CHCC2025第26届全国医院建设大会：人工智能赋能主动健康管理的南京模式

人工智能赋能主动健康管理的南京模式南京市卫生信息中心陶震寰2025年5月25日发展历程与现状人工智能中的图像识别、环境感知与预警、车辆辅助驾驶、军事侦察、目标打击等应用已经不仅是停留在实验室里的技术。目前这些技术已经广泛的应用在我们的日常生活中。人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索计算机能否像人类一样思考和学习。早期的人工智能主要集中在专家系统、自然语言处理和机器学习等方面，但由于技术限制和数据不足，进展缓慢。人像深度学习是当前人工智能领域最热门的技术之一，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，旨在实现计算机与人类之间的自然语言交互。计算机视觉计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，它的目标是让计算机能够像人类一样识别和理解图像和视频。机器人技术机器人技术随着人工智能技术的不断发展，机器人技术也在不断进步，未来机器人将更加智能化、自主化和协同化。发布时间政策内容政策性质2024.11《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知贯彻落实党中央、国务院关于开展“人工智能+”行动的决策部署，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局研究制定了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,积极推进卫|生健康行业“人工智能+”应用创新发展。支持类2024.7坚持传承与创新并重，遵循中医药理论，尊重传统经验，体现中药特点，鼓励新技术和新方法在中药标准中应用，支持采用大数据、人工智能等先进技术，持续提高中药质量可控性。支持类2024.6《2024-2025年持续开展"公立医疗机构经济管理年”活动》各单位结合运营管理实际需要，参考《公立医院运营管理信息化功能指引》,建立健全以业财融合为核心的运营管理信息集成平台，强化人工智能、大数据、云计算等现代信息技术应用加快内部各类信息系统互通互联、各类数据共享共用，充分发挥信息化在业务管理与经济管理融合发展中的重要支撑作用，显著提升运营管理精细化水平和效率效益。指导类2024.2《加强医疗监督跨部门执法联动工作》各地要加强监督执法平台建设，探索建立省级医疗监督管理平用已有信息系统和数据资源，收集、整合、分析医疗监督业务关键信息，加强业务协同，打通信息壁垒，实现数据共享互通破除”信息孤岛"。规范类2023.12《全面推进紧密型县城医疗卫生共同体建设》统一县域医共体内信息系统，加强数据互通共享和业务协同，推动人工智能辅助诊断技术在县域医共体内的应用。将远程医疗延伸到乡村，推行基层检查、上级诊断、结果互认。加强网络信息安全。指导类2023.1《健康中国行动一癌症防治行动实施方案(2023—2030年)》持续推进多学科诊疗模式，提升癌症相关临床专科能力，探索以癌症病种为单元的专病中心建设，积极运用互联网、人工智能等技术，开展远程医疗服务，探索建立规范化诊治辅助系统提高基层诊疗能力。支持类2023.7《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。指导类2022.4《人工智能辅助治疗技术临床应用管理规范(2022年版》规范人工智能辅助治疗技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，对于医疗机构、人员、技术管理以及培训管理的要求进行细化规定。规范类规划发展与信息化司公文国家卫生健康委员会办公厅关于印发卫生健康行业出出%24+114地比8区圈医家卫生健康委办公厅国家中医药局综合司国家疾控局综合司2024年11月6日自2017年Al被纳入国家战略视野，写入政府工作报告以来，近年我国在人工智能领域陆续出台了2025年两会政府工作报告提出持续推进“人工智能+”行动，支持大模型广泛应用，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，发展新一代智能终端以及智能制造装备。这为人工智能在医疗领域的应用提供了大的政策方向和技术支持背景，因为大模型等人工智能技术的发展是推动“Al+医疗”应用的关键因素。算力力。由于深层神经网络包含多个隐藏层，大量神经元之间的联系计算具有高并行性的特点，具备支撑大规模并行计算的学习的主流硬件平台。算法深度学习是当前研究和应用的热点算法，也是人工智能的重要领域。深度学习采用层次网络结构进行逐层特征变换，将样本的特征表示变换到一个新的特征空间，从而使分类或预测更加容易。机器学习是人工智能的核心和基础，而优质数据和以往的经验是机器学习优化计算机程序的性能标准。随着大数据时代的到来，海量数据为人工智能的发展提供了良好的基础。作为人工智能领域的代表性模型技术基础相似均基于深度学习和自然语言处理技术，采用Transformer架构(DeepSeek为MOE混合专家架构的改进版本),通过大规模预训练数据提升语言理解和生成能力。推动Al应用生态两者的出现均引发行业对AI技术的广泛关注，加速了Al在各领域的落地应用，如智能客服、内容创作、教育辅助等，推动了AI平权和技术普惠。持续迭代升级通过版本更新优化性能：DeepSeek推出V3、R1等模型，ChatGPT迭代至GPT-4o并开放多模态能力，均通过优化算法、扩展数据集和算力提升模型效果。支持多语言与多模态均支持中文、英文等多语言交互，且逐步扩展多模态能力(如图文理解),满足复杂场景需求。均被视为AI领域的里程碑式产品，在推动技术进步的同时，也引发关于数据隐私、伦理规范等社会议题的讨论。ExamScore(%)模型(LLM),凭借其670亿参数文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama2,而且在推理、数学●提供丰富的数据资源：医疗行业大数据包含了各种类型的信息，如电子病历、医学影像、基因数据等。这些数据为人工智能算法提供了充足的训练素材。●提升医疗效率和质量：人工智能结合医疗行业大数据可以实现自动化的诊断和治疗，提高医疗效率。个性化健康数据分析可以为患者提供个性化的健康管理建议，提高患者的依从性和治疗效果。●促进人工智能算法的优化：大量的数据可以让人工智能算法不断地进行学习和优化。在医疗领域，准确性和可靠性是至关重要的。通过对大数据的分析，人工智能算法可以不断调整参数，提高诊断和治疗的准确性。●推动个性化医疗的发展：医疗行业大数据可以反映每个患者的独特情况，包括病史、症状、基因信息等。人工智能可以利用这些数据为患者提供个性化的医疗服务。医疗大数与Al应用场景规划发展与信息化司画2024年11月国家卫健委、国家中医药局和国家疾控局研究制定的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》将服务场景分为Al+医疗服务管理，Al+基层公卫服务，Al+健康产业发展，Al+医学教学科研四大类，13子项，84个具体场景。学数报能驰质控学数报能驰质控治靶辅勾划术鲲鲲席怨人工智能+医院管理控疗流释理释理筛能筛能查遗监管监管治理政策和法规验证和测评应用层模型层基础层芯片服务用户分割分割应用场景咨询咨询机器人算法研发算法研发算力基础设施容器/虚拟化容器/虚拟化安全安全能力通用安全能力特定安全能力养老陪伴模型管理维护数据基础设施通过智能语音技术(包括语音识别、语音合成和声纹识别)和自然语言处理技术(包括自然语言理解与自然语言生成),实现人机交互，解决诸如语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药及衍生出的更多需求。1、语音电子病历虚拟助理可以帮助医生将主诉内容实时转换成文本，录入HIS/PACS/CIS等医院信息管理软件中，提高填写病历效率，避免医生时间和精力的浪费，使其能更多投入到与患者交流和疾病诊断中。2、智能导诊机器人医疗领域的导诊机器人主要采用人脸识别、语音识别、远场识别等技术，通过人机交互，实现挂号、科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等功能。3、智能问诊“预问诊”是患者在完成挂号后，访问搭载智能问诊系统的医院App或公众号的智能问诊模块，系统根据患者交互输入的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息生成初步诊断报告，将其推送给医生，减少医患沟通内容缩短问诊时间，提升医患沟通效率。Al+医疗应用场景--医学影像目前人工智能+医学影像主要以影像识别与处理软件为主，产品处于搭建基础模型向优化模型过渡，落地速度较慢，主要受从医院获得数据量不足，邀请专业影像科医生对医学影像进行病灶标注成本较高以及产品上市门槛较高等因素影响。医学影像是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一，主要运用计算机视觉技术解决三种需求。病灶识别与标注针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作。靶区自动勾画与自适应放疗针对肿瘤放疗环节的影像进行处理。影像三维重建针对手术环节的应用。分级诊疗、DRGs(诊断相关分类)智能系统、医院决策支持的专家系统等。电子病历结构化成病历电子化是病历结构化和挖掘更深层次数据价值的基础，深度学习算法的发展，循环神经网络推动了自然语言处理技术的发展，使得病历结构化成为可能，我国自2002年以来陆续推出了一系列病历电子化方面的规范文件，推动病历电子化和医疗数据产业化进程，促进医疗体系更加数字化。成DRGs(诊断相关分类)智能系统用于衡量医疗服务质量效率以及进行医保支付的一个重要工具。DRG付费，是实现“医-保-患”三方共赢和推进分级诊疗促进服务模式转变的重要手段。即按疾病诊断相关分组付费，也就是将相关疾病划分为一个组，进行打包付费，不再按项目逐项付费。医疗大数据辅助诊疗是基于海量医疗数据与人工智能算法发现病症规律，为医生诊断和治疗提供参考。目前主要面临医院数据壁垒、样本量小、成本高和数据结构化比例低(数据未实现电子化、以纸质形式保存)等三大问题。“Al+辅助诊疗”包括：A、医疗大数据辅助诊疗，包括基于认知计算、以IBMWastonforOncology为代表的辅助诊疗解决方案。B、医疗机器人，是指针对诊断与治疗环节的机器人。身体健康管理结合智能穿戴设备等硬件提供的健康类数据，利用Al技术分析用户健康水平，为用户提供饮食起居方面的建议，进行行为干预帮助用户养成良好的生活习惯。健康管理是运用信息和医疗技术，在健康保健、医疗的科学基础上，建立一套完善、周密和个性化的服务程序，维护促进健康帮助健康或亚健康人群建立有序健康的生活方式，远离疾病，在出现临床症身体健康管理结合智能穿戴设备等硬件提供的健康类数据，利用Al技术分析用户健康水平，为用户提供饮食起居方面的建议，进行行为干预帮助用户养成良好的生活习惯。精神健康管理利用人脸跟踪与识别、情感处理、智能语音、精神健康管理利用人脸跟踪与识别、情感处理、智能语音、数据挖掘等Al技术进行情绪管理，对精神疾病进行预测和治疗。营养学场景利用Al技术对食物进行识别与检测帮助用户合理膳食，保持健康的饮食习惯。疾病风险预测疾病风险预测主要是指通过基因测序与检测提前预测疾病发生的风险。疾病风险预测与精准医学的发展密不可分，人类基因组计划促进基因测序进步，推动商业化进程。药物挖掘人工智能技术应用于药物挖掘主要用于分析化合物的构效关系(药物化学结构与药效的关系)以及预测小分子药物晶型结构，人工智能可以提高化合物筛选效率、优化构效关系，并结合医院数据快速找到符合条件的病人辅助医学研究平台辅助医学研究平台是指利用人工智能技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究的技术平台。2014年以来国家卫计委、国务院相继出台了多个文件鼓励医疗机构及医生进行科学研究。数据质量参差不齐：医疗数据来源广泛，包括电子病历、医学影像、检验检查报告等，不同机构和系统采集的数据在准确性、完整性和一致性上存在差异。数据隐私与安全问题：医疗数据包含大量患者的敏感信息，如个人身份、健康状况、疾病史等。在使用这些数据进行人工智能研究和开发时，一旦发生数据泄露事件，将对患者的隐私和权益造成严重损害。同时，医疗数据的存储和传输过程也需要严格的安全保障措施，以防止黑客攻击和恶意篡改。数据标注困难：许多人工智能算法需要大量标注好的数据进行训练，而在医疗领域，数据标注工作往往需要专业医生的参与，这不仅耗费大量的人力和时间成本，而且不同医生的标注标准可能存在差异，影响标注的一致性和准确性。模型泛化能力不足：现有的人工智能模型大多是基于特定数据集进行训练的，在不同的医疗环境、患者群体或疾病类型下，模型的性能可能会大幅下降。例如，一个在某大型医院数据集上表现良好的疾病诊断模型，在基层医院的数据上可能无法取得理想的效果，因为基层医院的患者特征和疾病谱可能与大医院有所不同。技术集成难度大：医疗领域涉及多个环节和系统，要将人工智能技术与现有的医疗信息系统(如HIS、LIS、PACS等)进行无缝集成并非易事。不同系统之间的数据格式、接口标准和通信协议存在差异，需要进行复杂的适配和改造工作。临床应用层面医生和患者接受度问题：部分医生对人工智能技术存在疑虑和不信任，担心其会取代自己的工作或影响医疗决策的自主性。个别患者对人工智能服务的排斥。此外，一些医生可能缺乏相关的技术知识和培训，不熟悉如何正确使用人工智能工具，这也限制了人工智能在临床中的推广和应用。法律责任界定模糊：当人工智能系统在医疗过程中出现错误或失误导致患者损害时，法律责任的界定变得十分复杂。目前，相关的法律法规还不完善，难以明确界定开发者、医疗机构和使用者之间的责任划分，这给人工智能在医疗领域的广泛应用带来了潜在的法律风险。监管滞后性：由于人工智能技术的创新性和复杂性，监管部门往往难以在新技术出现初期就对其进行全面有效的监管。这种滞后性可能会导致一些潜在的问题在产品广泛应用后才被发现，增加了监管的难度和成本。确定人工智能系统决策过程中涉及的责任主体，包括开发者、使用者、监管者等。决策透明度提高人工智能系统决策过程的透明度和可解释性，以便在出现问题时追踪和问责。法律和政策支持制定相关法律和政策，明确责任归属和追责机制，为人工智能发展提供法律保障。医疗数据隐私保护中国《网络安全法》规定网络运营者不得泄露、篡改、毁损个人信息，未经同意不得提供给他人，但经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外。数据获取与共识医疗数据通常不直接用作盈利，数据可以找科研项目合作中使用，使用前必须经过患者同意、医生必须得到医院科研项目申请批复。数据归属问题目前我国没有明确的法律规定数据归属问题，医疗数据使用权属于患者个人、医疗机构还是企业尚不明确，但共识是数据为患者、医生、医院共同资源。Al医疗数据获取大多数AI医疗公司通过与医疗机构合作科研项目的方式获取数据训练模型，以实现数据共享和协同研究，推动医疗技术的进步和发展。医疗Al及大数据在区域中的应用4级卫生信息平台4级卫生信息平台公共卫生国家级人口健康信息平台省级人口健康信息平台3个基础数据库计划生育综合管理地市级人口健康信息平台区县级人口健康信息平台1个融合网络信息安全防护体系医疗服务医疗保障药品管理人口健康信息标准体系6项业务应用二级平台四大数据库六大业务应用智慧南京建设总体框架下，实现各部门间的信息共享交互南京市、区两级卫生信息平台信息标准体系、安全体系、智能化服务体系全员人口信息库、电子病历数据库、健康档案数据库、医学专业知识库一卡通、一账通、一线通、一程通、一键通公共卫生、医疗服务、医疗保障药品管理、计划生育、综合管理等业务在国家卫生、计生资源整合顶层设计规划在国家卫生、计生资源整合顶层设计规划“4631-2工程”的基础上制定出符合南京特色的“123456”智慧医疗架构南京智慧医疗南京智慧医疗平台智慈交通盟共医AA言言皇智慧南京200920092010201420152016成立南京市卫生信息中心南京市卫生信息中心成立，负责组织实施全市卫生信息划，承担全市卫生信息系统建设维护，承担与国家、省及有关部12320转型年2010年4月，南京12320卫生热线交由市卫生信息中心管理，将12320纳入信息化建设整体规划，依托互联网、新媒体提供全基础建设/便民应用2011年至2014年，强力推进全市医疗一卡通及区域自助智能服项目启动年按照“1个框架”“2级平台”“3个体系”“4个数据库”“5个全面建设年市卫生信息平台、公众健康服务平台、远程医疗、区域性业务系20172017201820192024全市部署应用智慧医疗各项目基本建成并在全市务实应用，居民电子健康档案浏览器、智能提醒、分级诊疗等在基层全面部署，重新建立以对互联互通/区域协同着力加强基层建设，开展对各区卫健委、各直属医院的第三方考核。推进各区及三级医院数据标准化，提高区域协同能力。南京数据呈现/服务创新数据治理/互联网医院科技创新年/数据应用提升科技创新再上新台阶，获得国家青年文明号。质控管理数据赋能质控管理，推进智慧医疗数据和服务的务实应用；推进智慧医疗建设历程2019年-2022年2019年-2022年维护、整合、提升项目验收江苏省平台分级评价四级南京市卫生健康委员会互联互通标准化成熟度等级五级乙等(地市级)国家卫生健康委统计信息中心2021年7月国家医疗健康信息互联互通标准化成熟度测评：南京市获得五级乙等；江宁区、溧水区和鼓楼医院、市儿童医院、省人民医院获得五级乙等；8个区(六合区、雨花台区、建邺区、江北新区、高淳区、鼓楼区、栖霞区、浦口区)和21家医院(省肿瘤医院、省口腔医院、省中医院、六合区医院、江北医院、江宁医院、溧水区医院、溧水区中医院、高淳区医院)获得四级甲等。国家医院电子病历系统功能应用水平分级评价：南京鼓楼医院、江苏省人民医院达到国家电子病历系统功能应用水平分级评价六级水平；市儿童医院、市妇幼保健院、市第一医院中大医院、高淳区人民医院、省中医院、市中医院、溧水区人民医院、溧水区中医院、市口腔医院、南医大二附院、南医大四附院、省二中医院、省中西医结合医院、江宁医院、江北医院等16家医院达到五级水平。国家医院智慧服务评级：南京鼓楼医院、江苏省人民医院、江苏省中医院获得三级。江苏省全民健康信息平台建设评价：南京市、江宁区获评五级，雨花台区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区获评四级。这些指标，标志着南京市在智慧医疗平台建设、全市互联互通、业务系统务实应用、信息便民惠民服务等方面已在全国各城2024年7月，全国卫生健康信息化发展指数(2024)发布，南京市在直辖市、副省级城市及省会城市的卫生健康信息化发展智慧医疗项目分五大类：平台智慧医疗项目分五大类：平台、业务系统、健康服务、省建系统、其他类，共计42个子系统。三个平台：南京市卫生信息平台，市公众健康服务平台，市医用耗材阳光监管平台。业务系统：南京市医疗卫生大数据分析与决策系统，南京市电子病历文件管理信息系统，南京市卫生科教系统，南京市慢病管理信息系统，南京市血液管理信息系统，区域电子病历分析质控系统，区域糖尿病一体化管理系统，南京市职业健康在线教育系统，市远程会诊、心电、影像、临检、病理系统。健康服务：惠民便民服务，商保结算服务，统一支付结算，健康商城等。12南京市公众健康服务综合管理平台(单点登录)3451672每月30日8394567日9BB2024年6月，两项江苏省1、电子病案归档系统基本功能规范2、家庭医生签约服务系统基本功能规范在研中国卫生信息与健康医疗大数据学会团体标准1、《电子病历版式文件及元数据标准研究》2、《医院信息化运维管理考核评价标准研究》数据接入规范：2018年平台数据采集规范升级调整。区卫健委：健康档案、疾病管理、医疗服务、电子病历；医院：医疗服务和电子病历。南京市卫生信息平台数据接南京市卫生信息平台数南京市卫生信息平台数各区卫健委上传表单数共计129张，医院上传表单数共计83张。各单位根据实际情况上报实际可上传表单数量。数据共享平台建立区域性的数据共享平台，实现医疗机构、健康管理机构、科研机构等之间的数据共享和交换。数据整合技术通过数据清洗、去重、合并等技术手法规与政策支持制定相关法规和政策，鼓励数据共享和利用法规与政策支持制定相关法规和政策，鼓励数据共享和利用，促进区域智慧健康管理的发展。数据安全与隐私保护加强数据安全措施，确保个人隐私不被泄露，同时满足数据共享的需求。数据标准管理平台三鲁三鲁0e标准管理区域卫生信息平台标准管理管理员Q丽口数据集数据字典289数据元主题：1条大类：9条小类：15条园国家标准：24条平台标准：4条标丽口数据集数据字典289数据元主题：1条大类：9条小类：15条园国家标准：24条平台标准：4条数脑资源标准化建设情况30)卫生标准：261条业务域：1条一级分类：3条卫生标准：261条交换接口表218二级分类：7条交换接口表218基础设旅建设情况(15互联互通应基础设旅建设情况(15互联互通应标准总览1902共享文档技术类：58条基础类：732条管理类：3条数据类：1109条技术类：58条基础类：732条管理类：3条数据类：1109条健康档案类：1条电子病历类：0条其他文档类：0条医疗：91条互联互通标准化建设情况140交换标交换标准标准对照药品目录对照检验项目对照诊断编码对照最后一次测评结果：99.0分未满足五级甲等交换标准名称类型版本发布日期区域卫生信息平台数据交换接口标准(妇幼保健)公卫V1.02017-12-0122:5135区域卫生信息平台_数据交换接口标准(疾病管理)公卫V1.02017-12-0115:07:01区域卫生信息平台_数据交换接口标准(中医干预)公卫V1.02017-12-0115:20:38区域卫生信息平台核心数据库(医疗服务)医疗V2.12017-12-0115:32:20区域卫生信息平台_数据交换接口标准(健康档案)公卫V1.02017-12-0115:36:15区域卫生信息平台_数据交换接口标准(疾病控制)公卫V1.02017-12-0115:34:35三级医院(10家省部属、12家市属、三级医院(10家省部属、12家市属、南京市今日急诊人次南京智慧医疗成果展现全市医用耗材监管24年08南京市智能提示、健康档案调阅服务使用情况周报(202407发布人：邓诺发布时间：2024-07最近一周(2024.7.1至2024.7.7智能提示：426次；健康档案调阅：15670次(其中平台调阅10本年度(2024年)调用次数累计：智能提示：22915次；健康档案调阅：202265次(其中平台调阅14总调用次数累计：智能提示：8370736次；健康档案调阅：4244634次(其中平台调阅截止目前，平台累计采集健康档案共计8587941份，医疗数据2778万人次。7月12日南京市门诊按科室统计情况序号7月12日南京市门诊按科室统计情况序号国家科室名称人次1全科医疗科218652其他业务科室109123内科99855急诊医学科9551皮肤科87226心血管内科专业73387内分泌专业66788消化内科专业66669中医科583610普通外科专业567111妇科专业556412肾病学专业554413口腔科454414神经内科专业454115儿科433016骨科专业417717呼吸内科专业399818内科专业392719产科专业385420生殖健康与不孕症专业384021眼科378122耳鼻咽喉科350323泌尿外科专业349124老年病专业261025针灸科专业230826妇产科专业230627皮肤科专业218528预防保健科215629免疫学专业212331外科208132肿瘤科196833儿科专业1904叫眼科专业1861轮儿童保健科1773新确步推诊堂””性姓名性别间25临床心理专业249000满窝门门1机构：(请选择802023年信息化重点工作分SS2022年栖霞区区属医疗I604020>形成问题清单、任务清单；推进6个性：规范性、准确性、完整性、及时性、关联性、实用性；数据说话，形成排名；常态化治理、成效回头看。盈86军军院题李9185809828592521B门协同南京鼓楼医院神经内科质控中心和南京市儿童医院儿科质控中心推进各协同南京鼓楼医院神经内科质控中心和南京市儿童医院儿科质控中心推进各质控指标的计算和分析，规范平台赋能01数据治理及赋能健康管理04人群健康助理，公众健康服务02医院管理病历结构化，分级诊疗，专家系统03医学影像/辅助诊疗利用医疗大数据辅助诊疗，病灶识别与标注，疾病风险预测平台赋能关于征求医疗卫生数据需求的通知为了更好的推动南京市智慧医疗服务高质量发展，促进关于征求医疗卫生数据需求的通知为了更好的推动南京市智慧医疗服务高质量发展，促进全市医疗卫生数据共享应用，我中心在已常态化下发的成人接种史信息、医疗体检信息、重点人群信息、妇幼信息等相关业务信息的基础上，现再次向各区征集数据需求。请各区根据《南京市卫生信息平台数据标准规范》内容，结合区内医疗卫生业务开展需求，以明确到表名的标准形式，向我中心提出数据申请。各区卫健委通过填写《南京市医疗卫生数据使用申请单》发起数据申请流程(见附件)。如有市平台目录外的数据需求，也请及时与我中心联系，方便我中心统筹协调相关数据资源。各区在收到数据后，需加强对数据的合规使用和安全12鼓楼区3建邺区4江北新区5江宁区6六合区7浦口区8栖霞区9秦淮区溧水区管理，确保数据在流转和使用过程中的安全和合法性，联系人：陶震件：《南京市医疗卫生数据使用申请单》。南京市卫生信息中心2024年5月9日定期向各医疗机构征求数据需求并进行响应，2024年累计赋能数据超10亿条。平台赋能电子病历应用患者服务医疗协同科学研究数据分析卫生管理病历文件标准体系南京市卫生信息中心病历文件标准体系国家电子文件管理试点项目病历文件。电子病历文件管理平台切切检索电子认证监管平台析证书管理析安全支撑存储归档交换标准数据电子签章认证版式/结构化处理文件管理机构安证文件文件管理整名体系可信归档前置时间前前置证南京市版式电子文件管理系统，在全国率先实现了OFD版式电子病历区域标准化全流程管理，汇集2600余万份电子项目获得江苏省地方标准1项、中国卫生健康信息团体标准1项国家发明专利1项“党政机要密码科学技术奖二等奖”、“中国医院协会医院科技创新奖技术进步奖”、“全国智慧医疗创新大赛等奖”、“全国医疗信息化创新典型案例”、“全国数字健康典型案例”等荣誉，并正在申请国家卫生健康委2024年度卫生健康标准。本项目也是国内第一批、省内第一家通过国家商用密码应用安全性评估三级的区域性医疗服务应用。平台赋能2924-1204195351292420494954224-1204934758242412049416292420494127健康档案调阅方面，以平台服务为基础，向全市12个区和20家三级医院以及市民提供全生命周期的居民健康档案调阅，累计服务超457万人次。平台赋能行政区划注册医师总数签约居民总数随访总数床位预约总数玄武区356942581710289643秦淮区73698972489122022鼓楼区55132796441建邺区8036088153930393529栖霞区92451348643雨花台区45027692802浦口区20478706063835江宁区227806286六合区41403852溧水区24183150125751860高淳区65658884352434261江北新区6140732423合计854775177511131608家医分诊方面，全市12个区均通过在家医分诊方面，全市12个区均通过在his系统中部署转诊按钮实现和市签约转诊平台免登录对接，家庭医生可在医生工作站直接跳转至市签约转诊平台为签约病人转诊，转诊总量超7081人次。南京智慧医疗领导驾5城人大m□naaa驶舱族核政后今日计63921陶震寰您好处室系统号源信息科教处—卫生科教驾驶舱计指标中心——江苏省卫健委12345工单办理系统中心——南京市卫健委12345工单办理系统科教处——南京市卫生科教系统监督处——南京市从业人员健康证明办理系统中心—南京市远程临检系统中心——南京市远程影像诊断系统中心——南京市区域静态心电系统疾控处——南京市慢性病信息管理系统职业健康处——南京市职业健康在线教育系统监督处——南京卫生健康综合监督管理平台血液中心——南京市血液管理信息系统中心——南京市远程医学会诊系统佳佳医2打造卫生健康管理统一门户打造卫生健康管理统一门户，对平台全量数据进行实时多维分析统计，展现南京智慧医疗成果。领导驾驶舱提供基于定制权限的个性化大屏服务、数据分析服务、业务入口归并等各类功能，为行业管理决策提供辅助，为规范业务开展提供支撑。专家号源信息(上午)%B2南京市医疗机构专家号源信息今日全市专家号源实时数据真面高见稀波26实时分析展示医院专家号使用情况，并提供各种指标的智能分析服务，加强决策辅助能力。知识采集引擎解释引擎知识库■鉴别诊断：病情预测/辅助录入病情检索：模糊查询/症状详情数据预处理诊疗建议：系统查询知识库并给医生处置建议用药建议：合理建议/药物禁忌大数据平台通过自然语言处理技术，对电子病历中的自由文本进行分词、实体识别、依存句法分析、信息提取等操作，实现自由文本结构化。在实现病历结构化的基础上，利用机器学习聚类分析建立诊断建议模型，从而为医生的临床决策提供支持。对电子病历的结构化和数据挖掘，可以帮助一线人员及科研人员挖掘疾病规律，进行疾病相关性分析、患病原因分析、疾病谱分析等，并建立新的研究课题。页医盛0期2047365351312210816252814175712未顾控数病历质控系统BG⁹%降提野需族0台3298222告躯枢它区20192201932018420185201942013820的209102011人三平酸rsnllMRA脑血管分割MRA脑血管分割Roull糖尿病抑郁症预测糖尿病抑郁症预测医院管理3D打印了真实牙齿形状的牙齿模型，开展了断裂力学试验。计算机+生物力学交叉开发了牙齿裂缝的数字图像算法，通过力学角度定量表征牙隐裂分布。nn试验加载装置及DIC处理HighDefinitionCamePobmonfCleaning3DPrintingSpecimen-ShuyangYu,LiMa,YuanGao,HaoZheng,XueyingHu,RunyuLiu,YueShi,WeidongYin.Effectsoffissurelengthandangleonthefracturemodesof3Dprintedteethmodel:InsightsfromDIC-basedfracturetestsandmeshlessnumericalsimulations[J].JournaloftheMechanicalBehaviorofBiomedicalMaterials,2024,154,106512.(中科院二区，唯一通讯作者)-部分试验结果部分试验结果·膝关节骨性关节炎的辅助诊断·及大数据分析方法学建立·制定膝关节平片的评分标准·确定膝关节平片的测量方法及指标测量指标内侧最小关节间隙(medial外侧最小关节间隙(lateral内侧关节间隙面积(medial外侧关节间隙面积(lateralminimumjointminimumjointminimumjointminimumjointspacespacespacespacewidth,MmJSW)width,LmJSW)area,MmJSA)area,LmJSA)股骨胫骨角(femoraltibialangle,FTA)骨赘面积(osteophytearea,OPA)评分标准测量方法测量方法田基于UNet++的皮肤病变图像分割U-net++Input足data-science-bowl-2018TruthOurSegmentationResultComparisonTransferLearningAlreadytrainedU-net++OutputISIC2018Output提出了一种改进的U-Net++皮肤病变图像分割模型，在ISIC2018TaskI数据集上Jaccard指数达到了84.73%,与现有的方法和模型进行了比较，获得了最佳的分割效果。提出并使用了深度监督和迁移学习相结合的改进U-Net++网络模型，有效解决了反向传播过程中梯度消失的问题。在加深传统FCN和CNN的卷积层时，在提高网络性能的前提下，只增加了少量的网络参数。提出了一个改进的损失函数，可以更好地处理模型的输出。医院管理结合SS-GAN和ResNet的白细胞分类研究d兹迁移本研究提出了一种基于分层融合生成对抗神经网络(SS-GAN)和残差神经网络(ResNet)的完整的白细胞分类体系结构。整体白细胞分类准确率都达到92%,结果优于现有方法。基于人工智能的儿童哮喘防控平台画画提平估806020利用人工智能和知识图谱构建儿童哮喘诊断模型，展示各种儿童哮喘的诊断标准、临床分型、症状、伴随症状、并发症、年龄、实验室检查等指标。区块链技术应用隐私安全计算平台本地计算中心1联邦学习服务器全局模型数据分析Web交互端2隐私保护局部模型私有数据EHR、影像、基因分析局部模型私有数据隐私保护特点：医疗数据中隐私保护与数据利用的平衡问题创新：利用区块链和联邦学习等技术建立医疗数据高效共享平台4、提交交易(公众健康管理平台岛点岛智能合约智能合约蔼数据蔼数据版式电子病历区块链平台用户通过公众健康管理医学影像/辅助诊疗南京市远程医学平台南京市远程医学平台南京市远程医学平台市远程医学会诊系统以鼓楼医院为主业务中心市远程医学会诊系统以鼓楼医院为主业务中心，联通北京、新疆、西藏、西宁、商洛等地50家机构，开展各类远程医学会诊、远程医学教育。累计开展150次远程会诊。人E95的医学影像/辅助诊疗NalengNalengP:14影QS膜：影v静态、动态、实时动态、动静态一体化、AI辅助……aVF图办人民医院为主业务中心，接入南京市11个区及都市圈城市共138家医疗机构，接收心电监测报告超739万例，会诊超14500例，推动了检并结合院前应急救援、术后院内心电AI临床监控、院外随访管理等场景应用，最大限度缩短诊断时间，实现对胸痛事件快速甄别、预警，建设中的应用”项目荣获“第四届智慧医疗创新大赛--江苏赛区”决赛一等奖、“医疗健康人工智能应医学影像/辅助诊疗患者通过佩戴智能心电设备实现居家监测，依托网络将采集数据传输至市平台，医生可依托心电Al技术，对疑难病例分析医学影像/辅助诊疗医学影像/辅助诊疗心心电融合平台主动推送心电融合心电AI服务整合区域优质医疗资源，有力支撑分级诊疗，实现动静态心电检查数据集中管理、统一质控、临床共享与互认。为提升区域心电诊断水平，将心电AI辅助诊断功能纳入平台中，提高心电图医生诊断效率，减少基层医生误诊与漏诊。三级平台：市平台-区平台-基层医疗机构。医学影像/辅助诊疗9.3万份9.3万份7.85392.22万元¥市远程临检诊断市远程临检诊断系统以市第一医院为主业务中心，接入8个区119家医疗机构，上传检验报告超过6100万份，实现跨院、跨区域的标本检测、流转。(目前市第一医院正在进行系统升级。)医学影像/辅助诊疗宁亚贤CT宁亚贤CT分D15:32NeuPACS-检查列表头部平扫胸部平扫市远程影像诊断中心以南京鼓楼医院为主业务中心，接入10个区121家医疗机构，检查人次达610余万。实现数字化医学影像及其报告的统一采集、集中存储、一体化管理，推动医学影像信息的共享和跨机构再利用，减少重复检查，使患者在社区就可以享受三级医院的诊疗服务，有效推动分级诊疗。医学影像/辅助诊疗市远程病理诊断系统包括数字病理远程会诊子系统、病理在线教育培训子系统、数字病理远程质市远程病理诊断系统包括数字病理远程会诊子系统、病理在线教育培训子系统、数字病理远程质控子系统、智慧病理预约管理子系统、数字病理大数据管理子系统，依托南京鼓楼医院作为主业务中心，整合南京地区病理领域专家资源，为送检医院作病理诊断。目前，接入医院25家、专家52人、医生26人。医学影像/辅助诊疗④用药异常提醒张飞飞|男|42岁三黄片④用药异常提醒张飞飞|男|42岁三黄片⑥用药异常提醒三黄片⑥用药异常提醒9药物遴选不适宜纠错错误类型告警级别无适应症用药中给药剂量不适宜超量：高少量：低超两倍剂量：高无诊断给药途径不适宜中超疗程用药中给药频次不适宜中溶媒选择不适宜低溶媒剂量不适宜低存在禁忌高慎用判断-药物相互作用低慎用人群低慎用手术低慎用症状低慎用疾病低实时监测医生开方，对不合理用药给出用药异常提醒实时监测医生开方，对不合理用药给出用药异常提醒医学影像/辅助诊疗C.B医助理2问专家Q智医助嘿益口×8IA某某|男|27岁病历/档室2问专家诊常针对患者当前病历诊断，给出相关推荐诊疗方案针对患者当前病历诊断，给出相关推荐诊疗方案健康管理买东西不收现金只好买东西不收现金只好放弃看病挂号不会手机预约能一趟一趟