时间：2023-10-24 10:39:17
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[摘要] 目的 探讨康复护理干预对肱骨外科颈骨折患者术后治疗依从性、肩关节功能恢复和护理满意度的影响。 方法 选择2009年1月～2013年4月浙江省上虞市人民医院骨科住院接受切开复位内固定治疗的肱骨外科颈骨折的患者72例，随机分为常规护理组和康复护理组，每组各36例。两组患者均行肱骨外科颈切开复位内固定术。常规护理组予以围术期常规护理，康复护理组予以早期康复护理干预。两组患者术后随访12周，观察并比较两组患者治疗依从性、患侧肩关节功能和护理满意度情况。 结果 随访12周后，康复护理组的治疗总依从率为91.67%，明显高于对照组（72.22%）（χ2=4.60，P < 0.05）；康复护理组患者术后肩关节功能恢复优良率为94.44%，明显高于常规护理组（77.78%）（χ2=4.18，P < 0.05）；且康复护理组患者的服务态度、技术水平、健康宣教、关爱患者、心理支持等五项的护理满意度（97.22%、94.44%、97.22%、94.44%、91.67%）均明显高于常规护理组（75.00%、77.78%、72.22%、75.00%、69.44%）（P < 0.05或P < 0.01）。 结论 康复护理干预有利于提高肱骨外科颈骨折术后治疗依从性，促进患者术后肩关节功能恢复，提高手术的疗效，能最大程度上减轻患者肩关节功能恢复障碍，并能提高术后护理满意度，建立更紧密的护患关系。
[关键词] 肱骨外科颈骨折；康复护理；治疗依从性；肩关节功能；护理满意度
[中图分类号] R473.6 [文献标识码] B [文章编号] 1673-7210（2014）03（b）-0132-04
Influence of recovery nursing intervention on treatment compliance， postoperative shoulder joint recovery and nursing satisfaction of fracture of humeral surgical neck
YU Xueli DU Miaojuan
Department of Surgical， Shangyu People′s Hospital， Zhejiang Province， Shangyu 312300， China
[Abstract] Objective To discuss influence of recovery nursing intervention on treatment compliance， postoperative shoulder joint recovery and nursing satisfaction of fracture of humeral surgical neck. Methods 72 cases of patients with fracture of humeral surgical neck， who were treated with open reduction and internal fixation （ORIF） in Department of Orthopedics of Shangyu People′s Hospital in Zhejiang Province， during the period from January 2009 to April 2013， were divided into routine nursing group （n=36） and recovery nursing group （n=36） at random. The patients in two groups were treated with ORIF of fracture of humeral neck. The patients in routine nursing group were given routine nursing in perioperative period， while the patients in recovery nursing group were given early recovery nursing intervention. The patients in two groups were followed up for 12 weeks after the operation， treatment compliance， affected shoulder joint function and nursing satisfaction of patients in two groups were observed and compared. Results After 12 weeks′following-up， the total compliance efficiency of patients in recovery nursing group after the operation was 91.67%， which was much higher than that in routine nursing group （72.22%） （χ2=4.60， P < 0.05）； the recovery good and excellent rate of shoulder joint function of patients in recovery nursing group after the operation was 94.44%， which was much higher than that in routine nursing group （77.78%） （χ2=4.18， P < 0.05）. Further， the nursing satisfaction of service attitude， technical level， health education， patients caring and mental support in recovery nursing group （97.22%， 94.44%， 97.22%， 94.44%， 91.67%）， was much higher than that in routine nursing group （75.00%， 77.78%， 72.22%， 75.00%， 69.44%） （P < 0.05 or P < 0.01）. Conclusion Recovery nursing intervention can improve obviously treatment compliance of humeral surgical neck， is favorable for the recovery of shoulder joint function of fracture and improve the curative effect of operation， which can reduce the recovery barrier of shoulder joint of patients， enhance the postoperative nursing satisfaction and build the close relationship between nurses and patients.
[Key words] Fracture of humeral neck； Recovery nursing； Treatment compliance ； Shoulder joint function； Nursing satisfaction
肱骨外科颈骨折是临床较常见的骨折类型，以中老年患者多见，多为闭合性骨折[1]。由于肱骨外科颈为松、密质骨相邻部位，此类骨折靠近肩关节，术后常因疼痛、制动等原因，常伴有不同程度的心理障碍，降低患者治疗依从性和肩关节锻炼的积极性，引起肩关节纤维变性、僵硬，导致肩关节功能恢复障碍[2-3]。分析其原因除了与手术引起导致创伤及瘢痕挛缩有关外，术后缺乏系统性的康复护理干预训练也是主要原因[4]。近年来研究发现康复护理应用于肱骨外科颈骨折术后护理中取得了较满意疗效，也决定着患者术后肩关节功能恢复的优劣[5-6]。本研究观察了康复护理干预对肱骨外科颈骨折患者术后治疗依从性、肩关节功能恢复和护理满意度的影响，现报道如下：
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2009年1月～2013年4月浙江省上虞市人民医院（以下简称“我院”）骨科住院治疗接受切开复位内固定治疗的肱骨外科颈骨折的患者72例。所有患者均有手术治疗的指征，且均为新鲜骨折。采用随机数字表将72例肱骨外科颈骨折患者随机分为常规护理组和康复护理组，每组均36例。两组患者的性别、年龄、致伤原因、骨折类型等方面基本相似，经统计学比较差异无统计学意义（P > 0.05），具有可比性。见表1。本研究方案经我院伦理委员会批准通过，纳入研究前所有患者均签署知情同意书。
1.2 治疗方法
两组患者均行肱骨外科颈切开复位内固定术。常规护理组予以围术期常规护理，康复护理组予以早期康复护理干预，具体内容包括：①术前心理干预：与患者沟通建立良好护患关系，赢得患者的信任，针对患者不同的心理状态予以支持、解释、疏导等针对性心理护理措施，消除其焦虑和恐惧等心理，鼓励患者树立对疾病治疗的信心，保持乐观健康的心理情绪；同时积极做好患者的健康教育工作，讲解肱骨外科颈切开复位内固定术手术的必要性和优点，治疗及护理的重要性以及术后康复计划的要点，增强患者主动功能锻炼的积极性。②术后康复锻炼干预：术后1～2周嘱患者可进行肩关节的制动，可进行简单的握拳、屈肘等主动活动，以促进上肢的血液循环，消除手部水肿；术后3～5周嘱患者可进行肩关节的前屈、后伸等运动，但禁止行外展、内收功能锻炼，锻炼时动作宜循序渐进，角度逐渐增大；术后6～10周嘱患者可进行肩关节全面练习活动，配合适当的爬墙和环形运动促进肩关节的活动正常化；术后11～12周，当患者上肢肌力达到>3级可进行肩关节的抗阻力运动，可用哑铃、沙袋等练习患者肩部的抗阻运动以及患者的日常生活自理训练，如用患肢拧干毛巾、洗脸、刷牙、梳头等动作。两组患者术后均随访观察12周，观察并比较两组患者治疗依从性、患侧肩关节功能和护理满意度情况。
1.3 观察指标
1.3.1 治疗依从性评估[7] 根据患者依从性程度分为完全依从、不完全依从和完全不依从三类。完全依从：治疗中严格按照医遵执行治疗方案进行规范治疗的患者；不完全依从：治疗中基本按照医嘱执行治疗方案，偶有不进行规范治疗的患者；完全不依从：治疗中常不按照医嘱执行治疗方案或中断治疗患者。完全依从和不完全依从合计为总依从。
1.3.2 肩关节功能评分标准[8] 采用欧美肩关节评分系统Constant-Murley（C-M）进行评价。满分为100分，其中疼痛评分15分，日常活动能力评分20分，肩关节活动范围评分40分，三角肌肌力评分25分。优：评分85～100分，良：评分70～84分，一般：评分55～69分，差：评分0～54分。
1.3.3 护理满意度评估[9] 包括服务态度、技术水平、健康宣教、关爱患者和心理支持等五项内容，并计算各分项的满意例数。
1.4 统计学方法
应用SPSS 18.0统计学软件，计数资料结果用百分率表示，采用χ2检验，以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组患者术后治疗依从性的比较
随访12周后，康复护理组治疗总依从率为91.67%，明显高于对照组72.22%（χ2 =4.60，P < 0.05）。见表2。
表2 两组患者术后治疗依从性的比较（例）
注：与常规护理组比较，*P < 0.05
2.2 两组患者术后肩关节功能恢复的比较
随访12周后，康复护理组患者术后的肩关节功能恢复优良率为94.44%，明显高于常规护理组的77.78%（χ2=4.18，P < 0.05）。见表3。
表3 两组患者术后肩关节功能恢复的比较（例）
注：与常规护理组比较，P < 0.05
2.3 两组患者术后护理满意度的比较
随访12周后，康复护理组患者的服务态度、技术水平、健康宣教、关爱患者、心理支持等五项的护理满意度均明显高于常规护理组（P < 0.05或P < 0.01）。见表4。
3 讨论
近年来随着人口的老龄化、交通事故、高空作业等因素增多，肱骨外科颈骨折的发病率逐年上升。大部分肱骨外科颈骨折采用保守治疗可取得不错的疗效，功能恢复满意[10-11]。少部分患者肱骨外科颈骨折采用手术治疗，但部分患者术后由于疼痛、长期制动以及患者承受疾病的折磨、精神和经济负担和日常活动能力的下降等因素的影响，往往产生极为复杂的心理活动，部分患者产生焦虑、抑郁等负性不良情绪，影响患者的治疗依从性，导致患者肩关节锻炼的积极性下降，引起肩关节周围肌肉的进行性萎缩，不利于关节功能康复出现肩关节功能恢复不良，术后出现切口感染、创伤性关节炎、肩周炎和骨折畸形或不愈合、肩关节功能丧失等并发症，从而加重患者痛苦和经济负担，影响患者对治疗的满意度及生活质量[12-13]。因此，对肱骨外科颈骨折手术治疗的患者如何尽快促进其早日康复，提高患者术后功能恢复，降低术后并发症的发生率是近年来研究的热点[14]。
近十年来有关护理干预对肱骨外科颈骨折手术治疗患者治疗依从性、术后肩关节功能恢复和护理满意度改善作用进行了不少的研究探讨[15-16]。李惠玲[5]研究发现护理干预能促进肱骨外科颈骨折术后肩关节功能的恢复，减轻患者术后疼痛程度，有利于提高术后疗效，提高患者对治疗及护理的满意度。吴鸿燕[17]研究发现护理干预有利于提高老年肱骨外科颈骨折后患者治疗期间的遵医行为，提高患者肩关节锻炼的积极性，促进患者肩关节功能的恢复，有利于减少术后并发症的发生率，缩短术后住院时间，提高治疗的满意度，有利于促进患者早日康复。本研究结果发现随访12周后，康复护理组患者术后治疗依从性及肩关节功能恢复优良率明显高于常规护理组。提示康复护理干预可提高肱骨外科颈骨折术后治疗依从性，有利于促进患者肩关节功能的恢复，提高手术的疗效，能最大程度上减轻患者肩关节功能恢复障碍。同时研究还发现随访12周后，康复护理组患者的服务态度、技术水平、健康宣教、关爱患者、心理支持等五项的护理满意度均明显高于常规护理组。提示康复护理干预有利于提高肱骨外科颈骨折提高术后护理满意度，建立更紧密的护患关系。
总之，康复护理干预有利于提高肱骨外科颈骨折术后治疗依从性，促进患者术后肩关节功能恢复，提高手术的疗效，能最大程度上减轻患者肩关节功能恢复障碍，并能提高术后护理满意度，建立更紧密的护患关系，具有临床推广价值。
[参考文献]
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人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。
基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。
第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。
第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。
第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。
第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。
智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。
在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。
在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。
在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。
未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。
英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。
古希腊时期，数字的演绎化有了实质性的进展。数字化的发展一直伴随着人类，但是这种颠覆在30多年前就开始改变了。
随着人工智能技术的日益成熟，数字化已经可以在公共健康，以及众多医疗领域提供服务。例如，在医学影像识别方面，它可以帮助医生更迅速、准确地读取影像；在临床诊断辅助方面，它可以应用于疾病的早期筛查、诊断和手术风险评估，包括在药物研发方面，解决药品研发周期过长等多方面的问题。
从第一部留声机的诞生开始，数字化的颠覆就一直伴随着我们人类社会的进步。人工智能的远景早在1950年就已被图灵提出。人工智慧的定义诞生则是在1956年，由Dartmouth College的一些专家共同提出。人工智慧在20世纪70年代受到打击之后，开始出现新的研究方法。分子生物学已进化到信息科学，出现了新科学――计算生物学和生物信息学。这使统计科学家在医疗健康领域有了用武之地，尤其是微阵列技术创造了新颖的统计学，激发了许多新的生物统计学研究。像是专家系统把问题限定在一个小范围的领域，结合统计、概率、信息理论等方法，直到深度学习技术，以及类神经网络有了新的发展，AI才重新受到了关注。
数字医疗产业的环境
从现状来看，由于公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、管道少、覆盖面窄等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、品质欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题成为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院门可罗雀，病人就诊手续繁琐等问题都是由于医疗信息不畅、医疗资源两极化、医疗监督机制不全等原因导致的，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。目前的医改目标是县域就诊率达到90%，大病不出县，但是实现起来难度也很大。因为医生的时间是有限的，通过远程医疗解决区域分布不均的期盼，也同样会在医生的时间花费上受到限制，所以核心的问题是优质的医生资源不足。
自国家陆续出台了各项医改政策，基层首诊、双向转诊、分级诊疗、资源下沉等便成为了热门话题。各地区也都积极响应，组建“医联体”。我们迫切需要建立一套智慧的医疗健康的平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务，从根本上解决“看病难、看病贵”的问题，真正做到“人人健康，健康人人”。
医生资源在全世界范围内都仍属于稀缺资源，这种供求关系在一定程度上决定了病患“看病难”的问题，而我国医疗长期存在“重医疗，轻预防，重城市，轻农村，重三甲，轻社区卫生”的现象。从居民自身来看，过多依赖大型医院，从医院角度来看，这种过度依赖加重了就医困难的问题，“一号难求”的现象频发。解决基层医疗资源缺乏的核心就在于给基层医疗机构“赋能”，用人工智能给基层医院“院士级看病的本事”。通俗来讲，把一个院士的看病本事，放到一个笔记本电脑里，带到基层医院，这就是人工智能追求的境界和需要解决的实际问题。
精准医疗的实现需要人与技术的结合
以精准医疗为主的智慧型医院是2015年在美国诞生的思路。智慧型医院从医疗健康产业的整体角度，提出融入更多人工智慧和传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智慧化，推动医疗事业的繁荣发展。利用人工智慧、大数据分析的融合和移动医疗等新技术，结合现代化医院的管理流程，逐步形成智能化的全面医疗解决方案。智慧医疗开始走进我们寻常百姓的生活。
从概念上来讲， 以基层医疗健康为出发点的智慧医疗包含了智慧医院系统、区域卫生系统，以及家庭健康系统这三部分。从流程管理角度，基层医疗以如何让病患可以便捷快速地预约挂号为起点。智慧医院必须经过前沿科技应用对医疗机构信息化的全面创新的过程。从狭义上来说，智慧医院可以是基于互联网科技的医院，在数字化医院建设的基A上，创新性地将现代移动终端作为切入点，将移动互联网特性充分应用到就医流程中。
AI是让人实现超越而不是制造超人
AI对医疗领域和产业的改造是具有颠覆性的，它不仅是一种技术创新，更是在生产力上为传统医疗行业带来变革。AI作为一种技术方法，大规模地用更智能的系统推动更好的决策，也是最近几年才发生的事情。直到今天，由于我们解决了以前很多未能解决的问题，才将医疗AI推向了一个新的高度。除了提高医生的工作效率外，AI还能作为辅助手段，提高诊断准确率，使精准医疗成为可能。
近年来，在医学领域开始导入人工智能数字挖掘与机器学习的技术来筛选有效的医疗信息。
其中，“AI+医学影像”就是关键性的一步。医学影像天生适合互联网+大数据+人工智能。从数量上讲，超过80%的医疗数据来自医学影像数据，优质、大量的数据积累、高性能计算环境和优化的深度学习方法，三者资源配齐，就会构建不断提高的状态模型，这正是人工智能的魅力所在。利用三者的关联，可以大大提高医学诊疗效率，并实现精准医疗。图像智能识别更可以减轻医生的工作量，这就很好地解决了基层优质医生资源不足的问题。
医学影像领域调查数据显示，无论是在国内还是在国外，放射科医师的数量增长速度远不及影像数据的增长速度，也就是说医师的数量远达不到阅片的需求量。
就美国与中国对比来看，美国的人工影像阅片误诊人数为1200万/年，而在中国则达到了5700万/年。在中国，误诊率高且主要发生在基层，这也更好地说明，人口基数巨大的中国，医学影像业务更需要人工智能技术的支持，以此来提升基层的诊断质量与效率。
数字科技推动基层医疗发展
总而言之，无论是对患者、医师还是医院而言，数字健康的运营平台需要把智能、供应链、财务运营和人才管理有机整合起来。数字健康管理平台不仅能够让患者更快速地完成健康检查，还能获得更精准的诊断建议与个性化治疗方案。对医师来说则削减了读片时间，降低了误诊概率，根据人工智能的辅助诊断还能提高诊断质量。而对医院来说，采用数字健康管理平台不仅降低了医院成本，还能够建立一个多元数据库，这是对分级诊疗和远程诊疗的一大技术性帮助，让医院更好地响应国家政策，真正有效地做到“资源下沉”。
近期，随着谷歌眼镜、智能手表等智能消费终端的推出，一股由可穿戴设备掀起的科技浪潮正试图开启物联网2.0时代的大门。相较于物联网1.0时代对传统行业的信息化模式，由可穿戴医疗设备带动的物联网2.0时代，正在致力于突破孤岛，实现各种应用的互联。而在亚健康和个性化健康管理的观念日益普及下，可穿戴设备也在成为唤醒医疗物联网2.0的潮流先锋。
但不可否认的是，尽管可穿戴医疗的前景很美，但其价值并未真正显现，已面世产品与用户的实际生活仍有距离。
不得不规划和管理的亚健康状态
在现代快节奏的社会生活中，很多人由于不正确的生活方式，身体常常处于亚健康状态。中国首部保健用品蓝皮书《中国保健品产业发展报告》公布的相关数据显示，中国亚健康状态者所占总人口比例高达77%，即中国处于亚健康状态的人数已超7亿。人体处在亚健康状态，就极有可能患上各种严重疾病，如心脑血管病、骨质疏松、肾结石、关节炎、痛风、高血压、癌症、高脂血症、糖尿病等。可以说，亚健康就是大多数慢性非传染性疾病的前状态。
欧美国家早在十几年前就已经提出和普及“亚健康概念”，在这一点上，我国的起步比较晚。目前我国的“亚健康”人群规模及严重程度，已不容我们乐观，特别是企业职员、中高层管理人员及强脑力工作者，亚健康状态尤为严重和普遍。
幸运的是，随着科学的发展，医疗水平的提高，重大疾病的治愈率逐年提高，即使是癌症，如果及早发现，有效治疗的话也是可以被治愈。那么，如何规划和管理的亚健康状态呢？
幸运的是，随着物联网技术的发展，采用多种传感器的融合、创新的可穿戴设备，正在打破原来的状态。
例如：通过生物传感器监测到人体血压、血脂过高时，能警告用户改变不良的生活习惯，加强体育锻炼；运动传感器负责监督人体每天的锻炼情况；环境传感器负责监控人体周围的环境状况（如有无吸烟和环境污染等）；最终，通过三类传感器的有效配合，很好地控制疾病。合理的慢性疾病管理，能够避免看急诊和住院治疗，减少就医次数、节约费用和人力成本。
正因为可穿戴医疗能够让患者（用户）管理自己的疾病，得到及时的帮助。因此任何一个慢性病里面，上百万的活跃、专注的用户是完全有可能的，大量的用户的临床数据存在巨大的商业价值和社会价值。
可穿戴智能医疗能够协助患者进行经过科学设计的个性化健康管理，通过检查指标来纠正功能性病理状态，中断病理改变过程。合理的慢性疾病管理，能够避免看急诊和住院治疗，减少就医次数，带来费用和人力成本的节约。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低住院时间的35%。
健康管理理念的兴起使可穿戴医疗有了广泛的需求基础。从苹果UP手环到谷歌眼镜，涵盖了健身、健康管理等方方面面，有人甚至预言“可穿戴医疗革命”即将引爆。
医疗：可穿戴设备最具前景的应用领域
从2013年起，五花八门的可穿戴设备开始出现，智能眼镜、智能手表、运动手环、穿戴心电马甲、可穿戴式血压计……这些可穿戴设备被认为是继智能手机和平板电脑后最热门的移动产品。2014年5月，中国（北京）国际技术转移大会举办了“可穿戴医疗设备与智慧健康”专场，其设立的可穿戴医疗设备展台让参观者大开眼界。
2014年5月，可穿戴设备领域出现了几件重大的事情，一是Google 1.3亿美元领投大数据医疗Flatiron Health，以及苹果招募医疗人才（苹果公司过去一年至少已经从生物医学领域挖走了6位一流专家。5月29日上午，英特尔也在Re/Code大会上推出了智能T恤产品。
这款T恤，是由英特尔之前收购的AIQ公司开发的。T恤搭载Edison芯片，采用可拆卸电池供电，方便用户清洗。同一天，三星也了一款名为Simband的可穿戴医疗平台。这款产品与现有的智能手表非常相似，采用正方形外壳和大号的彩色触摸屏，并且配备Wi-Fi和蓝牙模块，可监测心跳和含氧水平。
正因为有如此多种类的可穿戴设备投入市场，2014年也被称为“可穿戴科技之年”。也正因为可穿戴设备在医疗领域广泛的应用前景，有专家预测，可穿戴医疗设备将是引爆医疗健康领域的一场革命。因为它不但可以随时随地监测血糖、血压、心率、血氧含量、体温、呼吸频率等人体的健康指标，还可以用于各种疾病的治疗――“也许就在2016年，医生坐在办公室里，就可以通过一部智能可穿戴设备反馈的信息查看地球另一端某个病人的心电图，这就是正在发生的医疗技术革命”。美国霍普金斯医院前心内科医生Eric Topol 在他的新书《the creative destruction in medicine》中，将可穿戴医疗设备和移动医疗列为医疗领域最具潜力的破坏性创新技术。
市场研究机构Transparency Market Research研究表明，医疗是可穿戴设备最具前景的应用领域（其次是健身和娱乐）；Ahadome预测可穿戴技术在医疗保健领域至少占可穿戴设备的50%份额。可穿戴设备将为医疗器械行业带来一场革命（微型化―便携化―可穿戴化），不但可以随时随地监测血糖、血压、心率、血氧含量、体温、呼吸频率等人体的健康指标，还可以用于各种疾病的治疗，如电离子透入贴片可以治疗头痛，智能眼镜可以帮助老年痴呆症患者唤起容易忘记的人和事，Google Glass可以全程直播外科手术等。
据IDC估计，到2020年无需人工操作的可穿戴智能设备总数将超过300亿个，而能连接上网的各种“小玩意”则会多至2120亿个，其中有近2/5属于医疗领域。根据iiMedia Research数据，2012年中国可穿戴医疗设备市场规模为4.2亿元，到2015年这一市场预计将达到12亿元，2017年将达到47.7亿元，年复合增长率达60%。美国消费电子协会（CEA）报告显示，未来5年内，可穿戴设备的整体市值将超过80亿美元（约合480亿人民币），主要受益于医疗保健类产品的推动。
探索怎样的商业模式？
可穿戴智能医疗设备能够有效地协助患者进行个性化健康管理，通过对各项指标的检测来纠正功能性病理状态。目前已经有越来越多的公司进入这个领域。医疗领域，一直都是各种新技术觊觎的重点市场，在中国医疗服务大概是2-3万亿人民币的规模，占GDP5%-6%的比例左右。美国的医疗服务市场则达到了2-3万亿美金，占到美国GDP比例的17%左右。
目前，可穿戴医疗设备在技术层面已经有了很多突破，可穿戴设备正在通过语音识别、眼球追踪、骨传导技术、低功耗和能源技术、裸眼3D技术、高速无线、人体芯片和物联网、大数据、云计算等技术开始生产越来越多的产品。智能手环、智能腕表、智能耳套、智能虹膜、智能腰带、智能鞋……各种具备检测体征、睡眠、坐姿、脑电波等功能的智能可穿戴医疗设备也在市场上掀起热潮。目前，可穿戴设备已经被应用到慢性病管理、疾病预防、健康保健、居家养老等方面。不过，大多数产品仍处于实验期或推广初期，且价格偏高，商业模式仍处于探索阶段。如果以“互联网基因”来定义可穿戴智能医疗设备，当然目前价格偏高的价格还不能让大多数人接受。所以，已经有越来越多的公司开始探索如何通过硬件粘住客户，以及如何利用硬件背后收集到的医疗云端“大数据”来产生新的商业模式。
经过比较和总结可以发现，目前通过设备销售来完成价值转移的商业模式已经越来越少，更多的公司开始通过服务模式的改进向用户、企业、科研机构、医院、医生甚至保险公司来收取费用。下表就列出了一些衍生的商业模式：
综合来看，寻找可以产生增值效益的商业模式对可穿戴医疗设备厂商尤为重要。可穿戴医疗设备行业产业链由硬件、应用、运营服务、大数据等组成。医疗设备制造商、移动运营商、系统集成商、软件方案商等都是移动医疗产业链的重要参与者。
目前，可穿戴医疗设备虽然技术层面已经有所突破，但是可穿戴医疗作为未来移动互联新的入口，最大的潜力不在于硬件本身，而在于通过硬件粘住客户，在于硬件背后收集到的医疗云端“大数据”，以及由此衍生出的商业模式。
普及尚需时日
医疗穿戴设备这一技术不仅给慢性病患者带来了自由，减轻了住院的经济负担，而且为医院节约了医疗资源。特别是中国进入了老龄化社会以后，老年人需要更多的医疗关注，最有效的方法是让每一位老年人都佩戴移动医疗设备，进行实时的医疗监控。老年人需要长期的医疗监控的特点为医疗穿戴设备提供了极大的市场。除了用于个人医疗保健和生活运动的可穿戴医疗设备外，用于医生护士临床治疗和监护的移动式可穿戴设备仪器，也在陆续应市。
据不完全统计（截止到2014年6月末），中国投入医疗穿戴设备研发和生产的企业达到420家左右，国际上则达到2000多家。但是目前为止，无论是国内还是国际，很多公司推出的可穿戴医疗产品销售状况并不乐观。比如浙江嘉兴统捷科技研发的针对中老年人的手机手表式健康检测远程跟踪监护器“腕宝”，因自身产品因素，通过网销及直销的模式均未达到预期目标。另外，如三星智能手表的销售数据显示，其日销售量仅为800～900台，远低于预期，其中价格昂贵是主要因素。九安医疗为了提前布局前端智能医疗可穿戴设备，曾重磅推出的iHealth产品，但到目前为止这种产品对公司业绩贡献并不大。九安医疗2013年年报数据显示，其营业收入为4.07亿，同比增加14.46%，其净利润为亏损834万，同比下降219.52%。其主要是外销的iHealth产品账款坏账达到383万。
同样在美国，可穿戴设备产品的利润也并不乐观。2014年1月份曾有报告称有1/3的用户在购买可穿戴设备之后6个月内即停止使用。美国的一些医生指出，目前可穿戴医疗设备功能同质化现象非常严重，大部分可穿戴设备的功能都集中在记录步数、估算消耗的热量以及跟踪用户的睡眠质量等方面，还有一些可穿戴设备能够跟踪记录许多用户的活动数据，但是这些数据最终却难以帮助人们针对自己的生活方式进行有意义的改变。也正因为如此，耐克公司就在前不久宣布裁减可穿戴硬件团队。
智能居家养老平台
近年来，“智能居家养老”作为一种能有效缓解养老压力的新型养老模式再度被社会各界关注。随着老龄机构和政府机构的提倡和扶持，智能居家养老在武汉悄然兴起。
武汉市某退休教师陈奶奶今年70岁，她的老伴多年前就已经去世了，孩子工作较忙只能周末的时候回来住，平时的时候她就自己独居。孩子们很孝顺，每天都打电话回来问寒问暖，这让她很窝心。有的时候怕孩子担心，她在家里磕着碰着了都不和孩子们说。自从侨亚智能居家养老中心在武汉百步亭社区开始试行智能居家养老模式后，她的养老观念和养老生活都发生了改变。孩子们能够随时掌握她的健康动态和出行安全，她也不必担心自己在家里突然发生意外时无人知晓。 据了解，类似陈奶奶这种适合智能居家养老的老人为数较多。老年人需要的养老其实是全方位的，而不仅仅只是生活上的一个体现。
据了解，针对众多居家养老的老年人在健康、安全、快乐、生活四大方面的需求，武汉“智能居家养老”利用互联网与物联网集成技术，采用多项世界领先的无线通讯技术和现代医学相结合的手段，通过数字化医疗设备、智能定位通讯手表、移动通信网络、呼叫中心、健康服务管理中心及亲情关爱和生活助理网络平台等，构成的一套集健康服务、安全管理、快乐支持和生活助理于一体的整体解决方案。
武汉智能居家养老平台包含健康服务系统，安全管理系统，快乐支持系统和生活助理系统等几个主要子系统。用户使用数字化医疗传感设备采集生理数据，利用智能家庭健康网关将数据传输到数据中心，服务中心医疗人员对传输数据进行分析，定期提供保健、饮食、运动、心理等方面的健康管理方案，并协助用户实施健康改善计划。该系统包括会员及健康档案管理子系统、数据采集子系统、数据传输子系统、数据存储子系统、数据分析子系统、健康服务管理子系统等。
在遇到紧急状况时，老人可通过智能定位通讯手表进行呼救，侨亚服务中心客服人员在对用户进行询问、定位后通知相关机构和人员实施救助。该系统包括统一通信接口子系统、呼叫中心子系统，GIS（地理位置）子系统等。
“智能居家养老”系统通过亲情关爱服务让老人尽享天伦之乐，通过在线影音、SNS社区游戏等娱乐服务让老人笑口常开，通过“爱爸妈网站”的新闻平台、博客圈子等，让老人即使足不出户，也能读万卷书。此外，只要在生活遇到了麻烦，都可以登录“生活服务信息平台”进行查询和留言，或直接通过智能手表或拨打电话热线与侨亚服务中心取得联系，中心都将针对老人的问题及时给予解答。
据侨亚智能居家养老服务中心相关负责人介绍，“智能居家养老”是一种“最适合中国人”的养老模式，它的本质还是居家养老，继承了以血缘为基础的亲情养老，它的智能表现在它能够很好的利用物联网技术，结合智能感知、识别技术与普适计算法，让老年人能够不出家门就能享受到最好的老年服务。
改变传统养老的弊端
目前，武汉市约有95%的老人在家养老。一般老年人的服务需求分为生活照料、医疗康复和心理疏导三个方面。其中医疗方面的服务需求所占的比重最大，对老人们而言，随着年龄的增长，疾病越来越多，抵抗力越来越差，而医疗机构存在着严重的看病难、看病贵的问题，多数老人宁愿选择待在家里拖延病情，所以社区应多注重这方面的服务，让老人们确实享受到实在的服务。
[关键词]基本医疗保险；过度医疗；医保控费
1基本医保相关医疗费用的现状
近年来，我国医保基金支出快速增长，从2008年的2084亿元增长到2017年的14422亿元，增加了近6倍。与此同时，医保收入虽然也以较快速度增长，但增长速度低于支出。如果扣除财政补贴，医保收入的增长速度则更低（见表1）。除少数年份外，基金结余率下降明显，从长远来看，医保基金可能面临当期收不抵支甚至“穿底”的风险。医保基金的收支失衡恰恰与医疗费用的不合理增长过快密切相关。2017年与2008年相比，我国医疗卫生总费用由14535.4亿元增长到51598.8亿元，远远超出同期经济发展速度；卫生总费用占GDP的比重由2008年4.83%提高到2017年的6.20%。导致基本医保相关医疗费用快速增长的原因是多方面的。就客观原因而言，医保覆盖面逐步扩大和保障平逐渐提高、老龄化问题日益严重、物价不断上涨、人力成本逐年提升、医疗技术稳步发展、医疗设备不断更新等因素，都可能导致医疗费用的不断上涨。但总体而言，这些因素大多数属于可控和可接受范围内的合理因素，并非是导致医疗费用不合理增长的主要因素。相对而言，各种人为主观因素才是导致医保相关医疗费用快速增长的“幕后黑手”。主观因素大致包括：不合规医疗、过度医疗、医保欺诈和基金滥用等。其中，不合规医疗包括挂床住院、医疗机构违规加价销售药品和耗材、重复收费等；过度医疗包括小病大治、过度检查、过度用药、过度使用医用耗材等；医保欺诈包括个人骗取医保基金、定点医疗机构骗取套取医保基金等；基金滥用则包括挪用医保基金对外借款、扩大使用范围（将医保基金用于其他社保支出）、套取现金或将医保基金用于购买日用品等。这些原因导致的医疗费用不合理增长可谓触目惊心。以医保欺诈为例，2017年1月，国家审计署公布的医疗保险审计结果显示，仅2016年上半年，全国医保基金涉及违法违规多达189件，涉案金额高达15.78亿元。
2医保控费模式
面对日益严峻的医疗费用发展态势，近年来，国内逐步形成了基于知识库的智能控费、药品福利管理（PharmacyBenefitManagement,PBM）控费、DRG控费、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）控费等多种医保控费模式。四种控费模式各有优缺点，如能进一步优化，对有效控制医疗费用的不合理增长、维护医保基金安全和参保群众的切实利益、促进社会医疗保险可持续健康发展等，必然大有裨益。
2.1基于知识库的智能控费
基于知识库的智能控费模式，是指在建立核心知识库（如临床知识库、药学知识库、政策法规知识库、医保知识库、医药标准知识库等）的基础上，通过构建医保智能审核监控系统，利用自动分析算法，对定点医疗机构不符合诊疗常规和临床规范的医疗服务行为、用药行为以及不符合报销标准的医疗费用和支付行为进行全面管理，从而形成事前提示、事中预警和事后审核的医保全流程智能化监控。2015年，人力资源与社会保障部印发了《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控经办规程》，要求用两年时间在全国推开基本医疗保险医疗服务智能监控。2016年底该监控模式全面实施以来，目前已在全国大多数地区开展，取得了良好的效果。
2.1.1优点
在智能控费模式下，医保经办机构对医保费用进行全面、精准、高效的智能审核与监控，如若发现不合规单据，系统会自动提示该单据需人工审核，并对审核结果进行统计分析。不仅极大提高了医保经办机构的医保费用管理效率，而且依托该模式积累的基础数据和统一的费用核算标准，势必为将来实现医保费用第三方管理打下坚实的基础。此外，通过该模式还可掌握每个患者的就诊信息和医生的诊疗服务信息，从而建立完备的医护人员和参保人员信息库，为将来完善医保信用体系奠定基础。
2.1.2缺点
第一，核心知识库的构建有一定难度。核心知识库的内容比较广泛，涉及临床手术、诊疗行为、药品使用、检验检测、健康护理、法律法规、政策制度等，而且随着政策法规和临床知识的不断变化，核心知识库的内容也必须随时做出相应调整。第二，审核结果的可靠性有待提高。一方面，受实际情况千变万化的影响，标准化审核模式有时可能导致审核结果出现偏差；另一方面，审核结果无法做到一步到位，当遇到不确定的审核结果时，最终还是要人工确认。第三，审核成本难以确定。该控费模式必须建立在医保智能审核监控系统的基础上，无论从专业知识还是硬件设施而言，医保经办机构都不具备开发、维护该系统的能力，必须借助第三方机构。这就意味着医保经办机构必须对系统的使用、维护和升级进行投入，势必会增加监控审核成本的不确定性。此外，该模式虽然能审核药品支出等主要费用，但对于整体医疗服务的精细化管理则显得力不从心。
2.2PBM控费
PBM控费又称“医疗福利管理控费”，是一种专业化第三方控费模式。该控费模式基于业务范围涉及非常广泛（如药品目录管理、、处方赔付、药品评价和健康管理）的第三方中介机构———药品福利管理公司，对患者就诊数据进行采集分析、审核药品处方，通过与药品生产企业、药品流通企业、医疗服务机构或保险机构等签订合同，对整个医疗服务流程进行管理和引导，从而有效监督医疗服务行为、控制医疗费用不合理支出。药品福利管理作为医保控费的重要模式，最早诞生于上世纪60年代的美国。在我国，该控费模式还处于初级阶段，目前国内仅有为数不多的企业涉足该领域。这些企业大致来自三大领域：医药流通领域，如瑞康药业、嘉事堂等；医疗IT领域，如海虹控股、万达信息、卫宁软件等；健康保险领域，如平安保险、人保健康等[1]。
2.2.1优点
其一，能有效减轻政府职能部门和医疗机构的负担。由于其业务范围几乎涵盖了医疗服务全流程，包括药品目录管理、药房管理、药品集中采购、药品邮购服务、药品使用评价、处理处方赔付申请、各种疾病的初级管理、医疗检查监督、报销管理以及为医院提供各种增值服务等[1]，因此不仅可以减轻政府相关机构的管理压力，节省其人力、物力和财力方面的成本；同时，依托药品福利管理机构的工作经验与专业技能，还能有效提高控费效率。其二，能有效控制药品价格，破解药品价格虚高问题。我国药品流通环节错综复杂，从生产、流通到消费，要经历多个流通环节，每个环节都存在严重的信息不对称，导致药品价格虚高。而药品福利管理机构对药品流通环节的全程参与，使其在药价控制方面具有其他机构所不具备的排他性优势，能有效破解因信息不对称而导致的药品价格虚高。
2.2.2缺点
首先，受人才、技术和制度的约束，成立药品福利管理机构本身具有较大的难度，不仅前期需要投入大量的人力、物力、资金和技术，而且目前国内缺乏比较成熟的运用模式，相关机构的赢利能力不足，一定程度上制约了药品福利管理机构控费能力的发挥。其次，当前我国医疗、保险及健康管理体制不完善、不成熟，药品福利管理机构在缺乏谈判话语权和议价能力的情况下，控费能力及其市场接受度有待提高。再次，该模式的建立及作用的发挥，必须建立在大量与医药、健康及保险相关的基础数据的获取上，但我国目前无论是医疗机构之间、还是保险机构之间，亦或是医疗机构与保险机构之间，其数据与信息都是相互独立的，信息孤岛十分严重。不兼容、不共享的信息系统势必给药品福利管理机构获取基础数据带来难以克服的困难。
2.3DRG控费
DRG控费主要应用于住院患者付费领域，医疗费用的支付不是以医院投入的设备和医生投入的时间为依据，而是以医院的产出为衡量标准。放眼全球，DRG支付方式是当今世界公认的可以全面控制医疗费用增长和改善医疗服务质量的最为典型的控费模式[2]。
2.3.1优点
（1）对监管机构而言，通过DRG支付方式不仅能使医院主动降低医疗服务成本、缩短平均住院天数、减少诱导性医疗费用支出，同时有助于医院加强医疗质量管理，激励医院和医生提高医疗服务水平。（2）对医保经办机构而言，DRG支付方式有利于宏观预测和控制医疗费用，还能降低管理难度和成本，提高工作效率。（3）对医疗机构而言，DRG支付方式客观上要求其增强成本控制与管理意识，加强对医疗服务成本的计划、控制、核算和考核，降低成本的同时实现经营效益最大化。（4）对患者而言，DRG控费模式下，医疗服务更透明、卫生资源利用更科学、卫生服务更有效，患者能享受到更公平合理的医疗服务。
2.3.2缺点
作为一种全新的控费方式，构建DRG支付方式的前期，医院需要投入大量经费做好基础研究、人员培训、信息系统建设、病案首页等工作，会增加医院的工作量和经营成本。同时，DRG支付方式可能增加医院的财务风险。该风险可能来源于诊疗服务项目所导致的成本增加，也可能来源于服务数量变化所导致的经营成本提高[3]。另外，对外部因素的过度依赖可能使DRG支付方式的构建陷入困境。此外，DRG支付方式下医疗收费虽然更精准透明，但未必能真正反映医疗费用的客观事实。
2.4AI控费
近年来，随着人工智能的快速发展，将AI技术引入医保控费逐渐被社会各界所关注。AI控费模式对弥补现有控费方式的短板、构建完备的医保控费体系、促进医保可持续健康发展，有着十分重要的意义。AI控费就是利用AI关键技术和特有功能，模仿人脑机制对与医疗服务行为及社保医疗费用支付相关的海量数据进行自动读取和采集分类，形成基于CNN、DNN等多种神经网络及算法的训练库；以训练库为依托，对采集的数据进行深度挖掘、全面研究和智能分析，探寻数据背后隐含的医疗行为与医保支付规律，为保障医保基金安全提供创新方法与途径[4]。
2.4.1优点
AI技术的优点，一是智能化水平高。与其他控费模式相比，人工智能最大的优势在于，依托人脑机制，不仅具有执行命令的能力，还有自我学习、自我创造的能力，因此人工智能能有效提高医保智能审核和监控效率，辅助医保管理部门规范诊疗服务行为、强化医保基金监管。二是计算速度快。人工智能可以在较短时间内对海量的医保数据进行深度挖掘和精准分析，从而为医保控费提供科学依据。三是便捷。有些人工智能设备（如智能可穿戴设备）可随身携带，能做到及时、准确、无限地为参保人提供必要的健康管理咨询、形成海量的健康管理数据、跟踪参保人健康管理状况，从而有效提高其身心健康[5，6]。
2.4.2缺点
AI技术的缺点，主要体现为对数据尤其是高质量医保数据的依赖性太强。截至2017年底，我国基本医保（包括城乡居民医疗保险及城镇职工医疗保险）和城乡居民大病保险的参保人数已超过13亿人，定点医疗机构数万家，医保数据呈现出数据量大、涉及范围广、临床信息丰富的特点。随着人工智能由“弱智能”向“强智能”的深度发展，对数据的依赖性越来越强，全面、及时、完整的医保数据会直接影响AI控费的效果。然而，受医保统筹层次偏低、数据标准化建设滞后、网络技术欠发达、政策法规不完善等多种因素的影响，当前我国医保数据呈现碎片化和孤岛化的特点，各地参保人员信息、缴费信息、支付待遇、医保目录、疾病分类、治疗程序、药品分类和药品编码等数据的完整性差、质量参差不齐，严重影响了人工智能对相关数据的深度挖掘和分析，进而影响了AI控费的效果。
3讨论
四种控费模式各有其特色与优势，但同时都存在不足。为提升各控费模式的功能与效果，应重点做好以下几方面工作。
3.1构建多部门联动控费机制
有效控制基本医疗保险相关医疗费用的不合理增长是一项极其复杂的工程，不仅仅是政府部门的单方行为，而是涉及面广、工作量大的系统工程，需要多领域、多部门通力合作。特别需要卫生与健康部门、医保监管与经办机构、医疗机构、商业保险机构、药品生产企业、药品流通企业等群策群力，同时也需要第三方控费机构和技术开发部门的积极参与，共同构建多部门联动的医保控费机制。当前亟需解决的关键性同时也是基础性问题，就是要打破医保数据壁垒、提升医保数据质量，构建一体化、标准化数据库，实现数据资源的开放共享，为构建多部门通力合作的医保控费机制奠定基础。
3.2建立多元化医保控费体系
单纯依托某一种控费模式，其效果有局限性。要打造智能控费、PBM控费、DRG控费、AI控费衔接互助、优劣互补的多元化医保控费体系，形成政府、医疗机构与第三方机构的整体合力，从而切实保护参保群众的合法权益。
3.3推进医保控费立法
医保控费事关国计民生，不能马虎了事。各部门要强化对医保控费重要性的认识，积极推进医保控费立法，强化药品生产、流通、定价及医疗服务行为的全流程监管。从法律的角度严厉打击小病大治、挂床、骗保、虚开发票、招标行为弄虚作假等助推医疗费用不合理增长的违规行为；同时还要培养全社会的法律意识，引导各部门、各机构、各人员依法行政、依法办事。
与庞大的患病人口和巨额的医疗需求相比，我国对于高血压病人的诊断与护理存在病人信息反馈不及时、诊断与护理无法有效衔接、复诊不被重视等问题，于是，不少在互联网医疗领域创业的企业都瞄准了这个市场，力图通过血压监测、信息汇总、反馈等方式为高血压患者提供服务，智能血压计，不约而同的成为了他们的一个共同切入点。亿欧网整理了6家在智能血压计方面有所布局的企业，通过他们，来聊一聊在高血压患者服务领域的现状和未来。
37健康
37健康是北京尚奇浩康科技有限公司旗下的网站，目前主打产品为与高血压相关的服务。据了解，该公司创始人为代万辉，公司成立于2013年4月，并于2013年5月获得英诺天使基金的种子轮投资20万元；2014年3月获得丰厚资本、秉鸿资本等五家国内投资机构天使轮融资1000万元，种子轮投资方英诺天使基金也参与了此轮投资；2015年12月，该公司又获得医疗器械公司鱼跃科技的A轮融资，具体数额不详。
在获得A轮融资之前，37健康旗下的高血压移动社区平台血压管家，就已经吸引了数百万的用户和数千名心血管医生入驻。融资之后，37健康整合自身在软件平台的优势和鱼跃科技在医疗器械硬件生产上的优势，与后者联合推出了“37智能血压计”，通过自建系统与智能硬件的搭配使用，进一步提高为客户提供服务的能力。
康康血压
康康血压隶属于北京康康盛世信息技术有限公司，该公司成立于2011年3月，创始人为刘菁。据了解，该公司2013年9月获得了天使轮融资人民币400万元，2014年3月又获得了3000万元的A轮融资，两轮的投资方虽都未透露，但是从融资额度和时间来看，是智能血压计领域较早获得大额融资的企业。
康康血压是该公司旗下于2013年推出的一款通过手机实现血压管理和服务的可穿戴智能血压产品，包括硬件端、云端、APP客户端和专家智库四大模块。值得一提的是，康康血压入驻华为手机、搭伴儿腾讯平台，进一步扩大了它的市场规模，在宣传方面占有一定的优势。然而，利弊相生，业内人士指出，依托手机的宣传并不见得是一条互联网医疗智能化产品正确的发展方式，因为医疗的专业性较强，从长远来看，智能医疗设备最好有自己的独立性和自己的“屏幕”，这些设备独立运行，独立显示结果，但数据可以被混合用来分析。
iHealth
iHealth是九安医疗旗下的可穿戴式智能硬件产品系列的总称。九安医疗，全称为天津九安医疗电子股份有限公司，成立于1995年8月，公司总裁为刘毅。2014年9月，小米向iHealth注资2500万美元，占据了iHealth实体20%的股份，这也是该系列产品唯一接受的外部注资。
据了解，九安医疗从1995年就开始做电子血压计，iHealth移动互联血压计于2012年10月上市。九安医疗以前多专注与将产品卖到成熟的市场，因此该系列产品多适用于iPod touch，iPhone和iPad。2014年iHealth与小米“联姻”后，开始国内市场的布局，利用已有的产品iHealth BP3适配红米手机生产出小米智能血压计，目前该款血压计的移动端APP仅能在小米应用商店下载。同时，iHealth的血压计产品多为九安医疗自己的厂商生产，虽然有利于控制成本，但是却有了一定的生产限制。如何打破这两个限制，是iHealth在国内市场发展时要着力解决的问题。
乐心医疗
乐心医疗，全称为深圳市乐心医疗电子有限公司。该公司成立于2002年，专注于智能健康，目前主攻“智能穿戴”和“移动医疗”两大方向。2014年6月，乐心医疗获得了高榕资本投资的数千万元A轮融资。
据了解，乐心医疗在2014年便了首款微信血压仪，是首批接入微信的智能硬件品牌之一。2016年4月乐心医疗在广州“2016年新品品鉴会”上公布了i8智能血压计，该产品引入了语音对讲功能，有助于实现老年患者和医生、儿女的直接交流。2015年3月，IDC的《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告，2015年第四季度》中显示，乐心在2015年第四季度首次超越苹果，成为中国仅次于小米的可穿戴设备第二大品牌。
开云健康
开云健康是河南开云信息技术有限公司旗下的软硬件结合的医疗健康服务平台。河南开云信息技术有限公司成立于2012年1月，创始人周涛。2015年3月，开云健康获得了汉威电子投入的500万元天使轮融资。
与前面几款电子血压计不同的是，开云健康自身的智能硬件设备并不是主要的血压测量仪器，它能通过蓝牙连接多种体测设备，并与之相匹配采集信息，存储在开云健康的云平台之上。据了解，开云健康主要面向B端的医疗机构提供服务，C端也有所涉及。同时，开云健康通过为企业提供服务盈利，在2015年的时候已经实现了收支平衡。
蓝信康
蓝信康是上海科瓴医疗科技有限公司旗下在药店领域的移动医疗慢病服务品牌。上海科瓴医疗科技有限公司成立于2014年10月，创始人为刘凯。这是一家致力于提供大数据分析的慢病健康服务平台，血压测量是其切入方向。该公司于2015年初曾获得由上海健萌投资管理有限公司和上海超级伙伴投资有限公司共同投资的700万元天使轮融资，2016年3月又获得了盈科资本和永太科技提供的2500万元A轮融资。
据了解，科瓴医疗在推广方面比较注重与B端连锁药店的合作，其硬件终端也分为家庭用和药店用两款，APP也分为患者端、医生端和药店端。智能血压计只是科瓴医疗业务的一个分支，该公司更加关注其自身在云端的三个算法，即云端分析系统、云端风险模型和云端专家系统。
小结
如今，提到人工智能，相信很多人都不再像以前那样陌生了，人工智能的产物已经慢慢融入到我们的生活之中。但是这一切在二三十年前是不敢想象的。到底是什么带来了人工智能的高速发展呢？
是算设备能力的提升。由于过去我们的机器迭代一次需要很长时间。现在则不同了，如今的计算设备的能力有了很大的提升，过去要几天完成的工作，现在只需几分钟就可以做到了。这也为人工智能进一步的发展，特别是形成产业提供了很重要的支撑。
人工智能是一个内涵非常丰富的学科，可以说，是人类对于自身世界的认知和实践相结合的结晶。它的发展会给人类社会带来深刻变革，可以消除贫困、饥饿，提高人类的医疗和健康水平，提高教育质量，改善气候………
在我们构建智慧城市，构建智慧生活的时候，人工智能也起到了不可或缺的作用。
2017年6月15日，在大连举办的第十五届“中国国际软件和信息服务交易会”（以下简称软交会）上，阿里云、微软、华为等在云计算、大数据、人工智能领域的大咖们分享了很多关于人工智能，包括智慧城市、智慧医疗、智慧制造方面的经验和感受。
智慧城市 智慧生活
随着云计算、大数据，以及人工智能的高速发展，智慧城市这个词被越来越多的人熟知，而更加智慧的生活也离我们越来越近了。早在2004年，韩国政府就曾提出名为U-KOREA的发展战略，旨在建造更加智能、智慧的城市。
2016年10月在杭州举办的“云栖大会”上，杭州市政府公布了一个“疯狂”的计划：为杭州安装一个人工智能中枢――杭州城市数据大脑。
城市大脑的内核采用阿里云ET人工智能技术，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug。城市大脑项目的第一步，是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，连接散落在城市各个单元的数据资源，打通城市“神经网络”。
而阿里云的“野心”不止于此，在ET城市大脑之后，阿里云还致力于研究ET医疗大脑、ET工业大脑，以及ET环境大脑等，想要为实现全行业智能化做出自己的一份贡献。
构建智慧城市的核心推动力就是云计算、大数据，以及物联网。就像前文提到的那样，如果没有云计算、大数据，以及物联网等技术的支持，想要实现智慧城市的理念是不可能的，因为智慧城市对于技术的要求很高。这里谈到的技术不仅仅包含对硬件的要求，还有对于软件的要求，以及网络的要求。这些综合因素的提升才带来了现在的“万物智联”。
智慧交通解决城市拥堵
现如今，在中国的马路上，尤其是一些大城市的十字路口，除了一些特殊的时期，我们已经很难看到指挥交通的交警了，这是智慧交通带来的结果。通过布置在各个路口的监控摄像头，集合了物联网、云计算等技术，通过机器设备实现智能的交通指挥，以及管控。
智慧交通是在智能交通（简称ITS）的基础上，在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面，以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全，发挥交通基础设施效能，提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
智慧交通是在整个交通运输领域充分利用物联网、空间感知、云计算、移动互联网等新一代信息技术，综合运用交通科学、系统方法、人工智能、知识挖掘等理论与工具，以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为目标，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，形成问题分析模型，实现行业资源配置优化能力、公共决策能力、行业管理能力、公众服务能力的提升，推动交通运输更安全、更高效、更便捷、更经济、更环保、更舒适的运行和发展，带动交通运输相关产业转型、升级，最终有效解决城市拥堵问题。
而智慧交通的体现不仅仅是在这些宏观的对于城市交通的管控，其实在我们身边就随处可见，比如摩拜、ofo等共享单车，它们也是智慧交通的产物。摩拜、ofo的成功也基于大数据、云计算等技术的发展，摩拜通过GPS定位，以及“魔方”系统，实现了对单车淤积（即在一个时间内，一个地点出现大量闲置单车）的预测，从而进行智能疏导（即通过红包奖励制度让用户帮助疏导单车），以及人工疏导。同时摩拜、ofo的成功也很好地缓解了城市交通拥堵，让更多的人愿意使用自行车作为出行工具。
智慧医疗解决看病难题
智慧医疗是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。
随着云计算、大数据，以及人工智能等核心技术的发展，智慧医疗这个词也渐渐被更多人所熟知。而智慧医疗这个词现在也不仅仅是只能在实验室里应用在小白鼠身上的研究阶段的技术了，越来越多的高科技的人工智能医疗设备被应用到现实治疗之中。
在此次软交会上。来自杜克大学医学院的神经生物学教授米格尔・尼科莱利斯分享了一个来自巴西的例子。
2014年巴西举办足球世界杯，开幕式有这样一个特殊的内容：是一个已经瘫痪十年的小孩穿上一套用脑部来控制的机器“外骨骼”，恢复了行走的能力，从而让他在世界杯开幕式上走进球场并完成开球。这一机器“外骨骼”主要是集中在他的下肢，大脑成为一个主导者，实现人脑和机器对话，人脑和机器成为一个完整的整体，这样人就可以走路，除此之外机器外骨骼与大脑之间还形成了一个良好的回应系统，项目组称这套机器外骨骼为“机械战甲”。现在，项目组还拥有诸多的合作者，而这些合作者来自世界各地。同时，项目组还成立了全球第一个神经科学实验室，实验室分布在全球多个地点，包括美国、巴西等，各地的实验室在技术上是共享和互通的，在脑机对接研究方面是同步进行的。因为这项技术需要神经科学、计算机科学的共同合作来实现。
“病人可以穿上‘机械战甲’，电脑的CPU就在头甲里面，可以把脑部的信号传递给其他部位，脚部的感知行为可以传递回大脑，可以感知地面压力等各方面信息。我们称之为共享控制。人会有不同的想法，想走路或想转弯，这是由大脑做的决定，下肢的一些机器设备是听从大脑的指挥。它们具备非常复杂和微妙的功能。这是依据非常细致的计算功能来实现的。我们选了8个病人，他们有不同时间长度的瘫痪历史。我们想让他们动起来，同时又不想让他们感到无感知的恐惧感。我们给他们装上机器外骨骼，让他们经历了一个循序渐进的训练过程，长达7个月。”米格尔・尼科莱利斯介绍道。
而在国内，由于国内公共医疗管理系统还不太完善，医疗成本高、渠道少、覆盖面窄等问题困扰着患者。 “效率较低的医疗体系、质量欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”成了社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院却无人问津，病人就诊手续繁琐等问题都是由于医疗信息不畅、医疗资源两极化、医疗监督机制不全等原因导致，已经影响到人们的生活。所以，我们需要建立一套智慧的医疗信息网络平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务，从根本上解决“看病难、看病贵”等问题，真正做到“人人健康，健康人人”。“人工智能+医疗”给人口基数大、医疗资源相对不足、医疗资源分布不均衡的中国医疗事业带来了福音。由阿里云研究开发的ET医疗大脑，在大数据、云计算，以及人工智能的基础之上，实现了医疗诊断准确率80%以上，而在此之前，医生的诊断准确率只有70%左右。
而联想也早在2013年就开始了他们在医疗领域的布局，与温州医科大学附属第一医院成功合作。北京联想智慧医疗信息技术有限公司的创业成功也标志着联想成功在智慧医疗领域实现了重要突破。
现在，越来越多的新技术被应用到了智慧医疗之中，也有越来越多的互联网技术、大数据公司涉足医疗行业，这也有力地推动了智慧医疗的发展。比如，前不久万达与IBM合作，正式进军医疗行业，致力于提高医疗和养老的服务效率与质量。
如今，智慧医疗已经不仅仅是纸上谈兵，越来越多的云计算、大数据，以及人工智能等技术被应用到了医疗行业中。笔者相信，未来，我们真正可以实现足不出户就能享受到三甲大医院高水平医生的服务，真正解决“看病难”的问题。
未来，智慧医疗不仅仅能解决 “看病难，看病贵”的问题，还能给我们带来整套的健康管理系统，能让我们随时随地掌控自己的健康，通过将包括遗传基因、过往病史、历史病例在内的多种数据整合到云平台上，为每个人提供自己的私人随身医生、健康顾问，在为医院提供及时的诊疗帮助的同时，还能为我们预防疾病、O督健康做出贡献，并最终实现每个人都有一个专属于自己的随身私人健康管理员，这也是智慧医疗最终将实现的目标之一。
从制造到“智造”
人工智能的应用不仅仅是在医疗行业，在制造业也有很多的应用。过去，工厂的一条流水线可能需要几十个，甚至上百个工人来进行操作。而现在，同一条流水线，制造同样的东西，可能只需要几个人来进行操作、监管就可以了。这一切的转变也是因为人工智能的推动。而且相比之下，一条智能化的流水线的错误率也要比过去非智能化的流水线低得多。
在“智造”这个领域，也有很多国内外的大公司涉足，比如阿里云、西门子、SAP。由阿里云开发、研究的ET工业大脑，可以实现对车间工艺、湿度、空气，甚至是流水线上各个齿轮之间温度的准确监控，从而提升产品的良品率，进一步提高企业的效率和收益。拿一个年利润百亿元的公司来说，使用ET工业大脑以后，可以实现年利润提升1亿元。
在此次软交会上，来自大连的本土企业――大连天翼信息科技有限公司（以下简称天翼）也分享了他们在智能制造领域的经验。
天翼公司是“工业4.0”“中国制造2025”大连工业软件领域的核心企业，始建于1998年。在2016年授权为用友首批智能制造战略合作伙伴。天翼智能解决方案全面涵盖了智能研发、智能计划、智能生产、智能仓储、智能物流等生产过程的业务协作和监管控制，致力于帮助中国制造走向精益化、敏捷化和智能化。
天翼在智能研发领域，主要实现设计制造一体化；在智能计划领域，实现有限能力排产，基于有限资源，将企业的生产需求、资源能力、工作日历等生产中的真实情况全盘考虑，实现资源利用率最大化，生产任务延迟最小；在智能生产领域，天翼执行MES系统，有效加强MRP计划的执行能力，实现MRP计划和车间作业现场控制，并通过执行系统进行连接。其中，现场控制包括机台工位的任务分配、DNC/PLC控制、数据采集器、条形码、各种计量和检测仪器、机械手等。MES系统还设置了必要的接口，与生产现场的控制设施实现全方位对接。
在智能仓储领域，天翼的仓储条码管理系统将条码技术、手持智能终端、无线网络，以及实时数据传输技术应用到仓库作业各个环节管理当中，不仅实现了仓库货品的先进先出，还能使仓库货品的出库、入库、盘点等操作直接通过条码扫描枪来完成，很大程度上减轻了仓库工作人员的压力，提高了管理水平、效率和精细化程度。
关键词：数字化医院 建设内容
数字化医院已成为医院信息化建设的终极目标，它把最先进的IT技术、自动化技术等充分应用于医院临床诊断和管理业务，通过医疗信息由实体化向数字化转变，深刻变革了医院业务流程和管理模式。
一、数字化医院概述
1.数字化医院的定义
数字化医院可以从物理层面和信息层面两个方面来定义，即在物理层面上应实现无纸化、无胶片化和医院空间的智能化、自动化，提供无处不在的数字化医疗服务平台；在信息层面上应实现以患者为中心的、全医疗过程的信息采集、保存、传输和处理，并通过临床数据仓库对医院所有数据进行一元化管理和应用，以利于数据挖掘和决策支持。
2.数字化医院的基本框架
一般来说，数字化医院包含两大系统——医院信息系统（Hospital Information System，HIS）和建筑智能化系统（Building Automation System，BAS），每一系统有包含多个子系统。医院在子系统的建设中，从自身条件出发，取舍各异，不尽相同。
卫生部《医院信息系统基本功能规范》（2002版）将医院信息系统划分为五部分：临床诊疗部分，药品管理部分，经济管理部分，综合管理与统计分析部分，外部接口部分。临床诊疗部分包括：门诊医生工作站、住院医生工作站、护士工作站、临床检验系统、输血管理系统、医学影像系统、手术室麻醉系统等。药品管理部分包括：药库、药房及发药管理，合理用药的各种审核及用药咨询与服务。经济管理部分包括：门急诊挂号，门急诊划价收费，住院患者入、出、转，住院收费、物资、设备、财务与经济核算等。综合管理与统计分析部分包括：病案管理、医疗统计、院长综合查询与分析、患者咨询服务等。外部接口部分：提供HIS与医疗保险系统、社区医疗系统、远程医疗咨询系统等的接口。
医院楼宇智能化系统（BAS）是以医疗服务和楼宇设备监控为主线，智能化应用系统为支撑，建立的医用综合信息集成系统、楼宇自动化集成管理系统、通信自动化系统，可分为基础型系统（综合布线系统，楼宇自控系统，综合管网系统，机房工程系统，无线覆盖系统）、基础应用型系统（安全防范系统，门禁系统，卫星及有线电视系统，背景音乐、应急广播系统，LED信息系统，停车场管理系统）、业务应用型系统（排队叫号显示系统，临床呼叫系统，手术示教系统，远程会诊系统，婴儿防盗系统，ICU病房探视系统）及集成应用型系统（建筑智能化管理系统）四大系统。
数字化医院系统布局框图（包含部分子系统）如下图示。
二、数字化医院建设热点
1.移动医疗
移动医疗就是通过使用移动通信技术—例如PDA、手机和卫星通信来提供医疗服务和信息。移动、高清、无线的技术优势，可以帮助救护车上的医疗人员，通过移动高清视频获得清晰、快速的远程指导；社区医生带上移动医疗诊断设备，可以随时请大医院进行远程会诊；医疗信息平台，可以用短信、网页、呼叫中心等方式向公众提供掌上医讯、预约挂号等服务……
目前在医疗行业采用的移动应用解决方案，可基本概括为：无线查房、移动护理、药品管理和分发、条形码病人标识、无线语音、网络呼叫、视频会议和视频监控等。可以说，病人在医院经历过的所有流程，从住院登记、发放药品、输液、配液/配药中心、标本采集及处理、急救室/手术室，到出院结账，都可以用移动技术予以优化。
2.无线临床信息系统
在HIS全面实施的基础上，特别是在住院医生站系统、住院护士站系统及电子病历系统稳定运行的前提下，可逐步引入无线临床信息系统。
无线临床信息系统基于HIS、物联网技术、无线网络技术和移动信息技术而建立的辅助临床工作的信息系统，目前的主要应用有移动医生工作站、移动护士工作站、无线输液系统、无线心电系统等。医护人员利用手持无线设备，如PDA或智能手机等，可在患者床边采集和录入生命体征数据、护理信息；查询患者医疗信息，录入医嘱；在床边或输液厅核对患者身份、执行用药医嘱、跟踪记录医嘱执行状况；实现护理监控等。
对于目前未实施无线临床信息系统的医院，其医院信息系统在临床的应用仅延伸到医生办公室，护士办公室，而借助于无线网络技术、RFID技术等建立的移动医、护工作站，可将医院信息系统延伸到病房，极大地提高了工作效率，确保了医疗质量和医疗安全。
3.健康物联网
物联网在医疗卫生和健康行业中的应用是健康物联网。健康物联网是通过健康传感装置智能采集人体的生理和运动信息，进行数据预处理（前端智能），经过传输网络，将健康信息送达信息决策中心存储，并对信息进行决策分析（后端智能），最终实现一条龙健康服务（健康提示、报警和紧急救援等）的智能网络。
当一位病人在外病情突发时，随身穿戴的健康传感器发现采集的生理信息异常，经过简单的分析（前端智能），发现情况紧急、需要抢救，携带的监护系统在发出报警的同时，通过3G网络将求救信息发送到紧急服务中心。服务中心的云计算系统进行数据分析，并智能决策，启动服务决策。服务中心通知救护中心抢救，并将病情和抢救方案同步传输。通过卫星定位系统，可确定病人的位置，并确定最佳行驶路线。健康物联网将提供及时而高质量的健康服务。
4.电子病历标准化
电子病历标准化，一方面医疗机构之间的检验结果报告共享，即通过技术手段，来实现医疗机构之间的检验报告的互认，以减少患者的重复检查，这与目前国家倡导的医疗发展目标是一致的。另一方能是社区医疗机构与医院之间的双向转诊（Patient Referral），即当一个患者从一个社区医疗机构转到一个医院（或者相反的情况）的时候，两者之间实现信息的共享。
三、数字化医院建设中需把握的问题
1.整体规划。医院全面数字化是一个庞大、复杂、长期的系统工程，需要一个整体的规划。无论从战略上或从战术上，从硬件上或从软件上都必须先进行整体地调研和规划，才能为后续的建设指明道路和打下基础。
2.全面集成。数字化医院的建设是医院各种应用系统的建设。它不可能由一家企业提供所有的产品，必须对不同厂商的产品以及相关信息系统进行充分集成，才能构成一个完整而丰富的数字化医院体系。
3.分步实施。数字化医院的建设过程是一个长期的过程，必须分成多个阶段来完成，以保证系统建设的可行性和可控性。因此我们必须在总体规划的指导下，将整个过程科学划分为多个实施阶段，逐步完成数字化医院各项工程的建设。
