远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式

远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式演讲人01远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式02引言：医疗资源重构与决策模式创新的必然选择03远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式理论基础04远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式技术架构05远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式应用场景实践06远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式挑战与对策07未来展望与发展方向08结论：以技术创新重构临床决策的价值坐标目录01远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式02引言：医疗资源重构与决策模式创新的必然选择引言：医疗资源重构与决策模式创新的必然选择在“健康中国2030”战略深入推进的背景下，优质医疗资源分布不均、基层服务能力不足、复杂疾病诊疗难度大等问题仍是制约我国医疗体系高质量发展的核心瓶颈。传统临床决策模式高度依赖医生个人经验与现场资源，在跨区域协作、紧急救治、高风险手术规划等场景中逐渐显现出局限性。与此同时，5G、人工智能（AI）、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等技术的飞速发展，为医疗模式创新提供了技术底座。远程医疗通过打破时空限制实现资源共享，虚拟仿真通过构建逼真临床环境降低实操风险，两者的融合正催生一种“虚实结合、远程协同”的新型临床决策模式。作为深耕医疗信息化领域十余年的实践者，我深刻感受到这一模式对重构诊疗逻辑、提升决策精准度的革命性意义——它不仅是技术迭代的产物，更是以患者为中心、以数据为驱动、以安全为前提的医疗服务体系升级的必然路径。本文将从理论基础、技术架构、应用实践、挑战对策及未来展望五个维度，系统阐述远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式的内涵与价值。03远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式理论基础1远程医疗的发展与核心要素远程医疗的演进本质是医疗资源数字化与传输能力提升的过程。从早期的电话咨询、静态影像传输，到如今基于5G的实时音视频交互、多学科远程会诊（MDT），其核心始终围绕“让优质医疗资源突破地理边界”这一目标。根据《中国远程医疗行业发展报告（2023）》，我国远程医疗市场规模已突破3000亿元，三级医院对基层医院的远程辐射能力显著增强，但传统远程医疗仍存在两大痛点：一是诊断精度受限于数据维度（如仅依赖2D影像或文字描述，缺乏立体解剖信息），二是操作指导缺乏沉浸感（如复杂手术中，术者难以通过二维屏幕准确感知空间位置与力反馈）。2虚拟仿真技术的临床应用基础虚拟仿真技术通过计算机生成可交互的三维环境，为临床决策提供了“零风险试错”的虚拟实验室。在医疗领域，其应用可分为三类：一是技能培训（如腹腔镜手术模拟训练系统），二是手术规划（如基于CT/MRI重建的数字孪生模型），三是复杂病例模拟（如罕见病病理生理演变过程）。我曾参与某三甲医院的心血管介入手术虚拟仿真项目，通过构建患者冠状动脉的3D模型，术者可在术前模拟不同导管的进入路径、球囊扩张的压力参数，甚至预测支架植入后的血流动力学变化——这一过程将传统“凭经验”决策转化为“数据验证”决策，显著降低了术中血管穿孔等并发症发生率。3临床决策支持系统的迭代逻辑临床决策支持系统（CDSS）是连接远程医疗与虚拟仿真的“大脑”。其发展经历了三个阶段：早期基于规则的专家系统（如IF-THEN逻辑），中期基于统计模型的预测系统（如回归分析、机器学习），当前则进入基于深度学习的“数据驱动”阶段。远程医疗与虚拟仿真的融合，为CDSS提供了更高质量的数据输入：远程医疗传输的实时生理参数、手术视频等动态数据，与虚拟仿真生成的解剖结构、操作轨迹等结构化数据相结合，使AI模型能够更全面地理解临床场景。例如，在急诊脑卒中救治中，远程系统快速传输患者头颅CT数据，虚拟仿真平台重建血管闭塞模型，AI则基于历史病例数据推荐溶栓或取栓方案——这一闭环将决策时间从传统的60分钟缩短至30分钟内，真正实现了“时间就是大脑”的救治理念。04远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式技术架构1数据层：多源异构数据的融合与治理数据是临床决策的“燃料”，远程医疗与虚拟仿真的融合首先需解决数据“从哪来、怎么用”的问题。1数据层：多源异构数据的融合与治理1.1医疗数据类型-结构化数据：电子病历（EMR）中的诊断、用药、检验结果等，具有标准化格式，可直接输入AI模型；01-非结构化数据：医学影像（CT/MRI/超声）、手术视频、病理切片等，需通过自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）技术提取特征；01-实时监测数据：可穿戴设备传输的生命体征（心率、血压、血氧）、术中生理参数（如心电图、颅内压），为动态决策提供支持。011数据层：多源异构数据的融合与治理1.2虚拟仿真数据01-患者个体化模型：基于患者影像数据重建的数字孪生器官（如肝脏、心脏），包含解剖结构、血管分布等个性化信息；02-操作轨迹数据：医生在虚拟环境中的操作记录（如手术器械的运动轨迹、力度参数），用于优化操作规范；03-风险参数库：模拟不同病理状态下的生理指标变化（如大出血时的血压波动、气道梗阻时的血氧下降），构建决策预案。1数据层：多源异构数据的融合与治理1.3数据安全与隐私保护医疗数据的敏感性要求融合过程必须以安全为前提。联邦学习技术可在不共享原始数据的情况下训练AI模型（如基层医院数据不出本地，与云端模型协同优化）；区块链技术则可实现数据访问全程溯源，确保“谁调取、谁负责”。在某省级远程医疗平台中，我们通过“数据脱敏+权限分级”机制，实现了三甲医院专家对基层患者影像数据的“可用不可见”，既保障了隐私，又支撑了精准决策。2模型层：AI驱动的决策模型构建模型层是技术架构的“中枢”，负责将多源数据转化为可执行的决策建议。2模型层：AI驱动的决策模型构建2.1影像识别模型基于卷积神经网络（CNN）的影像模型可实现病灶自动分割与定性。例如，肺结节AI诊断系统通过分析CT影像的形态、密度、边缘特征，可辅助医生鉴别良恶性结节，准确率达95%以上。在远程医疗场景中，基层医院上传的影像数据由云端AI模型初筛，可疑病例自动触发上级医院专家会诊——这一“AI初筛+专家复核”模式，使基层肺结节检出率提升了40%。2模型层：AI驱动的决策模型构建2.2手术规划模型手术规划模型以虚拟仿真生成的数字孪生模型为基础，结合AI算法优化手术路径。以神经肿瘤切除为例，模型可模拟不同切除范围对功能区的影响，推荐“最大程度切除肿瘤+最小程度损伤神经”的方案。我曾见证一位神经外科医生通过该模型，为一名位于脑干的患者设计了手术入路，术中实时导航与虚拟规划的重合度达98%，患者术后肢体功能基本不受影响——这充分体现了虚拟仿真对复杂手术决策的赋能价值。2模型层：AI驱动的决策模型构建2.3风险预测模型风险预测模型融合患者基线数据、实时监测数据与虚拟仿真参数，构建动态风险评估体系。例如，在心脏外科术后，模型通过分析患者的血压、心率、中心静脉压等数据，结合虚拟仿真模拟的“低心排综合征”病理生理过程，可提前6-12小时预测并发症风险，并给出干预建议（如调整血管活性药物剂量）。某医院应用该模型后，术后并发症发生率降低了28%，ICU停留时间缩短了1.5天。3交互层：沉浸式远程交互技术交互层是连接“远程专家”与“现场操作”的桥梁，其核心目标是实现“身临其境”的协作体验。3交互层：沉浸式远程交互技术3.15G+边缘计算：低延迟、高带宽保障远程医疗的交互质量取决于网络延迟与带宽。5G网络的毫秒级时延与高带宽特性，支持4K/8K超高清视频实时传输，使专家能清晰观察到手术野的细微结构；边缘计算则将数据处理下移至本地，减少云端传输压力，保障AR/MR内容的实时叠加。在2023年某次跨省远程手术指导中，我们通过5G+边缘计算方案，实现了北京专家与云南术者之间的“零延迟”语音交互与AR标记（专家在屏幕上标注的血管位置实时同步至术者视野），手术成功率与现场指导无显著差异。3交互层：沉浸式远程交互技术3.2AR/MR辅助导航：术中实时叠加虚拟信息AR/MR技术可将虚拟仿真生成的解剖结构、手术路径等信息叠加到真实手术视野中，实现“虚实融合”导航。例如，在骨科手术中，AR眼镜可将患者的3D骨骼模型投射到手术区域，医生可直接看到螺钉的植入角度与深度；在介入手术中，MR导航可实时显示导管在血管内的位置，避免传统X光辐射暴露。某医院开展的AR辅助肝癌切除手术显示，手术时间较传统缩短了35%，术中出血量减少了40%。3交互层：沉浸式远程交互技术3.3多模态反馈：视觉、听觉、力反馈协同为提升远程操作的“沉浸感”，多模态反馈技术至关重要。力反馈设备可使医生在虚拟环境中感受到组织的硬度（如探查肝脏时的结节感），听觉反馈则可模拟手术器械的运作声音（如电刀切割时的声音变化）。在某次远程机器人手术实验中，我们通过力反馈设备，使美国专家成功操控千里之外的国产手术机器人完成了模拟胆囊切除操作——这证明多模态反馈可有效弥补远程操作中的“触觉缺失”。4决策层：协同决策与闭环优化决策层是模式的“输出端”，实现从“数据分析”到“临床执行”的闭环。4决策层：协同决策与闭环优化4.1远程专家与本地医生的协同机制远程医疗结合虚拟仿真的决策不是“专家单方面指令”，而是“多角色协作”的过程。我们设计了“三级协同”机制：一级由AI模型完成初筛与建议，二级由本地医生结合患者实际情况调整方案，三级由远程专家对复杂病例进行最终确认。例如，在糖尿病足诊疗中，AI通过分析足部溃疡影像与血糖数据推荐“清创+抗感染”方案，基层医生根据患者合并的肾病调整药物剂量，上级血管外科专家则通过虚拟仿真评估血管重建必要性——这种分层协作既提升了效率，又保留了临床灵活性。4决策层：协同决策与闭环优化4.2决策方案的动态调整与验证临床决策不是静态的，需根据患者病情变化实时调整。虚拟仿真平台可模拟不同干预措施的效果（如调整呼吸机参数对氧合的影响），辅助医生动态优化方案。在新冠重症患者救治中，我们曾通过虚拟仿真模拟“俯卧位通气+PECO（体外膜肺氧合）”联合治疗的效果，根据仿真结果调整PECO参数，使患者氧合指数从60升至150，最终成功撤机。4决策层：协同决策与闭环优化4.3决策效果追踪与模型迭代为提升决策模型的准确性，需建立“执行-反馈-优化”的闭环机制。每次临床决策后，系统自动收集患者的治疗效果数据（如并发症发生率、住院时间），反馈至AI模型进行迭代训练。例如，某手术规划模型通过1000例临床数据的迭代，其路径规划的精准度从初始的82%提升至94%，真正实现了“从实践中来，到实践中去”的持续优化。05远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式应用场景实践1专科疾病精准诊疗1.1心血管介入：基于虚拟仿真的血管路径规划与远程指导心血管介入手术对操作精度要求极高，血管迂曲、钙化等因素易导致手术失败。我们构建的“虚拟仿真+远程指导”模式，包含三步：术前，基于患者冠脉造影数据重建3D模型，模拟导管通过路径，标记狭窄部位与分支血管；术中，通过5G将实时手术画面传输至远程平台，专家在虚拟模型上标注关键解剖位置，AR导航实时叠加至术者视野；术后，系统自动生成手术报告，包含支架植入位置、直径、扩张压力等参数，为后续随访提供数据支持。该模式在某县级医院应用后，复杂冠脉介入手术成功率从75%提升至92%，转诊率下降了50%。1专科疾病精准诊疗1.2神经外科手术：数字孪生模型辅助远程多学科会诊神经外科手术常涉及脑功能区保护，传统影像难以直观显示神经束与病灶的解剖关系。我们为脑胶质瘤患者构建“数字孪生大脑”，融合T1、T2、DTI（弥散张量成像）数据，既显示肿瘤的体积与位置，又重建白质纤维束的走行。在远程MDT中，北京、上海、广州的专家可同时调取虚拟模型，从不同角度观察病灶与功能区的关系，共同制定“最大安全切除范围”方案。一名位于贵州的脑干胶质瘤患者通过该模式接受会诊，避免了传统开颅手术的高风险，通过立体定向放疗实现了肿瘤控制，患者生活质量显著改善。1专科疾病精准诊疗1.3肿瘤精准放疗：患者个体化虚拟模型与剂量优化放疗的难点在于“杀灭肿瘤的同时保护周围正常组织”。通过虚拟仿真构建患者器官的数字孪生模型，可模拟不同剂量分布下的组织损伤情况。例如，在肺癌放疗中，模型可计算肺、脊髓、心脏的受照剂量，优化射野角度与权重，使肿瘤剂量提升至70Gy，而脊髓剂量限制在45Gy以下。某肿瘤医院应用该模式后，放射性肺炎发生率从25%降至12%，局部控制率提升了18%。2紧急情况远程救援2.1院前急救：VR场景模拟与远程专家实时指导院前急救的“黄金时间”内，急救人员的决策直接影响患者预后。我们开发的“VR急救指导系统”，可模拟常见急症场景（如心梗、创伤、窒息），急救人员佩戴VR眼镜后，系统自动识别患者症状（如通过语音描述胸痛、结合心电监测数据），生成标准化处置流程；若遇复杂情况（如创伤大出血），急救人员可通过5G将现场画面传输至急救中心，专家在VR场景中标记出血点，指导压迫止血或临时止血带使用。某市应用该系统后，心梗患者从发病到球囊扩张的平均时间从120分钟缩短至75分钟，脑外伤患者的致残率降低了30%。2紧急情况远程救援2.2灾害医学：虚拟仿真训练提升远程应急决策能力灾害救援中，医疗资源匮乏、伤情复杂是常态。我们通过构建“灾害场景虚拟仿真平台”，模拟地震、爆炸、化学品泄漏等场景，训练救援人员的应急决策能力。例如，在“地震伤员批量救治”场景中，系统模拟多伤员（骨折、挤压综合征、颅脑损伤）同时送达，救援需在资源有限的情况下分类检伤（START原则）、分配救治顺序。远程专家通过平台观察救援过程，实时指出操作误区（如未及时解除挤压综合征患者的肢体压迫），提升团队协作效率。某省消防救援总队应用该平台训练后，灾害救援中的“二次损伤”发生率下降了45%。2紧急情况远程救援2.3移动医疗单元：车载设备与云端仿真平台协同移动医疗车（方舱）是偏远地区与灾害现场的重要医疗载体。我们为移动医疗车配置了便携式CT、超声设备与5G传输模块，检查数据实时上传至云端虚拟仿真平台，专家在后方生成诊断报告与手术规划方案。例如，在高原地区巡诊中，一名牧民因肝包虫病导致肝脏巨大囊肿，移动医疗车通过超声检查发现囊肿直径15cm，数据上传后，云端平台重建肝脏模型，规划腹腔镜囊肿切除术路径，专家通过5G指导本地医生完成手术，患者术后3天康复出院。3基层医疗能力提升3.1基层医生培训：虚拟仿真病例库与远程导师制结合基层医生经验不足是制约服务能力的关键。我们构建了“虚拟仿真病例库”，包含5000+真实病例的三维模型与操作流程（如清创缝合、心肺复苏、腹腔穿刺），基层医生可通过VR设备反复练习；系统自动记录操作轨迹（如缝合时的针距、深度），AI模型评分后生成改进建议；同时，基层医生可预约上级医院专家进行“一对一眼镜指导”，专家在虚拟病例中演示关键步骤，实时解答疑问。某乡村医生通过3个月培训，腹腔镜阑尾切除术的并发症发生率从18%降至5%，达到了县级医院水平。3基层医疗能力提升3.2慢病管理：远程监测与虚拟场景健康干预慢性病需长期管理，传统随访模式效率低。我们为高血压、糖尿病患者配备可穿戴设备，数据实时传输至远程平台，AI模型分析波动规律（如血压晨峰现象），结合虚拟仿真模拟不同干预措施的效果（如调整用药时间、改变饮食结构）。例如，针对糖尿病患者，系统可模拟“进食高糖食物后血糖变化”场景，指导患者制定个性化饮食计划；若发现血糖持续异常，自动触发远程医生视频问诊，调整治疗方案。某社区卫生服务中心应用该模式后，高血压控制率从58%提升至78%，糖尿病并发症发生率下降了22%。3基层医疗能力提升3.3乡村医疗：“传帮带”模式下的虚拟指导实践乡村医疗面临“人才留不住、技术跟不上”的双重困境。我们创新“虚拟传帮带”模式：上级医院专家通过VR眼镜观察乡村医生的诊疗过程（如给儿童听诊、处理外伤），实时指出操作问题（如听诊器放置位置、消毒范围）；同时，构建“乡村常见病虚拟诊疗手册”，包含症状识别、用药指导、转诊标准等内容，乡村医生可随时调取学习。一名河南乡村医生通过该模式，在专家指导下完成了首例“手法复位+石膏固定”的四肢骨折治疗，患者康复效果良好，当地群众对村卫生室的信任度显著提升。06远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式挑战与对策1技术层面挑战5.1.1算法泛化能力不足：针对罕见病或复杂变异的决策支持薄弱当前AI模型多基于常见病数据训练，对罕见病（如发病率低于1/10万的“渐冻症”）或复杂变异（如肿瘤的罕见基因突变）的识别能力有限。例如，某AI诊断系统对肺结节的良恶性判断准确率达95%，但对罕见类型的“炎性肌纤维母细胞瘤”误诊率高达60%。1技术层面挑战1.2设备成本与可及性：高端仿真设备在基层的推广障碍高精度虚拟仿真设备（如力反馈手术模拟器、全息投影系统）价格昂贵（单套设备可达数百万元），基层医疗机构难以承担；部分偏远地区网络基础设施薄弱，5G信号覆盖不全，影响远程交互质量。1技术层面挑战1.3系统整合难度：不同厂商设备与平台的兼容性问题医疗机构常采购多家厂商的设备（如A公司的影像设备、B公司的手术机器人、C公司的远程平台），不同系统间的数据接口与通信协议不统一，导致“数据孤岛”现象，难以支撑融合决策。2临床落地挑战2.1医生接受度：对新技术可靠性的信任建立过程部分医生对AI决策持怀疑态度，认为“机器无法替代临床经验”。我曾遇到一位资深外科主任，在初次使用虚拟仿真规划手术时，坚持“以自己的经验为准”，最终导致手术中出现计划外的血管损伤——这一反面案例提示，新技术的推广需循序渐进，通过“小范围试点-效果验证-全面推广”建立信任。2临床落地挑战2.2法律责任界定：远程决策中的责任主体划分若远程指导的手术出现并发症，责任应由远程专家、本地医生还是平台方承担？目前我国尚无明确法律法规界定。例如，某案例中，远程专家建议使用某型号支架，但患者术后出现支架内血栓，责任认定引发争议。2临床落地挑战2.3临床路径适配：现有诊疗流程与新模式的重构需求传统临床路径以“院内诊疗”为核心，而远程医疗结合虚拟仿真的决策模式涉及“院前-院中-院后”全流程，需重构现有管理制度（如远程会诊流程、病历书写规范、医保支付政策）。3政策与伦理挑战3.1监管体系滞后：针对远程仿真决策的行业标准缺失远程医疗、虚拟仿真、AI决策的融合涉及多领域交叉，但目前缺乏统一的行业标准（如虚拟仿真模型的临床验证标准、远程数据传输的安全标准），导致产品质量参差不齐。3政策与伦理挑战3.2数据伦理风险：虚拟模型与真实患者数据的使用边界虚拟仿真模型基于患者影像数据构建，若模型被用于商业用途（如药企新药测试）或泄露，可能侵犯患者隐私。例如，某公司将患者肝脏数字孪生模型用于手术培训视频宣传，未获得患者知情同意，引发法律纠纷。3政策与伦理挑战3.3医疗资源公平性：技术鸿沟可能加剧医疗不平等若远程医疗结合虚拟仿真的决策模式仅在大型医院推广，可能进一步拉大基层与三甲医院的差距，形成“技术富者愈富、贫者愈贫”的马太效应。4应对策略4.1技术攻关：加强多模态数据融合与自适应算法研究A-罕见病数据共建：由国家卫健委牵头，建立国家级罕见病病例数据库，鼓励医疗机构共享数据，提升AI模型泛化能力；B-低成本设备研发：支持国产企业开发便携式、低成本的虚拟仿真设备（如基于智能手机的AR手术导航系统）；C-统一接口标准：推动医疗设备厂商采用HL7、FHIR等国际标准数据接口，实现系统互联互通。4应对策略4.2分层推广：根据医疗机构等级制定差异化实施路径-三级医院：重点发展复杂疾病远程会诊、AI辅助决策、数字孪生手术规划；1-二级医院：聚焦常见病远程诊疗、虚拟仿真技能培训、区域医疗协同；2-基层医疗机构：推广远程监测、虚拟病例学习、简易AR导航等“轻量化”应用。34应对策略4.3政策引导：建立跨部门协作的监管与伦理框架-明确责任界定：出台《远程医疗临床决策责任认定办法》，规定远程专家与本地医生的责任划分原则（如“专家提出建议，本地医生最终决策”）；01-完善伦理审查：要求虚拟仿真项目需通过医院伦理委员会审查，明确患者数据使用边界，建立隐私保护机制；01-加大医保支持：将符合条件的远程医疗与虚拟仿真项目纳入医保支付范围，降低患者与医疗机构的经济负担。0107未来展望与发展方向1技术融合深化：元宇宙与医疗的跨界融合随着元宇宙概念的兴起，远程医疗结合虚拟仿真的临床决策模式将向“全息化、沉浸式、自主化”方向发展。1技术融合深化：元宇宙与医疗的跨界融合1.1数字孪生医院：全流程虚拟仿真与实体医院联动未来，每家医院可能构建“数字孪生双胞胎”：实体医院负责日常诊疗，虚拟孪生医院则承担手术预演、风险预测、资源调度等功能。例如，当急诊科接收批量伤员时，虚拟孪生医院可模拟不同分诊方案的效果（如A方案：轻症留观，重症转ICU；B方案：开放手术室优先），推荐最优资源配置方案。1技术融合深化：元宇宙与医疗的跨界融合1.2脑机接口辅助决策：神经信号与AI模型的协同脑机接口技术可实现“医生意图-机器执行”的直接交互。例如，外科医生在手术中通过脑电信号传递操作指令（如“移动器械至左上方”），AI模型实时解析意图并控制手术机器人完成动作，减少手动操作的延迟误差。某实验室已实现基于脑机接口的虚拟手术操作，准确率达90%以上。1技术融合深化：元宇宙与医疗的跨界融合1.3量子计算加速复杂决策模型构建量子计算的高并行性可大幅提升AI模型的训练效率。当前，训练一个复杂疾病的风险预测模型需数周时间，未来量子计算机可能在数小时内完成训练，并支持更复杂的算法（如量子神经网络），使决策模型更精准、更高效。2模式创新拓展：从“辅助决策”到“自主决策”AI技术的进步将推动临床决策模式从“医生主导+AI辅助”向“AI自主决策+医生监督”演进。2模式创新拓展：从“辅助决策”到“自主决策”2.1人工智能自主决策的边界与伦理规范当AI模型的决策准确率超过人类专家时，是否应允许其自主决策？这需建立严格的“AI决策准入标准”（如通过多中心临床试验验证、经国家药监局批准）与“伦理红线”（如禁止AI决策涉及生命终结性操作）。未来，可能出现“AI全科医生”，为患者提供日常健康管理、常见病诊疗等服务。2模式创新拓展：从“辅助决策”到“自主决策”2.2患者主动参与：基于虚拟仿真的共享决策模式虚拟仿真技术可帮助患者直观理解病情与治疗方案（如通过VR观看手术过程、模拟术后康复效果），实现“医患共同决策”。例如，在肿瘤治疗中，患者可通过虚拟仿真比较“手术切除”与“放疗”的生存质量差异，自主选择治疗方案，提升治疗依从性。2模式创新拓展：从“辅助决策”到“自主决策”2.3全球化医疗协同：跨国远程仿真决策网络构建5G与卫星通信的发展将打破国界限制，构建“全球医疗资源一张网”。例如，非洲地区的疑难病患者可通过虚拟仿真平台，与欧美专家共同制定诊