智慧醫(yī)院依靠機器學習模型、AI 醫(yī)療設備等基于數(shù)據(jù)的洞察力來推動決策。

智慧醫(yī)院使用數(shù)據(jù)和 AI 洞察推動各個患者服務階段的決策，為專業(yè)醫(yī)務人員提供洞察以實現(xiàn)更好、更快的護理。

智慧醫(yī)院使用數(shù)據(jù)和技術加速和改進目前專業(yè)醫(yī)務人員和醫(yī)院管理層的工作，例如追蹤醫(yī)院的床位占用率、監(jiān)測患者的生命體征、分析放射學檢查等。

智慧醫(yī)院和傳統(tǒng)醫(yī)院的區(qū)別是什么？

醫(yī)院正在不斷生成和采集數(shù)據(jù)，其中大部分數(shù)據(jù)已實現(xiàn)了數(shù)字化。這使得他們能夠使用數(shù)據(jù)分析和 AI 等技術來獲得更好的洞察。

曾以紙質文件形式存儲的患者病史、檢驗結果和免疫信息數(shù)據(jù)現(xiàn)已被轉換成電子病歷（EHR）。數(shù)字 CT 和磁共振成像掃描儀以及包括 PACS 醫(yī)療影像存儲系統(tǒng)在內的軟件正在取代模擬放射學工具。醫(yī)院病房和手術室的互聯(lián)傳感器可以記錄多個連續(xù)數(shù)據(jù)流，用于實時和回顧性分析。

普通醫(yī)院正在越來越多地使用數(shù)字工具，以過渡轉型為智慧醫(yī)院。智慧醫(yī)院不僅可以采集數(shù)據(jù)，而且還可以通過分析數(shù)據(jù)提供有價值的、及時的洞察。

自然語言處理模型可以從復雜的病理報告中快速提取有益于癌癥護理的洞察；數(shù)據(jù)科學可以監(jiān)測急診室的等待時間以解決各種瓶頸；AI 機器人可以在手術室協(xié)助外科醫(yī)生；視頻分析可以檢測到洗手液供應情況或患者需要注意的情景（例如醫(yī)院或家中的跌倒風險）。

智慧醫(yī)院有哪些優(yōu)點？

智慧醫(yī)院技術為醫(yī)療系統(tǒng)、專業(yè)醫(yī)護人員和患者帶來了以下益處：

醫(yī)療服務提供者：智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)可用于幫助醫(yī)療機構優(yōu)化其有限的資源，提高運營效率，更好地以患者為中心；傳感器可以監(jiān)測到獨自一人的患者；AI 算法可以根據(jù)病情的嚴重程度告知需要優(yōu)先治療的患者；而遠程醫(yī)療解決方案可以為醫(yī)院外的患者提供護理。

臨床醫(yī)生：智慧醫(yī)院工具可以幫助醫(yī)生、護士、醫(yī)學影像技術人員和其他醫(yī)療專家處理常規(guī)或繁重的任務，例如記錄與患者的每一次互動、分割核磁共振中的解剖結構或將醫(yī)生的診斷書轉化為醫(yī)療保險編碼，使他們能有更多的時間專注于患者護理。智慧醫(yī)院工具還可以在 AI 算法的幫助下幫助做出臨床決策，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)為個別患者提供第二診療意見或分診建議。

患者：智慧醫(yī)院技術可以幫助全球任何地方的醫(yī)生提供更加一致和更高質量的患者護理服務。臨床醫(yī)生在技能水平、專業(yè)領域、資源獲取和每個患者的時間投入上都有所不同。通過部署 AI 和機器人技術來實時監(jiān)測并自動執(zhí)行耗時的任務，智慧醫(yī)院可以讓臨床醫(yī)生更專注于與患者的互動，以優(yōu)化患者體驗。

如何打造智慧醫(yī)院？

在運營智慧醫(yī)院時，需要將完整的硬件和軟件解決方案生態(tài)系統(tǒng)與臨床醫(yī)生的工作流程相協(xié)調。為了加快和改善患者護理，該系統(tǒng)中的每個應用、設備、傳感器和 AI 模型都必須實現(xiàn)在整個機構中共享數(shù)據(jù)和洞察。

如果把智慧醫(yī)院比作章魚，那么章魚的頭部就是負責存儲和處理所有數(shù)據(jù)的安全服務器。每個觸手則代表急診室、重癥監(jiān)護室、手術室、放射科實驗室等部門，上面覆蓋著能夠從周圍環(huán)境中獲取數(shù)據(jù)的傳感器（章魚吸盤）。

如果每個觸手都各自運作，那么這只章魚的身體就會因為只能收到一條手臂感應到的信息而無法采取快速行動。只有每個觸手都將數(shù)據(jù)傳回章魚的中央大腦，才能使它能夠靈活應對不斷變化的環(huán)境。

同樣，智慧醫(yī)院采用的也是這種輻射模型：分布在整個設施中的傳感器可以將關鍵洞察送回中央“大腦”，幫助做出整體決策。例如，如果手術室的攝像頭顯示手術即將完成，AI 就會提醒恢復室的工作人員做好迎接患者到來的準備。

為了驅動智慧醫(yī)院解決方案，醫(yī)療器械公司、學術醫(yī)療中心和初創(chuàng)企業(yè)紛紛使用NVIDIA Clara。從運行實時應用的醫(yī)療設備到長期存儲和處理數(shù)據(jù)的安全服務器，這個端到端 AI 平臺可以與整個醫(yī)院網(wǎng)絡相整合，支持邊緣、數(shù)據(jù)中心和云基礎設施、眾多軟件庫以及全球合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，為新一代智慧醫(yī)院提供動力。

智慧醫(yī)院運營和患者監(jiān)測

一家繁忙的醫(yī)院由患者、員工、藥品、設備等無數(shù)動態(tài)元素而組成，使用 AI 自動化技術能夠優(yōu)化設施的運營。

雖然醫(yī)生或護士不可能在患者住院期間的每一刻都陪伴在他們身邊，但智能視頻分析在其他智能傳感器的配合下可以密切監(jiān)測患者，在患者處于困境并需要關注時提醒醫(yī)療服務提供者。

例如重癥監(jiān)護室中的患者被連接到持續(xù)采集生命體征的監(jiān)測設備上。其中的許多設備會不斷發(fā)出各種警報，這可能導致醫(yī)務工作者有時會忽略某個傳感器的警報。

通過將來自多個設備的流式傳輸數(shù)據(jù)匯總到一條通道，AI 算法可對數(shù)據(jù)進行實時分析，更快檢測出患者的病情是否突然轉好或轉壞。

休斯頓衛(wèi)理公會學術醫(yī)學中心正在與NVIDIA 合作伙伴網(wǎng)絡中的精英成員Mark III Systems一起部署一種名為DeepStroke的 AI 工具。該工具可以根據(jù)患者的語言和面部動作，更加準確地提前檢測出卒中癥狀。通過將這些 AI 模型集成到急診室的工作流程中，醫(yī)院可以更加迅速地確定如何正確治療卒中患者，幫助臨床醫(yī)生不遺漏仍可以挽救生命的患者。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員 Artisight正在使用由 GPU 加速的戴爾 PowerEdge 服務器、NVIDIA Fleet Command混合云系統(tǒng)和用于 AI 流式傳輸分析的 DeepStream 軟件開發(fā)套件等戴爾和 NVIDIA 的企業(yè)級解決方案來管理一個智慧醫(yī)院網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡包含了西北大學醫(yī)學院的 2000 多個攝像頭和麥克風。

Artisight所提供的一個模型提醒護士和醫(yī)生注意有受傷風險的患者。另一個基于室內定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)實現(xiàn)了診所工作流程的自動化，最大程度地提高員工的生產(chǎn)力和患者的滿意度。還有一個系統(tǒng)通過檢測術前、術中和術后事件協(xié)調手術室的吞吐量。

這些系統(tǒng)都可以輕松添加功能而不受地點的限制。一個 AI 支持的傳感器網(wǎng)絡可以監(jiān)測醫(yī)院的房間以防止患者跌倒，也可以檢測醫(yī)院用品是否不足或者手術室是否需要清潔。這些系統(tǒng)甚至可以通過 Artisight 的集成式遠程咨詢工具延伸到醫(yī)院以外，監(jiān)測位于家中的高危患者。

醫(yī)療服務的最后一個關鍵要素是醫(yī)療編碼，也就是把臨床醫(yī)生的筆記轉化成一組代表每項診斷和程序的字母數(shù)字代碼。這些代碼在美國具有特別重要的意義，它們是醫(yī)生、診所和醫(yī)院向保險公司、患者等相關者提交賬單的依據(jù)。

NVIDIA 初創(chuàng)加速企業(yè)Fathom所開發(fā)出的一個 AI 模型能夠自動執(zhí)行復雜的醫(yī)療編碼流程，在降低成本的同時提高速度和精度。這家成立于 2016 年的公司與全國最大的衛(wèi)生系統(tǒng)、計費公司和醫(yī)生團體合作，每年為超過 2000 萬名患者進行編碼。

智慧醫(yī)院中的醫(yī)療影像

深度學習最開始被用于識別圖像中的物體并因此而普及。這也是這項技術在醫(yī)療行業(yè)最早的用途之一。目前在醫(yī)療影像領域，有幾十個 AI 模型已經(jīng)獲得監(jiān)管部門的批準，幫助智慧醫(yī)院的放射科加快對 CT、MRI 和 X 光數(shù)據(jù)的分析。

AI 可以對檢查圖像進行預篩，標記出需要放射科醫(yī)生注意的區(qū)域。這可以節(jié)省醫(yī)生的時間，讓他們有更多的余力查看其他檢查圖像或向患者解釋結果。該技術可以將腦出血等關鍵病例移到放射科醫(yī)生工作清單的首位，進而縮短診斷和治療危及生命的病例的時間。而且它還可以提高放射學影像的分辨率，使臨床醫(yī)生能夠減少每個患者所需要的劑量。

領先的醫(yī)療影像公司和研究者正在使用 NVIDIA 的技術驅動可用于智慧醫(yī)院環(huán)境的新一代應用。

西門子醫(yī)療（Siemens Healthineers）開發(fā)了基于深度學習的自動輪廓繪制解決方案，能夠對放射治療中的危險器官進行精準的輪廓繪制。

富士醫(yī)療使用NVIDIA GPU驅動其 Cardio StillShot 軟件，該軟件可在 CT 掃描期間生成精準的心臟影像。為了加快該軟件的工作速度，該團隊使用了包括 NVIDIA Optical Flow SDK 在內的軟件來估計像素級運動，并使用NVIDIA Nsight Compute來優(yōu)化性能。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃中的初創(chuàng)企業(yè)也在使用 AI 推進醫(yī)療影像工作流程，例如上海聯(lián)影智能的 uAI 平臺可以為設備、醫(yī)生和研究者提供功能齊全的 AI 應用，涵蓋了影像、篩查、隨訪、診斷、治療和評估領域。該公司的 uVision 智能掃描系統(tǒng)在NVIDIA Jetson 邊緣 AI 平臺上運行。

智慧醫(yī)院中的數(shù)字和機器人手術

為了獲取數(shù)據(jù)并為外科醫(yī)生提供 AI 驅動的警報和指導，智慧醫(yī)院的手術室加入了智能視頻分析和機器人技術。

醫(yī)療設備開發(fā)商和初創(chuàng)企業(yè)正在開發(fā)推動手術培訓的工具，幫助外科醫(yī)生提前計劃手術、在手術中提供實時支持和監(jiān)測并協(xié)助術后的記錄和回顧性分析。

總部位于巴黎的機器人手術公司 Moon Surgical 正在設計一個可與手術室現(xiàn)有設備和工作流程配合使用的無障礙、自適應外科手術輔助機器人系統(tǒng)—— Maestro 。這家初創(chuàng)企業(yè)采用NVIDIA Clara Holoscan節(jié)省時間和資源，縮短了開發(fā)時間。

Activ Surgical選擇使用 Holoscan 加快開發(fā)用于提供實時手術指導的 AI和增強現(xiàn)實解決方案。這家波士頓公司的 ActivSight 技術讓外科醫(yī)生能夠查看肉眼無法看到的重要生理結構和功能，比如血流。

位于倫敦的Proximie將使用 Holoscan 技術實現(xiàn)手術室的遠程呈現(xiàn)，把專業(yè)的外科醫(yī)生和 AI 解決方案帶入到每一場手術中。該公司希望通過將這些信息集成到外科影像系統(tǒng)來降低手術并發(fā)癥的發(fā)生率，提升患者的安全和護理質量。

遠程醫(yī)療——家中的智慧醫(yī)院技術

另一些智慧醫(yī)院技術確保不需要入院的患者可以通過可穿戴設備、智能手機應用、視頻約診、電話和文本信息收發(fā)工具在家中接受護理。此類工具減少了醫(yī)療機構的負擔，例如能與患者有效溝通的 AI 聊天機器人。

Curai 等公司正在使用自然語言處理 AI 驅動智能語音助手和遠程醫(yī)療聊天機器人。Curai 是NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃這一全球初創(chuàng)企業(yè)網(wǎng)絡中的一員。

Curai 正在使用 GPU 驅動的 AI，通過一個基于聊天的應用連接患者、醫(yī)療機構和護理團隊?；颊呖梢暂斎胗嘘P他們病情的信息、查閱他們的醫(yī)療檔案并隨時與醫(yī)療服務提供者聊天。該應用還通過提供基于 Curai 深度學習算法的診斷和治療建議來支持醫(yī)療服務提供者。

Curai 所專注的 AI 領域是自然語言處理（用于從醫(yī)療對話中提取數(shù)據(jù)）、醫(yī)學推理（用于提供診斷和治療建議）以及圖像處理和分類（主要用于患者上傳的圖像）。

像 Curai 這樣的線上護理工具可以在任何時候用于預防性的和簡易的護理，或在患者就診后確保他們能夠良好地響應治療。

利用智慧醫(yī)院數(shù)據(jù)開展醫(yī)學研究

智慧醫(yī)院數(shù)據(jù)的用處并不會在患者出院后而結束，它們可以為持續(xù)多年的研究提供信息，并作為醫(yī)療機構數(shù)據(jù)庫的一部分來幫助改善運營效率、預防護理、藥物研發(fā)等。憑借像聯(lián)邦學習這樣的協(xié)作工具，數(shù)據(jù)的作用將從一座醫(yī)療機構擴展到全球，推動整個醫(yī)療領域的研究。

Neurosurgical Atlas 是全球最大的神經(jīng)外科醫(yī)生協(xié)會。該協(xié)會通過新的高效外科技術推進神經(jīng)外科疾病患者的護理。Atlas 包含一個手術記錄和模擬庫，讓神經(jīng)外科醫(yī)生在進行手術前能夠對潛在的隱患有前所未有的了解，創(chuàng)造了新的技術標桿。未來，Neurosurgical Atlas 計劃為個體患者創(chuàng)建數(shù)字孿生。

佛羅里達大學的醫(yī)療學術中心 UF Health 使用包含了 200 萬名患者的 5000 多萬次互動信息的數(shù)字病歷來訓練 GatorTron。這個模型可以幫助確定哪些患者參加挽救生命的臨床試驗、預測并提醒醫(yī)療團隊危及生命的情況并為醫(yī)生提供臨床決策方面的支持。

電子病歷還被用于開發(fā) SynGatorTron。這個語言模型可以生成幫助增強小型數(shù)據(jù)集的合成病歷，或在保護真實患者數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)AI模型的共享。

在得克薩斯州，MD Anderson 正在使用醫(yī)院存檔記錄進行人口數(shù)據(jù)分析。研究者使用自然語言處理工具包NVIDIA NeMo開發(fā)了一個對話式 AI 平臺。該平臺可以利用癌癥全像數(shù)據(jù)進行基因組分析，包括生存率分析、突變分析、測序數(shù)據(jù)處理等。

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