智慧中医精准医疗平台.pptx
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智慧中医精准医疗平台.pptx
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用大数据及人工智能来整合中西医的优势及效能,2,Chapter26TraditionalMedicineIncludedinICD-11hasBeenReleased,TillNowandFromNowOn!
2019/1,3,世界的认可中医的觉醒及复兴还要靠我们自己-中西合璧是必然趋势AI&BIGDATA是中医的DNA,2019年世界卫生大会WHA,首度将中医纳入章节(Chap26),未来中医疾病与诊断,就可依据国际疾病分类ICD编码,进行系统归类。
影响层面包括中医的研究内容,以及健保申,4,报的范围认定。
台湾终于有中医师当选中研院院士乡下穷小子变哈佛,教科书作者林昭庚三度叩关成首位中医院士,中西合璧养生汤扬名国际!
孙安迪医师安迪汤配方登上国际期刊,5,6,中医疗大数据中心,健康中医疗大数据平台(DPS),采用新兴的大数据技术,加强以小区微服务支撑为根本核心竞争力的业务平台。
将专业化的医康养服务体系、便利的小区生活服务体系、丰富的老人精神娱乐体系与智慧的养老居家环境相结合起来,建设以大数据为基础的医康养复合型CCRC小区(医康养复合型CCRC小区通过导入国内外优秀的医康养资源,能够紧紧抓住最大市场需求并实现最先进小区养老理念与居家养老的完美融合)。
健康中医疗大数据运营中心-康养,健康中医疗大数据运营中心-健康慢病管理,服务基层慢病管理,提升为整体健康服务提供商软硬结合,基于穿戴式设备、云平台和大数据死循环健康管理为特色的客户关系管理系统(H-CRM),健康指标监测,健康指标分析和风险评估,健康干预促进,死循环慢病健康管理,指标改善说话硬件监测+软件评估和分析曲线、图表、报告,应有尽有,全方位客户关心自动完成健康干预计划智慧生成基层医生、药剂师基于健康资料调整医嘱,通畅的信息沟通基于大数据的分析在线线下(O2O)良性互动,健康中医疗大数据中心-人工智能支撑多方面应用,临床诊疗,医学研究,医院精细化管理,基因检测,健康干预,疾病控制,保险控费,用医疗大数据说明医护人员开展的临床活动,为医学界更加深入认识疾病提供数据支撑,提供全方位的、精细化的个性化的绩效评价体系,提供健康干预多个措施,为保险设计、保费设计提供资料依据,为基因检测、靶向医疗提供数据支撑,疾病早筛,预测疾病爆发时间、人群等趋势信息,为疾病早期筛选提供训练数据,基于健康中医疗大数据,提供“人工智能+”服务,通过智慧医疗和智慧诊断等手段,提供个性化增值服务,满足多样化需求,AI精准医疗,精准中医智慧医疗时代的来临-AI&BIGDATA,构建医疗知识图谱,13,客户端,交互界面,信息输入,语音接收,用户登录,HTTP/HTTPS网络请求,JSON格式数据,数据处理层,语音识别,语音合成,JSON数据解析,程序逻辑层,同义表达识别,用户识别,实体词,实体词间关系,数据支医疗知持层,识库,规则库,疾病推理,问题分析,推理机,词向量,疾病问答流程及疾病推理分析诊断流程,构建出以领域内标准表达实体词为核心,伴有其属性的知识库,利用模糊专家系统进行疾病推理。
同义表达识别研究基于中心词循环匹配的同义表达识别基于词向量的同义表达识别智能问答系统实现,14,智能问答系统,疾病智能问答是指机器通过语音方式与用户进行沟通,通过语义识别和理解,能够获取用户对于症状的描述,通过对话的方式对患者提供诊疗建议,智能问答系统又称人机对话技术,是自然语言处理与人工智能领域的热门研究方向,主要分为知识库构建、问题分析、问题理解、答案生成等四个部分,15,基于知识图谱的智能问答,智能问答系统,16,用AI及大数据来分析中医体质判断模型,CCoonnffideidennttialial1818,人体正气的盛衰决定人体抗病能力的强弱体质是个体致病之易感性决定因素,Confidential19,经由体质的评估,可以做为预防医学、治疗疾病及卫生教育的重要指,引,Confideidential20,建立中医体质量表,在专业中医师完成之中医体质初问项后,口语化成量表,为确实测验此量表的临床应用性,将经专家修正之问卷做信效度测试,建立本量表的信效度,并藉由潜在变量模型之统计方式,检定中医体质分型的问项标准。
Confidential22,题目更细致机器学习萃取特征判断准确率更高,新增血虚体,随机森林,随机森林是近年来热门的机器学习算法之一,其整合多个判定树的模型能改善模型高变异性的情形,因判定树在精准度方面表现没有其他机器学习方法出色,所以后人学者有许多改良判定树的方法,Breiman(2001)藉由改良Baggedtrees提出随机森林方法,因其是多个判定树的整合所以称之为森林,又因是使用随机的方法,所以称之为随机森林,而它的基本单元是判定树,本质属于机器学习的一大分支集成学习(EnsembleLearning)方法,集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。
它的工作原理是生成多个模型,各自独立地学习和作出预测。
这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
中西医合璧-AI+BIGDATA,十种中医体质的分,类A=平和质,B=气虚质C=阳虚质D=阴虚质E=痰湿质,F=湿热质G=血瘀质H=气郁质I=特禀质J=血虚质,深度学习及机器学习来分析中医体质,10大类体质,30小类体质确认体质结果后,根据转化分分数将体质分为3型:
轻/中/重;低/中/高。
MachineLearning-随机森,林,随机森林是近年来热门的机器学习算法之一,其整合多个判定树的模型能改善模型高变异性的情形,,因判定树在精准度方面表现没有其他机器学习方法出色,所以后人学者有许多改良判定树的方法,,Breiman(2001)藉由改良Baggedtrees提出随机森林方法,因其是多个判定树的整合所以称之为森林,又因是使用随机的方法,所以称之为随机森林,而它的基本单元是判定树,本质属于机器学习的一大分支集成学习(EnsembleLearning)方法,集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。
它的工作原理是生成多个模型,各自独立地学习和作出预测。
这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
附录-随机森,判林定树的结构由上而下可分为根节点(rootnode)、分支(branch)、节点(node)、节点(leafnode),根节点与节点性质相同,会针对数据输入因子部段的进行二元切割,而根节点代表最上层的节点,从根节点到节点存在一条分支,每条分支则代表着一条规则。
附录-随机森,随林机森林建构模型的流程是生成很多判定树,再由这些判定树的结果去投票得出最终的预测。
随机森林在随机挑选变数时会将各个判定树间去相关(decorrelating),也就是不考虑变量的影响强弱,让每个变量有相等的机会显示特性,也让每个判定树之间的差异更大,使得最后平均出来的随机森林的变异会较单一判定树大幅缩小。
附录-随机森林初步观察重要变量,DeepLearning-深度学,习boosting,梯度提升分类器是一种提升整合算法。
提升(boosting)算法是为了减少偏差,而对弱分类器进行的一种整合方法。
与装袋(bagging)方法建构预测结果池不同,提升算法是一种分类器的串行方法,它把每个输出作为下一个分类器的输入。
通常,在装袋算法中,每棵树在原始数据集的子集上并行训练,并用所有树预测结果的均值作为模型最终的预测结果;梯度提升模型,采用串行方式而非并行模式获得预测结果。
每棵判定树预测前一棵判定树的误差,因而使误差获得提升。
附录-,b跟oBoagsgintgi使n用g多个强模型不同,Boosting会强调使用上需要多个弱模型才可以。
会强调要,弱模型,是因为模型本身如果有点强还不行。
以最简单的说法来说明:
当模型都有点强时,彼此就会开始打架,造成有意见不合的状况。
模型也是这样的,今天M1M2M3如果太复杂(太强),那彼此之间就会互相干扰,影响最后预测/分类结果;唯有彼此都是弱模型,才能好好专注在自己本身的预测/分类,然后再把彼此的成果结合一起,这就是Boosting的概念。
附录-,b根o据oTsratini和nVgalidation的平均表现,自动判断boosting的模型是否有overfitting,最后找出较好的,nrounds,会是一个最不overfitting的模型。
如果Train跟Validation相近,表示模型其实还可以训练得更好(更复杂),藉由提高Train的表现,观察Validation是否有机会提升,如果Train比Validation好太多,就表示有ovrfitting的问题发生,这时候就以降低模型复杂度的概念来进行。
机器学习-CHAID,Perreault和Barksdale两人于1980年提出CHAID(Chi-squareautomaticinteractiondetector)分析方法,CHAID是由AID演变而来的。
CHAID会防止数据被过度套用并让判定树停止继续分割,依据的衡量标准是计算节点中类别的P值大小,以此决定判定树是否继续分割,所以不需要作树剪枝。
附录-SVM,支持向机(SupportVectorMachines)是一种用于分算法,1995年,由CortesandVapnik(1995)根据统计学习提出的一种新的机器学习方法。
SVM在分类的过程中会先找出一个超平面(hyperplane),使之将个同的集合分开。
SVM找的是能将资料一分为二的平面,以二维的子,如下图,若是能找出一条线能够将黑点和白点分开,并且这条线距这个集合的边界(margin)越大越好,这样才能够很明确的分辨这个点是属于那个集合,否则在计算上容因精的问题而产生误差。
附录-SVM,支持向量机的主要议题有核心函数及超平面,这两个议题将是影响分类优劣的主要因素。
线性支持向量机用处区分为二的资时,是以一个线性的函区分这二同的资。
但是资可能无法用线性的函完全区分开,根据Boser(1992)等人针对以非线性函区分资之研究,如果将原始资透过一函转换到另一个较高维的特征空间(featurespace):
原本能以线性函区分的资,在高维特征空间中将较可能用线性函下图所示。
区分同别的资,如,附录-SVM,KernelMethod是专门针对非线性数据的情况。
在原本的输入空间中,数据呈非线性,但是藉由映像函数(mappingfunction)的过程,将数据投影至高维度中使数据呈线性的,并使数据彼此分散更大,以利于分群。
当数据间分散更大,对于最佳超平面的寻找也会更加容易。
X,(X),附录-SVM,SVM混淆矩阵及指标评估,透过混淆矩阵及正确率、敏感度及特异度指标评估,SVM模型在此份高维特征平面及多分类数据上表现有所局限。
相关AI模型比较,模型校正想法:
传统问卷判断基准含有不同体质之间转化分比较,因此将”比较”概念加入最终模型判断。
青光眼自动筛查技术,中医结合西医影像识,别,人工智能眼底筛查,智能系统展示国内唯一的多病种智慧量化分析系统产品进程已在上海眼病防治中心完成试点验证有待于下一步大规模推广,服务范围,眼底大规模筛查的智能阅片辅助诊断,智慧辅助诊疗,产品进程已在同仁医院验证使用每年为同仁医院带来1000万以上的营收,服务范围,自动配准系统展示辅助诊疗系统,眼底筛查大夫阅片的随诊分析,监控系统,服务范围,监控系统展示国内唯一的基层拍片监控系统产品进程已在上海眼病防治中心完成试点验证有待于下一步大规模推广,眼底筛查大夫阅片的随诊分析,肺癌计算机辅助诊断,自动检测、分割、量化肺结节(包括实性、部分实性、磨玻璃肺结节)多平面、多角度联动精确定位监控肺结节,人机交互数据分析对随访病患的肺结节自动跟踪、配准及对比提供个性化早期肺癌风险评估及计算机辅助临床解决方案,46,肺减容术评估,左上肺叶:
38.69%左下肺叶:
45.21%右上肺叶:
57.96%右中肺叶:
35.67%右下肺叶:
11.76%,肺气肿,肺裂完整度,血管、支气管、肺裂,左肺斜裂96.71%右肺斜裂100%右肺水平裂100%,a).靶肺叶不满足大于40%区域的肺气肿b).靶肺叶与同侧肺叶比较没有15%的差异c).靶肺叶与同侧肺叶间的叶间裂不完整d).有血管和支气管通过此完整叶间裂,手术OK,47,肺肿瘤微创手术规划,肺肿瘤穿刺路径规划,48,支气管虚拟内窥镜,虚拟现实,49,支气管扩张分析,50,肺癌在线筛查平台,云服务,数据库服务器,处理服务器,后台服务器,后台管理,web服务器,管理服务器,内,网,处理服务器,.,CT设备,PACS系统,神州德信,网页,上,自动,推,传送Internet,随时编辑报告查看报告,其他用户,51,计算机全自动处理;人工智能,准确率95以上;肺部疾病自动评估;自动返回智能报告;操作非常简单;,肺癌在线筛查平台,52,53,53,54,54,疾病关系数据库平台-中西医关系数据库连结台湾健保数据库的价值及中西医数据的链结,可以输入疾病名称或是ICD9代码做搜寻,数据库当中疾病的相关统计数值,依序包含了疾病类别、疾病人数、三年盛行率、以及该组,别人口数,可依照不同的性别年龄做分组,此区显示了与搜寻疾病有关联的疾病之ICD9代码、疾病名称、疾病类别、疾病人数、两种病共有的人数、胜算比、显著性、信赖区间,disease-map疾病关联地图平台,可以输入疾病ICD9代码做搜寻,可依照不同的性别年龄做分组,球与球之间的距离远近代表疾病关联度的高低球的体积大小代表疾病的常见度,球的颜色则代表疾病的系统。
WatsonforOncology,WatsonforOncology,WatsonforOncology,WatsonforOncology,61,62,63,64,远距医疗,翻转传统门诊优势垂直整合医师与消费者医疗诊断与健康信息需求整合健康管理、远程医疗服务系统运用大数据分析,精准的提供医疗照护服务让诊所从单一看诊功能,扩大成为联合健康顾问与消费者产生高黏着度,医病关系更紧密,打造智慧健康服务平掌台握数字先机,协助门诊转型为智能整合门诊,诊所His,AIHIS云,消费者端,在线挂号,公用血压计,诊间电视自媒体推播,看诊号,卫教广告,诊所端,居家量测医疗百科,储存药袋检诊报告北医健康预测,健康管理预测需求精准推播,智慧健康服务平台情境运用诊所到居家零距离的照护,8:
30起床,9:
00吃药提醒,10:
00挂号-健康力诊所,醒,诊诊号,18:
30吃药提醒,10:
30睡前,上传,量测数据上传,量测数据同步诊所,可同步连动家人,健康关怀不漏,健康周报连动家人,13:
00,公每,用+周,血健+,慢康压康+,签力计周,领诊量报,药所测咨,看询诊,智能健康大数据服务平2台4小时与消费者生活紧密结合,天主教联合远距医疗门诊量测数据,分级医疗转诊,转诊(后送医院),诊所开出转诊单直接帮患者挂号,回诊所后续照护,医院病历/医嘱回传至诊所方便患者回诊时继续协助诊疗,卫生所、医院,69,天主教联合医院周围诊所,民众就医一条龙,辅大医院,智慧诊所+药局内科小儿科耳鼻喉科.,联合远距医疗门诊,完整导入智能健康服务平台功整能合产学、落实政府政策、实践社会承诺和责任,71,与仁宝i照护-日照居服云端系统结合天主教健康照护联盟,http:
/localhost/cache/5334200123010244/png/pro,与仁宝i照护-日照居服云端系统结合天主教健康照护联盟,24HR的贴身健康关怀个人化的健康照护,AI健AI康健医康疗力,健康数据管理,串联各式量测仪器,及记录储存检验报告及药袋信息,轻松管理身体健康信息,分析与建议,透过健康数据管理,进行分析与建议,每周提出健康周报,给予健康促进建议,养成健康习惯,互动关怀,健康周报同步家人,主动关怀及互动,达到身心灵的健康照护,医疗照护,选定关怀诊所/医师,数据同步,看诊、用药、调药更精准,与辅仁大学AI研究发展中心合作健康医疗管理再进化,特点1随时记录实时守护精准记录量测数据血糖血压脉搏体温,实时、便利、精准量测数据:
完整记录血糖、血压、脉搏、体温等身体数值操作简便:
轻松简单一指搞定2.多人使用:
可同时储存多人量测数值,做好全家健康管理2.数据整合:
健康记录整合到诊所,医师用药更精准2.保养建议:
实时提供保养建议,建立正确的保健知识,调整生活作息,拥有健康,特点2健康周报,分析解读身体资料让量测资料说话解读、分析、建议周统计-汇整当周健康资料,每周寄送周建议-近40种pattern,与北医大数据中心合作分析量测资料及生活行为,提出健康建议同步家人-远程关怀,健康不漏接单次分享-更多人一起关心您的健康异常提醒-后台监控,异常提醒个资管控-仅主账号才能分享自己的健康周报。
贴图互动-健康关怀更温暖,特点3健康多关心家人少操心亲友关怀量测更有动力,健康周报同步家人周报同步家人亲友,突破远距藩篱独创激励机制,居家量测更有感温馨贴图回复,社交互动更温馨关怀1患者=黏着1家人,AI健康力,检验报告药袋信息实时记录随时守护诊所,特点4实时记录健康在手检验报告药袋纪录全都录随手纪录检验报告与药袋信息让让报告不再只是藏在抽屉角落让药袋信息转变成用药提醒随时检阅、跟医师互动讨论,健康管理更有效,特点5健康保养没烦恼医疗百科专业全面的健康信息,看诊提醒用药提醒用药安全信息慢签领药提醒健康量测提醒疫苗注射提醒诊所个别讯息提醒连动家人提醒,提醒您预约XX诊所看诊X月X日X号,记得去看诊喔,提醒您慢签领药X月X日X号,记得去诊所拿药,XX诊所慢签领药提醒,XX诊所挂号提醒,特点6精准推播贴心叮咛推播提醒,免费且实时互动,赢了所有的竞争者,却输给了时代-现在正是中医的时代,时代日新月异的环境变化中,一旦未能跟上脚步,都极有可能在一夕间被颠覆者撂倒过去15年曾经辉煌至极却最终坠落崖底的代表性公司企业创立时间巅峰表现结局,柯达,诺基亚,韩进海运,摩托罗拉,雅虎,雷曼兄弟,合俊集团,1865,1928,1995,1850,1996,1977,巅峰市值2500亿美元全球手机市场分额达40%发明第一部商用手机成为手机行业的标准,最高市值达1300亿美元,全球第一家提供户联网导航服务的网站,全球顶级投行总资产6390亿美元,全球最大玩具代工厂,全球海运运力第七大公司,1880占据全球2/3胶卷市场2012年1月申请破产保护,2013年被微软以54.4亿欧元收购,2011年8月被Google以125亿美元收购2016年7月核心资产以48亿美元出售给Verizon,2008年9月申请破产保护,2008年10月破产,2016年8月31日申请破产保护,名人智慧:
【彼得杜拉克】PeterDrucker处在剧烈变动的时代我们无法驾驭变革只能设法走在变革之前InManagementChallengesforthe21stCentury,onecannotmanagechange,onecanonlybeaheadofit.,火云邪神:
天下武功,无坚不破,唯快不破,一个人可以走得很快,一群人会走得更远!
以前是大鱼吃小鱼现在是群鱼吃大鱼的年代,单打独斗力量分散势单力薄,单一力量,团队合作串联成网力量大整合平台,创新,突破,万木草堂为戊戌变法的策源地,能变则存不变则亡全变则强小变仍亡,不变则亡,报告完毕敬请指教,84,
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