医疗it

在医疗物联网（IoMT）、机器学习（ML）和人工智能（AI）的推动下，医疗机器人和医疗技术正在飞速提高，随之而来的是侵入性更少的手术、更精确的诊断和更个性化的医治抉择，为患者带来了更多的可能性。 然而，这些所有的翻新都离不开软件，而软件带来了更多的平安防备危险。因而，咱们须要让医疗设施软件合乎编码标准。这对于确保他们的安全性十分重要。 医疗机器人在医疗保健畛域崛起您可能据说过利用医疗机器人来辅助手术。与传统办法相比，这是一种侵入性更少的手术抉择。在古代世界，随着惊人的翻新与倒退，医疗机器人曾经能够辅助执行更先进的医疗程序了，有时候甚至不须要外科医生与患者在同一个房间。 例如，中东某家公司正在开发一种办法，让外科医生在手术过程中通过加强事实（AR）图像来领导微型机械臂进行脊椎手术。 医疗机器人也在手术过程中独立实现更多工作。在自主机器人手术中，只须要操作人员从主动生成的手术打算中进行抉择，而后机器人负责执行。 衰弱技术在手术室之外也有许多利用。例如，《天然》杂志的一项钻研表明，人工智能零碎可能通过筛查X射线图像来辨认癌症，在某些状况下，它会比人类更善于这项工作。可穿戴设施和近程患者监测 （RPM） 零碎可能帮忙医生和患者跟踪血压或血糖程度的变动。在行政层面，医疗服务机器人正在库存和物资运输、筹备患者房间、追踪医疗用品等方面施展着作用。在不久的未来，机器人陪护会变得司空见惯，陪伴患者并在他们住院期间及入院后提供帮忙。而且，随着生成AI的遍及，患者很快就能体验到在看家庭医生之前，应用ChatGPT等技术更精确地查看症状。 当然，放弃这些零碎的失常运行须要大量的连通和协调，但很可怜的是，这就是歹意行为者试图入侵的中央。确保网络安全是势在必行的，因为这样能力放弃医疗设施和机器人的性能和平安。而且，在某些状况下，患者的生命可能取决于此。 为什么编码标准对医疗机器人很重要？在医疗设施和医疗机器人中，代码的安全性十分重要，因为这波及到爱护患者的隐衷、进步患者生存品质，甚至解救生命。因为大多数的医疗设施安全漏洞是在开发过程中引入的，所以，在开发的晚期就开始查看破绽是很重要的，最好是在编写代码时就检测。 随着医疗机器人和医疗设施零碎的复杂性和连接性一直进步，开发人员越来越多地应用编码标准来确保编写的代码统一、牢靠。在许多状况下，开发团队须要证实代码合乎医疗设施软件的编码标准和行业规定。 医疗机器人软件的通用规范和指南FDA（美国）和MDR（欧洲）和其余监管机构倡议遵循一些要害的规范，帮忙医疗机器人的开发人员在整个软件开发生命周期中将平安防备放在首位。 IEC 62304 作为与医疗机器人最相干的国际标准之一，IEC 62304，“医疗设施软件——软件生命周期过程”是一个性能平安规范，提供了医疗设施软件设计和保护的相干平安流程。 它还倡议在软件开发过程中应用编码标准。 MISRA C/C++ MISRA C/C++编码标准最后是为汽车行业所开发的，但它也实用于包含医疗机器人在内的任何平安要害零碎。它曾经被很多行业的嵌入式开发人员应用，确保代码平安、牢靠且可移植。 CERT CERT是一种反对C和C++等编程语言的平安编码标准。这些规范能够帮忙开发人员检测平安危险，并举荐进步代码品质的办法。 除了应用这些规范和指南外，团队应该查看OWASP Top 10和CWE Top 25，理解最新的软/硬件安全漏洞和弱点。 动态剖析如何反对医疗机器人的安全性想要确保医疗机器人软件合乎编码标准且平安，无效的伎俩是应用动态剖析，这也是FDA和国内医疗设施法规论坛（IMDFR）的举荐做法。 动态剖析工具，如Perforce的Helix QAC和Klocwork，帮忙您进步软件品质，证实合规性，并确保安全性。通过应用动态剖析，您能够强制执行编码标准，在开发过程的晚期检测破绽，更快地测试代码，并随时报告合规性。 Helix QAC和Klocwork还通过了TÜV-SÜD的平安要害零碎认证，包含IEC 62304（达到软件安全等级C）。 文章起源：https://bit.ly/3CdTIoS

前言医疗设施的数字连贯让咱们对病人的护理、医治可能更加无效和高效，且面对各种状况时能有更加直观的数据反对。对第三方组件的利用和依赖使开发此类医疗设施更加经济、更加牢靠，并放慢了翻新的步调。尽管第三方组件提供了许多益处，但也随同着肯定的网络安全危险。网络安全破绽的独特之处在于，不同制造商生产的不同医疗设施可能会应用雷同的组件，这些看似平安的设施如果应用了这个有破绽的组件会受到宽泛的影响。而且因为设施内的这些通用组件的可追溯性低而变得更加简单。这样的网络安全危险，有可能影响到病人的平安和联网医疗设施的保密性、完整性和可用性。 为了解决这个全球性的问题，美国国家电信和信息管理局（NTIA）在2018年召开了一个由各利益相干方组成的多部门倡导会来探讨软件透明度问题。其中一项成绩是软件物料清单（SBOM）的概念，NTIA将其定义为：一个或多个由组件、其关系和其余相干信息组成的清单。这一倡导为SBOM的倒退和国内范畴的采纳提供了参考。 本文次要探讨SBOM在医疗器械行业的实际，旨在为医疗设施利益相关者医疗设施制造商（MDM）以及医疗服务提供者（HCP）或者监管机构提供SBOM相干及软件透明度施行的更多细节。所以大家如果想要先理解SBOM的根本相干信息的能够看咱们的往期相干推文，本文就不再做赘述： 医疗设施SBOM的存在会使得整个TPLC（即产品全生命周期）中都会为医疗设施利益相关者带来益处。对于MDM来说，医疗设施SBOM可能跟踪和为组件的进行保护做好筹备（EOL）。如果MDM晓得组件及其各自进行保护的日期，MDM就能够更好地为本人和客户筹备任何相干的危险，从而进步MDM的品质控制能力；对于HCP来说，SBOM带来的更高的透明度和网络安全信息披露，使得他们能够依据集体的危险情况和网络安全能力来施行网络安全流动，从而更好地评估设施的网络安全危险。 现实状态下SBOM在医疗器械行业中的框架下图（图1）展示了一个医疗器械行业SBOM从收集-生成-散发的根本框架，这个框架让信息共享成为可能。基于MDM（设施生产商）生成SBOM而后分发给HCP（医疗机构）这样的流通模式也能无效进步软件的透明度。这个框架解决了来自MDM和HCP两方的思考因素。 图1：SBOM的现实状态下框架在图1咱们能够看出，各种破绽信息须要在MDM（设施生产商）和HCP（医疗机构）中进行无效替换或流通的根底是单方都须要做一些风险管理以及破绽治理的动作。对于MDM来说，咱们须要将自有的一些组件纳入到MDM本身的软件源库中，不仅如此，其中也需将一些第三方组织（供应商）的SBOM纳入进来，从而不便咱们对上游供应商的一些代码或组件进行溯源，当正当无效的对上述提到的自有组件以及第三方组件SBOM整合到MDM的资源库中后就能够生成一份欠缺无效SBOM清单给到HCP；而对于HCP来说，须要建设一个寄存来源于不同MDM或者其余产品或零碎供应商的SBOM库，以不便及时对这些组件进行风险管理从而在呈现意料之外的状况时能及时做出应答。 接下来咱们就将从MDM（制造商）和HCP（医疗机构）两个方面进行更加具体的探讨。本文将次要从MDM的视角进行探讨，HCP视角的咱们会在Part Ⅱ收回。 制造商须要关注的事项概述本节概述了MDM的SBOM的相干注意事项，包含收集SBOM内容、生成SBOM、散发SBOM以及保护SBOM内容（包含破绽监控和变更治理）。须要留神的是，设施SBOM自身不须要保护，因为新的设施SBOM是随着新的产品版本创立和公布的。然而，从收到新设施SBOM的终端用户的角度来看，它是对以前设施SBOM的更新。这种更新的惟一路径是保护SBOM内容的相干文件和流程。对SBOM的保护次要蕴含三个局部，即SBOM中的组件软件监控、危险评估、变动治理这三个局部。图2进一步形容了 "保护SBOM内容 "这一术语以及这一形容背地的用意。 在设计-开发-编译-测试的软件开发生命周期（SDLC）阶段，各种类型的组件被纳入医疗设施中。作为MDM对产品配置管理的一部分，这些组件的SBOM内容应与其余相干信息一起收集并存储在MDM组件库中。SBOM应从该资源库中生成，并在部署/公布阶段及时地分发给HCP。HCP能够在洽购过程中或在软件公布时取得SBOM。在SBOM公布后，破绽监控能够触发对相干组件的变更管制，而后反馈到SBOM内容收集和组件库中。图2提供了对于SBOM在整个SDLC中的治理的额定颗粒度，接下来咱们也会具体的从收集、生成、散发三个阶段来对这些相干的注意事项进行论述。 图2：软件开发生命周期（SDLC）的SBOM治理1 收集SBOM的内容SBOM内容的收集始于SDLC的设计阶段。SBOM内容能够来自不同的起源，包含： 专有软件的开发文件 由商业软件供应商提供的第三方SBOM文件 与开源软件一起提供的文件 软件组成剖析（SCA）工具所产生的输入物 实用的SBOM内容是在设计-开发-编译-测试过程中收集的，而后在MDM组件库中须要处于被保护的状态且 SBOM内容须要为医疗设施零碎收集，在某种程度上甚至作为医疗设施零碎一部分的外围设备中蕴含的组件。这可能须要不同的起源和工具。例如，相干组件能够通过用于扫描产品的SCA工具来辨认。另外，PLC供应商也能够提供SBOM，MDM能够将其纳入组件库。 2 生成SBOM对于SBOM的生成，制造商须要思考整个软件供应链。为了生成SBOM，应将实用的SBOM内容汇总到每个产品公布和产品更新的设施SBOM中。每个产品版本和产品更新的最终设施SBOM应失去保护，并可用于散发。SBOM的生成应遵循一个明确的、既定的方法论，来确保输入的一致性。基于这些行为，SBOM能力在设施的整个生命周期中失去更新和保护。 上面形容了SBOM元素和格局的注意事项。无关SBOM生成和工具的其余见解可在NTIA的 How to Guide for SBOM Generation 中找到。 3.2.1 SBOM的元素和格局 每个SBOM条目应蕴含辨认每个组件的信息。可纳入SBOM条目标信息可能有所不同，但一般来说，SBOM应尽可能地残缺，因为SBOM的深度影响其效用。取得更残缺的SBOM信息能够更快地辨认和评估破绽，从而为改善设施网络安全提供反对。与NTIA的倡议统一，对于医疗设施网络安全，一份根本的SBOM应包含以下内容： 作者姓名：指制作SBOM文件的实体（即集体、组织或相似）。 工夫戳：记录SBOM数据拆卸的日期和工夫。 组件供应商（供货商）：创立、定义和辨认组件的实体。组 件供应商名称个别应指商业软件的非法商业名称。 组件名称：源头供应商定义的软件单元的名称。 组件版本：供应商用于某个组件与之前版本相比发生变化的标识符。 惟一标识符：用于辨认组件的标识符，或作为相干数据库的查询键。 关系：形容上游组件X蕴含在软件Y中的关系。 蕴含在SBOM中的元素由（组件的）根本信息组成，这些根本信息能够用来不便的进行（组件的）辨认。依据须要，其余信息能够作为附加元素增加到SBOM中，或者作为外围SBOM的补充。例如，组件的哈希值就是一个不错的抉择，因为它能够帮忙将一个组件与相干的数据源进行映射。此外，与设施生命周期相干的思考因素（例如，一个组件的终止反对（EOS）日期），能够作为补充信息提供，因为它有助于整个TPLC的医疗设施风险管理。 除了思考要包含的根本元素外，MDM还须要思考SBOM格局。目前，有几种自动化的SBOM格局：CycloneDX、SPDX和SWID。对于这些格局的更多信息，比方具体一些的SPDX和SWID在医疗设施中的理论利用案例等，能够在NTIA公布的How to Guide for SBOM Generation中找到。 3 散发SBOMSBOM的散发是指SBOM信息如何从制造商转移到HCP或用户的过程。MDM必须思考如何更适合地散发SBOM，包含进步意识、提供拜访和推送更新。能够是一个电子文件或API或公布于制造商的网站上。尽管目前没有一种办法能够完满地散发SBOM，但咱们激励应用标准化的主动发现和替换机制。 首先，HCP须要把握SBOM。SBOM作为洽购过程的一部分提供在最后就提供给HCP。例如，这份SBOM能够存在于产品的客户平安文件（IMDRF/CYBER WG/N60FINAL:2020）、医疗器械平安的制造商披露申明（MDS2，ANSI/NEMA HN 1-2019）、共享的通信渠道（如公布/订阅零碎）或医疗设施的界面上。因为医疗设施更新频繁，应该激励建设一种机制，以标准化的形式高效简洁地辨认产品和软件版本，从而实现自动更新SBOM的可能。 其次，MDM应该将SBOM分发给HCP或由其自在拜访。现有的办法个别分为三类： SBOM是由MDM间接提供给HCP的； 该SBOM间接留存在医疗设施上； SBOM是通过一个储存库提供给HCP的。一个SBOM库包含不同产品的SBOM汇合，这些产品可能来自一个或多个制造商。 【1】制造商治理的存储库只蕴含繁多制造商的设施的SBOM，而集中式存储库则蕴含多个制造商的设施的SBOM。【2】集中存储库能够由第三方服务机构治理，也可由医疗机构治理。（即医疗机构能够将他们从制造商那里收到的设施SBOM汇总到一个中央，以便于应用）尽管不是一个具体的清单，但下表概述了MDM应该思考的SBOM散发形式的优缺点： 表1：局部SBOM散发形式的长处和毛病 通过下面的表格能够看出，SBOM的散发基于不同的形式所带来的优缺点也不尽相同。然而就目前来说其实很难有美中不足的一种散发形式，所以对于制造商来说抉择“最适宜的”才是最重要的，与此同时，从表中咱们不难发现拜访或者获取的SBOM的可控性强弱是散发形式优缺点的一个具体体现。所以这也从某种程度上通知咱们SBOM信息的爱护是咱们在散发过程中必须关注到的。医疗器械SBOM应被列为敏感或机密信息，这一行为应该作为行业最佳实际中的一环。从MDM到内部接收者、监管者和HCP的沟通渠道须要提供肯定的保护措施，以帮忙缩小这些文件被泄露的机会或导致危险裸露的减少。此外，这些内部组织（即设施SBOM的接收者）须要建设严格的外部平安政策和实际，以爱护SBOM的完整性、真实性和保密性。 4 保护SBOM内容SBOM并不会明确指出一个组件是否有破绽。然而，SBOM能够与其余资源一起应用，以监测医疗设施的破绽。MDM可能达成的告诉HCP对于破绽信息的形式之一就是通过破绽可利用性替换（VEX）。 在医疗设施的生命周期中，每个利益相关者都须要无关第三方组件的精确和最新的信息。MDM能够应用SBOM来辨认、评估和升高与设施上的软件破绽相干进而对病人造成的潜在危险。HCP能够应用SBOM在购买前和部署期间评估设施，以便他们与制造商单干，治理网络安全危险。 当确定有必要对相干软件进行更改时，破绽监测能够触发一个更改管制事件。MDM应该利用现有的变更管理控制（即用于辨认、记录和受权IT环境变更的流程），确保设施软件的任何变更都被记录在SBOM中，并采取适当的后续口头。最终，SBOM内容的任何变动都应生成一个更新后的设施SBOM分发给适当的利益相关者，其中蕴含被扭转的组件。 ...

江西普正制药股份有限公司（以下简称“普正药业”），是以人造植物药的成方制剂研发、生产、营销为主，集人造植物药种植、物流及国药文化流传、衰弱产业投资为一体的民营企业集团体，是中国中药百强企业，其人造植物药主导产品驰誉全国。普正药业致力于人造动物精品药，为医患提供慢性病与疑难病的优质诊疗计划。 PART 01 业务需要在推动衰弱中国建设的过程中，互联网、大数据等数字技术无疑将成为助力医疗衰弱产业实现全面冲破与倒退的外围力量。普正药业始终以来紧跟数字化浪潮，充分利用现代化数字技术建设部门信息系统。 随着业务的一直发展壮大，业务产生的数据越来越多，普正药业对数据精细化经营治理提出了更高的要求： 1、搭建服务于全公司的营销治理指标体系，可能自上而下为各级别提供要害指标监控，量化决策信息和治理信息。 2、搭建辅助业务日常经营的固定报表和自助剖析平台，实现业务摸索和晋升效益。 3、解决数据获取和汇总难的问题，实现三个对立，即对立数据平台、对立数据接口和对立的剖析利用平台。 为实现这些指标，普正药业与思迈特软件进行单干，旨在基于Smartbi搭建以指标治理为外围的一站式ABI平台，为普正药业建设以数据为依靠、业务为核心、指标体系为治理抓手的数据化经营体系。 通过后期的访谈、调研，基于客户顶层视角梳理并制订各项业务部门的KPI指标和利用指标，对业务模型和整体流程设计制订倡议指标，最终造成企业智能指标库并施行落地。 点击即可查看《制药行业数字化经营治理平台计划》 企业智能指标库制订过程 PART 02 解决方案01 搭建经营治理剖析体系，实现战略目标落地通过深刻调研经营模式，对齐团体战略目标，明确各个业务的要害因素，基于Smartbi平台搭建了以营销业务为主的营销治理剖析体系，造成营销治理、商务剖析、市场剖析、准入剖析、推广商剖析、终端剖析等五大业务模块。 依据公司不同业态，构建处方药、基层医疗、OTC和商业调拨四大板块数据分析，为各自业务线条提供营销决策反对；同时，依据公司营销渠道，构建从战区到省区到区域，自上而下的销售业务剖析，实现业绩指标对齐和查漏补缺，晋升整体销售业绩。 02 细分各业务数据监控点，辅助营销业务发展普正药业营销业务端很多，波及到多个部门，比如说销售运营部、处方事业部、OTC事业部、基层医疗事业部、学术推广部等，为每个业务部门制订细分的要害指标，从不同的维度、剖析场景具体制订颗粒度细的指标，辅助营销流动发展。拿营销总监视角来说，营销总监的要害指标是整体执行状况、回款达成状况、毛利、销售费用、种类挂网指标、异样终端增长率等，从战区、种类、代理商等维度考量，具体到终端中标、产品销售剖析、商务、推广商等剖析场景。 营销总监关注的各项要害指标 03  指标管理体系施行落地，实现业务与IT最佳协同通过Smartbi ETL疾速对接与加工各业务零碎数据，并通过数据采集性能录入数据，大大减少了人工投入。同时，通过Smartbi交互式仪表盘便捷实现好看的监控驾驶舱，根据公司高层领导最关注的策略指标搭建董事长驾驶舱，可视化模式出现企业经营全貌，反对战略决策，以指标量化的管理手段晋升领导决策效率。 指标管理体系施行落地过程 点击即可查看《制药行业数字化经营治理平台计划》 PART 03 具体业务利用场景场景1：集采挂网及中标治理剖析药企面临以后集采常态化，针对全国及各区域的挂网状况须要做全过程剖析，以助于整个营销工作的发展。通过对种类挂网指标、中标状况指标可视化出现，能明确通晓各种类在全国已挂网省份，预计可挂网省份，已撤网的信息，同时对各省各种类的中标状况进行可视化出现，对有中标价省份的销售工作有指导意义，领导可明确晓得哪些省份可进一步配置资源，哪些省份须要尽快冲破挂网，哪些省份临时能够放弃，将资源正当的调配至不同区域进行开辟。 注：药品挂网就是药品招标办对所有生产厂家和经营企业药品进行对立洽购，这些厂家或公司进行招标报价，最初同类产品同规格价格低的，将被选入围，也就是中标，最终将在网上公示，即是挂网。 此图为演示数据，展现整体中标及挂网状况 场景2：医院 / 药店等终端流向剖析对于普正药业来说，需实时切实把握产品的终端流向状况，来保障本人的外围劣势，针对终端剖析，须要明确终端三问，即有多少？产多少？将来发展趋势怎么样？ 制订终端家数、终端销量、销量占比、增长率、异样终端增长率等要害指标，并通过对终端数量及贡献度剖析能明确以后各区域终端有多少，且散布是否异样；通过产品在各级别终端销售状况剖析，明确其中终端医院的销售状况如何，及时调整营销策略；通过异样终端增长状况，剖析终端倒退态势，进行异样终端预警，及时干涉。 场景3：药品库存效期监控剖析  药品不同于个别商品，对有效期的治理更为严格，从原材料到相干物料再到半成品、成品均有严格的效期治理，对普正药业来说如何升高物料及产品的过期损失是一大重要课题，须要对物料及产品效期进行实时管控。 通过各物料及产品的有效期和库存时长，进行阶段性实时计算，明确各物料效期状态，依据有效期工夫6个月、12个月、18个月及以上对效期状态进行红色、黄色和绿色预警，通过挪动端及时告诉到干系人进行合理安排批次耗费，升高损失。 普正药业通过搭建以指标为外围的一站式ABI平台，不仅帮忙企业对立数据口径，升高了IT开发和保护老本，数据时效从原来的T+5晋升到T+1。 同时，新的数据出现形式更加直观，使管理层与区域管理人员能疾速获取信息。通过营销治理剖析零碎，让数据利用和剖析切实走进管理者日常工作中，晋升了治理的效率与品质，切实施展了数据的价值 点击即可查看《制药行业数字化经营治理平台计划》

最近发现了一个医疗行业的数据集工作榜单： 中文医疗信息处理挑战榜，本着利己利他的准则简略记录下这个数据集榜单，不便后续学习应用。 从名字来看，CBLUE又是一个*LUE榜单，大家都晓得近年来NLP畛域随着预训练语言模型（上面简称PTLM）的衰亡又迎来了一波迅猛发展，得益于PTLM技术的推动，催生出一批多任务的benchmark榜单，代表性的工作是GLUE，在中文畛域也有CLUE。CBLUE的全名是Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation，是目前国内首个医疗AI方向的多任务榜单，置信这个榜单的推出会促成医疗语言模型的倒退和医疗NLP畛域的倒退。榜单的官网介绍如下： 中文医疗信息处理挑战榜CBLUE(Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation)是中国中文信息学会医疗衰弱与生物信息处理业余委员会在非法凋谢共享的理念下发动，由阿里云天池平台承办，并由医渡云（北京）技术有限公司、北京大学等发展智慧医疗钻研的单位独特协办，旨在推动中文医学NLP技术和社区的倒退。官网介绍榜单一共蕴含了4大类8细类工作，上面别离介绍： 医学信息抽取： 次要蕴含了实体辨认NER工作和关系抽取RE两个数据集： CMeEE（Chinese Medical Entity Extraction）：是由“北京大学”、“郑州大学”、“鹏城实验室”和“哈尔滨工业大学（深圳）”联结提供。共包含9大类实体：疾病(dis)，临床表现(sym)，药物(dru)，医疗设施(equ)，医疗程序(pro)，身材(bod)，医学测验我的项目(ite)，微生物类(mic)和科室(dep)，其中“临床表现”实体类别中容许嵌套，该实体外部容许存在其余八类实体。嵌套实体一贯是NER工作中一个难点。CMeIE（Chinese Medical Information Extraction）：和CMeEE工作一样，也是由“北京大学”、“郑州大学”、“鹏城实验室”和“哈尔滨工业大学（深圳）”联结提供的。共包含53类关系类型（具体类型参见官网介绍），这个工作须要打榜选手实现端对端的模型预测，即输出是原始的句子，选手须要实现实体辨认和关系抽取两个工作。从关系品种的数量53类来看，且标注标准中有提及到关系可能是跨句子散布的（“Combined”字段为false），这是一个比拟难的工作。医学术语归一化： 这个工作依照我的了解是应该归属到信息抽取这个大类的，都属于常识图谱结构的关键技术，不晓得官网为什么独自划分为一类，可能是有其余思考。包含了一个数据集： CHIP-CDN（CHIP - Clinical Diagnosis Normalization dataset）：CHIP这个名字一开始比拟困惑，Google上查找了半天也没有找到是什么，起初认真看官网文档才发现CHIP就是这个榜单的发动单位组织的业余会议（历史教训通知咱们任何时候都要认真读文档），CHIP示意中国衰弱信息处理会议，全称是China Health Information Processing Conference，是中国中文信息学会医疗衰弱与生物信息处理业余委员会主办的对于医疗、衰弱和生物信息处理和数据挖掘等技术的年度会议，是中国衰弱信息处理畛域最重要的学术会议之一，这个会议曾经间断举办了六届，最近几届都公布了医疗方向的学术评测工作，这个榜单很多以CHIP结尾的数据集就是来源于大会上公布的评测工作。言归正传，CHIP-CDN数据集是由北京医渡云公司提供的，这是一个规范的实体标准化／归一化工作，将给定的医学症状实体映射到医学规范字典（ICD-10）上。这是一个很有实际意义的工作，医生在书写病历的时候，同一个术语往往有多种不同的写法，甚至一个症状可能是多个规范症状的叠加（如官网中的例子：“右肺结节转移可能大” -> “肺占位性病变##肺继发恶性肿瘤##转移性肿瘤”），十分的简单。这类工作个别不能只靠模型来解决，须要联合具体的行业常识来做断定。医学文本分类： 包含两个工作： CHIP-CTC（CHiP - Clinical Trial Criterion dataset）：是由同济大学生命科学与技术学院提供，次要针对临床试验筛选规范进行分类，所有文本数据均来自于实在临床试验，也是一个有实在意义的工作。 从技术上看，这是一个典型的短文本多分类问题，共有44个类别（具体类别请参照官网），分类工作钻研绝对较多，个别须要留神的是类别比例的散布。KUAKE-QIC（KUAKE-Query Intention Classification dataset），是由夸克浏览器提供。这也是一个文本分类问题，共有11种分类（具体分类请查看官网），和CHIP-CTC数据集的区别是这个工作的输出均来自于实在的用户query，数据存在大量的乐音。医学句子关系断定/医学QA： 包含3个数据集： CHIP-STS（CHIP - Semantic Textual Similarity dataset）：是由安全医疗科技公司提供。是一个典型的语义类似度判断问题，数据集共蕴含5大类疾病，输入后果是0/1两类标签。这个工作应该不算太难，其中疾病的类别信息也是一个输出，模型在设计的时候要把这个feature思考进去。KUAKE-QTR（KUAKE-Query Title Relevance dataset）：也是由夸克公司提供，搞搜寻举荐算法的小伙伴们一看就晓得是一个QT match的问题，相比CHIP-STS，这个数据集是一个4分类问题（共0～3分 4档）。官网给的例子还是挺有难度辨别的，感觉模型不太容易跑出高性能。KUAKE-QQR（KUAKE-Query Query Relevance dataset）：也是由夸克公司提供。和KUAKE-QTR相似，是一个典型的Query-Query match问题，是一个3分类问题（共0～2分 3档）。难点同QTR。榜单设置根本笼罩了*LUE的问题大类，数据集起源散布广，包含了医学教科书、指南、临床试验文本以及互联网用户实在Query，是一个十分好的医疗NLP榜单。心愿这个榜单能促成行业数据标准化并进一步推动医疗AI的疾速落地。 最初附上CBLUE榜单的相干链接： CBLUE官方网站： https://tianchi.aliyun.com/cblue CBLUE数据集具体介绍&下载页面： 数据集-阿里云天池 CBLUE Paper: https://arxiv.org/abs/2106.08087 ...

随着互联网、计算机技术疾速倒退，衍生出一系列新兴技术，包含云计算、大数据、物联网、人工智能、计算机视觉等新技术寰球行业市场的竞争格局。如何借助信息化伎俩构筑科研治理和教学管理为一体的智慧医疗管理系统，晋升现有医疗体制环境下的公共卫生服务能力，使患者可能享受到更加优质、更加快捷、更加不便、平等、健全的衰弱保障服务，成为医院将来倒退不可或缺的建设环节。 国内公共医疗管理系统尚不欠缺的问题始终存在，特地是从天而降新冠疫情给我国的公共卫生应急处理能力带来了微小的挑战，如何尽快尽早地切断疾病流传的路径，调配各方医疗资源显得分外重要。在多地的疾控中心，数据大屏正是在辅助决策中起到了重要的作用，后盾通过大数据等技术会集的海量信息，在大屏上高深莫测地出现，为指挥决策节俭了贵重的工夫。 医疗可视化大屏在医疗卫生畛域的利用越来越受到欢送，也成为智慧医疗倒退过程中的必要工具，因为无论信息技术如何变动，最终都离不开与人的交互，也就是说，最终的信息都须要一个显示的界面。智慧医疗大屏提供了多种新的利用场景，近程会议、近程医疗倒退迅猛，特地是在疫情初期，因为物理隔离，线上会诊成为效率极高的形式，为解救患者生命节俭了宝贵时间。在5G技术的加持下，各地开始施行近程手术，这使得许多医疗资源匮乏的偏远地区人民也可能平等地享有高水平的衰弱护理服务。 Redash中文版次要用于数据可视化，通过图形界面轻松搭建医疗行业业余的可视化利用，满足智慧医疗大屏日常业务监控、调度、会展演示等多场景应用需要。以近期施行的某医院为例，通过构建医疗经营、管理决策于一体的数据分析大平台，集中建设“便民服务”、“智慧疗休养”、“智慧体检”、“智慧经营”、“智慧治理”等模块，晋升了医院服务效率和决策能力，增强了公共卫生治理与预警能力，实现信息一体化治理，改善传统的医疗卫生服务模式和服务流程。

随着古代医疗事业的蓬勃发展。医院病房监护零碎和医疗会诊零碎为古代医疗事业的倒退做出突出贡献。次要的弊病就是病人身上的线缆，给病人的口头带来很大的不便，在病人须要大面积流动时不得不中断对病人病情的监控或须要人力监控。因而蓝牙芯片被广泛应用在医疗设施上。 任何医疗设施的应用，首先都要先保障对人的相对安全性，才有可能投入临床应用，能力被医患单方承受应用。医疗设施的应用安全性非常重要。本篇文章要介绍的是对于医疗设施蓝牙芯片的安全性包含信息安全和生态平安。 1.生态平安生态平安问题是指当蓝牙设施凑近人体时是否带来危险，次要是否有电离辐射等，这是医患单方都比拟敏感的问题。由世界卫生组织IEEE 等专家组成的小组示意，检测中并未发现蓝牙芯片产品的辐射对人体有影响。蓝牙的问题次要是因为蓝牙芯片应用和微波炉一样的频率范畴，是否会带来不良的结果，目前尽管尚无定论，然而一些组织剖析认为蓝牙输出功率很小，只有lmW，是微波炉应用功率的百万分之一，也仅是移动电话的辐射的几分之一，而在这些输入中仅仅只有一小部分被物体排汇，根本检测不到部分有温度减少。因为蓝牙现实的连贯范畴为5厘米至5米，然而能够通过增大发送电平能够将间隔缩短至100米，因而能够依据须要进一步减小蓝牙输出功率来缩短其连贯范畴，这样就更为平安了。 2.信息安全有试验证实，微波炉的应用会使数据传送的速度减慢300k/s，除此之外的扩频设施和跳频设施及无线LAN等均会使数据传送速度减慢。然而国内SIG在各种环境中做过试验，低功率蓝牙产品对其余同类产品烦扰微不足道，相同其余产品对蓝牙的烦扰可通过软件或硬件办法解决。所以信息安全问题更多地是在软件协定栈中加以强调，由软件工程师去次要解决。

医疗健康行业无论在国内外都是采用先进技术的先驱者之一，原因在于业内的利益相关者会更加接近数据、重视数据的重要性，从而加快在决策上面的动作，以期更好的患者的预期寿命和增进社会人口的健康。更重要的是，数据的质量和可用性足够的透明，使得以患者数据为中心的模型在医疗行业中发挥起重要的作用。 根据斯坦福医学2017年健康趋势报告在过去的十年中，医疗健康行业捕获的数据量大幅增长。这是由于例如政府采取了电子病历（EMR）平台、设备（X射线，MRI，CT等）对医疗记录进行数字化，以及无处不在的个人健康/健身监视器（智能穿戴设备如Apple Watch等）。 接下来我们将讨论如何使用API市场（包括其后面的一系列解决方案）作为解决此问题的方法。通过API市场，管理者可以安全地开放或者部分开放这些数据（用户的隐私数据和受到法律保护的信息不在描述范围当中），使医疗行业的患者或医疗机构和公民都可以访问这些数据，从而提高医疗健康行业的效率并实现人口健康技术的创新。 API市场作为解决方案在当今世界，数据平台已经成为了众多不同商业体系的运转中心，而API作为平台的数据连接器起到了关键的作用。各行各业都开始积极采用API优先的系统开发方法，我们在医疗健康领域也能很明显的看到这一点。一个健全的API市场可以解决医疗健康数据的商用问题，它将与数据使用者进行API社交，让他们从数据当中获取更多的信息，以便进行产品和技术的创新。API市场鼓励医疗机构或者医药企业思考如何更好的使用和保管他们合法的研究数据，并通过高可用性的API计划提供医疗数据，并进而产生效益。 从实际出发，医疗健康行业的API市场主要担负的，是将医疗数据使用者和产生者建立起联系，而相应解决方案的最终愿景，则是建立一个以API市场为基础，以医疗健康数据合法交易为导向的经济体。在这个经济体当中，应该有一个全面的API管理平台，它为API市场概念提供了动力，而该平台使数据供应商能够设计，发布和管理API，同时实施安全管理，数据应用治理和收集分析工作。 图1：解决方案架构 通过该解决方案，我们可以了解医疗健康IT领域的整体需求（对于其他行业也有很大一部分数据或者API是有共通的用处）。当所有产品的开发者和管理者都在使用基于API管理解决方案时，数据供应商会将所获得的合法的数据发布在API市场上，有需要的企业则同时会在市场上联系他们感兴趣的API供应商；API市场为供应方和消费方搭建了一个开放而安全的价值交换渠道，使得数据消费方可以根据所获得的数据产生更有价值或者有潜在价值的产品。 API市场各模块角色 图2：API市场角色及数据流向分析 API 生产者：指的是API的设计师、架构师、开发人员、测试人员、发布人员。负责定义每一个API的应用范围（内部使用，外部使用，使用限制和使用权利）。在大型医疗项目的API生产中，生产者可以来自不同的医疗组织机构或者是企业。 平台拥有者：指的是API市场的维护及搭建人员。他们负责API市场模块的维护，并促进API使用者之间的协作，并需要及时向API提供商报告消费者反馈。他们负责了整个API市场的平台宣传、支持和社区建设等任务。 API使用者/消费者：指的主要是应用程序开发，是愿意利用医疗数据并从中获取价值的创新者；同时，这指代的可能是健康发展项目、医疗健康创业公司、跨国卫生组织、医院团体或者政府，他们热衷于提高医疗健康水平，为行业提供更好的医疗解决方案。 医疗健康API市场的组成 图3：Healthcare API市场的组件 API的管理是平台的基础，它包含了API的网关、安全、管理、设计发布以及分析部分。 API网关是整个平台的入口，最终与实际数据后端EHR系统相连接。它与API安全模块是密不可分的，另外它还将基于安全策略和令牌的信息为整个API管理平台提供支持服务。 鉴于API数据的敏感性，在开发、发布、维护等每一个阶段都需要进行强有力的管理——通过API管理系统和平台管理者的维护，能够很好的强化和控制API的使用，并为管理者提供了良好的管理策略和使用模式。 开发人员在发布API后，需要能够持续监控、测试和管理已发布的API，而API管理解决方案除了提供这些功能以外，还应该能够针对API调用失败，响应时间突然增加或API资源访问模式等异常变化，提供建议解决方案并发出报警提醒。 技术选择在提出的解决方案中，我们将系统集成和API管理视为两个不同的必备组件，需要深思的是集成组件应该可以通过不同协议与各种医疗健康系统做到集成。在此之后，它还需要对数据进行转换和规范化，进而提供一个统一的接口以供使用。在底层之上的集成层，应该根据管理者在API管理系统上设置的测策略，对所有数据进行脱敏和匿名处理。当然，我们可以找到非常多不同的技术栈和框架达成此目的，比方说Apache Camel，Apache Synapse，Apache ServiceMix，Spring集成和Ballerina等等。 API管理模块的组成主要有高性能的网关用于身份验证的密钥服务器，用于限制和分析的事件处理器，和用于API列表的开发人员门户以及用于职称管理的工作流引擎。一些流行的开源产品封装了这些功能，包括eolinker API Manager，GoKu API Gateway、Kong API Gateway和Tyk API Gateway。 参考实施下图是对我们所描述的框架进行了整合，并标出了可以使用这些技术选项的地方。这个图偏向于开源平台和其他框架，这为后期平台的发展和功能的定制提供了极大的灵活性。 图4：具有技术选择的实现架构 在此实现中，API管理系统提供了API全生命周期管理的功能，包括API使用、管理、商业化，数据安全和路由API管理，而API请求则将通过API网关发送到管理平台。 参考图的方案同时兼考虑了API的生命周期 - 一旦新API发布，那么就必须弃用先前版本，并且将通知到所有API订阅者。API解决方案应当可以通过内部设置处理此问题，因此在API生命周期的每个阶段都应可以与该阶段对应的操作相关联，如图5所示。 图5：示例API生命周期视图 API的安全性是整个API管理体系首要考虑的因素。虽然身份验证和授权是通过密钥或令牌完成的，但是更高级的权利应当是通过OAuth令牌的对应信息进行授权应用的。该信息可以是高级用户组的确认验证，也可以是关于数据使用者的属性判断，距个例子比如是例如使用者的设备或者地理位置等。 图6：为API操作应用授权OAuth范围的示例 API管理平台应当可以控制通过何种方式向第三方公开数据，例如允许无限制访问或受限制策略限制。而于此同时，API管理平台也应该能对请求数量和速率进行相应的规则限制。 图7：如何将限制策略应用于API订阅的示例视图 API管理系统的应当为使用者提供一个窗口，让他们可以在当中寻找、试用和订阅所有或者部分的API。这个门户网站将为产品和开发人员通过获取的数据进行发展创新。这一个平台记录了每一个入驻平台的API的功能和使用方法，而同时也允许管理者们对这些API进行分类，并推送给所有在此平台上感兴趣的用户，让他们将感兴趣的API有偿（或无偿）地集成到他们的应用当中。 图8：具有Patient / Provider FHIR API的开发人员门户的示例视图 API管理系统的分析功能提供了最常见的API使用数据视图，为不同的使用者提供了有足够客观性的数据。而对于平台维护者来说，这可以为相关技术设备升级规划的决策提供更多的资料和信息。这样的好处是，API消费者可以进一步了解健康数据的可用性和重要性，而API提供商则可以提供和数据采集有关的更多数据。 图9：医疗保健 API分析视图示例 在国内的API接口管理工具中，能完整实现API管理全流程并且体验较好的平台和工具就是 EOLINKER了，而在国外诸如POSTMAN、Swagger功能也很强大，EOLINKER 包括接口文档编辑、API测试、自动化测试和API监控和API网关等功能，能体验到完整的API研发方案。如果要说起其中区别的话，就是POSTMAN注重测试，Swagger注重接口管理，不过国外全英的语言对国人也不是很友好,而 EOLINKER 相对会更加全面，因此有需求或者感兴趣可以各自了解下EOLINKER、POSTMAN、Swagger。 未来的改进我们在上面的讨论中模拟了一个简单的场景，以展示医疗健康API市场的实际用途。不单单是医疗健康类API，所有API都可以从基于API管理解决方案的基础上，提供更多的价值。数据从来都不应该是封闭的，只有充分的利用数据本身的价值，让其在更多的机构、创业者手中得到灵活运用，才能创造出更大的价值。一方面可以让数据提供方获得更多的服务，另一方面则可以促进服务创新发展。 ...

一、互联网医疗的这20年从20世纪90年代到现在，我们经历了PC时代、移动时代以及正在进入的物联时代，互联网医疗1.0也伴随着“大智云物移”行业的发展与相关政策的开放正式进入到2.0时代。笔者很荣幸作为一名行业大军中的参与者，一路伴随互联网医疗从萌芽期至今，也亲眼见证了互联网医疗行业从市场参与者、产品形态、社会影响力、政府政策等各方面的发展变化。例如：互联网医疗政策方面，从最开始禁止的态度，到现在的鼓励甚至强制要求；市场产品方面，从最开始的挂号预约APP到现在的贯穿诊前、诊中、诊后的互联网医疗应用；社会影响力方面，从最开始的无所适从到现在的无人不用。医疗是一个极其特别的行业，它关乎每个人的生命健康、关乎国计民生，它更显学术与严谨，是伴随人类从一颗受精卵到一把灰的特殊行业，因此医疗是一个值得认真探讨的课题。本篇文章将会从中国医疗的现状说起，深入讨论互联网与医疗的碰撞以及互联网医疗的未来。 二、中国医疗的现状与特点1.中国的患者、医院与医生因工作原因，去过全国很多医院，每次走进医院最大的感触就是：诸多行业中还是医院的“生意”好！尽管医生不爱笑，尽管医院很拥挤，不做营销不接受讲价，但大家生了病都会积极的过来聆听医生的“教诲”。中国的患者中有两类人：一类是“小病百度、大病手术”，病久了直接就得被转去三甲医院。另一类患者是感冒发烧都要跑到三甲医院挂个专家号看看。这两类患者都会导致三甲医院人满为患、基层医院医疗资源不能充分利用。另一方面，由于中国医疗体系、晋升体制等多重原因，导致优秀医学生、优质医生都聚集在大城市大医院，久而久之患者会觉得只有到三甲医院才能找到好医生，而基层医生太“水”容易耽搁病情。这种非良性循环会导致基层只能越来越“基层”。医院作为“市场”中罕见的“卖方”比“买方”强势的服务机构，一直是高高在上。中国的医院共细分为7个层级，分级的作用是满足不同层次、不同患者的需要。然而患者的求医心理以及其他多重因素，致使分级反而固化和扩大了这种差距，使得患者都往省会城市和直辖市的大医院走，患者就医导向混乱，最终造成患者流量分布不均，出现大医院和基层医院发展极其不均衡的现象。此外，由于医院科室多、流程多，且很多流程和制度陈旧、效率低，往往是“医生动动嘴、患者跑断腿”，这也是百姓对医院怨声载道主要来由。在相当长一段时期内，几乎所有医院均是“以药养医”，医生的价值体现、收入高低依赖于药品器械的使用量，医生所学多年的医学专业知识的价值被低估。长此以往导致现在很多患者无论看中医还是西医如果医生开的药太少，患者就会没有安全感，会觉得这医生是不是太“水”，这点儿药能不能把病吃好。2.中美医疗对比没有对比就没有伤害，为了更客观和具象的认识中国的医疗状况，我们随便感受几组中美医疗的扎心对比（以下数据来源于多方渠道，有兴趣的同学可以自行了解详细信息与数据）：这些看似简单粗暴的数据，每一项都值得我们深入思考其背后的形成原因。表格中数据同时反应了发展中国家与发达国家很多方面的巨大差别，包括经济水平、医疗服务质量、标准化的临床水平、医疗科研水平、教育模式、医护收入与社会地位等方面。之所以拿中美医疗相关数据做对比，因为按照联合国定义，美国属于标准的发达国家，在各方面都领跑世界，而中国是高速发展中国家，很多方面急需改善和提升，需要向发达国家学习和看齐。3.中国医疗当下最根本矛盾结合中国医疗现状分析以及上面粗暴的数据对比不难发现：中国医疗目前最根本矛盾,是医疗各种资源总体供给短缺与人民群众日益增长的健康需求，通俗点来讲就是各种不足：医生不足、护士不足、医疗资源投入不足、人均可支配医疗费用不足等总体上的不足。当前的医疗资源总体供给与人民群众日益增长的健康需求不成正比，这是医疗体制、医患关系中存在的根本矛盾。因为这个最根本矛盾，引发了我们所看到的种种医疗问题和现象。 三、互联网与医疗的极端碰撞我们都说互联网波及到哪个行业，哪个行业就会被颠覆，已经颠覆的比如金融、零售、餐饮、制造、出行、通信等行业；正在颠覆的比如我们今天所谈的医疗行业。互联网只是一种网络，一种传输信息与数据的载体，最关键的是我们利用这张网来做什么事情。从某个角度来说，互联网和医疗是两个属性相反的极端行业，互联网是非常前沿、开放、共享、智能、重体验的代表，而医疗则是非常滞后、保守、严谨、封闭、伦理性的传统行业，这两个冰与火的极端行业将会碰撞出怎样的火花？1.看衰和看好的两拨人从互联网+医疗的萌芽期到今天，一直都有各种行业专家和资深从业者发表看衰或看好的见解与看法。笔者本人是看好的，但也不否认那些看衰的观点，哲学中讲世间万物都是对立统一的，凡事物都有其两面性。不同的人，不同的经历和背景，不同的认知过程，则看法不同。比如作为大城市的人很难看到现在一些偏远山路地区是如何用大屏视频做党建的，比如身处三甲医院聚集的一线城市很难知道多少农村的医疗条件是有多么的落后。在观点不同的两派人中，其中看衰派认为：互联网医疗喊了那么多年一直未见起色，泡沫较大，医疗相关参与者的利益链极其复杂很难被撼动，互联网医疗一直在医疗边缘游走无法深入核心地带，服务方、支付方、患者方的商业结构与地位也一直没有变化，所有的高潮呐喊与尝试都将是徒劳，互联网医疗最多只能是大医院扩张的工具。而看好派认为：受制于多种因素，不同时代发展速度不尽相同，比如不同工业时代所经历的时长并不相同，但不代表它没有在往前发展甚至可能已经悄然而至到下一个时代了。近些年随着“大智云物移”的蓬勃发展与互联网政策的逐渐明朗清晰，互联网医疗不再像以前那样始终只能游走于高墙之外，而是逐渐进入医院、进入体制。传统医疗的诸多诟病相信一定能通过互联网的方式来进行解决和改善，尤其当我们清晰的看到政府对互联网医疗的态度从懵逼到禁止、从观望到鼓励、直到现在很多省市区域已经开始实行强制性医疗互联网化建设考核指标这一现象。笔者对看衰派想表达的是，很多事情，因为我们时时刻刻身处在它的变化之中，所以你几乎感受不到它在变化，但并不代表它没有变化，推动这么一个古老陈旧的行业往前走实非易事也非一日之功。2.互联网如何切入并改善/解决医疗矛盾过去，车马慢，书信远。现如今，天涯咫尺。互联网从来不是去真正的“颠覆”医疗行业，它不会改变那些需要发生的关键行为，互联网是作为一种缩小空间与时间、改变方式方法、提升效率的工具出现，比如医生与病人的交流从必须面对面到现在可以通过互联网技术发展到远程视频通话与诊断。互联网医疗方式它使得多年的医疗诟病与根本矛盾得以改善。图-1是笔者对当下医疗根本矛盾与解决思路的粗浅分析，3种思路简单总结就是：合适的人做合适的事、增加资源总量、最大化“压榨”现有医疗资源。已经落地的分级诊疗、医联体、远程医疗、互联网医院等政策，基本就是这样的思路和目标。 图-1思路1中的分级诊疗策略，其关键点在于强制性和引导性的改变患者就医习惯，就是“小病去社区、大病去医院、康复回社区、慢病在社区”，合适的资源用到合适的位置。那么问题来了，短期内，在现有的基层医疗服务能力和患者对基层的信任度不足的情况下，如何过渡，确定小病还是大病或者说疑难杂症的判断与筛查，这时候就需要上下级医院之间充分的互动与信息数据共享，上级来协助基层将经验和理论知识下沉到基层，提升和强化基层的医疗服务能力，逐步帮扶基层起到真正的分流作用。这时候就需要借助互联网这个工具，除了需要医疗数据、患者病历等信息的共享，其他核心能力比如单方音视频通话、多方音视频通话、远程图文交流、远程彩超、远程心电等一系列远程医疗系统平台的搭建。可以想象，未来如果在家门口的社区诊所或药店就能找到好医生，还有多少人愿意舍近求远去拥挤不堪的大医院呢？思路2中，加快新晋医学生和年轻医生的成长速度，通过互联网有效、灵活的方式进行被动和主动式学习，在单位时间内快速增加可用的医生护士资源，从而解决医疗资源短缺的问题。例如目前在北京、上海、杭州已经有很多三甲医院通过内部视频直播、外部视频直播的方式进行临床经验的分享与交流，专家教授的医学讲座与手术示教直播让学生来观摩，建立了有效的经验分享、医学生学习渠道。中国护理杂志通过制作视频点播内容上传后供相关医生护士进行医学知识的学习，通过互联网的多重渠道与方式，有效的加速了医学知识与临床经验的分享与传播。思路3， 随着政策对大医院的控制和对基层的扶植日益加强，大医院的虹吸能力受限，但由于基层医院对病人的吸引力并不强，双方此时都到了比较尴尬的境地。医联体的出现就刚好满足了双方的发展需求：大医院帮助基层提升医疗服务能力，基层医院作为大医院的“延长触角”，可以在替大医院分流的情况下还能为大医院带来更多的患者流量，可谓一箭双雕、皆大欢喜。另外，由于互联网医院禁止线上出诊，这对于将医联体做大后大兴医院来说，可以拥有很多联合体内的下级医院对“自己”的患者进行出诊，病人只需要在基层医院挂号初诊后即可合法使用互联网医院服务。医联体模式中除了需要分级诊疗中那些互联网化的工具与系统，更加核心的需求是协同，它要求上级医疗机构、基层卫生服务机构、疾控机构、卫生管理机构等在信息化发展的基础上，探求信息的互联互通、业务紧密协同的智慧医疗服务。而协同的关键点在于信息数据的实时互通与共享，各医疗系统和流程的对接打通，例如医联体牵头医院通过搭建IM即时通讯与视频服务大平台，对接各兄弟医院的现有账号体系，在满足内部医患护沟通协作、医学交流的同时，进行兄弟医院的跨域互通、学术交流与联合会诊。在搭建过程中，国内一些云服务厂商例如网易云信，可以直接提供即时通讯能力，大大提高医院间的协同效率。武汉协和医院就是基于网易云信的平台搭建了多方联合会诊系统，进行日常的医疗协作与远程联合会诊，有效推动医联体策略的落地与实施，提升了武汉协和医院的服务效率与影响范围，最大化发挥现有资源的价值。2018年发布的《新规》对互联网医疗、互联网医院和远程医疗都做了明确的规范和指引，在政府政策鼓励、市场大趋势、以及互联网势不可挡的优势下，很多大型医院已经开始建设互联网医院，比如在线挂号预约、诊前咨询、自我诊断、电子报告、电子处方、诊间扫码支付、视频问诊、在院患者线上管理、医患互动、院后随访、患者教育与管理、远程家庭医生服务等等。互联网医院拥有更加人性化、更加注重患者体验的“基因”，且能有效的减轻医院人工工作量、提升医院工作效率、节省医院运营成本。通过互联网智慧医疗服务模式，借助互联网技术，构建线上客户服务体系，放大与提升医院的服务能力。 四、任重道远医疗行业的特殊性与现有市场结构，再加上多年的体制影响下，互联网医疗一定不会是靠着追风口的那三分钟热度与冲动就能做大做好的事情，也不是一年半载就能摸透或者轻易进去捞一笔钱的行业，它需要各方参与者以及社会全体共同努力与长期耕耘才能完成的大事。互联网医疗的发展一定会受到很多利益相关者的阻挠与怠慢，但历史的车轮从来不会因为任何人的消极缓慢而停止。积一时之跬步，臻千里之遥程，参与者只有从现在开始潜心沉淀，才能在未来的几万亿市场中获得重大的自我突破。 想要阅读更多技术干货、行业洞察，欢迎关注网易云信博客。了解网易云信，来自网易核心架构的通信与视频云服务。 网易云信（NeteaseYunXin）是集网易18年IM以及音视频技术打造的PaaS服务产品，来自网易核心技术架构的通信与视频云服务，稳定易用且功能全面，致力于提供全球领先的技术能力和场景化解决方案。开发者通过集成客户端SDK和云端OPEN API，即可快速实现包含IM、音视频通话、直播、点播、互动白板、短信等功能。

摘要： 本文主要讲述了生成对抗网络GANs的发展和主要应用。在GAN发展的最初几年里，我们取得了令人瞩目的进展。当然，现在不会是像恐怖电影里那样有邮票大小的面部照片了。2017年，Gan制作了1024×1024张能愚弄人才童子军的照片。在未来几年，我们可能会看到GAN生成的高质量视频，由此衍生的商业应用程序即将来临。作为GAN系列的一部分，我们研究了一些很酷的应用程序，希望它们能作你的GAN应用程序的灵感来源。创建动画角色众所周知，游戏开发和动画制作成本很高，并且雇佣了许多制作艺术家来完成相对常规的任务。但通过GAN就可以自动生成动画角色并为其上色。发生器和鉴别器由多层卷积层、批标准化和具有跳过链接的relu组成。姿势引导人形像生成通过姿势的附加输入，我们可以将图像转换为不同的姿势。例如，右上角图像是基础姿势，右下角是生成的图像。下面的优化结果列是生成的图像。该设计由二级图像发生器和鉴频器组成。生成器使用元数据（姿势）和原始图像重建图像。鉴别器使用原始图像作为CGAN设计标签输入的一部分。CycleGAN跨域名转让将很可能成为第一批商业应用。GANs将图像从一个领域（如真实的风景）转换为另一个领域（莫奈绘画或梵高）。例如，它可以在斑马和马之间转换图片。Cyclegan构建了两个网络G和F来构建从一个域到另一个域以及反向的图像。它使用鉴别器d来批评生成的图像有多好。例如，G将真实图像转换为梵高风格的绘画，并且DY用于区分图像是真实的还是生成的。域A到域B：我们在反向域B域A中重复该过程：PixelDTGAN根据名人图片推荐商品已经成为时尚博客和电子商务的热门话题。Pixeldtgan的作用就是从图像中创建服装图像和样式。超分辨率从低分辨率创建超分辨率图像。这是GAN显示出非常令人印象深刻的结果，也是具有直接商业可能性的一个领域。与许多GAN的设计类似，它是由多层卷积层、批标准化、高级relu和跳过连接组成。GAN的逐步发展Progressive GAN可能是第一个展示商业化图像质量的GAN之一。以下是由GAN创建的1024×1024名人形象。它采用分而治之的策略，使训练更加可行。卷积层的一次又一次训练构建出2倍分辨率的图像。在9个阶段中，生成1024×1024图像。高分辨率图像合成需要注意的是这并非图像分割，而是从语义图上生成图像。由于采集样本非常昂贵，我们采用生成的数据来补充培训数据集，以降低开发成本。在训练自动驾驶汽车时可以自动生成视频，而不是看到它们在附近巡航，这就为我们的生活带来了便捷。网络设计:文本到图像（StackGAN）文本到图像是域转移GAN的早期应用之一。比如，我们输入一个句子就可以生成多个符合描述的图像。文本到图像合成另一个比较通用的实现：人脸合成不同姿态下的合成面：使用单个输入图像，我们可以在不同的视角下创建面。例如，我们可以使用它来转换更容易进行人脸识别图像。图像修复几十年前，修复图像一直是一个重要的课题。gan就可以用于修复图像并用创建的“内容”填充缺失的部分。学习联合分配用面部字符P（金发，女性，微笑，戴眼镜），P（棕色，男性，微笑，没有眼镜）等不同组合创建GAN是很不现实的。维数的诅咒使得GAN的数量呈指数增长。但我们可以学习单个数据分布并将它们组合以形成不同的分布，即不同的属性组合。DiscoGANDiscoGAN提供了匹配的风格：许多潜在的应用程序。DiscoGAN在没有标签或配对的情况下学习跨域关系。例如，它成功地将样式（或图案）从一个域（手提包）传输到另一个域（鞋子）。DiscoGAN和cyclegan在网络设计中非常相似。Pix2PixPIX2PIx是一种图像到图像的翻译，在跨域Gan的论文中经常被引用。例如，它可以将卫星图像转换为地图（图片左下角）。DTN从图片中创建表情符号。纹理合成图像编辑 (IcGAN)重建或编辑具有特定属性的图像。人脸老化(Age-cGAN)神经照片编辑器基于内容的图像编辑：例如，扩展发带。细化图像目标检测这是用gan增强现有解决方案的一个应用程序。图像融合将图像混合在一起。视频生成创建新的视频序列。它识别出什么是背景，并为前台操作创建新的时间序列。视频链接生成三维对象这是用gan创建三维对象时经常引用的一篇文章。音乐的产生GaN可以应用于非图像领域，如作曲。医疗（异常检测）GAN还可以扩展到其他行业，例如医学中的肿瘤检测。进一步阅读本文展示了一些GAN的相关应用程序。如果你感兴趣想进一步研究GAN可以继续阅读以下文章：第一部分：重点介绍如何应用gans解决深层次学习问题，以及为什么培训gans如此困难。GAN-关于GAN的综合考察（上）第二部分：GAN培训问题解决概述。GAN-关于GAN的综合考察（下）本系列中的所有文章：GaN-GaN系列（从头到尾）本文作者：【方向】阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

天下网商 贡晓丽作为全球最成功的女性之一,谢丽尔·桑德伯格在《向前一步》一书中深刻地剖析了男女不平等现象的根本原因，她认为，女性之所以没有勇气跻身领导层，不敢放开脚步追求自己的梦想，更多是出于内在的恐惧与不自信。纵然如此，也有众多女性破解了成功密码，大胆地“往桌前坐”，勇于接受挑战，满怀热情地追求自己的人生目标。阿里达摩院科学家迟颖便是其中之一。初见迟颖，高挑的身材穿着橙红长衫，细长明媚的眉眼对着记者露出温婉而热情的笑容。作为达摩院医疗视觉智能团队的领头人，迟颖是团队中唯一的女性。女科学家的头衔、极具现实意义的研究成果，都让素来低调的迟颖，成为众人眼中的“女神”。这样一位优秀的女性科研工作者，她的工作和生活究竟是什么样的呢？科学就是要应用于社会进入达摩院工作，条件只有一个——足够优秀。北京航空航天大学管理信息系统专业本科、英国布里斯托大学硕士、英国伦敦帝国理工学院生物工程博士、英国牛津大学生物医学工程博士后，顶着学霸光环，迟颖一直是“别人家的孩子”。在英国的6年求学和工作，迟颖遇到了一位对她影响至深的导师——博士论文的校外评分人，而且是牛津博士后导师的老师，Michael Brady勋爵。“Michael Brady对我们的期待非常高，总是充分利用自己的时间，给予我们最前沿的知识，而且极其幽默。他对科研的热爱，会通过言传身教，深深地感染我们。他是牛津大学资深教授，英国皇家科学院和工程院的双院院士，女王因其科研成就而授其勋爵士。他不仅学术精湛，还成功地经营着两、三家公司来落地科研的应用，用学术改良人们的生活，高效地实现技术的社会价值。他总是鼓励我们做创新性的工作。他与学生的关系也十分亲密，经常邀同学们在家中烧烤。他就像一颗恒星，随时望向他，都有温暖柔和的光亮。”迟颖充满回忆地说，“Micheal Brady今年已经73岁了，他当年精神奕奕上课的神态，一直在我心底，鼓励着我。他是我的楷模。”三年师从英国皇家工程学院医疗带头人Richard Kitney的在帝国理工的博士研究，加上两年在牛津大学的博士后工作经历，决定了迟颖往后的职业选择，“在学校的时候，每天都有很多医学、生物学的相关讲座可以去听，感觉收获巨大。听得越多，就越希望可以从细小领域的牛角尖里走出来，进入海阔天空”，迟颖认为，科学最大的价值爆发点就是真正应用于社会，给社会带来价值和改变。而这也正契合了阿里的文化和价值观——一个服务于社会的经济体，把用创新来让社会变得更好，放在高于一切的位置上。本有机会留英的迟颖，之所以选择归国，一来是看到中国很多企业的技术水平并不差，有机会施展拳脚；二来则是父母的期盼，孝敬长辈，尽一个家庭成员的义务和责任。纵情恣意地实现自我与恪守孝道的乖乖女之间，并不矛盾。来阿里前，迟颖对阿里最深的印象，来自马云老师的演讲、授课，媒体上关于阿里对未来的布局。2018年加入阿里之后，迟颖在华先胜和师兄谢宣松的引领下，琢磨如何将读懂医疗影像、辅助诊疗这一繁重、艰巨的工作交给人工智能（AI）。有情有义，不忘初心独木难成林，除了考虑技术开发，不断提高领导力也是迟颖的必修课。阿里有句老话叫“今天最好的表现是明天最低的要求”，“去年辛辛苦苦完成的工作数额，今年立刻变为起点，重新设定目标，这样一来大家的压力可想而知。”这时，迟颖的任务就加上了鼓舞士气、帮助团队调整心态。“我们的团队非常敬业，我喜欢和团队同学一起吃食堂，利用一点闲暇时间听听大家对工作的意见、对困难的看法、和对一些现象的吐槽。分享一些生活的温暖与快乐，也会让大家保持动力。”迟颖表示。除了语言上的沟通，迟颖更多是用身体力行的方式让大家看到希望。“她不停地在外面联系客户，寻找合作伙伴，把潜在的商机拉过来，让我们看到‘不可能的任务’也是非常有希望的。”迟颖团队成员王宇告诉记者。医疗的面很广，虽然迟颖在达摩院带领技术团队，但集中谈合作、产品落地和商务变现的时候，一个星期也往往需要飞三、四个城市。赶上忙得时候，比如财务年底，任务都凑到了一起，吃饭、睡觉都要挤时间。迟颖却乐在其中，“经过了，很充实，感觉自己又强大了一点点”。“师姐的学习能力极强，”说起迟颖的领导力，王宇坦陈，“客户的需求领域各不相同，每个病种除了咨询专家，我们也要花大量时间来学习。师姐总是可以抓住要点，将重要的资料迅速筛选出来供我们参考”。有亲和力、柔中有刚、外圆内方是迟颖认为的女性科研工作者具有的特质。而女性领导者的优势，迟颖认为，“女性懂生活，情感更细腻，对男性过于硬朗的管理风格会起到调剂作用，这样的搭配，用得好就可以像催化剂一样，增强管理效能”。团队成员刘超心目中的老板首先是一个好人，其次才是一个好老板。“每次有工作交流时，她总是先询问有没有时间，让人感到非常受尊重，非常nice。”刘超将团队比作在迷雾的海上航行的轮船，“我们把她看成船长，具备高度的前瞻性，了解行业发展的轨迹，作为大副、轮机长、水手的我们，就要坚守岗位，确保轮船前行中不要出问题。”提到心目中理想的企业技术文化，迟颖表示：每位同学的努力、业绩和工作过程中让人感动的热血，对所有相关的领导和同事都要透明。她认为，这样，优异的同学会得到应得的奖励，稍有落后的同学，也会在第一时间对比发现自己的问题，并受到榜样的启发和激励。团队中，不会有滥竽充数的成员。迟颖对自己的要求也是一样，尽管分工有所不同，却喜欢和团队一起赛跑。“我如果很努力，却仍然输给不同时段领跑的同学，会比跑赢更加开心，说明我在意的管理方法没有问题，对团队成员的支持到位了。”迟颖如此解释。“与他们为伴，去完成一个个，起初貌似不可能完成的任务的日子里，有时浓缩了人生百味，很过瘾，乐在其中。”在领导力的评分标准中，迟颖得分最高的是有情有义、开放透明和不忘初心。“希望在工程师文化的带动下，团队的小伙伴们争着抢着向前，酣畅淋漓、舒心开怀。”文艺范儿生活中的迟颖，是一位单纯又有趣味的人。由于受到爱好文学的爸爸的熏陶，迟颖打小就在古书堆中成长，钟爱诗词。“爸爸记性很好，总是会将道理讲成故事，动人于无形，在与人相处的方式方法上，我学到很多。”迟颖说。念挚友、赠家人的诗句，迟颖都存在手机里，写诗是她休闲放松的方式，也是她锻炼思维的方法。“诗句需要高度凝练语言，用最恰当的词语表达情感，这与工作是相通的，工作同样需要简洁、高效，有创造力。”激情留给工作，温柔留给生活。在记录侄子的顽皮时，她望其“老来挥毫英雄谱 豪杰大丈夫”；给在杭的远离家庭工作的小伙伴，她寄语“腹有才资气自华 胸怀傲骨绽心花”；想起母亲的教诲，她直抒“每一个逐梦者，合力成形伟大的趋势，尽管小路有曲折，最终，精确地计算，都会受益匪浅”。直抒胸臆的诗歌带来心灵的舒畅，味蕾的麻辣酸爽也承载着人生的苦辣酸甜。“师姐每次离家出差，必会寻访一道美食，最爱藤椒做成的美味。”王宇说。这种产自四川的青色花椒，能为所有搭配之物，无论鸡肉或是鱼肉增添鲜香。“人也要如此，貌似不起眼，却也能麻麻辣辣、酣畅淋漓的过完一生。”如果将自己比作一本书，迟颖把自己归为夹杂着情怀小调的，生物医学智能研究和工程类的科普读物。“情怀小调，指对诗词的喜爱，科普读物，是希望可以将我或别人涉猎到的，相对艰深一点的，生医和智能算法相关的知识，以轻松直观的方法，让他人理解、吸收，在此基础之上，一同撸起袖子，改良、创新。简单、易懂的理论体系，更具有强悍的、可延续、发展的生命力！”轻装前行即使谢丽尔·桑德伯格鼓励所有女性“向前一步”，女性仍有很多要跨越的无形障碍以及隐形的商业法则。“商务谈判时，谈判对手如果是女性，很容易造成对方预期的降低，要给对手很强的反馈，就要付出比男性更多的努力。”王宇指出了职场女性的不易。而且，无论是男性还是女性，都习惯地认为女性应该多为家庭考虑。“就算我在外出差，也会惦记着家里咖啡是不是没有了，虽然有爷爷奶奶的照顾，我也会想知道小朋友今天是不是开心，有没有听爷爷奶奶的话。”迟颖说。迟颖承认，从对家庭付出的角度，当今社会对男性与女性的评价标准仍有差异，但在工作上，倡导“业绩透明”的迟颖，绝不会因为自己是女人，就降低自我要求。“和团队一起去拼搏，是我最开心的事情。”“可以轻装前行的现代女性在事业上前进的障碍，其实比过去小了很多。”迟颖说。“没有在海外学习过的女性或许并不知道，中国是世界上对女性支持最强有力的国家，没有‘之一’，‘女人能顶半边天’，中国人听起来老生常谈，但在世界上绝无仅有。中国的事业型女性，大胆前行吧！”阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

摘要： 机器翻译、语音交互、汽车、医疗、法律、金融、广告、电商，全年案例大合集。2018年见证了 NLP 许多新的应用发展。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他在一份报告中总结出，NLP 不仅在聊天机器人和机器学习中有所突破，也在医疗健康、金融、法律和广告等行业中有崭新的表现。点击文章中的链接，可查看详细信息。聊天机器人聊天机器人是一项非常重要的研究领域，因为包括了 NLP 所覆盖的几大目标。这篇 Wired 文章，解释语音情感识别如何帮助机器与人类建立更加健康的关系。梅赛德斯奔驰发布了聊天机器人 MBUX，据称能为顾客创造“最会聊天的汽车”，让人与汽车可以通过自然的对话进行聊天。NLP 创业公司 Hugging Face 获得400万美元融资，打造情感智能聊天机器人。Wired 还发布了一篇文章讨论 Facebook 的虚拟助理 M ，以及为何公司计划将其关闭。此前就有许多人认为，也许聊天机器人只是一个泡沫，因为目前的 NLP 和 AI 的技术水准还无法达到顾客的预期。这篇文章讨论 Passage AI 如何使用 NLP 和深度学习技术来训练顶尖的聊天机器人，用英语、西班牙语和中文进行聊天。谷歌研究人员开发了一系列技术，深化聊天中的语意文本相似度。Mastercard 称，聊天银行也许已经成为主流。艾伦 AI 研究院通过 Alexandria 项目开发具有常识的AI。AskArvi 使用 NLP 和深度学习，理解顾客的需要，从而推荐合适的保险项目。亚马逊的新技术和 API 将提供能够离线使用的机器学习工具。Facebook 提交了一个电商聊天机器人的专利申请，以 NLP 为其核心技术。谷歌发布 Google Duplex，用于进行自然聊天，通过电话实现“真实世界”任务。这项技术在谷歌2018 IO 大会发布。医疗健康Jessica Kent 探讨如何将 NLP 应用于电子医疗记录，精确分析并改善心脏衰竭的病人护理。Anthem 与 doc.ai 合作，分析和预测病人的过敏模式。MIT 研究人员打造了一个基于 AI 的众筹平台，打造一个可以分析药物与蛋白质的系统。据一份新报告称，NLP 和 AI 将把医疗从线下服务，改变为不受医生地理位置限制的高质量服务。DeepMind 称其开发了一项新技术，能自动探测和治疗视网膜疾病。一种基于 NLP 的新文本挖掘技术，可以通过病人的生物标记来决定癌症治疗方案。创业公司 Proven Beauty 使用 NLP 为顾客提供个人化的护肤产品线。看 NLP 如何帮助改善医疗文档。BrightSign 是一款智能手套，使得具有语言残疾的人能够更好地沟通。一家医疗机构使用深度学习和计算机视觉技术在 CT 扫描中检测疾病，比人类肿瘤学家的速度快150倍。看谷歌如何通过技术，提升人们的健康水平。自动化心理治疗机器人 Woebot 获得A轮800万美元融资。Stitch CEO 讨论如何通过数据来销售个人化时尚。Linguamatics 提供基于文字药物发现和研究的工具库。机器学习工具谷歌发布 Cloud AutoML，目标是为大企业提供云端 AI 服务，这是谷歌普及 AI 使命的一部分。谷歌 AI 发布 BigQuery ML，能让数据科学家在大规模结构化和半结构化数据库上使用机器学习模型。Fast.ai 与 AWS Open Datasets 合作，标准化并发布开放数据库。Facebook 通过多语言嵌入，提供更快速的翻译服务。PyTorch Geometric 通过 PyTorch 进行几何深度学习。简单的几项测试看出，最优秀的谷歌翻译也很肤浅。Linguistics Agents Ltd. 发布了一个 NLP 平台，训练深度增强学习代理。这里有一个简化电子游戏代码编写的 AI 工具。谷歌 Brain 发布 Magenta.js，一个利用 TensorFlow.js 生成音乐和艺术内容的API。谷歌发布谷歌文字语音转换，其基础是 DeepMind 开发的 WaveNet。TensorFlow 1.9 和 TensorFlow 1.10.0 相继发布，TensorFlow 2.0 将于2019年初发布，在这个论坛可以看到新版本的预期特征。PyTorch 主持了第一场开发者大会，讨论最新发布的 PyTorch 1.0 的研究和生产能力。Intel 开源了名为 NLP Architect 的 Python 库。Semantris 是一款基于 NLP 和机器学习的文字联想游戏。金融、广告和法律澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）希望利用 NLP 加强管理公司和金融服务法律。Tumi 使用 AI 和 NLP 进行目标营销。华尔街和大型创业公司现在都下血本投资 NLP 和机器学习，用于为客户进行更好的投资，类似于一种自动化投资管理。小型和大型律师事务所正在通过 AI 一决高下。金融行业在使用机器学习和 NLP 来重新定义服务，开发新市场。通过“数据转移项目”，谷歌希望实现数据移动化，包括给予用户完全的数据掌控。更多的NLP故事据称，DARPA 将在 AI Next Initiative 投资高达20亿美元，实现语境推理和问题解决能力。著名教授及研究员 Pedro Domingos 计划成为纽约投资公司 D.E. Shaw 集团的管理总监，领导公司的机器学习工作。微软最新的专利目标通过 NLP 将来电 ID 功能提升一个水准，系统将能够识别来电者的目标和行动。使用 AI 改善呼叫中心服务的创业公司 Observe.ai 筹集800万美元资金，使用机器学习和 NLP 技术将呼叫中心体验自动化。本文作者：【方向】阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。 ...

区块链技术是世界上最重要和最具颠覆性的技术之一。多个行业正在采用区块链技术来创新其运作方式。希望采用区块链的行业之一是医疗保健行业。在本指南中，我们将熟悉区块链，特别是有助于打破这个行业原有桎梏的功能。此外，我们将研究医疗行业的未来将会是什么样子。医疗行业和创新中的区块链无论我们说什么，我们都不夸大医疗保健行业的重要性。话虽如此，这很容易成为整个领域中发展最慢的行业之一。当然我们也意识到这是一个非常有争议的说法，但是，证据就在于反应迟钝。与二十年前相比，整体而言，医院的功能基本相同。正如Richie Etwaru所说，其原因在于缺乏创新。当你考虑到这个领域，特别是整个世界里有一些最聪明，受过良好教育的人时，这实际上是非常令人惊讶的。当然，说在医疗领域没有做任何创新是一个非常错误的说法。看看由于药物，平均预期寿命增加了多少。因此，我们需要更深入地了解Etwaru所说的“缺乏创新”是什么意思。如果你深入研究一下，那么你会发现这个领域充满了垂直创新，然而，在横向创新方面，它总是落后的。那么垂直和横向创新是什么意思呢？垂直创新与横向创新垂直创新是在特定领域内专门完成的创新，而横向创新是每个人都可以采用的。让我们举一个例子来说明这一点：青霉素，脊髓灰质炎疫苗和复杂的操作方法都是垂直创新的例子，因为它们仅针对特定领域。另一方面，电力，互联网和云计算是横向创新，已被多个领域和行业采用，以提高其功能效率。大多数医院仍然使用纸张和文件来记录这一事实，这表明它们在涉及到时已经远远落后横向创新。区块链：下一个横向创新我们之前在这个网站上已经多次讨论过区块链基础知识。所以，给你一个非常简短的描述。用最简单的术语来说，区块链是一组带时间戳的系列不可变记录数据，由不属于任何单个实体的计算机集群管理。这些数据块（即区块）中的每一个都使用加密原则（即链）来保护并彼此相互绑定。区块链之所以获得如此关注的原因是：它不是由单个实体拥有，因此它是去中心化的。数据以加密方式存储在内部。区块链是不可变的，因此没有人可以篡改区块链内的数据。区块链是透明的，因此可以根据需要跟踪数据。区块链和去中心化为了理解为什么去中心化和运行无信任系统的概念很重要，你需要了解我们人类从一开始就拥有的信任关系。早期的穴居人了解到相互信任的重要性。这实际上是一个生死攸关的问题。一个穴居人独自生存的机会为0。想想自然界中可能杀死它们的所有元素，从野兽到天气的变化。一个人必须学会如何与他们可以信任的人一起生活在社区中，只为了生存。随着时间的推移，你可以看到这种信任以许多有趣的方式发展。首先，我们有易货系统，其中人们相互信任，为他们提供有价值的产品与他们交换以进行交易。然而，随着时间的推移，我们的交易系统变得无比复杂。由于医疗保健在很大程度上得到了改善，我们的人口激增，我们的业务变得更加复杂。结果，我们从信任个人，到信任集中的研究所，如银行。然而，随着时间的推移，这些银行变得越来越强大。由于这些银行所大量处理而带来的责任，它们必然会带来可能非常糟糕的问题和局面，人们将不得不寻找另一种金融体系。这一点出现在2008年的金融崩盘中。许多银行，尤其是雷曼兄弟（Lehman Brothers），都承认过度承担风险，使整个地球陷入自20世纪30年代大萧条以来最严重的经济衰退期。在中央银行体系中，一位名叫Satoshi Nakamoto的匿名人士提出了比特币的想法。比特币是世界上第一个由区块链技术驱动的去中心化加密货币。那么，区块链是如何去中心化的呢？这真的是一个非常简单的概念。存储在区块链中的所有记录不会保存在一个集中存储单元中。网络中运行的多台计算机拥有区块链中所有数据的副本。这就是为什么无论何时在区块链中更新任何内容，网络中的所有节点都会立即得到通知。这就是去中心化的意思。没有单一来源可以管理所有数据。好吧，这听起来很酷，但是，这对医疗保健行业有何帮助呢？医疗保健和互操作性互操作性是医疗保健行业的一个大问题。事实上，改善医疗保健互操作性已经成为供应商，政策制定者和患者的首要任务。那么，在无效的互操作性方面，两个主要领域是什么？识别患者方面的困难信息共享限制识别患者方面的困难我们在研究本指南时学到的最令人惊讶的事情之一。显然，仍然没有普遍认可的患者标识符。尽管像CHIME和HIMSS这样的组织近二十年来一直在推动其发展。当你考虑到一个独特的患者标识符能够轻松解决患者EHR（电子健康记录）不匹配的问题时，这确实令人震惊，这些问题过去曾导致患者护理中的多个错误并增加了患者受伤的可能性。生物医学信息中心（CBMI）主任肖恩格兰尼斯已经很好地表达了这个问题。“将正确的个人与他或她的健康数据相匹配对他们的医疗保健至关重要，”他说。“统计数据显示，即使在同一医疗保健系统内，也有多达五分之一的患者记录无法准确匹配。在医疗保健系统之间传输数据时，多达一半的患者记录不匹配。“那么，区块链怎么可能解决这个问题呢？好吧，让我们稍微调查一下。在我们这样做之前，让我们看看我们在这里遇到的第二个问题。信息共享限制尽管被视为非法行为，但信息拦截一直是医疗保健行业的一个问题。信息共享限制是什么意思？在医疗保健行业，信息共享限制被描述为“对患者数据或电子健康信息交换施加了不合理的限制。”根据美国卫生信息技术协调员办公室的说法，有三个标识用于识别信息共享限制：不合理干扰有意识拦截没有理由的无法访问数据。不言而喻，涉及不合理干扰和有意识的信息拦截，在实践对于有效的医疗保健实践是一个巨大的损害。由于阻止信息共享的策略以及非常不切实际的共享实践，可能会发生阻塞。原因很简单。医院不希望失去患者，并不希望他们搬到另一家医院。在这个数字时代，这应该是一种严峻的做法，但各种调查和研究都说这么说。在对60名HIE领导人进行调查后，发现信息拦截极为普遍，而采取的各种措施仍然非常无效。据报道，50％受Adler-Milstein研究的受访者通过参与信息拦截与健康IT公司合作。这些受访者中有四分之一也表示，医院和卫生系统都是这种做法的罪魁祸首。根据研究人员的说法，可以通过以下方法之一来抑制信息阻塞：通过提高透明度，可以考虑参与者采取的每一项行动。应该有强大的经济激励，以便参与者希望彼此分享信息。健康IT公司，医院和HIE之间的协作关系可以进一步抑制信息阻塞。好吧，现在我们已经熟悉了从内部消耗医疗保健行业的互操作性问题。现在让我们看看区块链将如何帮助解决这个问题。公共和私有区块链有两种特定类型的区块链：公共区块链私有区块链由于两者都是区块链，它们提供了一个点对点网络，提供了一个去中心化，不可变的生态系统，通过共识协议进行同步。但是，他们也就这点儿相似之处。公共链公共区块链是我们最熟悉的区块链。比特币，以太坊等都是公共区块链，因此它们之所以被这么称呼是非常不言自明的原因。它们是完全开放的生态系统，任何人都可以参与生态系统。该网络还有一个内置的激励机制，奖励参与者更好地参与系统。那么，这是非常棒的权利，然而，医疗保健行业是否会受益于公共区块链？嗯……不是那么多。首先，正如已经非常详细记录的那样，比特币和以太坊中的区块存在存储问题。比特币每块有超过1mb的空间，这根本不足以运行这种交易并存储医疗机构所需的数据类型。然后我们遇到了吞吐量问题，这些问题也得到了很好的记录。比特币每秒几乎无法管理7-8笔交易。区块确认时间为10分钟，这只会增加延迟。大型医疗保健机构需要每天处理大量交易，延迟接近0。事实上，任何类型的延迟都可能危及生命。公共区块链，尤其是遵循像比特币这样的工作量证明协议的区块链，需要大量的计算能力来解决难题。因此，这些机构在共识机制上花费这么多钱实在是不切实际的。最后，公共区块链是开放链，这本身就是另一个不利因素。想一想，为什么医疗机构应该尝试在任何人都可以进入并成为其中一部分的网络中相互交流。医疗机构处理高度机密和敏感的数据，他们为什么要让圈子外的任何人与之互动呢？因此，公共链对于这些目的是不切实际的。然而，医疗机构还有一种实用的区块链，它们被称为私有区块链。私有链私有链当然是……私有的。与公共区块链不同，这些并非对所有人开放。因此，想要加入私有链的人必须获得成为该网络一部分的许可。这就是私有链也被称为“许可区块链”的原因。因此，对实际参与共识的人有限制。可以通过以下方式获得新参与者：参与生态系统的现有参与者。受监管的权威。一个财团。一旦实体加入生态系统，它们就可以在网络维护中发挥作用。Linux Foundation的Hyperledger Fabric是许可的区块链框架实现和Linux基金会托管的Hyperledger项目之一的示例。它经过精心设计，以满足这些企业的要求。这些私有区块链专为满足企业需求而设计，并提供许多功能，例如：快速交易隐私保护安全性高好的，所以我们有一个方程式，即私有链。然而，在我们围绕医疗行业如何处理区块链之前，我们必须了解还有一个难题。密码哈希函数hash意味着获取任意长度的输入字符串并给出固定长度的输出。在像比特币这样的加密货币的情况下，交易被视为输入并通过哈希算法（比特币使用SHA-256）运行，该算法给出固定长度的输出。让我们看看hash过程是如何工作的。我们将输入一些内容。在本练习中，我们将使用SHA-256（安全哈希算法256）。有很多属性使哈希函数非常有用。我们之前已经介绍过这些内容，但是现在让我们关注其中的一些。属性1：确定性这意味着无论你通过哈希函数解析特定输入的次数，你都将获得相同的结果。这很关键，因为如果每次都得到不同的哈希值，就无法跟踪输入。属性2：无法预测无法预测状态是说给定H(A)确定A是不可行的，其中A是输入而H(A)是输出hash。我们来举个例子吧。这是一个哈希：559AEAD08264D5795D3909718CDD05ABD49572E84FE55590EEF31A88A08FDFFD你能确定生成这个精确哈希的输入是什么吗？你很难确定它。这不是不可能的，只是非常刺激和耗时。属性3：雪球效应此属性指出即使你对输入进行了少量更改，将在哈希中反映的更改也会很大。让我们用SHA-256测试它：你看到了吗？即使你刚刚更改了输入的第一个字母的大小写，请查看影响输出哈希的程度。现在让我们将它们整合在一起，看看许可的区块链如何帮助解决医疗保健行业的互操作性问题。医疗许可区块链想象一下医疗机构的网络，他们没有患者的个人数据。数据都属于区块链。通过其哈希ID识别患者，该哈希ID将是其唯一标识符。hash允许ID是唯一的并且保护用户的隐私（参见上面的属性#2）。区块链还可以帮助创建患者信息共享市场。这样，就可以实际激励不同机构之间的信息共享，以防止任何类型的信息阻塞。但是，如果我们仍然有一些恶意行为者试图阻止或篡改信息呢？在这种情况下，区块链的两个最重要的功能将加强并处理这种情况：首先，区块链是一种透明的。作为网络一部分的任何人都可以查看区块链，查看每笔交易是如何进行的，以及是否所有相关信息都已通过。其次，我们有反篡改。如果有人试图阻止数据然后通过滚雪球效果，它将彻底改变hash。现在，请记住，区块链中的块通过哈希指针相互链接。区块链中的每个块都存储存储在前一个区块中的数据的哈希值。如果任何一个区块内的数据发生变化，它会产生链式反应，这可能会冻结整个区块链。由于这是理论上的不可能性，因此无法篡改区块链内的任何数据。医疗保健区块链的其他优点那么，既然我们知道如何解决互操作性，那么区块链还能为医疗保健机构带来哪些其他惊人的优势呢？由于区块链是不可变和可追踪的，因此患者可以轻松地将记录发送给任何人，而不必担心数据损坏或篡改。同样，已生成并添加到区块链的医疗记录将是完全安全的。患者可以控制他们的医疗数据如何被研究所使用和共享。任何想要获取患者医疗数据的方都可以查看区块链以获得必要的许可。还可以通过奖励机制激励患者获得良好的行为。例如，他们可以获得代币以遵守护理计划或保持健康。此外，可以通过代币奖励他们为临床试验和研究提供数据。制药公司需要拥有一个非常安全的供应链，因为它们带有各种产品。药品一直从供应链中被盗，被非法销售给各种消费者。此外，假冒药物本身也使这些公司付出了代价，每年近2000亿美元。透明的区块链将帮助这些公司实现药物的密切跟踪，从而有助于消除伪造的药物。图片来源：普华永道世界各地的各种医疗机构对各种新药和药物进行自己的研究和临床试验。区块链将有助于创建单个全局数据库来收集所有这些数据并将它们放在一个地方。保险欺诈是影响医疗保健行业的主要问题。当不诚实的提供者和患者提交虚假声明/信息以获得应付福利时，就会发生这种情况。为了解这个问题有多严重并请试着解决这个问题：根据Boyd Insurance的说法，仅在美国的医疗保险欺诈每年就要花费大约680亿美元。事实上，根据图表，前两种医疗保健欺诈与医疗相关。 ALLIVE的首席执行官Jack Liu是一个基于区块链技术的智能医疗生态系统，他认为区块链将有助于解决这个问题。据他介绍，“当供应商和患者必须输入他们的信息和数据进行验证，记录和存储，并且健康保险公司必须能够访问这些数据时，区块链环境可以消除大部分欺诈行为。”由于所有数据都不会存储在集中式基础架构中，因此无法破解系统并掌握所有数据。这使系统无泄漏，并有助于保护患者的隐私。批评者显然，并非所有人都认为将医疗行业建立在区块链技术的基础上。其中一位批评者恰好是哈佛大学教学医院波士顿Beth Israel Deaconess医疗中心的首席信息官John Halamka。他已经开始研究几种生产区块链应用程序，因此他非常熟悉它的工作原理和潜在的用例。据他介绍，“区块链不适用于存储大型数据集。区块链不是分析平台。区块链的交易性能非常慢。但是，作为防篡改的公共分类帐，区块链是工作证明的理想选择。区块链具有很强的弹性“。医疗保健行业区块链结论你必须拥有它。我们已经列出了区块链可能赋予医疗保健行业的各种优势。显然，在我们看到这种伙伴关系的正确实施之前，这都是传闻。我们可以说明的事实是，其他各种研究所和领域已经开始尝试和使用区块链技术。这个领域不缺钱。实际上，请考虑以下统计信息：数字健康创业公司的资金在2018年第一季度创下历史新高。2015年全球年度医疗支出超过7万亿美元。到2020年，全球年度医疗支出预计将超过8.734万亿美元。因此，他们应该没有财务限制来研究新的和令人兴奋的技术。所有迹象都指向区块链医疗的未来。让我们看看为什么。根据BIS研究报告，到2025年，医疗保健行业到2025年每年可以节省高达1000亿美元的数据泄露相关成本，IT成本，运营成本，支持功能和人员成本，假冒相关欺诈和保险欺诈。如果他们采用区块链技术。该报告还指出：“预计医疗保健市场的全球区块链将从2018年到2025年以63.85％的复合年增长率增长，到2025年达到56.1亿美元的价值。区块链在医疗保健数据交换中的使用将在整个预测期内贡献最大的市场份额到2025年，由于使用区块链来解决与互操作性和非标准化相关的医疗保健信息系统中最普遍的问题，导致该行业产生数据孤岛，到2025年达到18.9亿美元。”根据报告和区块链被各个部门采用的方式，看起来医疗保健行业的未来确实是去中心化的。让我们希望区块链技术为这个迫切需要的行业提供横向创新。======================================================================分享一些以太坊、EOS、比特币等区块链相关的交互式在线编程实战教程：java以太坊开发教程，主要是针对java和android程序员进行区块链以太坊开发的web3j详解。python以太坊，主要是针对python工程师使用web3.py进行区块链以太坊开发的详解。php以太坊，主要是介绍使用php进行智能合约开发交互，进行账号创建、交易、转账、代币开发以及过滤器和交易等内容。以太坊入门教程，主要介绍智能合约与dapp应用开发，适合入门。以太坊开发进阶教程，主要是介绍使用node.js、mongodb、区块链、ipfs实现去中心化电商DApp实战，适合进阶。C#以太坊，主要讲解如何使用C#开发基于.Net的以太坊应用，包括账户管理、状态与交易、智能合约开发与交互、过滤器和交易等。EOS教程，本课程帮助你快速入门EOS区块链去中心化应用的开发，内容涵盖EOS工具链、账户与钱包、发行代币、智能合约开发与部署、使用代码与智能合约交互等核心知识点，最后综合运用各知识点完成一个便签DApp的开发。java比特币开发教程，本课程面向初学者，内容即涵盖比特币的核心概念，例如区块链存储、去中心化共识机制、密钥与脚本、交易与UTXO等，同时也详细讲解如何在Java代码中集成比特币支持功能，例如创建地址、管理钱包、构造裸交易等，是Java工程师不可多得的比特币开发学习课程。php比特币开发教程，本课程面向初学者，内容即涵盖比特币的核心概念，例如区块链存储、去中心化共识机制、密钥与脚本、交易与UTXO等，同时也详细讲解如何在Php代码中集成比特币支持功能，例如创建地址、管理钱包、构造裸交易等，是Php工程师不可多得的比特币开发学习课程。tendermint区块链开发详解，本课程适合希望使用tendermint进行区块链开发的工程师，课程内容即包括tendermint应用开发模型中的核心概念，例如ABCI接口、默克尔树、多版本状态库等，也包括代币发行等丰富的实操代码，是go语言工程师快速入门区块链开发的最佳选择。汇智网原创翻译，转载请标明出处。这里是原文医疗保健行业中的区块链