医疗的需求，并以实际的产品或服务切入。
※ 内容授权自《从AI到智慧医疗》，作者为蒋荣先，商周出版。
