晋城智慧校园智慧医院产品介绍

2020年，为应对**影响，从电子病历到远程诊疗、互联网医院管理，各种医院信息化手段开始***发挥其作用，智慧医院正式从建设走向运营，并逐渐覆盖到患者就医、医生诊疗、医院管理等各个层面。从智慧医院的建设历程也可以看出，这是一个集各类智慧应用场景不断丰富、持续落地的过程。可以说，场景化应用一直都是智慧医院建设的**所在。智慧医院建设提速 全场景智能开启新征程。在2020年******防控期间，远程医疗、预约诊疗等在应对**、满足人民群众就医需求等方面发挥出积极作用，智慧医院建设***提速。其中，预约诊疗的不断完善，减少了患者在医院的等候时间，降低了门诊人员密度，成为医院防控***的一项重要举措；而移动医疗、远程医疗的应用，则让优势医疗资源变得触手可及。除了提供吃药和复查的智能提醒，还包括危险告知、健康宣教。晋城智慧校园智慧医院产品介绍

2020年，国家明确将“新基建”作为重点战略，进行大力推进。与此同时，“大健康”战略也在稳步向前发展。“新基建”+“大健康”，对智慧医疗来说，都是重大利好，是难得的发展机遇。加上我们前面提到的那五大形势背景，智慧医疗的前景可以说是非常广阔。智慧医疗的**终目标，概括来说，就是：为患者提供质量、高效、安全的医疗服务降低医务工作人员的工作负荷，提升医疗效率普及医疗健康知识，宣贯公共卫生政策提高国民身体健康素质加强医疗资源共享，降低社会医疗成本更有效地防范和应对公共卫生突发事件秦皇岛综合能源智慧医院有哪些目前，我国的智慧医院建设，互联网、人工智能技术的应用已经越来越深入。

刚刚过去的2020年，是新医改实施第二个十年的开局之年，受**影响，医疗机构传统的医疗服务模式受到巨大冲击，建设智慧医院逐渐成为医疗机构的共同选择。事实上，早在2009年美国就***提出智慧医院概念。随后，全球众多医院都进行了不同程度的探索，并把互联网、人工智能等新ICT技术应用到医疗服务各个领域。与此同时，2009年我国新医改的实施，也明确要求要加快医疗卫生信息系统建设。在过去十年间，我国智慧医院建设也走过了电子病历建设、内外部信息系统的连通和数据共享等阶段，并在2020年开始***推进各种医疗场景的数字化和智能化进程。由此，“全场景智能”正在成为智慧医院建设的新特点和新趋势，掀开智慧医院建设新篇章。

AI 辅助诊断热度高，医院端是比较大落地选择。人工智能与医疗领域的结合点非常多，包括 AI 辅助诊断、AI 药物研发、AI 健康管理、AI 疾病风险预测、AI 医药管理与 AI 医学研究等。医院作为把控患者流量的入口，专业人员配置到位，设备水平与标准化程度较高并拥有医保支持，因此目前医院是**多企业的落地选择。在各个细分领域中，AI 辅助诊断是**热门的领域，投资金额比较高，投资轮次**多，初创公司**多，应用也**为成熟。AI 辅助诊断涵盖四大细分领域，医学影像发展相对成熟。AI 辅助诊断概念***，通常指利用机器学习+计算机视觉缓解病理专家稀缺，医生素质不高与医疗资源分布不均匀的现状，帮助医生进行疾病诊断和提出治疗方案的辅助产品。辅助诊断**主要的细分领域包括医学影像、电子病历、导诊机器人、虚拟助理等，其中 AI 医学影像的市场份额较高，应用领域也相对比较成熟，目前国内已经有数百家医院使用人工智能系统针对医学影像做疾病的筛查和诊断。导航系统还能够对医护人员进行工作监控，根据工作人员的实时位置。

***，智慧医院建设需要上级高度重视并付出行动。医院信息化实际上是“一把手工程”，只有院长层面重视信息化建设，院级领导担任项目实施负责人，并配备由信息化部门和临床业务部门组成的强大实施团队，才能达成想要的效果。蓬勃发展的新技术有助于实现医疗过程透明化、医疗流程科学化、医疗信息数字化以及服务沟通人性化，从而达到提升医护工作效率、增强患者服务体验和优化内部管理机制的目的。在未来发展当中，医疗机构要不断探索运用新技术，促进医疗服务智慧化建设水平的不断提高。第二个领域则是面向患者的“智慧服务”，主要指医院，特别是三级医院利用互联网、物联网等信息化手段。邯郸工厂智慧医院解决方案

重症患者支持远程离线探视，让服务更加多元化智能化。晋城智慧校园智慧医院产品介绍

精细医疗，医疗结合人工智能后的无限遐想当然，人工智能+医疗也不仅*是诊疗这么单一的应用，在演讲中，李彦宏也提到了一些更远的应用可能性，比如基因分析和精细医疗，这是他看到的互联网医疗的第三个层次。精细医疗无疑是一个巨大的市场，根据波士顿咨询（BCG）的报告，2016年全球精细医疗市场规模超过100亿美元，相关延伸市场规模超过200亿美元，而在5年前这个数字还是几亿美元，这个市场处在一个极快的增长期中。精细医疗要想实现精细一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。晋城智慧校园智慧医院产品介绍

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