适读人群 ：从事智慧医疗技术、产品和服务类研究的工程技术人员，以及医疗行业公务员、位管理者、投资机构等相关人士

从事智慧医疗技术、产品和服务类研究的工程技术人员，以及医疗行业公务员、位管理者、投资机构等相关人士

目 录

第一章　绪论 1

第一节　智慧医疗的基本概念 2

一、智慧医疗概念的提出 2

二、智慧医疗的基本概念和基本特征 4

三、智慧医疗的愿景 5

四、智慧医疗的关联性分析 8

第二节　全球智慧医疗行业的发展状况 10

一、美国智慧医疗概况 11

二、英国智慧医疗概况 13

三、德国智慧医疗概况 13

四、澳大利亚智慧医疗概况 14

五、加拿大智慧医疗概况 14

六、日本智慧医疗概况 14

第三节　中国医疗与智慧医疗 15

一、中国医疗行业的发展状况 16

二、中国智慧医疗的发展现状 20

第四节　智慧医疗的主要问题与对策研究 22

一、智慧医疗系统结构和体系中存在的问题 22

二、技术与人才问题 24

三、运营服务问题 25

四、政策法规与管理问题 27

第二章　模块化架构与商业模式 28

第一节　智能医院与分级诊疗 28

一、医院智能化 29

二、智能医院的发展现状 32

三、分级诊疗 35

四、国外分级诊疗制度 38

第二节　网上医院与远程医疗 40

一、网上医院 41

二、远程医疗 47

第三节　电子病历与数据管理 59

一、电子病历的基本概念和发展历程 60

二、电子病历的系统构成 63

三、电子病历的数据分析与应用 65

第四节　移动医疗、家庭医生与多点执业 68

一、移动医疗 69

二、家庭医生 75

三、多点执业 79

第五节　系统层级架构设计与商业模式 82

一、智慧医疗的系统层级与整体架构设计 83

二、智慧医疗行业的产业链分析 90

三、智慧医疗的商业模式 93

四、商业模式的创新需求 98

第三章　核心技术及基础产品 99

第一节　医疗物联网技术 99

一、物联网主要技术 100

二、医疗物联网的基本架构 101

三、私有云与医疗物联网 103

四、医疗物联网的发展方向和面临的挑战 103

第二节　移动通信（5G）及网络技术 103

一、5G关键技术、特征及发展趋势 104

二、5G移动通信网络的架构 107

三、5G技术与智慧医疗 109

第三节　生物传感器技术与产品 112

一、传感器的基本概念 113

二、传感器产品的分类与命名 115

三、生物医学传感器 121

第四节　可穿戴医疗设备与装置 131

一、可穿戴技术原理 132

二、典型技术应用及产品 132

三、存在的问题 135

四、未来发展趋势 136

第五节　家庭智能终端技术与产品 140

一、智能终端的基本概念 140

二、智能终端的基础技术与产品设计示范 141

三、技术发展现状与趋势 145

四、家庭智能终端与智慧医疗 147

第四章　健康管理大数据 149

第一节　大数据分析与应用 149

一、大数据的基本概念 149

二、医疗卫生行业大数据 149

三、医疗健康大数据的应用 153

四、医疗健康大数据应用中存在的问题 155

五、医疗健康大数据的发展趋势 155

第二节　云计算技术与应用 157

一、云计算类型 157

二、医疗云计算系统层次结构 158

三、医疗云计算应用现状与存在的问题 159

四、云计算在智慧医疗中的典型应用 163

第三节　虚拟现实/3D技术与应用 165

一、虚拟现实技术概况 166

二、虚拟现实技术发展现状与未来前景 167

三、虚拟现实技术在医学上的应用 169

第五章　人工智能技术及其应用 174

第一节　人工智能技术 174

一、基本概念 174

二、核心技术与发展趋势 175

三、人工智能在医学中的应用 175

第二节　机器人技术与应用 177

一、核心技术及产品 178

二、医用服务类机器人 182

第三节　智慧养老产业的发展趋势 188

一、智慧养老的基本概念 188

二、智慧养老的内涵 188

三、智慧养老的产业规模与发展趋势 192

四、智慧养老产业存在的问题 192

第四节　居家养老的智能化 194

一、中国养老模式体系建设与功能定位 194

二、养老产业创新发展趋势及问题 196

三、居家养老模式的技术支撑 198

第六章　慢性病检测与健康管理 209

第一节　慢性病与健康 209

一、慢性病的概念 210

二、几种典型的慢性病 211

第二节　慢性病分布状况 217

一、慢性病区域分布统计与趋势分析 217

二、慢性病死亡状况分析 219

第三节　中国慢性病状况分析 220

一、慢性病基本状况 220

二、中国慢性病发展与其他各国慢性病发展比较 221

三、几类慢性病的疾病负担情况 223

四、慢性病发展趋势与分析 224

第四节　慢性病的生理参数指标对比与数据分析模型 227

一、慢性病的综合参数判断与基本特征 228

二、慢性病的相关性分析 229

三、慢性病数据分析模型 231

第五节　慢性病监测与管理 233

一、健康管理理念 234

二、慢性病管理模式及存在的问题 238

三、慢性病管理的步骤、检测手段与方法 244

四、慢性病检测与管理的几种类型与模式 247

五、慢性病管理特征及目标 248

第六节　脑科学技术与慢性病管理 255

一、脑电波数据的挖掘与创新应用 255

二、脑科学研究面临的主要挑战与发展趋势 258

第七章　应用案例分析 261

一、中国医疗信息化的市场规模 261

二、智慧医疗建设发展前景预测 262

第一节　案例1：贯众云医―互联网医院技术平台 263

一、贯众云医技术平台 264

二、贯众云医平台功能实现 266

第二节　案例2：利安科技“一云三端”慢性病监测与健康管理模式 271

一、概况 271

二、技术体系与平台架构 272

三、商业模式与服务成效 274

第三节　案例3：上海“徐汇云医院”医疗服务模式 276

一、基本情况 277

二、系统结构和体系架构 278

三、运营管理模式、服务模式、商业模式和盈利模式 281

四、经验体会和创新点总结 283

五、运营中存在的突出问题和矛盾 285

参考文献 288

前 言

早在 2000 多年前，《黄帝内经》中提出了“上医治未病，中医治欲病，下医治已病”，即医术高明者并不是擅长治病的人，而是能够提早发现可能出现的疾病，并善于预防疾病来袭的人。可见，中医历来是防重于治。遗憾的是，不少医生错误地认为：谁的病人越多，谁的本事越大。“治未病”是中医的健康观，是古代医家几千年来在预防和治服瘟疫的过程中不断总结和完善的“未病先防、既病防变”的科学思想，是中医学奉献给人类的健康医学模式。这与我国传统文化中的“先知先觉是智者，后知后觉是愚者，不知不觉是寲者”思想，以及孔子所说的“生而知之者上也，学而知之者次也，困而学之又其次也，困而不学民斯为下也”是一脉相承的。

我国现阶段出现了极其复杂的社会现象和结构性矛盾问题，具体表现为以下5个方面。

第一，人口老龄化趋势加快引发的问题与矛盾突出。目前，中国老年人口年增长率约为 3.4%，每年净增 600 万左右，是同期出生人口增速的5倍多。2014年，中国 60 岁以上的老年人口突破2亿；2016 年，中国 60 岁以上的老年人口高达 2.43 亿，占中国人口总数的 16.1%；预计在2050年前后这一数字将到达峰值，约为4.38亿，将超过中国人口总数的30%（按照国际标准，当一个国家和地区 60 岁以上老年人口占比达 10%或 65 岁以上老年人口占比达 7%即意味着进入老龄化社会）。据联合国统计，预计到 21 世纪中叶，中国有近 5 亿人口超过 60岁。更为紧迫的是，发达国家的老龄化进程长达几十年至100多年，如法国用了 115年，瑞士用了 85年，英国用了80年，美国用了60年。而中国的老龄化进程仅用了 18 年（1981—1999年），可谓是“跑步进入老龄化社会”。中国的人口老龄化不仅增速快、规模大，而且背负着“未富先老”和“未备先老”等多重压力，同时存在着养老资源配置严重不足的现象。

第二，慢性病呈现“井喷状态”，居民健康状况不容乐观。目前，中国慢性病的低龄化趋势明显，慢性病已经开始侵袭四五十岁的中年人和青少年儿童，使人口体质加速弱化。卫生健康委发布的《中国慢性病报告》中显示，中国慢性病人口接近 4 亿，已超过流行性传染病的人数，占死亡人口的86.6%以上，是死亡第一原因。另外，中国有超重人口 3.05 亿、肥胖症人口 1.2 亿、高血压人口 3.3 亿、高胆固醇人口 5200 万、血脂异常人口 1.6 亿、糖尿病人口 1.2 亿。据专业统计，在中国每一千个死亡的人当中就有 850 人死于心血管、癌症、糖尿病等慢性病。在中老年人群中，平均患慢性病高达 3.1 种，部分人群甚至患有 5～6 种疾病，多种治疗药物互相作用，致使脏器负担加重，造成患者生命质量较差。中国失能、半失能人数持续增长，高达 3300 多万。未来肝癌、肺癌、胃癌三大癌症也将会困扰着中国的家庭。根据卫生健康委统计，近20年里，我国医疗费支出用因重大疾病增长了 28 倍；重大疾病的平均治疗费用为 10 万元，并且每年以20%的幅度递增。另据北京市卫生健康委发布的健康白皮书显示：“各种慢性病及三高异常的低龄化趋势明显”。患有慢性病的人群涌向医院是造成“看病难，看病贵”的重要因素之一，此外，老龄化人口、儿童、育龄妇女等一般性检查和常见病诊治也是造成医疗资源短缺的一大因素。

人们总以为慢性病是富贵病，城市居民才容易得。事实上，根据调查情况来看，农村居民的患病情况更加严重，因医疗条件、医学知识、观念意识等因素受限而导致农村居民对高血压、糖尿病“无知无畏”。最新趋势表明，糖尿病已经开始向农村蔓延，患病人数快速上升到 6300 万。专家推测，大约几年后，农村和郊区的糖尿病患者数量将会超过城市的糖尿病患者数量，这将给农村家庭带来劳动力损失及经济负担，更有甚者会因病致贫。

因此，“慢病快治、慢病快防”已成为中国当前面临的紧迫问题，需要全社会大力推广和全民参与，共同做好慢性病的预防和控制工作。

第三，环境因素变化引发的各种矛盾不容忽视。中国正处于社会变革与经济转型期，各种矛盾交错复杂，社会问题更加突显。由于城市化进程和人口流动性加快，导致父母与子女异地居住，空巢老人越来越多。目前，中国城乡空巢家庭超过 50%；且高龄空巢化趋势明显。生活方式、生存压力、环境污染、饮食结构、气候变化等因素致使家庭人口结构突变，城市“4-2-1”的家庭结构和农村“老幼留守”的家庭结构使得家庭养老功能日渐退化。昔日“养儿防老”“多子女共同承担赡养、服侍老人义务”的传统养老模式受到严重冲击。劳动力人口因加班、劳累等体力透支现象，导致亚健康人数持续增加，使家庭经济负担加重从而陷入恶性循环。

第四，医疗资源短缺且配置严重失衡。城乡之间的软、硬件基础条件形成了较大的反差，农村乡镇的医院等级较低、医疗设备短缺且与城市医疗设备的数量差距巨大，上述原因导致城乡之间的医疗和养老资源比例失调。在中国，三级以上医院、综合性医院、专科医院、中医医院几乎全部分布在市级以上城市，农村的医疗机构大多是县级医院、卫生院、卫生所（室）、门诊等。很多疾病在农村医疗机构无法进行诊治或救治。此外，在资本储蓄和经营行为方面，大型医院远胜于小型医院或卫生院/所。一些先进的医疗器械，药品都只有在大中型医院才能配备；农村医疗机构受限于医护人员的素质和患者的消费水平，即使引进了某些先进的器械或药品，也不能很好地发挥作用。上述情况导致患者涌向大中型城市就医而“一号难求”，造成了大城市的医疗资源愈发集中，看病越难、越贵，而小城市的医疗机构门庭冷落、少人问津的情况，加大了分级诊疗的难度。

第五，“健康中国”是党和政府的期望，也是人民群众的热切期盼。长期以来，党和国家高度重视人民健康，使我国健康发展取得了显著成就，城乡环境面貌得到了明显改善，全民健身运动蓬勃发展，医疗卫生服务体系日益健全，人民健康水平和身体素质持续提高。但是，由于工业化、城镇化、人口老龄化，以及疾病谱、生态环境、生活方式的不断变化，我国仍然面临多重疾病威胁并存、多种健康影响因素交织的复杂局面，我们既面对着发达国家面临的卫生与健康问题，又面对着发展中国家面临的卫生与健康问题。如果这些问题不能得到有效解决，必然会严重影响人民健康，制约经济发展，影响社会的和谐与稳定。

如何把医疗观念从以“治疗为主”调整为“以预防为主”，从而实现治疗向预防保健方面转化？有没有一种手段能够实现“我的健康我知道，我的健康我管理”？答案显然是肯定的。创建新型医疗服务体系和模式，运用科技手段推动、帮助和提升人民的健康，创建和形成新的医疗保健协同体系等举措，是解决医疗资源短缺、缓解“看病难、看病贵”的有效手段和方法。要实现“未病先治”，首先需要做到“未病先知”。通过家庭智能终端和可穿戴设备等技术创新产品的应用，对人体向外辐射的体温、气味、皮肤温度、脑电波、心电波（心率及心率变异性）、血糖、血脂、血氧饱和度、皮电属性、指尖血流量、指尖脉搏、呼吸率等各种生理参数指标进行采集和监测，使这些指标具有一定的可读性和可用性。上述指标的不同值分别表达着人体正常与非正常、健康与病态程度的不同特征，结合对应的病理学分析判断模型，可以识别、分析判断并准确表达出不同个体的健康程度，实现“望闻问切”的数据化、量值化，提升医生对病体判断的准确度，实施医治的精准化。

本书主要针对中国医疗改革遇到的突出矛盾与问题，试图通过信息化手段与技术，实现医学治疗与信息化技术的深度融合，以及医疗资源的共享化、个性化、精准化服务。其中与医疗、健康融合的颠覆性技术包括互联网、移动互联网（5G）、泛在网等网络技术；3D与VR/AR虚拟现实技术；公有/私有云技术；智能感知与物联网技术；人工智能与机器人技术等。通过上述技术构建智慧医疗体系中不同形态的技术关联和服务模式创新平台，在慢性病管理、远程医疗、智慧医院、智能康复、智能家居、健康养老等方面深入探索，通过构建出的医疗信息化平台体系，再结合医疗服务模式设计，实现医疗过程的智能化，即从患者病理指标数据采集、数据分析判断与处理、诊断结果与治疗方案的产生、治愈后的健康状态监测与管理等全过程实现医疗的公开透明和科学合理，并以此延伸到每个个体的全生命周期的健康数据（电子病历）的智能化及智慧化管理（即智慧医疗），让居民健康有科学现代化的手段做保障，让人民群众有充分的获得感，同时也为企业家和医疗服务机构提供参考。在互联网等信息技术快速发展、普及应用的时代，必然产生不同的智慧医疗的解决方案。大数据技术、云计算技术、物联网技术等都会在智慧医疗领域发挥重要作用，甚至产生颠覆性变革，当然这也需要有一个创新发展和探索的过程。

全书共分为7章，第一章和第二章系统地介绍了智慧医疗的基本概念、发展状况、主要问题与对策研究，以及智慧医疗的模块化架构与商业模式；第三章介绍了与智慧医疗相关的核心技术和基础产品；第四章介绍了健康管理大数据；第五章介绍了人工智能技术及其应用；第六章介绍了慢性病检测与健康管理的相关方式；第七章通过 3 个不同类型的运营服务模式案例分析，进一步说明智慧医疗在市场化应用中的相关性问题，为企业家、研究者提供顶层设计与实施方案等参考依据。本书还列出了相关参考文献与可供查阅数据的附件等相关内容。

本书在编写中力求突出系统性、全面性、创新性和实用性。在书中详细梳理了智慧医疗的概念与基本内涵、体系架构与功能特征，以及产业体系与建设运营模式，重点对医疗方法与模型创新应用、医疗方法与产业的关联性、基础功能模块和系统架构、产业结构与服务模式等进行了详细地阐述，并介绍了大量国内外相关技术应用和服务模式创新的具体案例，为企业家、研发人员提供了平台架构的顶层设计与规划的理念、思路、实施方案和参考依据。

本书由郭源生负责总体策划和编著，由冯南海、董永明、吕晶、李鹏负责部分内容的编著。