人工智能在医疗诊断的应用(6篇)

人工智能在医疗诊断的应用篇1

关键词：计算机技术眼科疾病人工智能眼健康系统

现代科学技术的快速发展，使用计算机技术辅助医疗卫生诊断已成为现代临床医学的重要手段之一［1］，计算机应用程序也给医学研究带来了革命性发展。目前学术研究上已经提出将计算机辅助诊断作为现代医学的重要研究方向，近年来，随着计算机软硬件质量的不断提升，新的学术研究的快速发展，例如人工智能，特别是机器学习和人工神经网络等前沿技术的不断推广，疾病诊疗系统已成为十分热门的研究领域［2］。

1.中医眼健康

中医中对人体健康分布研究，例如通过眼睛的健康程度衡量一个人的整体健康，其原文翻译成白话文解释就是“人的目光要炯炯有神，给人没有在发呆的感觉，这样说明了这个人的精力充沛，活力十足，而且五脏六腑健康，功能良好”。另外《黄帝内经》［3］也说：“五脏六腑之精气，皆上注于目而为之精。”意思是人的眼睛为脏腑精气的汇聚之所。《黄帝内经》还有“精之窠为眼，骨之精为瞳子，筋之精为黑眼，血之精为络，其窠气之精为白眼，肌肉之精为约束”［4］一说。这充分说明了古人对人的眼睛研究十分深入，在几千年以前就能发现眼健康对人体健康机理的表现，他们将眼睛的不同部位分为人体的五脏，眼窝是整个人的精气表现，肾的表现则体现在瞳孔上，肝的表现则体现在黑眼球的形态上，最后眼球的血络分布则体现的是人体心脏的功能是否良好。由此可见，眼睛的健康状态跟五脏六腑的精气息息相关。现代科技的发展为医学诊断和治疗带来了全新革命，1991年，陈氏等首次将人工神经网络应用于中医学诊断［5］，提出了人工神经网络用于医学诊断的具体方法，并以中医病历为实验数据进行了专题研究，开辟了人工智能应用于中医诊断的先例。施氏等将人工神经网络应用于基于舌诊的八纲辨证诊断［6］。

2.国民眼健康形式

据2011年与2014年《全国学生体质健康调研［7］》数据显示，全国中小学生近视率最高达85%。据有关部门调查，2012年我国5岁以上总人口中屈光不正（不含老视）的患病人数为4.8亿至5.31亿，且超过90%以上的屈光不正是近视。我国近视的总患病人数在4.37亿至4.87亿之间，患有高度近视的总人口高达2900万至3040万。2012年我国40岁以上人口中未矫正的老视患病人数约为3.71亿人，占全国总人口的比例为27.83%。据某机构预测，中国政府如果没有有效的干预国民视觉健康政策，预计到2025年，我国近视发病率将面临超低领化，5岁以上人口的近视发病率将增长到50.86%～51.36%，患有视觉健康疾病的人数接近7.04～7.11亿。其中高度遗传性近视的总人口将达到4000万人，届时我国的近视人口将是美国总人口的两倍。

3.眼健康系统的发展趋势

随着计算机软、硬件技术的飞速发展，功能的提升，各领域学者都在开发研究医学专家系统［8］，医学专家系统的产生在广度和深度上都使得现代医学诊疗手段将达到新高度。本文所述的眼健康系统属于医学专家系统的一个医学领域服务分支，眼部健康系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，为数据库的管理、设计及大型数据库建设、共享数据库和散列式数据库提供帮助。为了改善眼健康专家系统的特性，增强眼健康系统的服务性能，扩大规模的将多媒体技术应用于眼健康系统，可集中多种知识的表达形式为一体（例如文字、图像、声音及视频）；为了能够充分发挥健康系统的高速处理综合问题的特点，提高系统识别能力，全面优化系统功能，有效地模拟眼科医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；开发有友好的用户界面，模拟系统将会以类似人类眼科专家的方式传递信息，与用户深入沟通，用户可以向系统寻求常见的病症解释、咨询病情，必要时还能对患者进行心理谈话；系统利用多媒体技术获取模块，采用图像接收设备，可直接将采集的图像进行图像分析产生数字化信息，也可由人类用户自主提出问题，从而使系统收集病症信息。将网络技术用于眼健康系统，一是可采用散列式的数据库架构，将标准的比对基数据按其特点分为相关数据库，这样可以提高数据安全性，方便系统比对用户体征健康数据；二是可采用分布式推理方式，改善系统环境的运行承受能力，优化系统智能化的计算速度和其灵活性；三是大力发展远程服务能力，为眼健康系统的应用提供了一个广阔的场所，为系统更好地服务于人类、造福社会提供了更优越的条件。眼部健康系统不会像人类医生一样会受疲劳、紧张和外部压力等主客观因素的对患者诊断结果产生影响，它的优点不但可以综合众多专家的知识和经验，提高智能化的解决问题的能力，而且可以批量生产，使得其造福人类。我们相信：未来的智能专家系统在某些方面可以超越人类专家的能力［9］，他将成为医生的最得力助手，是现代医学对疾病的预防、诊断和治疗的创新性革命。

4.结语

当代科学技术全面发展，人类文明走上了新高度。我国是世界人口大国，国民经济发展迅速，但我们即将面临的是人口质量下降，国民健康中视觉健康往往得不到应有关注，因视觉问题造成的各类社会问题面临巨大挑战［10］。眼部健康的保护不能只停留在治疗这一层面，我们常说扼至住命运的咽喉，是的，只有在疾病未发生前发现它解除安全隐患，才能从根本上解决问题。全面关注国民眼健康刻不容缓，为提高人口素质，我们急需利用人工智能等先进的计算机技术开发新型医疗服务系统服务社会，造福社会。

参考文献：

［1］尹荣章.计算机技术在现代医学中的应用与发展［J］.国际医药卫生导报，1996（Z1）：34.

［2］张长丽.新型锌离子荧光探针的细胞和组织造影研究［D］.南京大学，2007.

［3］南京中医学院医経教研組.黄帝内经素问译释［M］.上海科学技术出版社，1981.

［4］闫瑞丽.泛用清肝明目治眼疾之谬误［J］.中华现代中医学杂志，2007.

人工智能在医疗诊断的应用篇2

【关键词】移动医疗APP医疗服务

数字化医院的发展基于网络化管理模式，以信息技术作为载体，通过高效快捷的信息采集、传递、处理、存储等改变了人们传统的就医观念以及就医模式。移动医疗APP正是现有医疗业务的延伸，它是以移动互联网终端为载体，通过4G网络与医院信息系统的实时连接，形成一个实时、动态的工作服务平台来充分挖掘与共享医疗资源。患者通过手机APP客户端享受方便、快捷的医疗服务，缩短在医院的停留时间，提高就诊效率，也为医院的市场开拓创造有利条件，提升医院自身的品牌形象。移动医疗APP不仅是医院推出的便民服务，也是数字化医院建设的措施之一，是今后医院发展的一大趋势，应分别面向医院医务工作者和社会大众推广使用。

1移动医疗APP解读

移动医疗由国外“MobileHealth”衍生而来，即通过移动通信技术，例如掌上电脑（PDA）、移动电话和卫星通信等提供医疗服务和信息。而移动医疗APP正是基于此，凭借安卓和IOS等移动终端系统而产生的一种医疗健康类应用软件。目前，移动医疗的应用覆盖了基础护理、公共卫生研究、急救护理、慢性疾病管理、自助医疗服务等多个领域。

2移动医疗APP在医疗服务中的应用

移动医疗APP可以实现将院内服务向院外延伸，患者通过移动智能终端即可随时随地获取诊前、诊中、诊后一站式医疗服务信息，建立患者与医院之间持续、连贯的沟通新渠道。

2.1移动医疗APP服务患者的应用

2.1.1通过“智能分诊”帮助患者明确诊治方向

智能分诊功能能模拟医生问诊，正确指导患者根据自己的症状和病情选择就诊科室，在患者就诊前对自己的病情进行简单评估。这里涉及庞大的疾病描述与对应科室的数据库的建立。通过模糊录入患者症状，系统会列出更详细的子条目供选择，为患者推荐合适的科室就诊。这样，可以部分取代患者向人工服务台排队问询，改善多次挂号浪费时间的现象。

2.1.2通过“预约挂号/候诊队列查询”缩短排队挂号及候诊时间

患者或家属可直接通过医院APP进行普通门诊和专家门诊的挂号和结算，凭挂号支付成功短信直接到科室就诊，无需到医院窗口排队取号。

2.1.3通过“科室医生”让患者实现点名就诊

APP中的“科室医生”涵盖了全院各科室医生的简介、坐诊时间及预约号源数。就诊患者可据此自主选择医生，点名就诊。

2.1.4通过“信息查询”帮助患者查询就诊信息

信息查询模块为患者提供就诊时产生的各种记录的查询服务，包括预约、费用、检查和检验等历史信息。

2.1.5通过“用药提醒”促进健康管理

患者可能因为不清楚或忘记医生所指示的用药方法，导致因治疗计划不能有效落实而影响治疗效果，特别是对长期依靠药物治疗的慢性病患者。应用移动医疗APP的用药提醒功能，患者可在线读取一定时段内的处方或手动添加用药信息，根据系统发出的提醒，按时用药。

2.1.6通过“出院随访”提高随访率有效跟踪患者病情

医院相关科室对已出院的慢性病患者会定期随访。APP中的“出院随访”功能不仅可以直接准确的找到患者本人，通过一系列随访问答，获悉患者出院康复的基本情况，而且患者可以根据自己的时间在方便的时候接受随访，自动提交到医院后台相关科室。此举既减轻了护理人员的工作量，也大大方便了患者，有利于提高随访成功率。主管医生可以通过移动APP动态掌握患者病情并进行相关指导，保证患者顺利康复，更可以扩大医院服务的外延。

2.1.7通过“满意度调查”持续改进服务质量

APP中的满意度调查功能可以让患者方便快捷的对诊疗体验进行评价，有利于医院准确及时发现问题并加以改进，有利于服务水平的不断提升。

2.1.8其他应用APP中的“专家在线”、“健康宣教”等等都赋予了医院服务更多的内涵

“图片新闻”、“医院简介”也使得医院的工作宣传和知名度进一步提高，“导医服务”中包括医保政策和物价公示等，患者可根据需要自主查询。

2.2移动医疗APP面向医护人员的应用

2.2.1用于医政管理

移动医疗APP不仅向医护人员推送重要信息，如医院重要通知、医生工作绩效指标等，还包括医疗护理管理制度，以增强医护人员医疗安全意识，规范诊疗行为，降低医疗风险。

2.2.2用于诊疗工作

移动医疗APP可以辅助医生的诊疗工作。医生可通过APP查看患者的化验检查结果，随时掌握患者的健康信息。APP中的药物手册可帮助医护人员随手查看药物说明及配伍禁忌，便于医生处方。门诊安排和工作提醒，可帮助医生随时随地通过手机查看出诊时间、手术安排等，为医生的医疗工作提供便利。APP还能够为医护人员提供有价值的临床诊疗知识库和医学文献，引领医护人员朝着提升工作效率，提高工作质量的方向发展，以更好地推进医疗服务体系建设。

3展望

从移动医疗APP的角度切入智慧医疗服务链正受到越来越多人的关注。智慧医疗时代的医疗服务链分为诊疗前、诊疗中和诊疗后三大部分，并进一步细分为健康管理、自诊、问诊、寻诊、候诊、诊疗、用药、院内康复、支付、后续用药这十个环节，最终再次进入健康管理环节形成一个医疗闭环。从每个环节的移动医疗APP分布来看，大多数的APP选择在诊疗前环节开展服务，且多为轻问诊和轻健康管理服务，而诊疗中和诊疗后相应服务较少，开发潜力巨大。

参考文献

[1]曲蕴慧.浅谈移动医疗系统的前景与应用[J].科技视界，2013（13）：182-190.

[2]王茜.医院信息系统运用与完善[J].医疗装备，1002-2376（2015）10-0066-02.

[3]邓勇，刘威，李桐萱.移动医疗APP运行现状及其法律监管问题初探.科学管理，1674-1633（2015）08-0141-03.

人工智能在医疗诊断的应用篇3

关键词：远程医疗Android监护系统

中图分类号：R319文献标识码：A文章编号：1674-098X（2016）09（a）-0087-02

1远程医疗监护系统

伴随着无线通信技术的发展，远程医疗技术得到了快速发展，在社区数字医疗和家庭保健等领域发挥了重要作用。移动互联网的发展浪潮也推动了基于Android操作系统移动端的应用开发，而远程医疗监护在移动互联网中的应用也成为了时展的热点。

我国与世界发达国家相比，远程医疗监护方面的研究起步较晚，近10多年来，我国远程医疗监护才进入实际应用阶段。当前的远程医疗监护系统相对比较大型固定，不利于在家庭中使用。健康监护相关的智能手机应用功能单一，检测人体生理参数单一，且需要很多的检测设备辅助。相关研究表明，未来几年，我国健康信息服务市场将以每年15%～30%的速度快速增长。远程医疗会成为弥补医疗资源不足的有效手段，而移动化普及将成为必然。

通过移动数据采集技术，病人的监护可以不受时间和地域限制，这有利于降低看病成本和提高监护质量。对于一些需要实时连续监护的慢性病患者，远程监护能提醒患者尽早发现病情，及时采取应急措施，为用户的安全提供更好的保证。其次，远程医疗可以在家庭或者社区中进行，既节省人力物力和交通费用，降低广大人民群众医疗开支，病人家属亦可通过网络实时监控病人情况，起到了家庭监护的作用。在紧急情况下，远程医疗监护系统通过自动监测和报警机制，及时定位病人位置，为紧急救护提供服务；医生通过使用移动信息终端可以完成移动办公，可以动态掌握病人情况，提供咨询和远程诊治，提高了诊疗效率。

2基于Android的系统架构设计

远程医疗监护系统包括生理数据采集终端、Android手机监护终端、远程监护中心3个部分。

（1）生理数据采集终端。生理数据采集终端采用现在所研发的可穿戴式生物医疗仪器，通过各种医疗传感器进行对生理参数的采集，实现人体各项生理信号获取、前端分析和处理、数据通信等功能，并使用支持蓝牙协议的蓝牙芯片将采集到的生理数据发送到移动监护终端。

（2）Android手机监护终端。Android手机通过蓝牙技术接收采集的生理参数，并在手机端进行显示和存储，然后通过连接Internet将数据上传到远程监护中心，并对蓝牙和3G/4G传送的底层数据进行处理分析。此外，Android手机监护终端将通过移动互联技术与远程监护中心服务器通信，服务器对预处理过的数据进行特征提取。远程监护中心进行多生理参数综合诊断，将诊断结果反馈到手机监护端。

（3）远程监护中心。远程监护中心主要包括如下几部分功能。生理特征提取：利用算法处理生理特征数据，根据生理特征进行分类。智能诊断：以用户上传的生理参数和用户症状为推理依据进行疾病推理，实现对疾病智能诊断并将诊断结果返回手机监护端。生理信息管理：用户可将监护端接收到的各项生理指标情况及时传送到远程监护中心，由专家得出诊断结果，对患者的病情进行监护。

3基于mHealthDroid框架的系统监护终端设计

该系统的关键技术在于：（1）生理参数的测量和诊断：如何有效提取生理参数的特征，并对生理参数特征进行疾病推理。（2）远程视频监控：如何通过手机上的摄像头摄制视频，同时实时传送到远程监护中心。（3）用户危情报警和定位：如何在突发紧急事件时，远程监护中心获取病人病患信息和具体地理位置信息，便于采取紧急施救措施。

可利用基于Android的开源框架mHealthDroid进行开发，如图1所示。mHealthDroid是一款开源的移动框架，用于帮助开发者快速构建移动医疗相关的应用。框架中包含了数据采集、数据管理、远程存储、信号处理和多维数据可视化等众多模块，这些模块是完全独立于底层的传感和通信技术的。

4结语

该文在国内外一些远程医疗监护系统的研究基础上，设计了一个包括生理参数采集终端、Android手机监护终端、远程监护中心三个部分，具备远程视频监控、生理参数监护、视音频通话、用户定位及智能报警功能为一体的，基于Android平台的远程医疗监护系统，为病人提供一种全方位、无缝的医疗监测、医疗交互服务。

参考文献

[1]陈欣.基于智能手机Android平台的远程医疗监护系统的设计[D].成都理工大学，2013.

[2]周开利，张伟，王旭.基于蓝牙和智能手机的人体多生理参数无线监测系统[J].物联网技术，2015（6）：18-20.

[3]红北，赵晓军，李瑞，等.基于Android的远程医疗监测系统设计[J].微型机与应用，2015（19）：64-66.

人工智能在医疗诊断的应用篇4

信息革命，即所谓的第五次产业革命使人类社会步入了信息时代，以计算机和网络技术为核心的现代技术的飞速发展，正改变着我们的生产、生活和学习方式。信息，一般被理解为客观存在，是通过物质载体发出的消息、情报、数据等所包含的可传递和可交换的一切内容。究其本质，首先，信息是一种客观存在，是物质的；其次，信息是物质的一种根本属性；第三，信息是时间和空间的统一。信息有2个层次，即事物的信息(称为“本体论信息”)与人们所获得的某事物的信息(称为“认识论信息”)。信息在现代社会中的地位和作用越来越重要，在社会的各个领域，每时每刻都在进行着有关信息的收集与。人们通过对收集到的信息进行加工、处理、分析，然后做出相应的决策，指导自身的行动。

基于“司外揣内”、“取类比象”理论的中医诊疗，是医者运用望、闻、问、切4种诊断方法，获取患者反映出来的客观信息，然后根据其内在联系，“立象表意”，做出某种判断，辨证论治，确定适当的治疗方法和配伍用药的过程，该过程可看作是医者对患者所表现出来的信息进行获取、理解、分析、综合、应用与评价等的处理过程。因此，基于信息处理，研究中医诊疗特征，不仅可以从一个崭新的角度对中医诊疗加以诠释，还有助于探索新的诊疗模式与临床研究模式，以促进中医学向前发展。

1植根于信息处理的中医诊疗

1.1立“象”就是立信息

信息是一个事物对另一个事物的反映。中医理论建立在对“象”的认识上，医者对人体内部情况的认识是通过“象”，也就是信息来完成的，藏象、脉象、舌象等都属于“象”。《类经》载：“象，形象也。藏居于内，形见于外，故曰藏象。”体现中医学对人体生理和病理的认识，即对人体正常生命活动或病理状态的各种表象加以概括，“藏象”两字就表达了这一点[1]。如《内经》所描绘的“心，君主之官”、“心藏神”、“心主血脉”等，说明“心”就是有关血液循环、意识活动等信息的全面概括。

人脑接受外界输入的信息，刺激物作用于人的感受器，传递到大脑，引起大脑皮层神经细胞的活动，建立各种暂时神经联系，就产生一定的心理现象，如感觉、知觉、表象、记忆等，暂时联系建立以后，在一定刺激物的作用下，会进入活动状态，参加大脑皮层的分析综合活动，重新改组，建立新的联系，因而变成人的新思想，使人的心理活动不断地发展下去。医者接受患者的信息，就是将书本的知识和老师的言传身授作为条件刺激物，在头脑里建立各种复杂诊疗信息的暂时神经联系，每当接诊患者，感受到患者的信息，结合自身的体会，建立子模式，把器官感觉到的信息和知识与大脑中存储的医学模式从整体上加以比较，进行搜索和匹配，找出并识别“象”，使头脑中暂时神经联系巩固、重新复活，以及重新组合，于是开始论治。从信息处理的角度来看，医者大脑是信息处理与加工的器官，可以从海量不准确的材料中抽取特征，抓住主要的因素，进行模式识别，即立“象”。

信息获取有直接获取和间接获取两种途径。中医的“象”大多是通过物理载体到达人感官的宏观体征，反映的是人体的状态，藏象则具体到人体的某个功能系统，但都不是对人体某个组织器官的直接表现，而是间接的。可见，中医诊断是对“象”信息的提取，而不是病变本身，从更广义的角度讲，其更接近于疾病的本质。同时，立“象”也是医者实践与经验的积累过程，是多维的(望、闻、问、切)、自下而上的综合集成过程。因此，患者反映出的客观信息即使混杂了很多假象，与书本知识差别较大，但技术过硬的医者还是能够准确地辨证论治，遣方用药。

1.2中医思维方式与信息科学的异曲同工

信息科学是以信息为研究对象、以信息过程的规律为研究内容、以信息科学方法论为研究方法、以扩展人的信息功能(其整体就是智能)为研究目的的一门横断科学。信息科学的一个基本特点是始终重视关系存在，在分析和处理各种要素时，往往先明确它们与其他要素的结构关系，然后再将它们本身的属性融合进去，而这一点正是中医学最重要的思维方式。正如《素问·宝命全形论》载：“人生于地，悬命于天，天地合气，命之曰人。”中医认为，人生存于自然环境之中，是自然界生物进化的结果，其机体体现着自然界的精华，自然环境的变化直接影响着人的生理和心理状态[1]，所谓“人以天地之气生，四时之法成”(《素问·宝命全形论》)，并且“人与天地相参也，与日月相应也”(《灵枢·岁露》)。中医诊疗是从系统与整体角度把握环境信息对人体生物信息的影响，重视关系，离开“病”无以谈“法”，离开“法”亦无所谓“方”，离开“方”也无法谈“药”[2]。

中医认为，大千世界中的复杂生命现象可以简驭繁地用“阴阳”理论来概括，所谓“阴阳者，天地之道也，万物之纲纪”(《素问·阴阳应象大论》)，人和自然是一个整体，生命的本质也可以通过“阴阳”来认识。中医“阴阳”理论属于信息概念的认识论层次，它源于存在，又高于存在，信息科学也是从认识主体的角度来研究信息的，以“0，1”的逻辑来实现各个领域的功能，不管是中医学还是信息科学，都遵循信息内容与其形式越疏远，其反映的水平越高；信息传输和贮存的能力越强，越容易高效处理的信息活动规律。

1.3中医疗法的信息特点

人体自身存在的调节机能是维持生命稳态的基础。疾病的产生是由于负反馈机制出现故障，扰乱人体的正常信息，正常的秩序受到了干扰，使机体偏离稳态后不能及时调整到健康态，调整的办法是让受到干扰的信息体重新得到恢复[3]。中医治疗则是引入一种干扰，输入信息(如通过服用中药)，调整人体状态，激发人体自身的调整机能产生作用。如出现风寒表证的状态，服用麻黄汤，可以作为一个好的干扰，使机体恢复到正常的“阴平阳秘”状态；若使用一个坏的干扰，则会进一步使机体下滑到更加偏离健康的状态。中药的调节作用是根据其四气五味，治疗的关键在于用什么性味的药以及药量的配比，而绝对的药量是次要的。因此，中医的治疗可以看作是一种信息疗法，中药起作用的关键在于其对信息的综合调整。信息作用的特点就在于它的间接性，并且要经过系统内部放大。中医往往被认为是非线性科学，而这恰恰是信息的特点。信息技术的基础就是半导体的非线性伏安曲线(也称“开关特性”)。中药信号就象小的信号电压，人体自身的调整机能就象两极的大电压，用小信号激发大电压工作，这就是所谓的放大作用，也说明了中医诊疗具有信息特性。

2中医诊疗过程中的信息处理

中医诊疗过程可以看作是医者对患者所表现出来的信息进行处理的过程，其信息学内涵体现在过程中的每个阶段。

2.1诊疗信息的获取

获取信息是指将用于问题求解的专门知识从知识源中总结和抽取出来的过程，由于其耗时、低效，是信息处理中的一个“瓶颈”。

中医四诊的实施过程就是相关信息的获取过程，人体的健康状态及其变化方式(证候)是获取的主要内容，望、闻、问、切是医者获得人体整体阴阳盛衰、正邪斗争状况“精微信息”的主要手段。医者通过望诊收集患者形态的异常和面色、肤色、舌色、舌苔的变化，以及精神、表情方面的病态反应；通过闻诊收集患者体味的异常及气息的变化；通过问诊收集患者自感症状、心理变化的过程和病史、家族史及生活习惯等；通过切诊收集患者脉象的变化。总之，所获取的信息是多方面的，有精神、气质等整体信息，有形态信息，有年龄、性别、文化程度、居住环境、病史、家族史等个体信息，还有在众多信息高度融合的过程中派生出的大量具有多样性和复杂性的隐含信息[4]。

2.2诊疗信息的表达与分类

对获取信息的表达首先要进行标准化，使患者主诉语言转化为中医语言，即信息语言的转换，进而通过分类认识其本质属性或把握其特征，即信息的分类。分类是区别、认识患者信息的起点，如将患者脉象分为平脉、病脉、死脉以把握其机体的病理、生理变化。再如《伤寒论》把伤寒所致的热病区分为6个阶段，形成六经分类法；还可将咳分为五脏六腑之咳；风可分为五脏风等。从信息学的角度讲，辨证是对人体感受病邪后所产生的反应状态的分类，证是以人体功能状态和疾病动力学发展趋势为目标，对人体疾病状态信息分类的单位，既有病理的，也有生理的；既有静态的，也有动态的。中医对于人体功能状态有若干种分类方法，如阴阳是二分法、卫气营血辨证是四分法、六经辨证是六分法。

2.3诊疗信息的认知

医者对所获取的患者所反映出来的各类状态信息，根据自身的信息结构进行理解、比较、分析、综合，其过程是对患者信息的认知，也是思维系统形成的疾病信息与知识的转换过程。

对知识的理解，广义是指揭露事物本质的过程，包括对言语、事物意义、事物类属性质、因果关系、逻辑关系、事物内部构成及组织等的理解；狭义是指利用已有的知识去认识新事物、或把某个具体的事物纳入相应的概念和法则中。一般所说知识的理解，主要指运用已有的经验、知识去认识事物的种种联系，以认识其本质、规律的一种逐步深入的思维活动，它是认知过程的重要环节。所谓信息分析，就是根据特定问题的需要，对大量相关信息进行深层次的思维加工和分析研究，形成有助于问题解决的新信息的信息劳动过程，是情报研究流程的一个重要环节。该环节侧重于对信息进行精加工，既与研究对象有关，又与研究目标和任务相连。理解有不同的水平，最初是知觉水平的理解，即对客观事物进行“是什么”的揭示，这是在对映象特征进行分析、综合的基础上，进行识别，确定名称的过程；其次是中级水平的理解，即揭露客观事物“为什么”的问题，揭示客观事物的本质及其之间的联系；高级水平的理解是个体在揭示客观事物“为什么”的基础上，把有关事物归入已获得概念中去的过程，从而建立或调整认知结构，是实现知识的迁移、知识的应用及创造性解决问题的基础[4]。

所谓比较，是把两类疾病表征相对比，确定两种疾病的异同，把握患者疾病的本质属性，从而确定它们的相同点和不同点的逻辑方法。把握疾病的虚实就要对邪气与正气的盛衰进行比较，这种比较在《素问·通评虚实论》中早有“邪气盛则实，精气夺则虚”的记载。有时也要根据同类的已知情况去推测未知情况，即类推，根据两个或两类事物在某些属性上都相同，进而推出它们在其他属性上的相同之处。中医诊疗本身即为一个“以我知彼，以表知里，以观过与不及之理，见微得过，用之不殆”(《素问·阴阳应象大论》)的信息类推过程。

2.4诊疗信息的策略生成与优化

策略是解决问题的方法、步骤和程序，智能则是针对给定的“问题求解目标”，有针对性地将获取的信息提炼成为知识，并在目标引导下把信息和知识激活为解决问题的智能策略和相应的智能行为。策略是知识的升华，知识又来源于信息。因此，智能求解的过程也是“信息-知识-智能”的转换过程。策略生成是指由信息和知识生成解决问题的策略。医者施治过程是医者相关认知信息的评价和应用过程，可以看作是策略的执行。治则治法的选择是在辨证基础上进行的，其依据主要是各类信息分析、综合的结果，一旦证型确定，对应的治则治法也就相应产生。在这个过程中，假定医者知识结构(即其大脑储存的中医理论、辨证方法、治疗经验、诊疗水平)是相同的，那么，临床疗效的关键就在于获取的信息是否准确、范围是否恰当、方法是否合适，以及信息理解、分析、综合能力，即四诊信息合参的综合辨证水平。

辨证论治是中医临床的重要技术，核心是“证”与“治”，《伤寒论》中“观其脉证，知犯何逆，随证治之”即是对辨证论治精髓的高度概括。辨证论治从诊断到处方的过程，是由知识到策略的过程，实际上产生了由理论到实践的飞跃——决策，即信息学范畴的判断与输出，如果知识是完备的，由知识生成策略可以得到唯一的正确策略。但是，在中医诊疗的复杂情况下，存在大量的不确定性，因此策略未必正确，需要实践的检验，在实施治疗之后尚需继续观察疗效，获得新的信息，并以此调整对病因病机的判断和治疗的策略，循环往复，螺旋上升。这也就是信息(智能)科学所讲的反馈优化过程。

3中医诊疗研究新模式展望

中医理论以取类比象、司外揣内见长，诊疗思路离不开推理。信息科学的出现为中医诊疗的研究开辟了新的领域。近年来，基于模式的推理获得诸多学者的青睐。中国学者从东方思辨角度提出对复杂性问题认识和处理的模式：物理-事理-人理(WSR)方法论。所谓物理，是指涉及某项系统项目或问题处理过程人们面对的客观存在，是物质运动的规律总和；事理，是指人们面对的客观存在及其规律时介入的机理，这种定义体现一种人-物界面；人理，是指所有人们之间的相互关系及其变化过程。从这一角度着眼，医者对患者的信息处理过程具有物理-事理-人理的三维属性。通过研究和理顺这种关系，能推动中医诊疗研究寻找新的模式。

目前，信息革命与现代科学技术体系的形成，人类工程学、电子计算机、信息处理、人工智能等工程技术方面的进步，为中医诊疗研究向基于交互平台的智能化发展提供了契机。由我国著名科学家钱学森院士提出的从定性到定量的综合集成研讨厅体系，致力于把古今中外的各种情报、资料、信息、人的思维、思维的成果、人的经验、知识、智慧统统集成起来，使人脑的信息处理与电脑的信息处理相结合，形成一个工程领域，以达到对整体认识的“集大成”，即人-机共创智慧[5]。由于人脑和计算机都是信息处理的工具，人脑通过经验积累与形象思维，擅长不精确的、定性的把握，而计算机则以极快的速度，擅长准确的、定量的计算，故而两者互相结合，可充分发挥各自的优势，并随着综合集成法及从定性到定量的综合集成研讨厅体系在信息网络上实现，既能达到集智慧之大成，又能通过反馈的作用来提高人的思维效率，以增强人的智慧，因此，可以将之用于对复杂信息处理的中医诊疗模式研究。

参考文献

[1]潘智刚，徐永和，王乐平，等.信息结构理论与中医理论的构架与联系[J].安徽中医药临床杂志，2006，18(1)：80－81.

[2]任廷革.浅析中医与信息科学[J].世界科学技术—中药现代化，2000，2(3)：90－91.

[3]刘家强.现代信息技术与中医学现代化浅识(续)[J].中医药学刊，2006，24(8)：1520－1521.

人工智能在医疗诊断的应用篇5

为了解决中医诊疗专家系统中知识获取瓶颈和推理技术应用等问题，把基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统的知识表示和推理。提出系统模型，介绍了案例推理的基本结构：案例提取网（caseretrievalnets）以及案例提取算法，对系统中案例的学习和修正机制进行了说明，并提出用基于案例的解释来生成诊断结果的解释性说明以及辅助构建基于案例的中医诊疗辅助教学系统。这种基于案例推理的中医诊疗专家系统可以适应不确定、不完全的知识表示，病案案例获取方便，充分体现中医经验在诊疗过程中的重要作用，是建立中医诊疗专家系统的一种新方法。

【关键词】人工智能；专家系统；中医；基于案例的推理；案例提取网

Abstract：InordertosolveknowledgeacquisitionandreasoningtechnologyissuesinthetraditionalChinesemedicineexpertsystem，thispaperintegratestheCBRtechniqueintotheKnowledge'srepresentationandreasoningofit.Weputforwardthesystem'smodelandintroducethebasicframeworkofcasereasoning:caseretrievalnets，andcaseextractionalgorithm.ThispaperalsoexplainsthemechanismofcasestudyandreviseandputsforwardamethodtoexplainthediagnosisresultandtobuildaassistanttutoringsystemofChinesetraditionalmedicinebyusingcase-baseexplanation.Atlast，thispapermakesasummaryoftheadvantagesofthesystem，andputforwardthefurtherresearchanddevelopmentdirections.Itcanadapttouncertainty，incompleteknowledge，convenientaccesstomedicalrecordscase，fullyembodytheimportantroleoftheChinesemedicineexperienceintheclinicprocess.OurmethodisanovelmethodtoestablishatraditionalChinesemedicineexpertsystem.

Keywords：AI；Expertsystem；TraditionalChinesemedicine；Case-basedreasoning；Caseretrievalnets

中医药现代化是国家中长期科技发展规划中具有战略意义的研究课题。为了适应信息时展要求，促进祖国传统医学的传承和发展，使中医中药在国际竞争中更具优势和特色，利用现代先进的智能的信息技术来解决中医诊断信息化过程中的关键问题，无疑是一项迫在眉睫的基础性工作。然而，我国在这方面的整体研究水平还较低，多数中医诊疗专家系统缺乏足够的智能性，离临床使用要求还有很大距离。归结其原因主要有：没有从中医的整体性、系统性来分析和解决问题，仅针对具体病症分散开发一些小系统［1］；系统结构固定，多采用基于规则的推理，准确性依赖于初始化时专家知识库的建立，难以适应多变的实际应用环境；没有很好实现中医专家知识的自动获取和学习，对于半结构化和非难以适应结构化诊疗知识无法很好地表示，存在知识获取瓶颈；直觉性经验知识是专家经验知识的重要组成部分［2］，现有系统的知识获取和表示形式难以适应中医知识的这种经验性。

基于案例的推理（case-basedreasoning，CBR）是将以前解决问题的经验以案例形式存储，作为以后的问题解决参考的一种机器学习和推理方法［3］。它在非结构化知识表示上很有优势，并且在知识获取上，优于基于规则的表示。在基于案例推理的医学诊疗专家系统中，知识的主体是病案案例，在知识获取和学习上有大量现成的来源。本文将基于案例的推理技术引入中医诊疗专家系统的建模中，使用案例表示中医专家的诊疗经验，用案例提取网（caseretrievalnets，CRN）作为案例提取结构，实现案例的提取、学习。系统根据几千年来众多中医名家的诊疗经验建立案例库，以案例推理方法为基础，模拟中医专家看病推理过程，针对病人的“望、闻、问、切”四诊症状，推断出病人几种症候的可能性，并由此提出建议处方，实现智能化的中医专家诊断过程。

首先提出基于案例推理的中医诊疗专家系统的体系结构，介绍了基于案例的推理和案例提取网的概念，说明案例提取（也即诊疗过程）的实现算法；然后说明了在这种结构下案例的修正、学习和解释的机制及效用；最后，进行了总结和进一步研究的展望。

1系统框架和案例提取算法

1.1系统框架中医诊断治疗过程是，首先建立病人信息模型，通过“望、闻、问、切”四诊来获取疾病症状、体征等临床信息；其次，根据患者个人信息和症状信息，结合中医理论，给出患者的证型症候信息及对患者症状的解释，即“辨证”；最后，根据辨证和药物特征，结合前人方药经验，开出药方，提出相应的治疗方案［4，5］。可以看出，在这个过程中包含两个推理阶段：由疾病的表现得到症候信息、由证候信息推理得到相应的治疗方案和方剂。

有经验的中医专家在这两个阶段中除了能够充分结合多方面的中医药理论知识，最重要的一点就是他们还能将各种诊疗经验结合在当前疾病的诊疗上。而这种诊疗经验可以转化为案例的表述，从而利用案例推理实现智能的中医诊疗系统。由此，提出将案例推理技术用于中医诊疗专家系统开发的思想。基于案例推理的中医诊疗专家系统诊断模型见图1。

图1中病人信息包括病人的既往病史、日常生活习惯、体征等内容，CBR推理机根据病人信息和四诊症状信息进行推理，从诊断案例库提取的最近似案例送入案例修正模块，案例修正后输出即为对当前病案的诊断结果。诊断并治疗取得一定效果后，该病案可以被输入到案例学习模块，根据病人反馈及诊断案例库现有案例的情况判断是否可以作为经验案例存入诊断案例库，也即经验学习。

诊断模块的输出是症候辨证信息，这也是治疗模块的输入信息。因为基于案例推理的治疗模块与上述诊断模块结构近似，这里就不赘述了。

1.2案例的表示和案例提取网由于中医学的学科特性，案例的描述具有极大的不确定性，不能以固定属性描述的案例结构来表达诊疗经验。这里用案例提取网（case-retrievalnets，CRN）作为诊疗案例的描述和提取结构，以动态属性结构描述案例，有效解决了上述问题。根据不同的查询问题，这个网状结构在内存中动态生成［6］。

图2是一个CRN的结构图。CRN中的案例是通过一个叫信息实体（InformationEntities，IEs）的知识单元来描述的。IEs类似于传统CBR中案例描述的“属性－值”对，但它是一个原子结构，是CRN中知识的最小单元。通常情况下使用多个IEs来描述一个案例，不同案例由不同的IEs集合来描述。不同IEs之间有相似性关联，且每个IEs与它要描述的对应案例之间有相关性关联。

利用CRN解决问题包括以下3个基本步骤：①与待解决问题相关的IEs的激活。在中医诊断过程中，可以把病人的症状信息解析为IEs；在治疗方案提出过程，则是具体的症候描述作为IEs。②CRN中IEs间相似性计算。IEs间的相似性计算提供了类似于传统CBR中相同属性的不同值之间的比较。通过IEs之间的相似性，可以得到与问题描述相关的其他IEs的集合，这是一种传播激活的方式。通过这种方式，扩大了搜索的范围。③案例相关性计算。根据集合中的各个IEs与各案例的相关度，计算出案例与当前问题的关联程度。而最终的案例提取就以此为依据。

1.3CRN的建立和案例提取CRN是根据具体问题实时建立的一个网状结构，然而，要根据问题生成CRN，需要案例库中存在如下两个关系：①IEse1和IEse2之间的相似性，用δ(e1，e2)来表示。②IEse和案例描述c之间的相关性，用p(e，c)来表示。

这两个关系取值可以是［0，1］间的一个小数。根据上面CRN解决问题的基本步骤，相应的CRN构建过程有三个步骤：

第1步，诊断过程中的各种输入信息（症状表现等）可以解析为一个IEs子集。对于案例库中所有IEs：e，E，症状描述中若出现该IEs，则有，否则，有。由于可能有同义词出现，可以建立一个同义词表，多个同义词对应一个IEs。而匹配过程则是先以单个词为基础对问题描述进行简单的字符串匹配或是自然语言理解（NLP）分析，得到一个词语集合以后，再根据同义词与IEs的对应关系，将其转化成为信息实体全集E的一个子集。这一步也是问题的解析过程，得到解析后IEs的集合，也就是＝，是通过存储在内存中的值来表示它是与问题相关的。

第2步，对于案例库中每一个IEs：e∈E，计算：

α1(e)=πe〔σ(e1，e)·α0(e1)，Λσ(es，e)·α0(es)〕，……(1)

e1～es∈E是问题解析出来的IEs的集合，而πe则是一个加权函数，一般情况下可以采用求最大值或是求和的算法。这一步完成后，针对当前问题的CRN中各个IEs之间的相似性关联就建立起来了。

通过E1以及上述公式，激活另一些IEs：e∈Es，它们满足∈Es(e)∈Es0。这个激活过程可以通过以下公式进行无限的扩展：αf(e)=πf［σ（e1＞e)·αf-1(e1)，…，σ（es，e)·αf-1(es)］……(2)

其中，e1～es∈Et-2，且Et-2=eI(e))。是计算时的一个阀值。当这种激活过程只进行了两步（即只计算到了）时，这种迭代的计算只进行了1次，因此，此时就是CRN的基础模型BCRN（BasicCRN）。

在传统CBR中，需要计算案例库中每一案例与当前问题对应的描述属性的两个属性值之间的相似程度，以反映问题描述与该案例的相似度。在CRN中，计算的值就反映了这样一种属性值的相似度，反映出案例库中案例的“属性－值”对与所提问题的相关度。

第3步，对于案例库中每一个案例，计算：

α2（C）=πc［ρ1(e1，c)·α(e1)，…ρ（es，c）·α1（es)］……(3)

其中，πc函数与上述的πe类似，是一个加权函数。这时，IEs之间存在相似性关联［即α1(c)］，而IEs与案例之间存在相关性关联（即α1(e)），图2所示的CRN网络构建完成。

CRN中每一个α2(c)≠0的案例都是跟当前问题有关联的案例，只是它们与当前问题关联程度不同，而α2(c)值，就是案例与当前问题关联程度的数值表示。这个数值可以称为关联值。我们可以提取出关联值最大的一个或几个案例作为当前问题解决的参考。在基于案例推理的中医诊疗专家系统中，对于诊断过程，根据具体病例信息建立CRN，然后提取出与当前症状最相似的以前的案例（存储着诊断经验），采用其诊断结果经过案例修正，作为当前病例的建议诊断结果，实现了基于案例推理的诊断。中医“论治”的治疗过程与此类似，这里就不再赘述了。

2案例修正、学习和解释

2.1案例的修正和学习案例的修正是CBR系统中一个重要的环节［7］。因为提取出来的案例不可能完全与待解决问题吻合，因此，就要根据待解决问题以及一些修正规则，对提取的案例进行改编，以期能更加符合用户的要求。案例的修正也是基于案例推理系统的一个难点，在中医专家系统中，中医学基础理论是案例修正规则的主要来源，也可以利用人工智能方法提取修正规则，作为案例修正的依据。

在中医诊疗专家系统案例的初始化过程中，领域专家要将各种疾病的典型中医病案案例以标准术语进行描述，形成规范的IEs全集，并初始化相似度和相关度度量，然后知识工程师将这些典型病例输入系统，构造两个案例库：诊断案例库和治疗案例库。症状表现等信息是诊断案例库的案例描述，而辨证的症候描述则是诊断案例库的案例解决；同理，症候描述是治疗案例库的案例描述，而相应的治疗方案和药方则是其问题解决描述。

在系统使用过程中，具体案例的诊疗又可以以标准化术语（IEs）描述，根据其治疗效果决定是否加入案例库，成为以后诊疗的经验，实现案例的学习。并且，在学习过程中还要避免过于相似的案例存入案例库，造成案例库的冗余。

2.2案例的解释案例的解释在中医诊疗专家系统中有两个重要的目的，一是面向病患的解释，用于说明病患症状的成因；二是面向系统使用者的解释，这种解释通过进一步的改造可以成为基于案例的中医辅助教学系统。

可以使用中医学理论规则作为病案案例的解释，然而，已有研究表明，基于规则的解释在分类/诊断类型应用中并不优于基于案例的解释［8］。基于案例的解释（case-basedExplanation，CBE）是基于案例的推理与解释技术的结合，这种结合主要在三个层次上：使用解释支持CBR的内部过程、利用CBR来生成解释、使用案例为外部用户解释系统的推理结果。在中医专家系统中，可以提供以前案例诊断过程和结果作为当前病案诊断的解释，这对于解释的第二个目的来说很有效果。然而面向病患的解释还需要有专家规则的辅助才能生成。

基于案例的解释在诊断过程中还有重要的辅助作用。当患者提供的初始信息及症状描述并不完备时，需要医生对某些可能症状进行询问以进一步明确症状表现。这时，需要根据已有的信息找出最应该询问的问题。参考McSherry在其FirstCase和TopCase系统中采用增量最近邻方法［9］，在诊断过程中，根据当前已提供信息进行最相似案例查找，然后对这最相似的若干个案例进行比较，找出没有提供的且差异最大的“属性－值”对（也即信息实体），据此向病患提出问题，以明确具体症状。这其实就是实现了“望闻问切”中的问诊。通过这种交互反馈方式，进一步减小了系统误诊的几率，提高了系统的精度；同时，也有助于使用系统的医生水平的提高。

3总结和展望

将基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统是中医智能诊疗系统建设的一个新思路，能够有效解决中医专家系统在构建过程中的若干问题，总结起来，其优势主要有以下几点：对于不确定、不完全和不一致的病患信息有较强的适应能力，并可以利用基于案例的解释实现问诊，以进一步明确症状信息，提高诊断精度；案例提取网的结构决定了病案案例的知识获取非常方便，并且不会影响以前的案例，有效解决了知识获取瓶颈；大量的古今病案案例也是很好的案例来源；通过基于案例的解释进一步发展，可以生成中医诊疗案例教学系统，帮助年轻医师迅速提高诊疗经验；随着系统的使用时间增长，案例不断增加，系统也可以逐渐改善推理性能，适应各种病征而不仅限于某一种或一类疾病。

要建成实际可应用的系统，还应在以下方面进一步完善和发展：望、闻、问、切四诊的定量化、数字化研究进一步的深入研究和发展；有助于促进中医诊疗专家系统的发展；利用数据挖掘和人工神经元网等人工智能方法从大量病例中挖掘有效的专家规则，用于指导案例的学习和修正；会话式CBR（conversationalCBR）和交互式CBR的研究发展有助于帮助中医问诊的智能化实现；需要找到合适的知识表示方法来表达病案案例中病情发展的时序关系；“1.3”项中的各加权函数常采用最大值或求和的形式，可以考虑利用人工神经元网络技术求取和表示这些函数及权值信息，以求得更加准确的表达。

【参考文献】

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人工智能在医疗诊断的应用篇6

关键词：移动医疗；互联网医疗

1引言

随着民众对生命质量的追求不断提高，人口老龄化的进展，人们对于健康的关注和投入也越来越大。而智能手机等移动终端的普及和移动医疗器械的不断优化与改进也使得移动互联网参与到民众的医疗保健流程中来，移动互联网的即时可达性将进一步释放人们在健康和养老方向的购买力。

移动医疗是指手机终端利用采集器或通过有线或无线方式与采集器相通信，将采集到的用户多种生理信息，如体温、血压、脉搏、心电等数据上传、整理和分析，并即时向用户反馈监测到的身体状况评估或提出适当的健康指导。智能手机的高速数据传输能力使得其可以成为医疗传感器信号的移动接收和中转平台，从而实现远程数据采集和医疗监护。另外，可穿戴医疗设备的大量涌现，使得对生物信号的采集传输和分析更加便捷，进一步简化移动医疗系统，推动了移动医疗的快速发展。

互联网医疗则是利用互联网平台实时在线满足患者的医疗咨询与“轻问诊”的需求，有效缩短医生和患者时间和空间上的距离。而移动手机应用借助智能手机的普及浪潮使得医疗服务和用户的联系变得更加紧密，从而也涌现更多的商机。

移动互联网医疗将互联网医疗技术、移动医疗技术和物联网技术相结合，颠覆了传统医疗体系，帮助缓解医疗资源不平衡和日益增长的健康医疗需求之间的矛盾关系，也是政府积极引导和支持的医疗发展模式。

2移动医APP的几种常见模式

在20世纪的前十年，互联网在医疗行业的新应用带动了一大批线上医疗网站的发展。39健康网以提供健康教育和信息等医疗信息查询为主营业务；而好大夫在线囊括了医师评价和挂号等信息，为患者线下就医提供信息；宜康网根据患者填报的个人信息，提供有价值的疾病风险评估等等。这些富有代表性的成熟线上网站，为近年来移动医疗App的设计提供了宝贵经验。有很多App采用了将互联网医疗模式迁移到线下的业务模式。

上线于2011年的“春雨医生”App是轻问诊型移动医疗产品的代表。他们的目标是“不解决疑难杂症，给中国人提供更科学的健康指导和轻度病痛问诊。”春雨已经通过定向咨询、包月等形式建立了医患长期关系的雏形。这种医患关系是通过调动认证医师空闲时间的积极性而实现的。用户通过轻问诊、轻付费获得医生的及时解答和初步指导，这使得用户在医院这个传统渠道之外有了新的方式去解决自己的医疗需求。在App中，除了“空中医院”模块，App中集成的“自我诊断”和“健康中心”提供了非常细分的医疗信息查询和初步分析。例如自我诊断中有非常细致的“化验单解读”功能，这会大大方便患者自助查询；而“健康中心”中提供了基础的减肥建议，这样一些基础性的医疗常识和建议都装到了手机这个小匣子中，节约了医生和患者的沟通成本，也让医院的工作可以面向更专业更复杂更棘手的问题展开。

另一个医疗App的巨头“丁香医生”以“医药查询”为产品特色。拥有300万医生用户的医药生物专业网站丁香园希望借由这产品延续其线上的影响力。同名的丁香医生网站是丁香园推出的面向对「健康常识「疾病常见问题「就医推荐人群的一个网站。同时也为慢性病患者提供交流互助平台。在以往这样的互助平台是很难建立的，多半是同一个医院就医的患者之间会有小团体的联系。借助网络平台，慢性病患者们能充分地交流病患信息和抒发心绪，这让他们有了归属感更利于情绪稳定。“丁香医生”app继承了同名网站积累的专业的医疗查询资源，是提供「可信赖的医疗健康信息为宗旨。用户能方便地通过App「对症找药，规避「虚假药品，定位「附近药店，对一些具备医疗常识的患者来说，这能方便他们去家附近的药方自助开药和避免被蒙骗，节省了去走医院流程的时间。这种功能上的轻便和专业使得它能迅速变现它在线上的受信赖度。

除去轻问诊型和医药查询型移动App，其他许多医疗App定位于更加细分的市场。例如“男性私人医生”是一款针对男性生理健康的应用，提供非常多有用的生理健康信息和锻炼建议；“女性私人医生”针对女性私密健康进行指导，“爱丁医生”着力于备孕和辅助生殖，帮助准备生育的家庭方便查询相关信息；“医口袋”是医生和医学生必备工具书，集成了各个细分方向的专业知识库等等。不少医院也推出了自己的App方便用户进行挂号和专家预约，这也推进了患者在家便能提前规划好自己的就医行程。

移动医疗App扩展了医疗资源的边界，用以患者为核心的轻问诊、自助查询的模式，优化了医疗资源的配置，不仅给用户带来了很大的方便，而且给医疗行业更多的发展机会，给医疗人员更多的拓展空间。随着移动医疗品牌的树立和用户粘度的增加，患者将对移动App有更多的依赖和期待。

3移动医疗的未来

要探究移动医疗的未来发展方向，就一定要弄清楚移动医疗兴起的原因。移动医疗是作为智能手机和移动互联网的广泛普及的一个应用方向而广泛普及的。智能手机的便携性和高性能使得移动医疗App的制作有了无限可能。智能手机迥异于普通计算机的一点是智能手机集成的传感器前所未有地接近人体。因为信息处理和办公需要，每个人都会携带智能终端，终端上的传感器既能为用户采集有用的物理信息，更能用来诊断他们自己。

近两年来，新的智能终端设备（不限于手机）如雨后春笋般出来。各类手环和智能手表可以对用户的睡眠进行检测，可以量化用户的运动量；专业的智能体脂秤可以收集你的体重信息并分析体脂情况等等。利用智能设备便携地管理自身的健康已经有了相当的市场。移动医疗的主战场还是会在智能手机上。这不仅是因为人手一部以上的智能手机，还因为市场主流的操作系统只有10S和安卓两种，这使得移动医疗产品的开发变得相当方便和极具盈利性。

站在智能手机风潮巅峰的苹果公司，2014年6月开发了新的移动应用平台“Healthkit”。Healthkit并不是单单为了数据而存在。所有的健康指标都会互相影响，所以在Healthkit收集到用户数据以后，会进行一个数据整合与数据分析。这意味着各个单兵作用的移动医疗App将在整合分析下，使得智能手机有了宏观分析人体健康的能力。

苹果公司又于2015年明宣布了用于医疗卫生研究的开源软件框架ResearchKit，旨在帮助医生和科学家更精确和频繁地从使用iPhone应用的参与者那收集数据。这意味着移动医疗反哺传统医疗的可能。医生和科学家将通过医疗大数据统合对流行传染病和群体病症有更深入的了解。