01数字技术概述
（1）数字技术发展现状及趋势
科技进步和创新是行业前进的核心。自18世纪以来，四次工业革命推动了社会变革：第一次以蒸汽机为标志，实现机械化生产；第二次以电力普及，进入规模化生产；第三次以信息技术兴起，迎来信息化时代；第四次则由云计算、大数据等技术引领，迈向智能化社会。
智能社会有三个特征，即万物感知、万物互联和万物智能。
万物感知：通过多感官渠道感知物理世界，并将其转变为数字信号，实现情境感知、交互和沉浸式的用户体验；
万物互联：网络连接万物，将所有的数据实现在线联接，并使其智能化；
万物智能：大数据和人工智能的应用将实现万物智能，数字孪生将在个人、家庭、行业和城市中逐步普及，满足物理世界更美好的需求，同时将出现数字化生存的第二人生，使精神世界更加富足。
物联网概念最初由比尔盖茨在1995年提出，但因技术限制未受重视。1999年，麻省理工的凯文·阿仕顿明确定义了物联网，强调物品通过编码、RFID等技术互联。2005年，国际电信联盟（ITU）定义物联网为利用传感设备，按协议将物品与互联网连接，实现智能识别与监控的网络。物联网通过关键技术如云平台、RFID和MEMS传感器，实现设备的智能连接和管理，促进了自动化和智能化的发展，为各行各业提供了高效、可靠的解决方案。
物联网平台：一种云服务，为开发者提供设备连接、管理和数据分析等，支持业务自动化和智能化，通过API接口使企业能高效管理设备和流程。
射频识别技术(RFID)：一种自动识别技术，通过无线电波识别物品，无需人工操作，适用于恶劣环境，广泛应用于物流追踪、医疗识别等。
传感技术：传感器是物联网信息采集的基础，微机电系统集成了传感器、执行器和信号处理，提升了系统的自动化和智能化水平。
随着近年来我国智慧医院建设的推进，医疗物联网的应用已经在智慧医院场景中得到了广泛的应用，主要的应用场景包括医疗设备管理、医疗安全管理、医院后勤管理、医疗废弃物管理、智慧护理、病房服务等。5G是指第五代移动通信系统。2015年9月，ITU明确了5G的愿景和应用场景，并提出了5G的关键能力指标。根据ITU的愿景白皮书，5G包含如下三类典型的应用场景：
增强移动宽带（eMBB）：4G服务的演进，主要服务于消费互联网，支持更大的网络带宽和速率。
超高可靠性超低时延通信（uRLLC）：具有超低时延和超高可靠性的通信，应用场景有工业制造、远程手术、智能电网以及运输安全等。
海量物联网通信（mMTC）：支持海量终端的服务，连接设备数量庞大，所应用的领域主要是物联网。
5G技术作为通信领域的一次革命性进步，带来了多项关键技术的创新。新波形技术（F-OFDM）提升了频谱利用效率，满足不同业务场景的网络需求；信道编码技术为高可靠性业务如无人驾驶和物联网提供了坚实的信息传输保障；大规模天线技术（Massive MIMO）极大提升了系统的频谱效率和容量；5G切片技术为行业数字化转型提供了强有力的支持。
5G具有的“高带宽、低时延、大连接”的特性，为其开启物联时代赋能各行业数字化转型奠定了基础。在智慧医疗方面，5G的高带宽、低时延特性，可以将手术现场视频清晰、实时、全景的送达远端专家，辅助专家在远程进行手术操作。此外，在远程超声诊断、远程会诊、远程急救、智慧导诊、移动医护等场景，5G也大有用武之地。云计算技术起源于1983年“网络即电脑”理念，2006年亚马逊推出EC2服务，Google提出“云计算”概念，此后技术迅速发展。它允许集中计算和存储资源，通过网络按需提供给用户，实现按使用付费，降低企业IT成本。云计算是多种技术的综合运用，其关键技术有如下几类：
虚拟化技术：云计算技术的核心之一，将物理硬件资源虚拟化为多个虚拟资源，从而实现资源的共享和灵活分配。
分布式计算：云计算技术的重要基础，将计算任务分配到多个计算机上并行处理，从而大幅提高计算效率。
云端计算：将应用程序和数据存储在远程服务器上，从而使得用户可以通过任何设备随时随地访问这些服务。
多租户：使大量用户能够共享同一堆栈的软硬件资源。
云计算是物联网、大数据、人工智能等新技术的关键底座，为各行各业的模式及业务创新奠定基础。云计算已经在企业和生活的方方面面得到应用，目前常见的云计算的应用有存储云、医疗云、金融云、教育云等。其中云计算在医疗行业中的主要应用包括：电子病历、医学影像存储、远程医疗平台、电子健康记录等。“大数据”概念源自《大数据时代》一书，指无需随机采样，而是分析所有或尽可能多的数据。麦肯锡将其定义为超出传统数据库处理能力，具有海量规模、快速流转、多样类型和低价值密度的数据集合。
分布式存储技术：分布式存储通过连接多个存储节点形成统一存储池，提供横向扩展能力，实现大容量存储和高IOPS，保障数据可靠性。
分布式计算框架：该框架将任务分解并分配给多个节点并行处理，提升计算效率。MapReduce、Spark等是常见框架。
分布式数据库：数据分散在多个节点上，通过网络协同工作，具有高可扩展性、容错性和性能。
数据挖掘技术：涵盖数据预处理、多种挖掘算法、模型评估等，用于分析原始数据，提取有价值信息。
大数据发展至今已有非常广泛的应用场景和价值，能够为各行各业的企业和组织提供决策支持、风险管理、效率提升和业务创新等方面的帮助。大数据技术在医疗行业中的应用场景包括：电子病历、健康管理、医疗影像分析、医疗资源管理、健康实时监测、医院数字化运营管理等。1956年达特茅斯会议上，一批科学家共同提出了“人工智能”的概念，人工智能作为新学科就此诞生。早期人工智能研究聚焦于推理、学习与语言理解，随技术进步扩展至机器视觉、自然语言处理等，现已成为跨学科领域，在多行业广泛应用。
机器学习：让计算机通过学习数据模式进行预测和决策，核心在于不断优化算法，广泛应用于自然语言处理、图像识别和智能推荐等领域。
知识图谱：以图形化方式描述实体间关系，构建结构化知识库，由实体、属性和关系组成，应用于搜索引擎、智能客服和自然语言处理等。
自然语言处理（NLP）：使计算机理解、处理、生成自然语言，包括文本分析、语音识别等，应用于对话系统、智能客服，提升人机交互效率。
计算机视觉：模拟人类视觉，通过算法分析图像和视频，用于自动驾驶、安防监控等，实现对象识别、运动检测等多种视觉任务。
人工智能可以自动化处理大量重复性任务，提高工作效率。在一些需要高精度的领域，人工智能可以辅助人类进行决策，从而提高效率和准确性。人工智能技术在医疗行业中主要应用于如下几个方面：辅助诊断、精准医疗、图像识别、医学知识库、医疗决策支持系统等。区块链技术起源于比特币，由中本聪在2008年提出，基于P2P网络、加密等技术构建电子现金系统。2009年，比特币的创世区块诞生，标志着世界首条区块链的问世。区块链并不是一种全新的技术，而是一系列技术的综合，是在现有加密技术上，利用分布式账本和共识机制保障数据在流转中不被篡改。区块链主要包含如下技术：
分布式存储：跨多个服务器存储数据，提高数据的可用性、备份与灾难恢复能力，避免单点故障，确保存储效率和安全性。
加密算法：区块链中使用哈希运算和数字签名等加密算法保障信息安全。哈希算法生成数据的固定长度“指纹”，数字签名通过公私钥对验证身份，确保交易安全。
共识机制：通过节点间投票快速验证交易，解决分布式系统中的信任问题，保证数据一致性和系统安全性。
智能合约：1994年由尼克·萨博提出，区块链技术的出现解决了信任问题，使得智能合约得以实现，自动执行合同条款。
区块链从2008年发展至今，已成为围绕数据可信流转的关键技术之一。区块链已经在政务、医疗、金融、工业、数字资产这5个领域开始得到应用，其中在医疗场景的应用如下：病历管理、隐私保护、药品溯源等。智慧医院是利用物联网、5G、云计算、大数据和人工智能等新一代数字技术，建设医疗信息完整共享、跨部门服务、以患者为中心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、科学诊断等功能的医院。智慧医院的目标是提高医院运营水平，优化诊前、诊中、诊后医疗服务环节的体验，实现医疗资源的合理配置。主要包括三大领域：
面向医务人员的智慧医疗：以电子病历为核心的信息化建设，实现各类数据的集成和互通，支持临床决策和科研创新。
面向患者的智慧服务：通过移动应用、自助终端、远程医疗等方式，为患者提供便捷、高效、个性化的就医体验。
面向管理者的智慧管理：通过大数据分析、智能决策、自动化流程等手段，实现医院内部各项资源和业务的精细化管理。
目前，我国智慧医院建设可分为两个阶段。第一阶段基于信息化、互联网化、物联网化的建设，主要实现数据采集和流程优化。第二阶段是基于云计算、大数据、人工智能等技术的应用，主要实现数据挖掘和智能化服务。未来，随着技术的发展和需求的变化，智慧医院还将不断创新和升级。
国内智慧医院建设在信息化技术应用上取得显著进展，提高了医疗服务效率和质量。然而，建设不均衡，一线城市与偏远地区差距显著。数据安全和隐私保护问题突出，信息孤岛现象普遍，亟需统一标准和加强技术创新。北京协和医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院和中山大学附属第一医院等作为优秀实践案例，通过建设电子病历系统、远程会诊平台、智能导诊系统等，实现了医疗信息的数字化管理和共享。这些医院的智能化设备和系统不仅提高了诊疗效率，还增强了医患沟通，减少了医疗差错，提升了患者满意度。此外，智慧医院建设还包括了与科研机构和高校的合作，推动了医疗技术的创新和医疗模式的变革。这些成功经验对其他医院具有重要的借鉴意义，展现了智慧医院建设在技术引领、服务改善、数据驱动和合作共享方面的积极影响。国外智慧医院建设相对较早，并且在某些领域取得了显著成果。发达国家在智慧医院建设上领先，如美国医院在电子健康记录系统的使用上表现突出。亚太地区正在加速发展，新加坡通过资金投入推动医疗数字化。日本计划建立人工智能医院以缓解医生短缺。尽管取得了进展，但各国在智慧医院建设上仍面临技术标准化、数据保护和资源共享等挑战。美国的Mayo Clinic利用大数据分析和人工智能技术建立了智慧诊断系统和智能手术室，提高了诊疗个性化和智能化护理水平。瑞典的Karolinska University Hospital通过物联网和云计算技术建立了智慧住院部和智能药物配送系统，实现了医疗资源的智能调度和信息实时共享。丹麦的Herlev Hospital引入人工智能和远程医疗技术，建立了智能导诊和远程会诊平台，改善了患者就医体验和医生沟通协作。智慧医院的建设是一个复杂且持续的过程，在推动医疗行业向更高效、更智能的方向发展的同时，也面临着多方面的挑战，包括：统一建设规范和标准的缺乏，数据孤岛和数据价值发挥难题，数据安全和隐私保护的挑战，运营管理模式的滞后。
图片来源：图精灵|数字技术赋能智慧医院建设白皮书
文章来源：郑州大学第一附属医院&华为技术有限公司|数字技术赋能智慧医院建设白皮书
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