上海市长宁区卫生局局长葛敏在本次活动中表示：“当今，提升医疗服务水平，促进医疗改革，已成为改善民生进程中一个不可忽视的问题。长宁区作为‘基于市民健康档案的上海卫生信息化工程’六个试点区之一，将通过与IBM公司的合作，大力推进长宁区市民健康档案的建立，并利用IBM公司的数据分析技术来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，改善对居民健康和慢性病的管理，从而推进全民健康保障信息化工程，着力打造智慧医疗体系，助力实现智慧城市的美丽愿景。”
IBM全球企业咨询服务部全球医疗卫生与生命科学带头人Mohammad Naraghi介绍说：“IBM多年来一直注重与各国医疗机构的紧密合作，关注医疗体制的改革和发展，在医疗IT解决方案上有着长期的积累和研究。在中国，IBM一直致力于成为中国医疗卫生行业的创新合作伙伴，希望能利用IBM在医疗行业的成功经验帮助中国的医疗行业实现智慧转型。我们相信未来随着智慧医疗中数据分析技术的逐步深入应用，IBM将为中国医疗行业带来全新的商业模式，推动中国医疗卫生信息化建设，帮助实现更多像上海市长宁区一样成功的智慧转型案例。”
三大优势推动医疗行业智慧转型
作为“十二五”规划的重要议题，国家信息中心和卫生部共同研究规划全民健康保障信息化工程，着力打造一个智慧的医疗系统。IBM充分运用自身在医疗行业的深厚经验，深入了解中国医疗现状，致力于构建一个以患者为中心的医疗服务体系。而数据分析作为实现“智慧医疗”的重要手段，将帮助解决医疗资源分布不合理、医疗服务质量欠佳、医疗体系效率较低这三大问题。
IBM在本次活动上详细介绍了智慧数据分析在推动医疗行业智慧转型方面的三大优势：
第一，IBM数据分析技术使医疗系统更加互联互通。数据分析以建设个人电子健康档案为技术基础：标准化的个人电子健康档案实现了患者病历的信息共享，保证患者不论身在何处，都能获得较好的医疗条件。并且，通过健康信息整合平台的建立，使得医疗信息和资源在不同医疗服务机构间可以共享，实现了跨医疗机构的在线预约和双向转诊，从而提升了医疗服务可及性与工作效率，建立“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的便民就诊模式，大幅提升医疗资源的合理化分配。
第二，IBM数据分析技术使医疗资源更加普及。为了解决优秀医疗资源匮乏、百姓看病难的症结，医疗从业者在数据分析的帮助下，得以参考大量科技信息与以往诊疗手段，支撑诊断与后续治疗，提高医疗服务质量。并通过农村和地方社区医院与中心医院的链接，使医疗从业者能够实时得到专家建议和培训，突破患者对城市与乡镇、社区与大医院之间的距离限制，为所有人提供更高质量和惠民的医疗服务。
第三，IBM数据分析技术使医疗系统可以“治未病”。IBM智慧医疗通过对于数据的感知、处理和分析，将可以实时发现重大疾病即将发生的征兆，并实时提醒医疗机构服务人员实施快速和有效的响应措施，提高工作效率的同时降低了医疗机构服务人员的工作负担。对于患者本身，数据分析可以帮助医疗系统发现慢性疾病的发生，以及其他病症的变化，及时提醒患者采取相对应的措施，有效预防病情恶化或者病变发生。
IBM中国研究院信息管理与医疗卫生总监兼首席科学家潘越介绍说：“IBM研究院针对医疗数据的分析技术进行持续不断的研究，其中比较有效性分析、基于病患相似度的分析，以及基于临床指南和临床实践模式的决策支持等技术已经接近实用的程度。目前中国正处于深化医疗体制改革的攻坚期，这些分析技术对于帮助公立医院积极应对支付方式的转变、基层卫生服务机构大力提高医疗质量和效率，将会产生巨大的经济与社会效益。”
携手长宁打造慢性病管理新模式
近年来，IBM与众多国内医疗机构携手，共同致力于利用更先进的创新技术，节省更多的成本，为更广泛的人群提供更加可及的医疗服务，与上海市长宁区卫生局合作的项目就是成功案例之一。2011年10月，上海长宁区卫生局携手IBM，着手打造慢性病管理新模式。长宁区作为“基于市民健康档案的上海卫生信息化工程”六个试点区之一，希望通过建立健康云平台，记录、整合和共享市民在全市医疗机构、社区卫生服务中心就诊的诊疗和健康档案的信息，并充分发挥IBM智能数据分析的优势，利用健康档案数据来提高社区医疗卫生中心的医疗服务效率，加强对居民健康和慢性病的管理，推进长宁区医疗服务的智慧转型。
经过六个月的充分沟通和积极探讨，IBM与长宁区卫生局在区域医疗信息化解决方案和慢性病管理防治工作的理念上达成一致，研发出面向个体化健康管理的协作医疗服务管理系统。该系统建立在慢性病管理模式新趋向的前提下，以大众化病种——糖尿病为重点研究方向，为患者及其家属、社区医生及专科医生提供了多方参与团队式服务的健康计划管理平台，并实现了如下功能：提供包括健康计划的创建、浏览、执行、管理等功能的一站式慢性病管理平台；提供患者友好界面，以患者为中心，充分发挥患者自我管理的作用；利用IT技术加强对患者的管理和监控；运用对医生实践模式的分析，为医生提供必要的信息支持。活动现场对该系统的各项功能进行了演示。
实际上，百度并不是最早的摘桃者，在智能医疗领域，微软、谷歌、IBM等科技巨头早已纷纷介入，覆盖面也相对全面，并呈现出一片利好趋势。比如在我国已经有20多家大型医院引入IBM的人工智能认知技术，以辅助癌症的诊疗。而随着此次互联网巨头百度入局，无疑显示出AI+医疗正渐渐受到重视。对此，不少业界人士认为，智能医疗产业链的日渐成熟，预示着“AI+医疗已经进入了全新的时间节点。那么，人工智能技术是否真的可以帮助医院、医生和每一位患者，协助医疗开启人工智能时代？“AI+医疗”能否解决医患行业目前存在的医患不均衡、医疗效率低下等问题？
进行时的“AI+医疗”
作为“云”的两项最基本服务，“云储存与云计算”的性能已发展得相当成熟，而共享服务更是在医院与医院、医生与患者之间搭建了一个平台，通过数据分享让患者的诊断更为全面。随着语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，作为搜集相关数据的智能手环、可实时规划最佳行驶路线的智能汽车等医疗附属硬件设施也在走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的成熟。不过，谈及当前AI+医疗的具体应用，主要还是集中在机器人和机器学习两块。
在医疗领域的部署上，机器人以手术和看护为主，其中又以手术机器人“达芬奇”为典型代表。凭借灵活的关节、多功能的机械臂以及高分辨率的三维图像处理设备，“达芬奇”机器人已协助医生完成了多项手术。至于人工智能的学习方面，除了不能做手术，它几乎可以被称为“全能医生”，从诊断到治疗方案一手抓。比如IBM开发的WatsonOncology系统，它能帮助医生分析临床数据，为病患制定个性化治疗方案，还有南加州大学开发的机器学习工具SimSensei，它可以帮助医生诊断抑郁症等等类似的还有很多。此外，还有智能穿戴、计算机视觉等多项AI技术正在被人们引入医疗领域。
而此次开发的“百度医疗大脑”就是向谷歌、IBM等同类产品看齐的成果。“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议，辅助基层医生完成问诊。
“AI+医疗”时代开启
众所周知，如今医疗健康的关注点主要在心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。因为慢性病的治疗往往需要很长的时间，并多次到医疗服务机构就诊。但在追求效率的现代社会，曾经的医疗服务形式明显不太适应。基于此，类似“百度医疗大脑”的人工智能问诊项目格外受到业界的关注。因为相关的人工智能系统能够综合各项医疗大数据，给到病人一个准确的诊断结果。也就是说，如果患者能事前通过人工智能问诊系统进行自诊，很可能更早意识到问题的严重性。与此同时，伴随未来医疗产业的技术发展，患者还可以直接在挂号时将病情状况输入电脑，进行预诊，大大提高就诊效率。因此，未来更多的将是人工智能收集患者数据，并且为医生提供参考，而最终医生作出决定，二者相辅相成。
为什么业内认为“人工智能+医疗”时代已经开启？这其中关键的原因在于人工智能问诊所需要的技术是极为综合性的，缺一不可，而也就是在当前，各个技术才逐步满足了条件。
语音技术 很多患者尤其是老年人无法使用手写以及智能手机输入，他们只能够通过说话来表达自己的病情，因此只能依赖于语音技术。
图像识别技术 很多种疾病，尤其是皮肤病，最关键的是需要看到患者的实际情况，而不能仅靠说，因此图像识别技术极为重要，其可以通过上亿的数据库关联出该疾病的类型以及严重程度，进而给出患者和医生解决方案。
自然语言理解 如何理解患者在说什么，以及如何找到其中的关键信息，那么这时候对于语言的理解至关重要，而后可以通过轮询的方式逐步为其确定疾病。
大数据资源 医生问诊依靠的是经验，而这种经验对于人工智能来说则是数据，这其实是人工智能的优势。一个医生一生的经验依然是有限的，但是人工智能则是无限，其可以覆盖不同领域的数据，并且可以跟进一切新的技术与症状，保持与时俱进。
“AI+”触发医疗变革
其实，人工智能在医疗健康领域有巨大的潜力，除问诊与诊断水平以外，人工智能还可以应用于众多的医疗场景：如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。不同于传统的劳动密集型医疗，新兴的人工智能医疗模式是知识驱动和数据密集的。就此，不少业界人士认为，未来人工智能工具和技术的应用将在以下5个医疗领域中带来造福人类的变革：
人口管理 识别风险，判别病人是否处于风险中，并对可能降低风险的措施进行识别。
护理管理 为每个患者设计个性化的护理计划，缩小在护理中的差距。
患者自我管理 支持并能够为患者个人定制自我管理治疗计划，实时监视患者健康，调整药物剂量。
系统设计 优化医疗流程，从基本治疗过程到医疗保险的一切，通过数据分析，在提高护理成果和质量的同时降低成本。
关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想
教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。
一、目前医学教育以及医学人才培养状况
智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
二、智能+医学教育的必要性探究
2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
三、交叉医学人才的培养
3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
3.2医学人才培养体系初步构想
据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
【关键词】移动医疗 移动互联网 远程医疗
1 引言
据分析机构GFK统计，2014年全球智能手机终端出货量超过12亿部，同比增长了23%；据市场调查机构IDC统计，2014年全球平板电脑出货量达到了2.357亿台。随着智能手机、平板的普及以及4G移动通信技术的发展，基于智能手机、平板等终端在移动医疗领域正在迎来巨大的发展机遇。国际医疗卫生会员组织（HIMSS）对mHealth（Mobile Health，移动医疗）给出的定义是通过使用移动通信技术来提供医疗服务和信息。在移动互联网领域，就是基于智能手机、平板等移动互联网设备为人们提供便捷的医疗服务。实验表明，借助移动医疗技术可以使医疗服务提供商和患者的沟通更加方便，医疗信息传递也更加高效[1]。为此，我国在2014年3月专门成立了“移动医疗专委会”[2]，专门负责移动医疗相关事务。本文将主要讨论基于智能手机、平板终端APP的移动医疗的意义、现状、应用分类以及发展难题，并对未来移动医疗的发展做出一些展望。
2 移动医疗的意义
移动医疗的蓬勃发展对人们健康有着巨大帮助，特别是目前我国大力推广“互联网+”概念的大环境下，发展移动医疗具有十分重要的意义和价值。根据需求不同，其意义大致划分如图1所示：
图1 移动医疗的意义
第一，使用方便高效。移动医疗可以给人们带来很多便利，例如运用相关APP，用户可以足不出户实现对相关医院进行预约挂号，非常方便易用；也可以连接在线医生，对一些疾病进行网上问诊，帮助人们解疑答惑。在医院内部开发相关APP，可以实现医护人员无纸化录入病人生命体征数据，提高了录入效率和精准度，减轻了医护人员的工作压力，使医院更具现代气息，这也是未来医院的发展倾向。
第二，建立个人健康记录。以智能手机、平板等终端为核心组件，借助可穿戴式等健康设备如智能手环、智能手表等，可以获得人体的实时脉搏、血压、心率等健康信息，上传到云端并做出相关反馈，给出健康生活的合理建议，实时发现早期出现的健康问题，做到防患于未然。这些数据也可为人们将来患病后，医生做出合理诊断提供依据。
第三，汇总形成大数据对各种疾病分析。移动医疗的蓬勃发展会积累海量数据。可对这些大数据进行深层次地挖掘，以便发现很多疾病的治病因素。如某种疾病与日常饮食等的关系等，深入挖掘这些数据，能为人们预防疾病、治疗疾病提供很大的帮助。
第四，降低患者医疗成本。借助移动医疗可以有效地降低患者看病成本，解决长期存在的看病难、看病贵问题。2014年4月，阿里巴巴耗资10亿收购中信21世纪，收购的目的是因为其掌握全国基本药品监督码和全国第一家第三方平台售药资质[3]。2014年11月末，阿里巴巴推出“阿里健康”，医院看病后，借助“阿里健康”APP把处方拍成照片发到手机上，等待药店抢单，然后挑个便宜的付款，等着药店送药上门[4]。这已经在石家庄变为现实，当然这只是拿药部分，未形成一整套的闭环。未来随着移动医疗的不断发展，前端的看病部分亦能完成，这样做可以使处方药价格做到透明，降低了患者医疗成本。
第五，满足特殊病人需要。对一些患有慢性疾病的病人，移动医疗对于他们能体现出其得天独厚的优势。患者没办法长期呆在医院，一方面住院价格昂贵，另一方面患者也不方便。而依托移动医疗技术，患者只需要常备一个智能手机、一个可穿戴医疗设备即可完成实时生命体征的检测，发现问题患者可以在最短的时间内得到最有效的救护，从而有效延长患者的生存时间。另外，根据Anglada-Martinez等人的研究，借助移动医疗能有效促进艾滋病毒感染者、患有慢性疾病（哮喘、冠心病、糖尿病、高血压、传染病等）患者坚持服药[5]，这表明了移动医疗对特殊病人的价值。
3 移动医疗国内外现状
我国对3G、4G网络的持续投入以及遍布各地的WLAN网络的发展，使得移动互联网在近期获得了高速发展。
移动互联网的发展加速了传统医疗向移动医疗的转移，目前很多富有远见的公司都在布局移动医疗。2014年7月，“春雨医生”获得5 000万美元的C轮融资；2014年9月初，其与“好药师”达成战略合作，直接向用户提供网上药品推荐和购药服务；2014年9月中旬，“丁香园”获得腾讯7 000万美元投资，9月下旬，九安医疗iHealth品牌获得小米2 500万美元投资；2014年10月，“挂号网”拿到腾讯1亿美元的C轮融资，创下了我国移动医疗企业融资的最高纪录[6]。
其中，春雨医生开发的“春雨医生”APP主要提供疾病问询、门诊预约、电话咨询、义诊服务等功能；好药师开发的“好药师”APP主要提供购药服务；丁香园开发的“丁香用药助手”、“丁香客”APP主要提供药物查询、药物问询等；九安医疗则在可穿戴式移动设备上对健康检测硬件进行布局，借助相关APP可以获取、存储个人健康数据，建立专属私有健康云；挂号网开发的相关APP主要提供了挂号相关服务。
在国外，移动医疗已经形成了较为成熟的商业模式。以全球首先上市的移动医疗公司Epocrates为例，其借助手机APP向专业医疗人员提供信息支持，帮助医生更准确、更高效地为病人提供服务，目前已经有超过一百万的临床医生使用Epocrates的手机APP，全美超过50%的医生都在使用；基于LBS提供在线医生预约服务的移动医疗公司ZocDoc也取得了辉煌成绩，根据该公司提供的数据，目前每月有超过500万人使用它的服务。另外，苹果公司也期望通过专业的医疗软件ResearchKit将iPhone手机终端变为医疗诊断工具，以帮助解决一些移动医疗存在的难题，如有限的患者参与度、数据样本缺少、医患沟通的单向等[7]。
4 应用分类
按照功能不同，移动医疗应用大致可以分为如图2所示的几大类别：
图2 移动医疗的应用分类
第一类是提供挂号、预约医生功能的APP，也是应用比较广泛的。以往去医院就诊需要先挂号再去就医，而挂号是一个很耗时的工作，往往需要长时间的排队，并且不能保证预约到具体某位有声望的医生。而现在借助此类APP，可以方便实现医生预约、在线挂号服务，在减少患者看病时间的同时也减轻了医院的压力。目前国内应用范围较广的相关APP有：挂号网、预约挂号、挂号助手等。
第二类是提供药物购买功能的APP。此类APP是实现移动医疗健康发展的重要棋子，布局合理可以形成价格透明的药物格局。受政策影响，现在对药物购买往往局限于非处方药的购买，能进行处方药购买的APP较少。相信未来随着相关法律法规的健全以及政策的出台，会有更多的APP可以购买处方药。目前国内应用范围较广的相关APP有：1号药店、阿里健康、药房网等。
第三类是提供健康评估功能的APP。此类APP往往以智能手机、平板为中心，借助扩展附件的支持，可变成一台功能齐全的医疗设备，患者在家就可以接受诊断，并把信息通过智能手机传送给医生[8]；对于一些健康、亚健康人群，也可利用智能手机、平板借助一些扩展的可穿戴设备如智能手表、智能手环等，完成相应的血压、血糖、体温、睡眠质量等信息的获取，利用相关APP计算得出健康状况评估并给予相关健康指导。此类APP往往根据相应硬件开发，本文不再一一举例。
第四类是提供药物查询的APP。提供随身的药物详细信息查询是非常有意义的，对于医学生来说，可以用来学习相关药物药理作用、适用症等信息；对于医生来说，可以用来学习、查询相关药物；对于患者来说，去诊所、医院拿药回家后，若想查询医生开具药物的详细信息，则可以通过此类APP完成。目前国内应用范围较广的相关APP有：医口袋、丁香用药助手、药品通等。
第五类是提供健康咨询、健康传播功能的APP。众所周知，我国有着巨大的处于亚健康状态的人群，他们的健康问题一直被忽略。此类APP可有效解决这个难题，它可以作为连接求助者和具备专业健康知识的营养师、医生等的桥梁，为其在线解除健康问题提供咨询服务。笔者认为此类移动APP成功与否的关键在于其提供健康咨询等服务的人群是否够专业，所以建立一支职业化的高素质、高水平的健康咨询专业人员队伍是非常有必要的。目前国内应用范围较广的相关APP有：好大夫在线、春雨医生、快速问医生等。
5 移动医疗发展中的问题与挑战
5.1 隐私、数据安全问题
移动医疗需要借助手机、平板等移动设备，这类设备体积较小，容易遗失。此外，患者可能会上传各种隐私信息到医疗服务的云端，这其中各个环节稍有管理不善，都可能会导致患者敏感信息的泄漏。
根据美国一项对从事移动医疗相关工作的人群进行调查，结果显示人们关心的主要问题就是移动医疗的隐私以及数据安全[9]。这表明人们对隐私以及数据安全的重视与关心，如何保护患者信息的安全是摆在人们面前亟待解决的问题。
5.2 政策、法规问题
医疗行业是一个非常专业、门槛很高的行业，需要对其进行严格管控。我国对移动医疗在政策、规章上尚未健全，有些方面甚至还处于空白，并且医疗行业里面有着错综复杂的利益，如何寻找各方利益平衡点是非常重要的。另外，移动端医药安全权责尚不明晰，传统医疗体系存在局限性[10]。但是相信随着国家对移动医疗的重视，相关法律、政策会逐渐完善，这方面存在的难题也将会得到妥善解决。
5.3 新事物、新挑战
虽然国内移动医疗有了长足的发展，但是目前仍然处在对其商业化探索的时期，发展不是很成熟，还远未形成一条行之有效的商业模式，目前并未实现盈利。移动医疗作为一种新事物，医护人员和病人对这一变化的适应都需要一个过程，人们行为习惯的改变需要时间[11]。
移动医疗需要借助移动互联网，而移动互联网目前的使用主体往往是年轻人和中年人，覆盖人群有限。如何合理宣传、推广移动医疗并找到使大众容易接受和掌握的新移动医疗方式，是摆在人们面前需要思考的问题。
6 移动医疗的未来
（1）移动医疗与VR技术
VR（Virtual Reality，虚拟现实）技术指的是虚拟现实技术，使用者可戴上VR头戴式设备创造沉浸式虚拟现实感觉。目前处在起步的发展阶段，大致可分为两类：一类是将设备接入电脑提供虚拟现实体验；另一类是将智能手机放入设备中提供虚拟现实体验。对于智能手机来说，工作理想的硬件要求是单眼分辨率大于2k、视角100°以上、刷新率大于75FPS。虽然目前智能手机一般工作在2k左右，但随着智能手机处理数据逐渐强劲，屏幕会越发的清晰，未来VR技术一定会大放异彩。笔者认为移动医疗类的APP未来可借助VR技术，为医生、患者等使用者带来身临其境沉浸式感受，如医生、学生等用户群体，未来可以通过相关APP利用配套设备进行虚拟手术、虚拟人体解剖学习，也可远程连线与其他医生交流学习。此外，患者群体也可利用VR技术与医生进行远程问诊等。
（2）移动医疗未来系统平台、开发工具的选择
随着Windows 10的，Windows系统平台迎来了新的血液，并带来很多新的特性。其中非常重要的一点是统一应用，开发一次即可在Windows 10手机、平板、PC运行的通用应用。虽然目前智能手机、平板主流用户是Android和iOS平台，但开发者目前不应只关注这2个移动平台，Windows 10平台未来可预见的也会成为一个重要平台为移动医疗服务。
关于移动医疗APP开发工具的选择，目前主流的开发流程是Android平台使用Android Studio或者Eclipse+ADT开发，iOS平台使用Xcode进行开发。每个平台使用不同的开发工具，开发效率较低。随着VS 2015支持Android、iOS开发，开发者大可考虑使用VS 2015开发，它具有开发一个平台只需更改很小代码即可移植到其他平台。另外，跨平台开发软件Unity对移动医疗开发也是一个不错的选择，它借助Mono中间层，只需要写一次代码便可使用在各个平台，这也大大提高了移动医疗应用开发效率。
（3）大数据、云计算、4G/5G等新技术未来助力移动医疗
图3为移动医疗未来可能的一种解决方案。未来移动医疗服务平台收集到海量的患者疾病数据，可为疾病诊断提供有力的帮助。工作在如此庞大的数据之上，普通手机、平板APP的运算能力肯定无法满足需要，此时需要借助云计算强大的运算能力来进行完成分析、处理数据等工作。此外，一些借助APP进行远程实时手术的移动医疗应用对网络要求极高，未来4G/5G等新的通讯技术可满足高速的网络吞吐量，从而满足此类移动医疗APP的应用需求。
（4）移动医疗与中医
笔者认为移动医疗是中医药现代化的重要组成部分，借助移动医疗可使祖国的传统医学发光发彩。基于此，应努力在传统中医研究基础上加入现代科学技术的研究成果，以推动中医药的现代化。未来可以开发中医专属移动医疗APP应用，如相关中药类APP帮助学生、医生等学习；中医传统的一些特色疗法如脉诊，也可以尝试移植改编到手机上加以使用。通过这些工作可以更好地发展中医，使人们生活得更好。
7 结束语
随着智能手机、平板等的快速普及以及各种新技术的成熟，移动互联网得到飞速发展，移动医疗也迎来了春天。而移动医疗的快速发展将会改变传统医疗，降低人们的看病成本，提高人们的生活质量，带来更加健康的生活。总之，笔者相信随着各方的共同努力，移动医疗必将得到更好的发展。
参考文献：
[1] Tamrat， Kachnowski. Special delivery： An analysis of mHealth in maternal and newborn health programs and their outcomes around the world[J]. Maternal Child Health Journal， 2012（16）： 1092-1101.
[2] 陈伟. 国内首家移动医疗专委会成立[J]. 吉林医学信息， 2014，30（3）： 5-6.
[3] 易佳. 移动医疗：2000亿背后的大蛋糕[J]. 宁波经济， 2015（1）： 34-35.
[4] 刘文静. 石家庄试水阿里健康APP 手机下单买药一张处方省了68元[N]. 燕赵晚报， 2014-12-03（4）.
[5] Anglada-Martinez H. Does mHealth increase adherence to medication？ Results of a systematic review[J]. International Journal of Clinical Practice， 2015，69（1）： 9-32.
[6] 许丽萍. 移动医疗：未来医疗新形态[J]. 上海信息化， 2015（1）： 38-41.
[7] 吕娟，王建鹏. 医生的助手―移动医疗APP[J]. 医药杂志， 2015（3）： 117-117.
[8] 杜新峰. 移动医疗的发展与应用[J]. 人民军医， 2014，57（4）： 462-464.
[9] Whittaker R. Issues in mHealth： findings from key informant interviews[J]. Journal of Medical Internet Research， 2012，14（5）： 129-129.
[10] TalkingDate网. 2015移动医疗行业数据报告[EB/OL]. （2015-06-08）. http：///index/#/datareport/-1/zh_cn.
2013年4月，德国政府在汉诺威工业技术博览会上正式推出 “工业4.0”高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。德国学术界和产业界将机械制造设备定义为工业1.0，电气化定义为工业2.0，生产工艺自动化定义为工业3.0，将物联网和制造业服务化带来的智能制造定义为工业4.0。
德国“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统(CPS)相结合的手段，推动制造业向智能化转型。包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。“工业4.0”主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
二、工业4.0在医疗行业智能化中推演
医疗行业正在通过云计算、物联网、大数据、移动设备、互联网技术等相结合的手段，向信息化迈进。对照“工业4.0”，推演医疗信息化与工业化的融合与创新，可以设计出两大医疗智能化主题，分别为：“智能医院”和“智能医疗”。
2.1 智能医院
智能医院是在数字化医院的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务;通过大数据与分析平台，将云计算中由大型医疗设备产生的数据转化为实时信息，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效安全、环境舒适的人性化医院。其基本特征主要包含有医疗设备使用过程管控可视化、系统监管全方位两个层面。
医疗设备使用过程管控可视化是指在医疗设备使用过程上，包括医用耗材管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，医疗设备的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成医疗偏差。医疗设备工作过程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依医疗设备的现况规划机器的维护;可根据信息的整合建立医疗设备的智能组合。
系统监管全方位是指通过物联网以传感器做连接，使医疗设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类医疗装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。
2.2 智能医疗
主要涉及整个医疗过程的物流管理、人机互动、3D打印等技术在医疗过程中的应用。
智能医疗是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在医疗过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在医疗过程中的脑力劳动。与传统的医疗相比，智能医疗具有学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。
近年来，由人工智能、医用机器人和数字化辅助医疗技术等相结合的智能医疗技术，正引领新一轮的医疗变革。智能医疗技术开始贯穿于检验、手术、护理和康复等医疗的各个环节。当今世界医疗行业智能化发展呈现两大趋势。
一是以3D打印为代表的“数字化”技术在医疗行业率先应用。尤其是康复医学领域个性定制化需求显着，而个性化、小批量和高精度恰是3D打印技术的优势所在。目前，3D打印在医疗生物行业的应用主要包括1、体外医疗器械如假肢、助听器、齿科手术模板，医疗模型等;2、永久植入物，如骨骼。对人体身体部位的复制是高度定制化的产品，通过3D打印，这些部件可以与身体完全契合，与身体融为一体。3、细胞3D打印，这是一种基于微滴沉积的技术。
能够为再生医学、组织工程、干细胞和癌症等生命科学和基础医学研究领域提供新的研究工具;为构建和修复组织器官提供新的临床医学技术，推动外科修复整形、再生医学和移植医学的发展;应用于药物筛选技术和药物控释技术，在药物开发领域具有广泛前景。
二是智能医疗技术创新及应用贯穿医疗行业全过程，使得医疗行业的诊断、治疗、管理、服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面。
(1)建模与仿真：如用于跨部门复杂医疗流程诊断，医院医疗应急响应系统，生理系统的建模与仿真等，可以极大的提升医疗诊断的准确率。
(2)以医疗机器人为代表的智能医疗装备：如医疗机器人已经在脑神经外科、心脏修复、胆囊摘除手术、人工关节置换、整形外科、泌尿科手术等方面得到了广泛的应用。机器人在手术的准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生。
(3)基于无线、嵌入式技术的智能资产管理解决方案：可整合医院资产信息，全面了解设备资产的成本消耗及使用情况，实现设备维护管理标准化和电子信息化升级，提供资产投资和使用分析的依据，帮助医院制定成本控管、设备采购计划，优化医院运营和资产管理。
(4)智能医疗服务业急速发展：通过各种可佩戴装置、嵌入式软件，互联网连接和在线服务的启用整合成新的“智能”医疗服务业模式，院内院外制之间的界限日益模糊，融合越来越深入。
三、改进之路
工业4.0在医疗领域的发展之路将会是一段革命性的进展。现有的医疗科技和经验必将进行改变和革新，而且对于医疗新领域和新市场的创新解决方案将层出不穷。为此，医疗行业需要在标准化与架构、复杂系统管理、医疗宽带设施、安全和安保、工作的组织和设计、培训和职业发展、监管框架和资源效率等方面进行持续和适应性改进。
四、价值
通过智能医院和智能医疗的建设。可以推动医疗行业设备及服务升级，帮助医院提高生产率和运营力，提升医师软实力。可提高医生工作效率、疾病检出率，扩大医疗可及性。帮助医院实现智能化临床管理、预算及资产优化、智能化运营和决策支持，从而提升生产率和工作效率，降低运营成本。分析预测特定高发疾病的病因、防治路径以及成本进行科研研究，为进一步降低发病率、降低医药成本、提升诊断率提供科学的依据。
关键词：人工智能；临床技能；应用
1人工智能在医学教育中的应用趋势
随着大数据、云计算和移动互联技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用得到快速发展，人工智能越来越受到国内外学者和政府部门的重视。党中央与国务院相关部门先后了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》（发改高技〔2016〕1078号）、《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020年）》（工信部科〔2017〕315号）等文件，将我国人工智能发展提升到国家战略发展层面，并积极鼓励人工智能在医疗、健康领域中的应用，建立快速精准的智能医疗体系。2018年1月，国家自然科学基金委员增设“教育信息科学与技术”研究方向，并大力支持人工智能为代表的教育教学新技术、新学科的交叉研究，以创新的思维和方法破解教育领域的科学问题。人工智能已不再局限于计算机技术领域，正在快速渗透进社会行业的各个领域。由此可见，“人工智能＋医学教育”是历史潮流和时展的需要，作为每个医学教育工作者，必须正视新技术发展给医学教育带来的挑战和巨大机遇，重塑教育者角色，提升“数字素养”，更新信息化知识和教育理念，深度融合信息技术，从而引领医学教育进一步发展。
2目前人工智能的技术水平和特点
人工智能可分为弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）、强人工智能（ArtificialGeneralIn－telligence，AGI）和超级智能（ArtificialSuperintelli－gence，ASI）。ANI尚不具备真正的智能，更多程度上是帮助人们完成某些任务的工具或助手。而AGI能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智能水平。牛津哲学家、人工智能思想家NickBostrom则把ASI定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”其思维可以进化成完全不同于人类的思维方式，“能力各方面可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面远超出人类万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面［3］。计算智能，即机器智能化存储及运算的能力；感知智能，即具有如同人类“听、说、看、认”的能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术；认知智能，即具有“理解、思考”能力，广泛应用于教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等领域。目前人工智能领域技术应用主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能影像识别、医疗信息化等方面。如IBM的Watson、Keith等开发的智能心率与宫缩描记图计算机辅助分析系统、美国Arterys公司的AI辅助心脏MRI成像系统、美国QViewMedical公司的基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CAD系统和百度的医疗大脑等［4－5］。总的说来，主流研究主要集中在弱人工智能方面，并在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究还处于探索阶段，而超级智能仍处于概念辨析成形和研讨阶段。
3人工智能在临床技能培养中的应用和前景
3．1AI可用于辅助检查结果判读及分析能力的培养和学习
辅助检查是医务人员进行医疗活动、获得有关资料的方法之一，通过医疗检查、化验的图象、图形与数据进行分析与解释，确定检查结果的医学涵义，以获取相关临床资料，并结合病人实际作出判读和分析，以利于诊断、分析病情变化和进展、评估预后、提供治疗方案和指导等。辅助检查包括各种常见影像学检查、心电图、脑电图检查、病理学检查、常规实验室检查等。人工智能在医学图像识别方面目前已经有比较成熟的应用实例。通过较为成熟的算法和大数据应用，AI进行智能影像识别，通过对已有的图像快速学习，达到对医疗图片的自动判断，能够作为辅助工具，提高医生工作效率，并可以做到更加客观、高效和精准［6］。传统临床辅助检查结果分析判读无论是教学还是学生训练均存在教学内容零碎分散，牵涉教学人员复杂，涉及教师专业局限、无法有效、有组织地统一进行培养，所以往往对辅助检查结果有效判读和分析是临床技能教学的一大难点，也往往是薄弱环节。而AI的出现可通过学习管理软件，根据学生的个人进度，为每个学生绘制适合自己的学习路径，提供精准的个性化学习，有效检查医学生对各项临床常用实验室检查、影像学检查、心电图检查等结果的学习效果，从而帮助医学生提高综合分析能力和临床辅助检查结果判读能力。AI还可拓宽学生的学习空间和时间，起到临床教师无法胜任的全面性、客观性、实时性、准确性指导学习的作用。
3．2AI可用于医学生临床问诊能力的培养和训练
问诊是医师通过对患者或相关人员的系统询问获取病史资料，经过综合分析而作出临床判断的一种诊法。问诊对疾病的诊断及治疗、良好的医患关系的建立均有极其重要的作用。因此，问诊是每个医学生必须掌握的临床基本技能。运用AI对医学生进行问诊能力的训练可基于以下两方面进行：AI可作为问诊能力训练的示范性和辅助性助手，即扮演教师教学的角色，以实现临床医生的部分功能。以百度医疗大脑为代表的人工智能已可通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，与患者多轮交流，在问诊过程中AI可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，依据患者的症状，提醒医学生更多的诊断可能性和问诊的遗漏不足，辅助医学生完成问诊。这样对医学生问诊的条理性、层次性、全面性等方面的训练有着极大的提高。AI可通过智能化机器人模拟病人的方式，有望取代标准化病人（SP）或实际病人来实现对医学生临床问诊能力的培养和考核。随着人工智能的进一步发展，基于计算机视觉、人机交互技术、自然语言处理的深度学习算法的智能机器人将能很好地模拟病人的症状、表情、动作、语言；提供更为标准、规范、准确的病情模拟演示和交互对话。同时可以并通过摄像实时记录和呈现、回放问诊整个过程，通过其人工神经网络的学习，对问诊的各个环节、问诊内容、问诊技巧等具体项目进行评分等数据采集，继而通过大数据挖掘和云计算等技术发现和分析学生在问诊过程中的不足和缺陷，给出准确的评价和指导意见，从而实现对医学生的精准指导和培养。
3．3AI可作为临床技能实践训练的重要补充
人工智能通过集成个性化建模、社会仿真和知识表达，能够为学习提供随时随地的支持［7］。人工智能对于每一位医学生来说相当于一位“虚拟导师”，从而实现定制化、个性化、精准化的自适应学习。人工智能应用于医学临床技能培养将更加注重学习者自我导向、自我评估、团队合作等软技能的提升。人工智能通过数字化技术可为医学生提供更多教科书或教室的固定环境中无法参与的现场临床技能训练的机会。通过人工智能手段，可以全息定量化地虚拟还原现实，在虚拟的空间里，医学生可直接透视人体的细致解剖结构，并由医生进行操作和讲解。这种新模式突破了时间和空间的限制，提高了教学的质量和效率。例如清华大学医学院建立的“智慧现实虚拟临床教学中心”在国内率先开启了“人工智能＋现实虚拟”的临床教学培训新模式［8］。该模式将患者的CT、核磁等影像数据，经过人工智能系统处理，得到真实还原的全息化人体三维解剖结构并映射在虚拟空间里。医生可通过专用设施，在增强现实的虚拟空间里全方位直接观看到患者真实人体结构的解剖细节，并可通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的立体几何分析，精确测量目标结构的区位、体积、径线、距离等参数，同时还可进行虚拟解剖作业、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。融合全息影像技术、3D打印技术、虚拟现实和虚拟仿真技术的人工智能将打造一个“人工智能＋全定量现实虚拟仿真”时代。如临床常用穿刺技术的训练可通过人工智能融合虚拟仿真穿刺设备在虚拟空间进行模拟仿真的操作训练。通过虚拟设备的接入，可将体格检查的训练如心肺触诊、听诊，腹部触诊在虚拟仿真环境中进行，人工智能可协助教师使用3D打印技术设计、构建3D打印的器官及模型，用于模型训练体查、病例讨论、器官病变解剖演示、临床过程演示如分娩过程等。
3．4AI可用于医学生临床思维能力与全面诊疗能力的培养和提高
人工智能可以通过模拟真实的临床环境，为学员提供一种能够自主学习、加强感官认知、易于操作的全方面的学习条件，比空间抽象的说教更具说服力，使医学教育更高效。如CMTT临床思维训练系统，其教学病例均来源于临床上真实的患者，涵盖了临床多个学科，可供训练、考核的病例数量达百余例。该系统在进行鉴别诊断时，还能够帮助医学生比较相似病症之间的区别和联系，训练实习医师临床决策思维能力，并根据病史及检查结果和诊断结论，给出治疗方案。医学生完成每一个病例，可对比标准病例进行自查和分析，也可反复学习，达到巩固提高的学习效果。该系统使思维综合训练与临床实践紧密结合，可有效培养医学生的医学思维及临床决策能力，提高临床教学质量，降低教学成本与风险，最大限度地满足临床综合诊疗能力培养和考核的教学需求。“临床辅助决策支持系统”是目前已投入使用的另一类型的培养医学生临床思维能力培养的人工智能系统。“临床辅助决策支持系统”是基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖上千种疾病和症状、1万多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000余项诊疗指南。为医学生在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。临床辅助决策支持系统可引导医生从症状出发建立诊断假设，指导医生提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊。AI可有效地引导医学生建立起以循证医学为基础的临床思维，增强疾病诊治的科学性和有效性，从而建立起标准化的临床思路，符合正确的诊疗流程。可进一步根据诊断结果，提供相应的治疗方案给医生参考以提高医学生全面的诊疗能力。
