时间：2023-08-31 16:08:13
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇精准医疗行业研究，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
【关键词】大数据 医疗行业 机遇 挑战
随着我国医疗行业信息化建设进程的不断加快，各类医疗信息系统以及数字医疗设备的广泛应用，我国医疗行业产生的数据量呈爆炸性增长，进入了前所未有的大数据时代。如何更好地应对医疗大数据时代的挑战，对我国医疗行业的未来发展至关重要。
一、大数据给医疗行业带来的机遇
1、临床决策支持
在大数据时代，医疗决策支持系统可通过对海量医疗数据进行全样本分析和可视化挖掘，为医生提供更加精准的决策支持，如可通过自动分析大量的病历数据与影像数据，帮助医生诊断病情并建议治疗路径，能大大提高医生临床决策的科学性和可靠性。
2、流行疾病监测
公共卫生部门可以利用大数据技术对流行疾病的疫情进行全面监控，通过快速筛检未知病原，找出可疑致病微生物，确定已知病原或与其最接近的病原类型，预测传播途径和时间，以便采取有力的措施降低流行病的感染率。
3、个性医疗和精准医疗
医疗机构可结合居民电子健康档案，全面分析病人的个体特征数据，如检测病人的基因排序以及对特定疾病的易感性和对特定药物的敏感性，在精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据基础上，对比多种干预措施的有效性，找到针对特定病人的最佳治疗途径，为病人提供个性化的精准医疗服务，这在以前是无法想象的。
二、大数据给医疗行业带来的挑战
1、数据共享问题
我国医疗行业的信息系统建设来自不同的公司企业提供，产生的数据缺少统一的制式标准，造成各机构部门如医院、保险公司、医药公司等之间存在数据共享难题，甚至在一个医院的不同科室之间都存在数据共享难题，同一个患者在不同医院的检查报告和病例数据都无法得到有效的共享使用，严重制约了我国医疗大数据的发展。
2、数据使用问题
医疗大数据主要包括了人们的日常健康体征数据、体检数据、病例数据、处方数据、用药情况数据、基因数据等围绕着人体各项健康指标以及与健康行为相关的数据以及公共卫生范畴内的数据等，具有覆盖范围广、信息量大、来源分散、结构复杂的特点，传统的数据分析技术已不适用。目前，我国医疗行业缺少专业的大数据人才，特别是机器学习和处理海量数据方面的人才，对医疗大数据的挖掘能力和分析能力都严重不足。
3、数据安全问题
随着对医疗大数据采集、加工和应用，不可避免的会发生数据泄漏的情况，如从医院内部信息系统中泄露，或在不同医疗机构之间传递的过程中发生泄露。在大数据环境下，隐私泄漏的危险不仅仅限于其泄漏本身，而还在于基于数据对于下一步行为的预测与判断。医疗大数据，作为一种极具特殊性及敏感性的个人数据，如未能妥善处理会对个人隐私带来极大的伤害，如可能带来的一系列推销、诈骗等问题。因此，如何保障数据安全，已经成为医疗大数据时代一个必须面对的严峻课题。
三、进一步发展我国医疗大数据的对策建议
1、尽快统一行业数据标准。加快制定统一的医疗卫生行业数据标准，对医疗数据分类、数据接口、数据质量、开放程度等进行规范，并与国际标准对接。确保医疗大数据可网络共享、集约整合、协同开发、高效利用，提高医疗大数据的精准性和有效性，不断满足民众和社会的多样化需求。
2、重视培养医疗大数据人才。创新人才培养模式，将医疗大数据专业人才的培养，纳入我国医疗卫生人才培养体系，鼓励各医学院校设立医疗大数据相关专业，鼓励医学院校与其他院校合作，开展跨学科大数据综合型人才培养，充分重视培养既懂医疗知识又懂大数据技术的复合型人才。
3、控制数据泄露风险。首先是完善医疗相关的安全条例，明确涉及个人健康信息的内容可被组织机构所使用的信息标准，并规定个人可以了解和控制他们的信息是如何被使用和披露的。其次是重视对信息系统和机房设备的实时监控和日常维护工作，包括监控网络（内部信息平台）运行安全，加强大数据环境下攻击防范措施，最大程度控制信息泄露风险[2]。第三是对相关从业人员进行持续的安全防范意识和规范操作的培训，对内部从业人员进行安全评估和认证，特别核心人员还应该与之签订相关保密协议。
参考文献：
[1]埃里克.托普.大数据时代的个人健康革命[M].北京：电子
工业出版社.2014.
[2]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通
2016年4月22日上午9：00，中国科学仪器行业“达沃斯论坛”――2016 （第十届）中国科学仪器发展年会（ACCSI 2016）在北京京仪大酒店如期召开，800余位相关部门领导、业内专家、仪器企业高管、检测机构负责人、媒体记者出席会议。
据悉，本届年会由中国仪器仪表行业协会、中国仪器仪表学会、中国仪器仪表学会分析仪器分会、仪器信息网（.cn）联合主办，首都科技条件平台、我要测（）、仪品汇（）协办， 并得到了中国化学会、中国检验检疫科学研究院、《化学试剂》等单位的支持。
ACCSI自2006年开始举办，今年正好是第十届。作为科学仪器行业十年变迁的纪录者，ACCSI 2016隆重推出了“中国科学仪器发展年会十周年纪念册”，为参会者历数了往届年会的精彩篇章及历届优秀新品大奖得主等重要信息。总结过去，谋划未来。本届ACCSI邀请了多位知名专家、企业高层深度解读过去10年的科学仪器行业发展经验，同时从运营、技术和市场等多个角度预测分析科学仪器行业未来机遇。
“大数据”，多方位透析科学仪器行业发展大趋势
科技部资源配置与管理司副司长吴学梯在报告中总结到，“十二五”期间，科技部立项启动了208个国家重大科学仪器设备开发专项，在支撑国家重大需求、引领科技创新等方面取得一定成效。根据国家科技计划管理改革意见，目前重大科学仪器设备开发专项被整合进国家重点研发计划。科技部日前公布了科学仪器开发重点专项2016年度申报指南，其中就“十三五”期间专项重点支持方向给出了明确指示。
中国仪器仪表行业协会高级顾问闫增序指出，国家统计局最新数据显示，2015年我国GDP增长6.9%，仪器仪表行业营收增幅为6.2%，首次低于GDP增幅。值得一提的是，受水、土、气等环境监测类市场及制药、食品等产业拉动，实验分析仪器营收保持了两位数的增幅，但仍不足以抵消整个行业的下行影响。面对我国经济下行压力，国产仪器仪表企业应采取核心技术+现代管理+依靠人才的结合措施促成企业走向成功之路。
2015年被称为精准医疗元年，美国、中国相继启动精准医疗计划，精准医学在全球掀起研究热潮。而作为精准医疗的前端，基因测序技术的发展日趋迅猛。华大基因股份有限公司执行总裁尹烨以“大国重器精准可期”为题，向与会者阐述了基因测序技术在临床诊断领域的应用现状以及未来前景，并重点介绍了华大基因自主研发的新型桌面化测序系统BGISEQ500，展现了该仪器精准、简易、快速、灵活、经济等特点。
基于大量的市场调研数据，仪器信息网主编江炜分析得出，目前仪器公司兼并整合呈现出多元化发展形势，如向产业链下游拓展、从产品线方面加强主营业务、对潜在市场预作布局、跨界投资等。此外结合国家最新颁布实施的一系列重磅政策来看，2016年中国科学仪器市场潜在需求可重点关注食品快检、生物类似/仿制药、水质监测、医疗诊断等细分领域。
1.1精准医疗与AI整合的成因
首先，AI通过算法的优化和深度学习技术，有效提升医疗诊断的效率和精准度。一方面，AI在更好的处理大数据，包括基因组数据、影像数据以及临床数据等方面为我们提供了有力的工具和手段。另一方面，当前医学研究数据的碎片化、数据利用的低效性及缺乏条理性和连贯性等现状，急需AI技术帮助人们通过大数据挖掘与分析把医疗大数据转换为支持临床决策需要的信息。精准医学的发展意味着今后将大量应用测序技术分析海量的生物数据样本，AI的引入有效解决了数据分析的效率与精准度，促进医疗行业加快进入精准医疗时代。其次，精准医疗活动为AI提供现实基础，为其提供海量数据样本及进行诊断结果的对比检验。精准医学是基于患者个人基因、环境、生活方式等方面的数据分析来制定个体化医疗，这就首先需要收集患者或受试者的基因样本进行基因检测，还需要采集分析患者的生存环境、生活方式、饮食状况等个人信息，除此之外，精准医学要深入解析遗传测序数据、研发个性化治疗方案，还需要建立有效的实验和药物筛选平台，以掌握不同基因型患者的药物代谢差异性，凡此种种，都会产生海量的数据[3]，精准医疗时代的来临为AI的发展提供了海量数据样本。AI需要用大量数据对其进行训练，因为只有用大量的带标签的数据输入神经网络进行训练，方便神经网络确定参数值，建立数据评价标准，而大量的遗传测序数据等为AI神经网络的训练提供了大量带标签的理想的数据样本。
1.2精准医疗与AI的整合带来新的隐私伦理问题
精准医疗和AI的交集整合、相生相进、系统生发，又产生了对患者隐私新的侵犯。因为一方面AI的发展需要收集大量的样本数据进行算法训练，以便在海量数据中进行精确计算，通过客观数据对未来进行高度精准的行为预测，并提供个性化医疗；另一方面，精准医疗要制定个性化治疗方案，则必须采集大量包括个体遗传基因在内的各种隐私数据，这也使患者个人的隐私受到了进一步威胁。借助AI这一强大的分析手段，一些非常敏感的个人健康信息可以十分方便地提取出来，一些隐私甚至处于随时被窥探的状态，个体对自身隐私日益失去控制。AI应用于精准医疗既是时展的必然趋势，二者的结合也是相生相长，系统生发的，我们对待精准医疗的AI模式不是担忧、害怕、逃避，而是我们主张在为人类福祉共同目的下为精准医疗的AI模式界定伦理边界，即不能让精准医疗下的AI技术按自身逻辑自由发挥，对AI技术在精准医疗的运用必须施加隐私约束，让其按照正确的人文方向前进。因此有必要对精准医疗AI模式下的隐私问题进行研究，以推进精准医疗和AI深入融合，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让精准医疗和AI更好地服务人类社会。
2精准医疗与AI整合的隐私伦理分析
2.1数据采集：精准医疗AI模式的精准造成患者的顾虑重重
致力于提供个性化医疗服务的精准医疗需要采集具有极强私人属性的个人数据，包括基因检测等，不可避免地需要对患者个人数据进行收集、处理和分析，由此可能会引起患者对个人数据泄露、被不合理利用等方面的担心。在数据采集时，为了能够获得个体的行为习惯等，必然要长期持续地收集大量的用户数据。个体生活习惯、生活方式、生存环境等有关的健康大数据信息，特别是基因数据带有极强的私人性特征，每个人都有特定的基因信息，通过基因信息就可以定位到具体的个体。AI应用于精准医疗，使得精准医疗借助AI技术实现更精准、个性化的目标[4]，同时AI的介入使得精准医疗不只是对未来疾病最准确的预测，还可以扩展到提供建议，指导人们对预测的结果进行更好的反应。但精准医疗与AI的强强联合加剧了人们的顾虑，因为这些非常敏感的个人数据也使不少患者心生恐惧，害怕个人医疗信息的泄露和不当使用可能带来如基因歧视等的不良后果，这重重顾虑导致患者难以放心接受精准医疗的AI模式服务。人们对精准医疗的AI模式的顾虑，将会使AI在精准医疗的运用受到抑制，从而精准医疗的AI模式给我们带来的各种可能的益处也将受到抑制。
2.2数据共享：个人数据的易取性加剧了患者对基因歧视的担忧
医疗数据的共享可能导致患者在不知情的情况下就被医疗机构或相关人员提取其相关信息，患者的一些隐私甚至处于随时被窥探的状态。如果智能系统掌握的敏感的个人信息被泄露出去，给个人、家庭甚至家族带来伤害，使恋爱受挫、夫妻感情损伤、参加保险被拒、就业困难等诸多问题，这些加剧了患者的心理焦虑和恐慌。据美国基因组资源国家中心1997年的一项全国性调查显示，在1000个被调查人中，接近67%的被调查者表示，如果雇主或健康保险公司能够得到检测结果的话，他们就不会做基因检测[5]。同时个体知道基因测试的结果也会给当事人造成巨大的心理压力，携带有某种遗传病基因的人会感到心烦意乱、焦虑不安。有关调查显示，在美国，从基因检测得知自己患有“亨廷顿舞蹈症”的年轻人的自杀率超过同龄人一倍以上。事实上，基因检测结果揭示的仅仅是一种患病的可能性，基因的表达受其他基因和环境等多种因素之间复杂的非线性关系的影响。人们对基因组测试结果往往容易促使个体片面理解或误解基因信息与疾病的关系、特别是与个人生活质量和健康的关系，这使致病基因携带者生活在一种无形的精神压力下。
2.3数据使用：数据的分析预测与数据监管的缺乏，隐私保护难以落到实处
分析遗传密码、性格特征、行为习性、生活轨迹、生活习惯等这些敏感的个人数据，给当前的隐私保护带来严重威胁。与大数据时代之前相比，现在更能挖掘出大量的个人隐私数据的潜在价值，且更难控制[6]。精准医疗面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于AI通过大数据对人们状态和行为的预测[7]。例如某零售商通过个人的网络轨迹历史记录分析，比家长更早知道自己女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。大数据的价值更多源于它的N次利用，而知情同意在数据的N次使用中难以实现。2016年10月我国国家卫生和计划生育委员会的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》虽然规定了医学研究要遵循知情同意原则，但对已经同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的，允许经伦理委员会审查批准后，可以免除签署知情同意书，但是并未写明是否还需要再次进行知情同意[8]。目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。但这对那些既是数据的生产者，又是数据的存储、管理者和使用者的商家来说，我们很难单纯通过技术手段限制商家对用户信息的使用，各行各业的利益驱使使得个人隐私权更容易被侵犯，用户往往无法确定自己隐私信息的用途，在医疗实践中保护患者的基因信息安全存在诸多障碍。因此，如何在AI的发展过程中加强对个人数据利用的管控和对个人隐私的保护，已成为必须关注的问题。
3精准医疗与AI整合中隐私伦理问题思辨
3.1把控数据使用的度：支持精准医疗AI模式应用最大化的同时避免过度拟合
科学技术的发展对人类隐私的冲击和威胁从某种意义上讲是不能完全避免的，我们直面AI应用于精准医疗带来的隐私问题，通过把控数据使用的度，实现精准医疗应用支持的最大化同时避免过度拟合。AI在精准医疗实际应用中存在一个重要的问题，即在利用神经网络方法进行疾病预测建模时，对已知训练样本集的学习训练达到什么样的拟合精度，才能使预报模型对未知样本具有最好的预测能力。利用深度神经网络的强非线性拟合能力进行个体未来疾病风险预测，精准医疗提供了海量训练样本，保证了在有足够的训练样本的前提下对预测模型进行合理分类，构造了相应的疾病预测模型，但在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测结果带来不利的影响。平衡好精准医疗训练样本的拟合度，既可以防止过拟合现象带来的预测结果的不准确，又可以通过遏制对个体敏感数据的全面采集分析捍卫个人数据隐私。把控训练样本的拟合精度，只提取与预报量相关度高且它们之间相关为零、没有复共线性关系的主分量。一方面可以浓缩众多预报因子的有用信息，减少信息重复和噪声重叠，提高预报精度；另一方面又不会因过度采集挖掘个人数据造成隐私侵犯。
3.2推崇隐私保护的整体性：精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼
精准医疗数据隐私的保护受多种因素的影响与制约，研究AI时代的数据隐私保护，必须以系统整体理论为指导，把数据隐私的保护作为一个系统看待。系统论的整体性诠释了隐私保护的整体性，精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼。首先，精准医疗的伦理规范捍卫个体尊严。作为精准医疗的基础与核心的基因数据显示出个体的特征、预期寿命，未来疾病的风险，以及对疾病、环境和污染物的易感程度等，还会显示家族其他成员的遗传倾向和信息，因此基因信息对个人具有重大意义，它是一个人最重要、最基本的隐私，关系到一个人的尊严和命运。随着AI与精准医疗的进一步深入，明确数据隐私保护的伦理原则是精准医疗应用的前提条件。其次，精准医疗的法律制度框架为数据隐私保护提供强大后盾。精准医疗需要对患者具体信息，如个人基因、环境、生活方式等方面的数据进行收集、处理和分析，由此可能会引发患者信息泄露、被不合理利用等法律和伦理风险。为解决患者隐私权问题，美国白宫2015年11月了《精准医疗隐私与信赖最终原则》，试图建立一个广泛适用的基因信息保护方面的原则框架，为实践中精准医疗的具体实施提供指导[9]。目前我国并没有针对基因信息进行专门的立法保护，相关的法律法规十分零散，对医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息的立法大都是原则性的规定，仅笼统提出公民的个人隐私受法律保护，没有进一步的细化条款，司法适用也缺少细化指导和统一标准[10]。构建保护精准医疗应用数据隐私相应的法律制度框架成为我国促进精准医疗发展的当务之急。再次，隐私保护的技术开发是对精准医疗应用数据隐私保护的有效措施。目前主要的数据隐私保护技术有同态加密、差分隐私、黑箱访问和防止推理攻击等[11]。个人隐私信息保护技术的日益成熟，精准医疗的伦理规范的确立和相应法律法规的完善，从整体上协同护翼个人隐私信息的安全。
3.3瞩目新事物的发展变化：及时调治捍卫隐私策略
应对精准医疗技术突破的新挑战技术发展带来的不断挑战、基因技术的安全性有效性的尚不明确和个人隐私保护的动态性要求我们必须瞩目新事物的发展变化，及时调治捍卫隐私策略，应对精准医疗技术突破的新挑战。一方面，隐私内涵具有动态性与多维性，从古代乡土熟人社会的人我界限的模糊到现代工业社会隐私意识的提出，从私人空间避遭他人干扰和侵害到个人拥有对自身数据的控制权等，隐私的内涵随着社会生活环境的变化而变化[12]。它也随特殊的情景如时间、地点、职业、文化、理由等诸多因素动态变动，这些都表明隐私保护须随着信息技术的演化而变化，隐私与技术之间相互制衡，二者在保持某种张力基础上实现着融合统一。另一方面，由于基因本身的独特性和复杂性，目前大多数的基因技术的安全性和有效性有待验证，这也导致基因组技术涉及的隐私尚不明确。AI与精准医疗的不断发展拷问原有的伦理和法律规范，导致现有的隐私保护策略的失效。凡此种种，精准医疗的复杂性、动态性、不明确性也不断冲击原有个人隐私保护的范围、重新定义个人隐私的行为和挑战个人隐私信息的管理。目前AI与精准医疗正处于酝酿爆发阶段，而更多新的基因组编辑平台的加入也将进一步扩充基因组编辑技术在疾病分子机制探究、分子分型诊断和靶向治疗等方面的潜在应用[13]。随着精准医疗技术体系的持续发展，必会打破原有的隐私保护边界，我们应树立与时俱进的隐私观。实时关注医疗领域新事物的新成就、新突破、新变化，在具体的实践中重新协商隐私边界，动态地调整隐私保护政策，是我们未来社会应对精准医疗技术突破的应有之义。
一个人的基因编码“数据库”不仅是遗传密码，而且是未来的金矿。
随着基因测序技术越来越完善，所花费的成本将会越来越低。今后，患者以及普通人都可以方便快捷地进行DNA基因全测序，了解自己的身体健康状况和预测“生命的未来”。
在技术的变革下，未来医学是看“基因”下药。
不过，我们也看到基因大数据带来的问题不容乐观，业界对伦理、监管的边界不明晰而感到担忧。对企业而言，当前要想从基因大数据中掘金，耗资巨大，且盈利尚需时日。
那么，我们将如何看待当前热潮下的基因大数据，以及技术变革带来的产业变革？本期《支点》杂志专访基因大数据领域相关企业界代表，听听他们对基因产业发展的声音。
基因诊断存在局限性
《支点》：生物科技、基因测序，作为新型的产业受到了国家的鼓励支持。如何看待这一产业的发展态势？
许鹏：从上世纪50年现DNA以来，基因检测一直是医学界的热点。最近几年，基因检测已得到广泛应用，比如目前比较成熟的产前筛查，以及还在探索阶段的个性化肿瘤治疗等。
科学研究者发现，很多疾病都与基因有关，随着基于基因诊断的数据越来越庞大，基因诊疗的准确度也开始提升。过去我们要想对人体进行全基因组测序，费用高昂，动辄上百万美元。而现在我们只需花上千元，就可以做简单的基因检测。
可以说，基因技术的发展，对医疗产业的发展带来了更多的机会。
张增金：随着分子生物学研究的日益深入，我们迎来了生物大数据时代，动辄就是数百GB的测序数据，还有庞大的生物序列数据，以及复杂的蛋白质结构数据等等。
生物信息分析软件和数据库，配以精悍的服务器硬件，只要你手上有自己的基因数据，我们就能提供专业的数据分析服务。
《支点》：我们看到，越来越多医疗领域相关公司加入到大数据的掘金中来。如何看待大数据对医疗产业带来的变革以及目前存在的问题？
许鹏：基因检测和大数据的结合，给生命科学带来不少变革，如对海量基因数据的分析，或许能找出疾病基因的规律。同时，数据就是金钱，目前不少公司收集数据，并从中不断尝试，提炼出有价值的数据。
不过，在疾病的诊断和治疗方面，我认为基因指导诊断目前还存在一些局限性。
现在对基因大数据的运用，很多还停留在炒作概念的阶段。比如，有的机构声称，通过采集DNA样本进行基因测序，就可以确定孩子的天赋特长和未来的发展。甚至，有的公司宣称利用基因测序，能够确定人的性格。这无疑是种误导。
张增金：当前，我们看到基因大数据还存在不少问题，比如数据种类繁多，比较分散；缺乏存放标准、难以共享；数据分析缺乏有效工具等等。这些都需要我们逐步去解决。
目前，基因大数据的挖掘才刚刚开始，可挖掘的价值较多，需要参与者去开发更好用的工具，更好地去组织数据，从根本上去推动生命科学领域的发展。
我们离真正理解基因科学还有很长的路要走，人类当前对基因组的理解尚不到3%。这个领域才刚刚开始，要发掘的内容是很多的，而且是一个长期的工作。
董鸣雁：基因大数据受到各路资本的青睐，是未来医疗产业发展的方向。
但是从企业的角度来看，对基因大数据的采集、分析需要花费大量的研究成本，何时收回成本短期没有时间表。同时，在实际生活中，让市场能够为基因大数据买单，我觉得尚需时日。
打通数据“孤岛”
《支点》：由于医疗机构之间的壁垒、检测标准、试剂选取等原因，数据口径和相关指标无法直接使用的情况依旧存在。我们又将如何打通这些数据“孤岛”呢？
张增金：一是可以对存储和管理的基因大数据进行整合，并保证数据的安全性和合规性；二是可以用方便快捷，且经济的方式去分析基因组大数据，生成可靠易读的科研报告和可视化的图表；三是与业界同行进行安全、无缝对接，实现科研合作。
目前，有上百家科研院校在我们的云平台上进行基因大数据的挖掘。
董鸣雁：在医疗运用领域，大数据与医疗行业两者间的业务结合还不够紧密。最近三年以来，不少大型医院、医疗机构对系统做了大量改造。我们看到，在数据医疗领域，有的医疗机构已展开与国内外同行间的交流学习。
目前，这种交流是点对点的展开。如何将各个数据“孤岛”整合起来，我认为还需要国家建立区域卫生平台，让区域卫生数据在一个平台上通联起来，形成汇聚点。
《支点》：我们看到医疗大数据的市场容量呈爆发式增长，基因大数据的扩展价值主要在哪些领域？
张增金：基因大数据+精准医疗，一定是未来的发展方向。精准医疗离不开基因大数据的分析，目前研究和应用的热点是单基因遗传病，复杂疾病以及肿瘤。我们目前布局精准医疗领域主要从两方面入手：一是成立了百迈客医学检验所，为实验和数据做储备；二是利用百迈客云的平台来进行数据分析。
在精准医疗领域，基因大数据将摒弃过去的“经验”诊断，实现更加精准的诊断；在大众健康领域，基因大数据将实现由预防到治疗的转变。同时，利用基因大数据，我们可以在农作物育种领域大有作为。
如果算上大健康领域、农业育种、工业微生物领域的基因大数据，其市场规模将达到万亿元。若单就基因检测领域来看，国内基因大数据规模将超过千亿元，市场发展潜力巨大。
许鹏：当前，国内医疗大数据市场的发展仍处于起步阶段，商业模式尚未成熟。国内医疗大数据企业的盈利方式主要有以下几种：数据收入、搭建系统收入、软件收入、提供服务的收入、免费提供服务换取流量之后靠流量变现。
虽然行业尚未形成稳定成熟的商业模式，但健康医疗大数据市场未来的发展仍然值得期待。
医疗大数据的收集与分析，是精准医疗攻克其主要技术难题的关键环节，是其成功路上的重要“螺丝钉”。
隐私边界不明
《支点》：我们在基因数据化的同时如何保证基因数据的安全性？
董鸣雁：大数据医疗行业的安全性分为两个层面，一是技术上的安全性，二是观念上的安全性。在技术安全性领域，目前技术对数据的保存本身并不太难，且有一定社会认可度。但是在观念上，我们对医疗大数据的隐私保护等，还存在一定的安全忧虑。
我们要让医疗大数据走出“院墙”，让患者没有顾虑地去医院看病，放心填写个人的病历、病情、亲友电话，以及家族是否有遗传病例史等，医院要做到妥善保存。这些数据，除去个人的敏感信息外，病情、病理、病历等这些信息大量汇聚以后，才可能进行数据提炼、分析或抽取，并提供给医疗机构。
我们可以引入第三方机构，如专业的医疗云等，让其提供数据医疗的整理、分析等报告。同时，作为数据收集的点来说，医疗云为大数据做出基础、物理准备，是大数据医疗产业链条上的重要一环。
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
《通知》强调，受理新增医疗服务价格项目，不受《全国医疗服务价格项目规范（2012年版）》限制，对涉及试剂、耗材和设备等医用产品的项目，只要相关产品获得有关部门批准生产、具备市场准入条件，均应纳入新增医疗服务价格项目受理范围。
《通知》主要内容
要进一步简化工作程序，按照鼓励创新和使用适宜技术相结合的原则加快审核，及时公布审核结果。
对审核通过的新增医疗服务价格项目，各地要明文规定在本行政区域内执行，并明确项目编码、项目名称、项目内涵、价格水平或价格管理形式等。
省级价格主管部门要会同有关部门，抓紧研究制定并向社会公布新增医疗服务价格项目的受理条件、审核程序、审核时间、审核原则及内容和部门职责等工作规则，确保受理审核工作责任明确、过程透明、结果公开。
各地不得以任何名义和方式，拒绝或推诿新增医疗服务价格项目的受理审核工作。
自本文之日起，若因价格主管部门原因影响医疗技术创新和及时进入临床使用的，发改委将通报批评，并按规定追究相关人员的责任。
Strategy战略
万达斥资150亿建3座顶级医院
1月6日，万达集团与英国国际医院集团（IHG）在北京签订合作协议。万达将总投资150亿元，在上海、成都、青岛建设三座综合性国际医院，由IHG运营管理并使用IHG品牌（中文名“英慈万达国际医院”）。这是中国企业在医疗行业的最大一笔投资，也是IHG首次在中国运营管理医院项目。
中国人寿计划投建三甲医院
1月10日，中国人寿官微透露，中国人寿与山东省淄博市中心医院、国药集团融资租赁有限公司共同签署合作协议，三方将共同投资设立医院管理公司。其中，中国人寿为第一大股东。医院管理公司设立后，将负责淄博市中心医院西院区工程项目的建设，以及新院区的设立与运营。新的西院区将按照三甲综合医院的标准建设，计划一期开放床位1000张。
绿叶医疗控股收购韩国高端医疗品牌
近日，绿叶集团旗下的绿叶医疗集团宣布，已与韩国JC健康株式会社正式签约，投资并控股JC健康株式会社，同时持有韩国知名妇儿专科品牌爱丽美（Ellium）。韩国JC健康株式会社是目前韩国最大规模的专业化医院管理服务公司之一，是Ellium（爱丽美）品牌的持有者，专为妇产科、儿科以及整形美容等专科领域提供医院经营管理服务，并经营产后调理医院。
Service服务
“互联网+康复”平台康复汇上线
我国首个国家级“互联网+康复”网络平台――“康复汇”日前正式上线。该平台定位于打造康复“网络生态圈”，将通过互联网、移动互联网等媒介纵向联合综合医院、基层社区和康复、养老等医疗机构，横向链接医学专家、康复医师、康复治疗师、康复护士等专业人员，打造首个国家级“互联网+康复医疗”平台。
搜狗搜索推出“医院一体化”功能
近日，搜狗搜索利用数据分析引擎，以及与医疗行业第三方专业服务商的深度合作，全新推出“医院一体化”功能。用户只要在搜狗搜索手机版页面中输入医院名称，就能准确获知医院的等级、联系电话、真实地址等信息。同时，在搜索结果中就能直接按照“科室”或“疾病”在线找医生，杜绝了用户被虚假医疗广告所欺骗的可能性。
Medicine药品
屠呦呦研究成果24年后申请新药
近日，中国中医科学院中药研究所提出双氢青蒿素片增加适应证的新药申请，国家食药监总局表示，该申请符合新药特殊审批程序要求，将加速其审批流程。据悉，1992年，双氢青蒿素被批准为一类新药后，屠呦呦在对青蒿素对自身免疫性疾病的治疗研究中发现，其对红斑狼疮的治疗也有明显效果。此次增加适应证的新药申请，就是申请该药可用于治疗红斑狼疮。
“人用皮卡佐剂狂犬病疫苗”获临床突破
1月4日，中国依生生物制药有限公司宣布，皮卡狂犬病疫苗的临床一期试验取得了良好的结果，注射皮卡狂犬病疫苗75%的人群在第7天就能实现血清转阳，这样的转阳速度将更有利于防止暴露后狂犬病病毒感染威胁。据介绍，该疫苗采用全新的具有激活免疫细胞Toll样受体3（TLR-3）的皮卡佐剂技术，于2013年被国家科技部列为“重大新药创制”项目。
正大天晴16亿向强生转让肝炎新药
1月8日，正大天晴药业与强生制药公司签署独家许可协议，将一款抗乙肝病毒（HBV）临床前药物除中国大陆之外的国际开发权许可给强生公司，强生将在中国之外开展该产品的全球开发、生产、注册和商业化推广。根据协议，强生将支付正大天晴总额2.53亿美元（约16亿人民币）的首付款和里程金，以及上市后的销售提成。据悉，该款在研创新药物是一种新型小分子抗病毒口服药，通过激发患者自身免疫功能，产生对乙型病毒的清除效能。
Technology技术
英国发现影响人类智商的基因
英国帝国理工学院日前报告说，他们首次确认人类大脑中两个与智商有关联的特定基因簇。这一发现不但加深了研究人员对智商的理解，未来或许有助于开发更高效的神经系统疾病疗法。这两个基因簇分别被称为M1和M3，每个基因簇由数百个相互关联的基因组成，它们共同影响人的认知、记忆、注意力和推理等有关智商的方面。
中科院启动“中国人群精准医学研究计划”
1月10日，中国科学院表示，将在4年内完成4000名志愿者的脱氧核糖核酸（DNA）样本和多种表现型数据的采集，并对其中2000人进行深入的精准医学研究。研究包括全基因组序列分析、建立基因组健康档案及针对重要慢性病的遗传信号开展预警和干预研究等。
该计划首席科学家、北京基因组所中科院精准基因组医学重点实验室主任曾长青介绍，考虑到职业人群稳定性强和良好的参与交流条件，这一精准医学计划将以中科院职业人群为队列研究基础，日前第一批志愿者的样本和基线数据采集工作已在北京基因组所员工中全面展开。
砒霜抗肿瘤机制有新解
上海交通大学陶生策研究员与上海瑞金医院陈竺院士领衔的联合研究组研究证实，砒霜（三氧化二砷）可明显抑制肿瘤细胞中糖酵解通路限速酶己糖激酶2（HK2）的活性，从而影响细胞代谢，最终导致肿瘤细胞凋亡。大量已有研究表明，砒霜在其他多种恶性肿瘤的治疗方面也有较大潜力，但相关机制一直不清，不能明确具体的靶标蛋白质有哪些。
Devices器械
北京大型医疗设备将实施集中管理
1月6日，北京市卫生计生委公布《北京市大型医用设备配置与使用管理白皮书》，对甲类、乙类大型医用设备配置现状及监管使用情况进行梳理。白皮书提出，未来将在医疗机构内部或各辖区内部探索建立医学影像中心，将大型医用设备集中管理；对社会办医配置乙类大型医用设备放宽准入条件，只审查诊疗科目、医技人员资质和医疗技术准入等安全性指标。
磁共振等20种医械将取消关税
日前，世贸组织就扩大《信息技术协定》产品范围谈判达成全面协议，心脏起搏器、磁共振成像设备、超声扫描设备等20多种医疗器械设备和组件计划于今年7月1日起实施降税，绝大多数产品将于3～5年后最终取消关税。此举将为我国中高端医疗设备的出口创造更为有利的条件，国内厂家生产部分高端医疗设备核心元件的进口成本也将进一步降低。
2018年是我镇精准扶贫脱贫攻坚的关键年，为进一步加强我镇精准扶贫精准脱贫工作，加固走稳全镇贫困对象脱贫步伐，根据省、市各级2018年脱贫攻坚的要求，我镇积极认真地开展了多项活动，促进了我镇精准扶贫精准脱贫工作，现将上半年工作总结如下:
一、摸清底数定方案
截止2017年底我镇国网系统里还有存量贫困户284户786人(含2017年巩固脱贫的贫困户38户141人)和一个贫困村(太平口村)，其中低保贫困户193户664人(其中268人享受低保)，五保贫困户68户71人;健康状况属残疾的142人，属大病的97人，属长期慢性病的130人;无劳动能力者440人(包含在校学生和学龄前儿童)，丧失劳动能力者55人，有劳动能力的仅291人;年龄在60岁以上的贫困老年人195人，在16岁以下的99人。针对2018年以低保、五保、残疾人、重大病患者、贫困老年人、儿童等为主的脱贫特困群体，我镇对照“六个精准”的要求，开展了全面排查，与省、市直驻村工作队一起认真研究讨论，为贫困村出列、贫困户脱贫量身定制了工作方案，尽心尽力全面落实国家、省、市精准扶贫各项政策，巩固2017年脱贫成果，为2018年脱贫减贫目标完成夯实基础。
二、“春季攻势”见行动
为进一步加强我镇精准扶贫精准脱贫工作，加固走稳全镇贫困对象脱贫步伐，根据省、市各级2018年脱贫攻坚“春季攻势”行动方案的要求，我镇于3月7日召开了XX镇脱贫攻坚“春季攻势”督办会，进一步明确了我镇精准扶贫工作目标，增强工作协调机制，精准脱贫帮扶措施，以确保XX镇今年全面完成贫困村和贫困人口的脱贫任务。力求“春季攻势”活动“尽全力、出实招、加油干、结硬仗”，将贫困对象的困难放在心上，积极通过产业扶贫、医疗救助、教育补贴和政策兜底多种方式帮助贫困户脱贫致富共奔小康。
三、“四大行动”亮作为
在“春季攻势”行动中，我镇根据脱贫攻坚工作实际，认真贯彻和实施了省、市提出的开展脱贫“大调研”、任务“大分解”、措施“大完善”、台账“大清理”等四项行动，以确保各项数据的精准、真实。围绕贫困村出列的“九有”标准，规划了太平口村香菇种植基地、通村主干道扩建、小龙虾养殖、村文化广场建设和村机耕路维修等多个项目，帮助该村寻找发展路径，确定行业扶贫目标及责任。结合各村、市直各单位开展的“大调研”活动，通过入户摸底核实，我镇需享受教育补贴的共146人，其中学龄前儿童32人，小学62人，初中24人，高中17人，中职4人(雨露计划2人)，大专及以上的7人;需享受医疗补助的285人，主要为长期慢性病和大病患者。根据对贫困对象精准施策需求的意愿调查，全镇共确定产业扶贫137户，惠及贫困人口505人。其中:畜禽养殖49户，涉及项目52个，含生猪99头、牛21头、肉鸡8550只、蛋鸡2000只、鸭300只;水产养殖71户，涉及项目74个，含小龙虾养殖1047亩、泥鳅6.5亩、黄鳝150箱;光伏发电项目43户，实施规模126千瓦;另发展笋竹两用、农家乐、农村电商项目各一个。在贫困村太平口村脱贫出列方面，全村结合“九有”的脱贫标准，共规划项目10个，目前各项目已经在全面推进中。围绕扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准和脱贫成效精准这“六个精准”要求，我镇督促各村对建档立卡贫困对象台账实施了“回头看”，并积极开展了多种形式的整改;此外，我们还依据《咸宁市扶贫开发工作业务指南》，以模板形式统一了户、村台帐内容，规范内容填写，杜绝台帐格式不统一、贫困户资料填写反复修改、国网数据采集不精准等问题，为贫困村出列、贫困户脱贫省级核查夯实了基础。同时，扎实开展了全国扶贫开发建档立卡系统数据清洗工作，组织专班反复核对了录入信息，确保贫困对象网上网下档案信息的一致。
四、再鼓干劲结硬账
虽然在上半年的系列行动中，我镇的精准扶贫工作得到了有力的督办和推动，户档资料更加规范化，有劳动能力的贫困户也发展了产业，扶贫工作总体上也取得了一些成绩，但是由于存量贫困户构成的特殊性，不难看出，我镇的脱贫攻坚工作仍然存在一些难啃的“硬骨头”，存在以下困难:贫困户家庭劳动力普遍缺失;贫困户人口素质总体偏低，发展项目缺乏技术支撑;主导产业的确定存在“跟风上”现象;村级经济发展相对滞后，贫困户脱贫缺乏持续性。根据这些重点难点，下半年我镇将在以下几个方面加强作为，争取打赢脱贫攻坚战:一是进一步夯实基层基础。按照政策规定和上级要求，进一步加强户档资料和国网系统数据的核对，确保台账资料和国网数据的一致;及时跟进动态管理，记录好贫困户家庭成员的自然增减;按上级要求抓好日常工作，确保上级布置的工作落实到位。二是配合大数据核查清理，按照“六个精准”进一步核实贫困户信息。三是对照XX市精准扶贫政策清单，全面落实精准扶贫相关政策。严格按照要求推进项目，按“七个一批”将贫困户该享受的政策落实到位。四是加快推进贫困村太平口村整村脱贫工作，按照贫困村出列的“九有”标准查漏补缺，按照既定的项目和时间表推进相关工程进度，帮助太平口村有劳动力的贫困户发展产业，落实政策，顺利脱贫。五是加强宣传，强化督办，做到扶贫政策户知晓，帮扶措施群受益。
一、目标任务
通过开展脱贫攻坚全面排查整改工作，以“三落实”（责任落实、政策落实、工作落实）“三精准”（识别精准、帮扶精准、退出精准）“三保障”（义务教育有保障、基本医疗有保障、住房和饮水安全有保障）为重点，对照建档立卡信息和影响脱贫质量的因素，逐村逐户逐项全面系统排查梳理，确保摸清情况、查准问题，2019年12月28日前完成全面排查。以边排查边整改、有问题必整改为要求，针对排查梳理情况和问题清单，逐条逐项坚决彻底整改解决，确保措施落实到位、问题整改到位，2020年5月底前完成全部整改。
二、工作方法
以乡镇为主体开展脱贫攻坚全面排查整改工作，各乡镇和县直责任单位要结合实际，对照职责分工，认真制定方案，细化责任分工，明确措施要求，狠抓工作落实。一是帮扶单位帮扶干部自查精准帮扶十大行动等各项政策措施落实、工作落实、责任落实情况并同步整改；
二是各乡镇要统筹安排第一书记、驻村工作队和帮扶干部对贫困户政策落实情况、识别和退出精准进行排查整改，同时针对第一书记、驻村工作队和帮扶干部工作作风、帮扶力度、帮扶责任、帮扶成效等情况对驻村帮扶工作进行排查整改；
三是县十大扶贫工程牵头单位对义务教育、基本医疗、住房和饮水安全“三保障”方面情况，深入排查梳理，深化整改解决。各乡镇各部门各单位要对自查落实情况进行评估，督促严肃认真排查、全面彻底整改，确保排查整改工作务实、过程扎实、结果真实。
三、步骤安排
（一）全面排查阶段。2019年12月28日前，各乡镇各部门各单位对照“三落实”“三精准”“三保障”排点事项清单（附后），组织精锐力量对脱贫攻坚突出问题开展全面排查，确保摸清情况底数、找全问题清单，交乡镇统一汇总并由乡镇主要领导签字后报县脱贫攻坚工作领导小组办公室。
（二）梳理汇总阶段。2020年1月18日前，对照排点事项清单，认真梳理汇总排查情况，逐项说明排查出的问题有多少、已经解决了多少，采取了什么措施和典型经验做法，达到什么成效，剩下的问题怎么解决、何时解决等，各乡镇、十大扶贫牵头部门、帮扶单位按照自身职责，形成排查情况汇报以单位红头文件报县脱贫攻坚工作领导小组办公室。
（三）集中整改阶段。2020年5月28日前，全县集中5个月时间，在不断巩固已整改解决问题成效的同时，重点对照全面排查阶段排查梳理未能解决的问题，分类研究落实措施，分级制定整改方案，明确责任分工和完成时限，细化落实到村到户的整改清单，扎实推进整改解决，确保所有问题全部整改到位。
（四）抽查复核阶段。2020年5月中旬，县扶贫办、县攻坚办将对照各乡镇各部门各单位排查结果和问题清单，对重点问题、重点工作整改解决情况开展抽查复核。2020年6月份，接受省级全面复核。
四、工作要求
（一）加强组织领导。各乡镇各部门各单位要坚定扛起排查整改工作的主体责任，集中人员力量开展全面排查，单位主要领导为第一责任人，亲自调动、部署和推动排查整改工作。行业部门要立足工作职责，严格落实行业牵头责任，切实加强业务指导和政策支持，强化对排查整改的工作梳理、情况分析、数据核准，形成横向到边、纵向到底的排查工作格局，确保问题排查不留死角。
（二）确保排查质量。各乡镇各部门各单位一是将此次全面排查整改工作，与中央、省、市督查考核反馈问题统筹推进，一体排查整改，紧扣“三落实”“三精准”“三保障”排点事项清单，一体谋划、整体推进工作落实；
关键词：大数据环境；特征提取；颜色；纹理；形状
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）14-0167-02
1背景
脑肿瘤的发病率逐年上升。脑肿瘤在20-50岁间最为常见。各项数据表明，脑肿瘤死亡率较高，进行研究治疗迫在眉睫。但医疗行业遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，因而很多国家都在积极推进医疗大数据化发展。大数据的意义在于，对大体量、高复杂数据、影像的挖掘和运用，让个性化、精准化的医疗服务成为可能。
2项目研究
2.1大数据收集及数据预处理
大数据的收集意义在于对大体量、高复杂数据、影像的挖掘和运用，让个性化、精准化的医疗服务。大数据不依赖于随机取样，样本等于总体。目前我们收集到300多组数据，主要包含3类肿瘤图像：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤。数据集包含来自患者的切片。
医学图像常常存在很多问题，例如非均匀性，不一致性，噪声大，缺少结构等等。所以要对数据进行预处理。数据预处理就是通过计算机辅助进行各种加工。处理手段有利用局部和卷积算子以及像素运算等技术对图像去噪与增强等等。我们小组前期通过opencv3.2+vs做了算法比较。也使用医学影像处理软件MIPAV对收集到的图像进行去壳以及灰度均衡化的预处理工作以及统一了所有数据的格式。图1显示了MIPAV软件对脑肿瘤图像的恢复结果。
2.2特征提取
在对医学影像分析，特征提取便是第一步。根据不同的特征提取技术生成不同的特征向量将这些特征向量独立的保存在特征数据库中。图像的特征提取就是把不重要的特征过V，逐步提取重要的特征。我们通过图像的颜色、形状、纹理分类多尺度提取图像特征。
2.2.1颜色特征
颜色特征是基于像素点的特征，颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。我们主要使用颜色直方图，使用RGB和HSV颜色空间。使用kmeans聚类。
一代人有一代人的命运。时代的变迁，互联的发展，导致许多人，一旦离开了电脑、手机，几乎就是从地球已知世界中，销声匿迹了！
中国民营医院已经走过了20多个年头，在这风风雨雨的二十多年中，中国的民营医院，无论在量上还是在质上，都获得了较大发展。那么民营医院的未来又将如何，市场营销和推广要如何实施，不但是医院经营者自己关心的问题，也是社会各界所热衷的话题。据统计，我国现有各级各医疗机构30多万家，其中非公有制医疗机构13万多家，有实力的大约500家。占我国医院总数的20%左右，但是其承担的诊疗服务量远低于这个比例，医院规模多数比较小。民营医院发展不起来，当然有自身面临信任危机等原因，但是长期以来的政策制约也是重要原因。而中国医疗广告投入从2001年的96.8亿元人民币，增长至2009年的200多亿元人民币，医疗广告投入增长了近两倍多。很多民营医院广告投入非常巨大但是收效甚微，其主要原因多为：广告投放不够精准、广告媒体选择单一、广告形式传统、互动性不强、没有攻心营销能力。
营销没有定势，只有求变，在变中求生存，在变中得永生！网络营销以精准的广告定位投放，少投入，受众广，冲击性强，效果可评估等优势，必将成为民营医院市场营销的下一个时代。截止到2010年6月30日，中国网民规模已经更新为4.2亿人，较2009年底增加3600万人，普及率31.8％。其中手机网民达到2.77亿人，新网民中62%来自手机，半年增4334万人。其中，农村网民增速也越来越快，电脑、手机网民越来越普及，由于手机上网更方便，导致手机网户增速过快，宽带网民增速比例下降。网民人均周上网19.8小时，商务化程度提高。如此推算，2013年手机上网会全面超过PC上网，2015年中国网民总数将达到8.4亿人。到时，泱泱天朝大国三分之二的臣民都将成了互联时代的子民。
致力于自我营销的国家，必将极大的增加世界经济的份额和他们所服务的世界。在现阶段，任何一家医院，如果没有市场意识，缺乏营销手段，不仅凝聚不了人心，还有可能失掉原本拥有的良好资源。因此，有些医院在营销手段上开始注重了新时代的互联传播。在刚落下帷幕不久的2010年亚洲实效营销节(AME)上，发现很多品牌都在互联网上寻找落脚点，因为广告主逐渐清楚应该如何让更多消费者参与其中。从效果的角度来说，数字媒体最大的优势在于可以量化，可以追踪消费者的参与行为。因为创造并留住顾客是相辅相成的，创造靠新技术、新工艺、新创意，留住靠质量、靠服务，而销售就是沟通桥梁。因此，我们所有营销工作的出发点，就是要把着眼点聚焦在患者身上。虽说每位患者的消费心理受地域文化、传统习俗、思维方式等的制约，对市场的领悟不同，但是，专业文化氛围规范的服务体系能延伸对方的满意度。互联网的魅力在于其永远能做到应时应景。网络总是能巧妙地为任何事情造势，对于患者个人隐私而言，这种“势”常常在夜深人静潜移默化中牵引着患者寻医问药的神经。
互联网打破了电视广告“全面撒网”的营销模式，开始针对特殊群体“重点捕鱼”。随着中国互联网产业的快速发展，互联网在线搜索技术，以其低成本、高精准、高效果、高回报的特性，已成为中国企业在线营销推广的首选方式，推动了中国企业精准营销的发展，促进企业品牌知名度的提升与销售业绩增长。中国民营医院界的软件巨头公司百旭（BXMID）更是不惜巨资，花费近10年的时间，研发了大量针对民营医院的软件，基码、网络，调研走访全国近2000多家民营医院，建立以南京为总部，成都、沈阳、西宁，武汉为辅助点的服务终端。围绕互联网正在改变的当今世界和中国网络门户、媒体投资回报策略与整合互动下做深度研究，依托新加坡医疗的先进营销理论的成功应用，将融全新营销观念、思路和实战做法为一体的实效营销理论模式，给中国民营医院的全球营销带来了全新机遇。百旭（BXMID）公司营销发展的成功，应该来讲是为中国民营医院行业的营销思路指明了某种“革命”方向。
在这个网络无孔不入的时代，机遇只给懂得创新的人。如果再仔细研读一下互联网，我们就会发现，许多聪明的民营医院不仅建设了美轮美奂的官方网站，还把网站链接到各大论坛、社区；举办了各式各样的在线问卷调查，把脉患者的寻医问诊动向和心理；通过网上会员注册等方式，在给患者带来优惠或便利的同时，培养患者的品牌信任度；公布各类营销、促销活动，吸引患者的注意力，或者索性建立电子商务平台，直接与患者“面对面”沟通……
在互联网浩如烟海的信息中，产品营销最需要的是吸引网民的注意力。新文化的发起者往往是年轻的一代，这一群体恰好是CNNIC指出的网民中的主力军。已经习惯了喝着可乐，嚼着口香糖的一代将会带来怎样的文化大餐，我们不去探讨。时代的闸门已经开启，新的浪潮即将来临。生产力总会向着更发达的方向演进，机遇笼罩下，各大民营医院如何在互联网上“圈地”？ 如何在这个新的平台上舞出什么样的营销奇迹？进而给中国发展中的医疗注入什么样新的活力？期待中我们一一体味。
不知道想干啥了吗？先上网看看吧！
毕井泉表示，为提升中国药品质量和疗效，2015年，CFDA提出了提高仿制药审批标准、优化临床试验申请等10项政策，并加快具有临床价值的新药和临床急需仿制药的研发上市。
药品行业面临的主要问题
药品行业面临着生产原材料、劳动力成本、研发费用等上升，招标竞价压力加大。
个别企业掺杂使假、制假售假、擅自改变工艺、非法交易等问题时有发生。
监管队伍不强、技术水平不高、主观能动性不够等依然是药品监管工作面临的严峻挑战。
2016年CFDA主要工作
加快推进仿制药质量疗效一致性评价，促进制药工业提升高科技产品的含金量。
加快推进药品上市许可持有人试点，有效调动研发人员的积极性并减少药品生产的低层次重复建设。
建立以临床疗效为导向的审评制度，确保上市药品发挥名副其实的疗效。 推进医疗器械分类改革，鼓励医疗器械创新研发。
Strategy战略
CFDA：1/4药企未通过新版GMP认证
日前，CFDA透露，目前我国共有1/4的药品生产企业未通过GMP认证，其中约有500家中药饮片生产企业未能通过认证。数据显示，目前全国有药品生产企业7179家，1/4即有一千多家，而按要求，今年起未通过该认证的企业必须一律停产。
阿里健康首家网络医院落户湖北
1月18日，阿里健康网络医院正式在湖北洪湖市洪狮渔场农村淘宝服务点运行。村民在村淘服务点，通过远程视频、影像中心等在内的远程医疗体系，可以享受到三甲医院武汉中心医院13个专业科室的医疗服务。用户通过天猫医药馆的网络医院入口，可进行挂号和就诊，然后获得电子处方，继而在天猫医药馆下单药品。
强生医疗器械部门将裁员3000人
1月19日，美国强生公司宣布，未来两年将在医疗器械部门裁员约3000人，约占该部门全球员工总数的4%～6%。此举将带来高达10亿美元节约成本效益，有助于公司专注于更具创新性产品。此次裁员将波及强生骨科、外科和心血管业务。
Service服务
阿里健康联手国药搭建公益寻药平台
1月13日，阿里健康与国药健康在线有限公司共同宣布，向公众免费开放寻药平台，以帮助病患及其家属在透明可靠的渠道上找到所需紧缺药品。项目负责人刘志强介绍，该平台是初步解决买药难问题的尝试，将来双方可能进一步拓展服务范围，用户在查询到何处有药品后或可在线预定、在线挂号等。
全国首个垂直病种分级诊疗平台上线
1月16日，由微医集团与阿斯利康携手共建的全国首个垂直病种分级诊疗平台――中国消化分级诊疗平台正式上线。据悉，接下来，微医集团还将联合中华医学会、中国医院协会等专业学术机构和专家，以及具有行业号召力的企业，打造心血管、骨科、儿科、妇科等其他垂直病种分级诊疗平台。
Medicine药品
首个大复方中药在美国获批二期临床
日前，石家庄以岭药业股份有限公司公告称，其美国全资子公司接到美国食品药品监督管理局（FDA）批复，公司生产的治感冒抗流感专利中药连花清瘟胶囊，获批在美国进行二期临床研究。这是我国首个进入美国FDA临床研究的治疗流感的中药，也是全球首个大复方中药的药品临床试验申报正式获得美国FDA批准。
艾滋病治疗新药特威凯获批
1月19日，葛兰素史克宣布，其旗下艾滋病治疗新药多替拉韦钠（特威凯）获得中国国家食品药品监督管理总局新药审批批准，通过联合其他抗逆转录病毒药物，用于治疗人类免疫缺陷病毒（HIV）感染的成人和年满12岁的儿童患者。据了解，特威凯已在超过70个国家获批，并被欧美多个权威机构推荐为初治艾滋病患者联合治疗方案的一线首选药物。
治疗乙肝新药替芬泰获国家科技重大专项支持
近日，贵州省“治疗乙型肝炎化药1.1类新药替芬泰片的临床研究”项目获国家“重大新药创制”科技重大专项立项支持。该项目将结合贵州省中药产业的资源优势和相关鼓励政策，进行国家Ⅰ类新药“替芬泰”的研发。据悉，“替芬泰”为贵州省首个原创性Ⅰ类新药。
Devices器械
东软医疗向海外市场NeuSight PET/CT
近日，东软医疗率先面向海外市场推出NeuSight PET/CT。该产品融合了东软医疗的先进技术和创新理念，将超精细的图像与低剂量完美结合，能够为诊断提供更加精准的信息，并已获得CE认证和美国FDA批准。据介绍，NeuSight PET/CT配有高端电子设备，为核医学领域的专家带来了高清图像诊断依据和高工作效率。
国产系统成功解决肿瘤定位难题
1月17日，中科院合肥物质科学研究院表示，核能研究团队近日成功研发出多模式图像引导精准放射治疗软件系统（ARTS-IGRT），其肿瘤跟踪定位精度达到国际最先进商用产品水平。专家介绍，ARTS-IGRT系统具有低成本、方便快捷的外挂方式，因此能够与医院已有放疗设备进行无缝对接，有助于迅速提高现有设备的照度和治疗效果。
英国MHRA批准电子香烟成药
近日，英国药监机构（MHRA）为一种电子烟e-Voke颁发了许可证明，将其认定为药物，今后医生可能将其作为戒烟辅助设备开具处方。从长远看，e-Voke作为戒烟辅助设备将有可能帮助NHS节省一大笔开支，但暂时还不能够纳入医保。
Technology技术
我国科学家发现埃博拉病毒入侵人体原理
1月14日，中科院微生物所宣布，该所高福院士团队率先在世界上发现埃博拉病毒入侵人体机制，这将为目前尚无特效治疗药物的埃博拉病毒指明药物研发方向。通过晶体结构解析，科研团队发现，埃博拉病毒表面糖蛋白与NPC1受体结合后，就像钥匙插入门锁，开启了病毒感染过程。该研究加深了人们对埃博拉病毒入侵机制的认识，为应对埃博拉病毒病疫情及防控提供了重要的理论基础。
日本科学家发现男性避孕关键机制
日本大阪大学的科学家在实验鼠的当中发现一种蛋白质，如果将其灭活，就会暂时丧失让卵子受精的能力。业内人士表示，这项发现是人类在研发男用避孕药方面迈出的决定性一步，如果能够从实验室走进现实生活，这项发现将是科学界的一座里程碑。
关键词：互联网+；医疗资源；效率
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.14.001
近年来，随着我国医疗资源配置和广大民众就医需求的矛盾日益尖锐，随着移动互联网发展、智能硬件终端普及、传感器技术进步、互联网基础设施改善，互联网医疗成为未来医疗健康服务业发展的必然趋势。
1 “互联网+”行动与医疗资源配置效率改进研究产生背景
我国目前整体医疗服务行业环境仍存在较大挑战，国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中提出推广在线医疗卫生新模式。
1.1 互联网+医疗相关概念界定
（1）“互联网+”：通过互联网提供或改善卫生服务与信息交流，不断推动互联网创新技术成果与经济社会各领域深度融合，广泛形成以互联网为基本平台的创新技术与效率变革的经济社会发展新样态。
（2）“互联网+医疗”：以互联网为载体和技术手段的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。
（3）移动医疗：运用移动通信技术――如PDA平台、移动终端和卫星通信数据来提供医疗服务和信息服务，深入到移动互联网领域，以基于安卓和iOS等移动终端系统的医疗健康服务类App实践应用为主体。
（4）远程医疗：以计算机技术、遥感、遥测、遥控技术为载体，充分发挥高端医院或专业医疗优质资源，辐射支撑医疗条件相对落后的边远区域、海岛或流动舰船上的伤病员，实现远距离诊断、治疗和咨询服务。
（5）网络医院：田军章（2016）认为网络医院是以医疗机构为依托，通过互联网信息化技术，构建医疗机构之外的服务对象开展专业在线互动诊疗、咨询预诊等远程服务的互联网医疗平台。
1.2 “互联网+”行动与医疗资源配置效率研究背景
医疗服务，特别是我国的医疗服务具备互联网入侵的所有特征：大空间、低效率、多痛点、长尾特征。
1.2.1 医疗服务空间巨大
2014年我国卫生费用总支出将近3万6千亿，近10年来，一直保持近20%增长速度，预测2020年中国医疗卫生健康产业规模将达到8万亿。
1.2.2 医疗服务效率低下
根据彭博社的世界各国医疗系统效率排名，在被调查的500万以上人口，人均GDP至少5000美元，预期寿命至少70岁的47个国家中，中国排名第36。
1.2.3 医疗服务痛点较多
从患者角度，看病难、看病贵是一个长时期得不到解决的问题。院内医疗服务质量低下，院外跟踪病情空白问题凸显；从医生角度，医患矛盾日趋尖锐，医生职业工作强度大、收入较低、风险较高。从医院角度，三甲医院超负荷运营，医疗被迫扩张成管理难度加大，而另一方面基层医院门可罗雀，医疗资源大幅浪费。
1.2.4 医疗服务长尾显著
我国人口空间分布呈不均匀态势，存在大量长尾人群得不到及时、有效的医疗服务；三甲医院分布格局过于集中，多数高端优质医疗资源集中在北京、上海等少数城市，大部分地区罕见病难以满足治疗需求；卫生部的《国家基本药物目录》2012年版同2009年版对比，药品品种增长迅速，药品产品数量惊人，仅2013年，就批准药品注册申请416件，新药长尾特征明显。
2 “互联网+”行动与医疗资源配置效率现状分析
吉林省拥有相对完善的医疗基础设施和保障体系。截至2015年末，全省有卫生技术人员15.09万人，实现全省新型农村合作医疗覆盖率100%，但在全国互联网医疗蓬勃发展的大环境下，面临着融入全国互联网医疗行业的发展与升级问题。
2.1 吉林省互联网+医疗发展现状
2.1.1 政策环境
吉林省于2016年4月26日《关于积极推进吉林省“互联网+”行动的实施意见》，强调完善医疗健康服务体系，建设吉林省医疗健康信息平台，促进区域医疗服务、医疗保障、药品监管和综合管理等资源整合和业务协同，推进我省优质医疗资源、居民健康、医疗档案等信息共享。推动吉林省人民医院及吉林大学白求恩第一医院、第二医院、第三医院等大中型医院开展在线预约门诊、远程医疗、健康管理等业务。加快智能心电监控、生物芯片、智能眼镜、智能手环、嵌入式人体传感器等可穿戴设备产业化。鼓励省内医疗健康企业与百度、华为等互联网龙头企业开展合作，运用大数据、云技术等开展健康预诊、实证服务，实行长期跟踪、定期更新、预测预警等特色化管理服务。
2.1.2 医疗状况
智慧医疗未来强调协同统筹平台和运用平台形成不同区域间的互相联通。当前吉林省正在积极打造医院信息化三级管理平台，省、市、县三级区域卫生信息化平台与公共卫生服务和医院有机结合；吉林省民营医院部分已开设远程诊疗中心，对接优质资源；长春北部建立了全国区域性数据中心。
2.1.3 存在问题
吉林省互网医疗产业发展起步较晚，目前发展主要集中在医院信息化建设这一初级阶段，医院联网服务形式主要表现为网上挂号、预约问诊等基础服务，对“互联网+”深刻含义的正确理解和逐步实现对当前吉林省互联网医疗发展非常重要。
2.2 互联网+医疗发展的国际经验
美、日等发达国家的互联网医疗产业距今已发展多年，拥有比较完善的产业链和产业布局。通过借鉴国外先进发展成果和经验，增强我国在互联网医疗发展领域的预见性、先进性和创造性，有助于我国的互联网医疗产业良性健康发展。
2.3 吉林省与国内其他地区比较分析
吉林省近年来大力发展互联网医疗，也取得了可喜成果，但与浙江等省相比，互联网医疗发展模式和现状，医疗资源配置与互联网结合都有待进一步发展。
3 “互联网+”行动与医疗资源配置效率改进对策及建议
吉林省互联网医疗产业发展的瓶颈制约问题，包括目前移动互联网医疗产业的技术难题、商业模式建构以及医疗资源分配不均、供不应求等问题，拟解决病患信息不对称、医疗资源浪费、增加医院社会效益、包括缓和医患之间尖锐矛盾等问题。
3.1 互联网+医疗发展模式
随着医院信息化系统的进一步完善、医疗在线服务行业逐渐崛起、医疗服务开始由PC端向智能移动端的转变，并形成五种发展模式：互联网+医院形成智慧医院；互联网+硬件形成智能可穿戴设备；互联网+医药形成医药电商；互联网+保险形成个性化商保服务以及互联网+基因形成精准医疗。
3.2 “互联网+”行动与医疗资源配置效率改进策略
（1）在医院方面，建设智慧医院。加强医院与科技公司合作，从多个维度构建基于诊疗病例和持续监测的病患数据，通过智能算法和数据挖掘形成精准、高效的诊疗实证，形成诊疗方法论上的创新，实现移动全流程无纸化、智能指引信息透明化、挂号费用优惠差异化、支付方式多元化、安全部署独立化。
（2）在患者方面，优化App界面及环节构成。可参考“掌上浙一”APP软件将界面分为手机挂号、智能分诊、取报告单、医院导航、健康资讯等板块的做法，让患者根据人体模型选择不舒服的部位，显示相关部位易发疾病及主要症状和伴随症状，使患者能够进行初步自诊，并提供相应医院及科室建议，进行线上智能分诊，完善“就诊卡”模式并拓宽服务，延展至院内可能活动，开设支付宝就诊预约、就医流程指导、医药费移动支付等功能。
（3）在制度方面，建立健全医疗纠纷责任认定制度。将责任具体化，明确到医院、个人及第三方平台，建立医疗纠纷调解机构或部门，进行赔偿判定与事后调解，重塑公信力，缓和医患矛盾。
（4）在信息方面，建立信息联网云平台。可参考浙江省中医院“医联体”云平台，整合优质资源、有效分配，通过基层首诊、双向转诊、急慢分治，上线联动的分级诊疗，建立有效机制与法律法规以保障个人信息安全，加强信息提供与使用的监管与约束以解决信息不对称问题。
（5）在药企和保险公司方面，利用互联网技术共享院内、院外可持续监测的大样本数据，辅助医药企业有针对性的药物开发，为保险公司提供可供追溯的客户信息，解决信息不对称问题，实现医疗及社会资源配置合理化。
4 结语
在互联网医疗产业中，我国医疗行业蕴藏着重大技术创新等巨大的潜力，国内也存在着巨大的市场需求。作为发展经济和保障民生的重点行业，创新发展互联网医疗行业发展模式一定会对未来我国的经济发展、民生改善、医疗卫生发展方面做出巨大贡献。
参考文献
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