1、基于“大數據、臨床路徑、智能物聯網” 三位一體的智慧醫療健康“健康中國2020”國家戰略21、整合醫療健康信息/大數據部署大數據平臺：標準化，互聯互通2、從“信息化”走向“智能化”開展大數據分析：疾病預測模型，臨床路徑，大數據分析智能決策3、開展“院前-院中-院后”一體化服務部署智能服務平臺：預防、診療、跟蹤管理醫學模式轉變：從疾病診療向預 防為主、防治結合轉變建立精準“防診治”方案和臨床決策系 統開展疾病預警、診斷、治療與療效評價重大疾病風險評估、預測預警、早期篩查、分型分類、個體化治療、療效和安全 性預測及監控精準醫學大數據平臺建立與應用構建大型健康及重大疾病隊列，建設精 準醫學大數據平臺

2、 整合/存儲/利用/共享精準醫療： 精準醫療大數據 精準醫療轉化醫學基因測序數據分析解讀疾病/腫瘤篩查與診斷個性化 治療/用藥臨床應用基因檢測大數據疾病臨床篩查/診療/管理大數據精準醫療大數據精準醫療大數據：“基因檢測大數據”及“臨床應用大數據”； “數據與服務（轉化醫學）”應用閉環跟蹤管理服務3轉化醫學1Big Data大數據分析Clinical Pathways醫學臨床路徑23Service Mgmt System智能管理系統智慧醫療健康 “三位一體”智慧醫療健康： 三位一體4Big Data Analytics大數據分析系統EMR電子病歷Health Checkup/Screening健

3、康體檢Data Acquisition數據采集Data Analysis / 大數據分析Disease Prediction Model疾病預測與干預模型Lifestyle Evaluation Model生活方式評估模型Health Monitoring生命體征監測Self Learning自學習Standard DB標準數據庫Disease Risk Assessment / Intervention Plan疾病風險評估 / 干預治療方案ETL數據清洗/標準化1、大數據分析5Self Learning自學習危險因素1、大數據分析：健康評估關聯圖異常指標/危險因素危險因素危險因素異常指標/

4、 危險因素異常指標/ 危險因素異常指標異常指標異常指標權重HAIG (Health Assessment Incidence Graph)健康指標：危險因素/異常指標6權重原發性高血壓腎功能衰竭末梢性動脈疾患眼底動脈硬化高鹽飲食超重/肥胖體力活動過少（靜坐生活方式）過量飲酒精神緊張高血壓家族史II型糖尿病冠心病腦卒中BMI 24-27.9 kg/m2BMI 28 kg/m2 糖尿病家族史年齡白酒100ml/d（2兩）男性：腰圍90cm（2.7尺）女性：腰圍85cm（2.5尺）心室肥厚動脈硬化焦慮/否認心理高三酰甘油血癥吸煙TG 1.7 mmol/L巨大兒（4kg）分娩史或妊娠糖尿病史糖耐量低減

5、（IGT）或空腹血糖受損（IFG）6g/dLDL-CHDL-C不健康飲食心力衰竭腦卒中家族史冠心病家族史A型性格者女性絕經期后性激素失衡及代謝紊亂高膽固醇血癥腦供血動脈狹窄心房纖顫心肌病心律失常間隔缺損頸動脈狹窄高同型半胱 氨酸血癥不健康生活方式胰島素抵抗疾病家族史/可定性的危險因素通過臨床/體格檢查可量 化的危險因素血壓高值：130-139mmHg/ 85-89mmHg經綸世紀健康評估關聯圖HAIG：通過大數據分析/機器學習，構建個性化健康評估 與干預“藍圖”（Blueprint）2、醫學臨床路徑Lab Tests健康檢測/復檢Treatment/Intervention Plan治療/干預

6、方案Plan Execution方案實施檢測, 監測, 用藥, 飲食, 運動, 咨詢Diagnostics/Assessment疾病診斷/健康評估Effect Evaluation效果評估Questionnaire健康問卷7專科醫生單病種診療臨床 管理路徑電子病歷診療大數據綜合健康 管理路徑單病種康復管理路徑關聯因素健康檔案康復大數據專科醫生/ 健康管理師體檢篩查（院前）疾病診療（院中）疾病康復（院后）客戶/患者體檢醫生疾病篩查體檢報告體檢大數據2、醫學臨床路徑 :“院前-院中-院后”一體化8分析評估問卷實驗室檢測生命體征監測健康交互健康檔案疾病現狀檢測指標生活方式疾病風險健康評估范疇治療/干

7、預方案健康評估與干預 模型（HAIG）數據導入（ETL）醫院/體檢中心數據庫健康知識庫/指南/評估模型專科醫生就診/咨詢數據庫藥品/營養素/飲食/運動/心理等方案實施 跟蹤管理3、智能健康管理服務系統架構圖9疾病診療/ 康復臨床路徑CRM客戶管理Monitoring健康監測APPService Access健康管理APP/WebBig Data大數據庫DoctorsClients醫生/客戶Elderly Care Mgmt Engine老人健康與關懷管理引擎Cancer CP Mgmt Engine癌癥臨床路徑管理引擎Clients客戶端Cloud System云平臺InternetCD CP

8、 Mgmt Engine慢病管理引擎智慧醫療健康服務系統10大數據分析與智能管理服務精準預測、精準治療、精準康復疾病人群康復人群專科科室風險人群體檢中心問卷/體檢臨床診斷/評估治療/手術康復管理診療 大數據庫康復 大數據庫精準治療模式精準預測模式精 準 康 復 模 式篩查 大數據庫綜合大數據分析人群疾病分布特征分析疾病與風險因素相關性分析疾病風險評估模型康復治療模型11互聯網醫 生 / 健康管理師生命體征監測健康管理服務 云平臺“智能、實時、動態、全程”智慧醫療健康管理服務12客戶/患者APP端醫生Web/APP端亞健康/慢病/術后人群的監測、風險評估、干預治療及跟蹤管理服務應用示例131.

9、疾病篩查智能管理14（甲狀腺篩查與結節風險評估）基本流程：體檢中心 + 臨床科室甲狀腺超聲檢查 甲功檢查甲狀腺結節風險度評估、甲功評估甲狀腺癌及高危結節 患者就診綠色通道跟蹤隨訪管理超聲檢查 ：按照甲狀腺篩查模板，填寫超聲檢查數據實驗室檢查：抽血（甲功檢測 ）體檢中心：上傳超聲診斷報告及甲功結果數據中危風險 結節良性、極低危、 低危風險結節客戶關注“甲狀腺篩查”微信公眾號 填寫問卷進入評估體檢中心/健康管理中心跟蹤隨訪管理綠色通道門診就診綠色通道外科手術高危風險 結節登陸微信公眾號 填寫評估問卷甲 癌 術 后 智 能 康 復 管 理15甲狀腺結節超聲風險評估標準采用ATA2015年指南標準風險

10、分層超聲評估高危中危低危極低危良性超 聲 報 告位置（評估與 被膜、氣管及 頸前肌肉關 系）腺體外侵犯無腺體外侵犯無腺體外侵犯無腺體外侵犯無腺體外侵犯內部結構實性/囊實性實性/囊實性實性/囊實性中 實性部分偏心囊實性（微小囊 狀成分大于結節 體積的 50% 且 實性部分不偏心囊性回聲低回聲低回聲等/高回聲中/低回聲無回聲邊界/邊緣不規則（浸潤性、 小分葉、毛刺）邊界清 邊緣規則邊界清 邊緣規則邊界清 邊緣規則邊界清 邊緣規則形態縱橫比大于1無縱橫比大于1無縱橫比大于1無縱橫比大于1無縱橫比大于1鈣化微鈣化/ 不完整環 狀鈣化且鈣化外周 有低回聲成分無微鈣化無微鈣化無微鈣化無微鈣化行FNA界值（

11、結節的 最大徑）1cm1cm1.5cm2.0cm不需要FNA16甲狀腺篩查與結節風險評估系統1關注微信公眾號2填寫評估問卷3獲得評估結果172. 疾病康復智能管理18（甲狀腺癌術后智能康復管理）患者出院登錄平臺病例輸入分型管理管理路徑1I131治療TSH抑制治療未分化型分化型髓樣癌管理路徑2管理路徑3低危病人/禁忌I131治療患者中高危患者甲狀腺癌術后康復臨床路徑管理19其它非常規治療(外放療/化療/靶向藥物)否能否手術？手術TSH抑制治療監測隨訪/動態風險評估術后分期和復發風險分層 是否進行I131治療？I131治療前準備I131治療術后TSH抑制治療監測隨訪/動態風險評估否是 根 據 動

12、態 評 估 結 果 根據動態評估結果 處 于 進 展 期 的 晚 期DTC處于進展期的晚期DTC術后TSH抑制治療/監測隨訪和動態風險評估根據動態評估結果20是甲狀腺癌術后康復臨床路徑管理分化型甲狀腺癌臨床路徑管理流程疑診或確診DTC患者病歷與終身健康檔案根據康復治療路徑的術后10年復檢及 用藥管理方案（動態調整）掌上查看患者康復病歷及復檢結果確認復檢/用藥指導提供在線咨詢/問題解答每日工作提醒病歷/復檢結果建立檔案智能生成復檢計劃/用藥指導接受醫生確認復檢結果及用 藥指導在線醫生咨詢醫生端APP患者端APP健康之星平臺甲狀腺癌術后康復智能管理系統方便醫生的院內診療數據錄入系統：手術記錄系統/

13、 Web界面（醫生端）院外智能康復系統：康復管理Web/APPs（醫生端/患者端）21經綸世紀與中國臨床腫瘤學會甲狀腺專業委員會合作開發部署經綸世紀智能康復系統對醫生及患者的價值22為醫生提供的價值為患者提供的價值利用“碎片化”時間，高效指導患者的康復管理精準管理一個患者每年只需花費30分鐘（復檢/用藥指導）獲取患者連續完整的康復治療數據（精準醫療）便利的醫生跟蹤回訪為開展科研/發表科研論文提供十分有價值的數據使用簡易方便，隨時隨地通過自己的主治醫生指導進行長期的術后康復治 療（復檢和用藥），減少癌癥復發風險康復管理多數可在居住地進行，節省大量時間和費用通過智能康復系統節省醫護人員90%以上的

14、時間，同時可利用碎片化時間對患者進行專業及精細的 管理，從而降低患者癌癥復發風險，提高患者生活質量。3. 體檢大數據與健康管理服務23中國健康促進基金會 醫學物聯網發展專項基金1健康大數據分析平臺健康管理服務運營平臺科研規劃和課題研究23424產業及商業發展模式目標：“互聯網 + 健康管理”部署大數據分析與基于臨床路徑的智能管理系統，推進健康服務產業發展健康醫學大數據分析與服務架構體檢 軟件系統體檢 數據庫體檢報告數據導入 系統(ETL)健康醫學大數據分析平臺分析 報告數據清洗/缺失處理/編碼/去身份化標準數據庫統計分析/機器智能/深度學習算法標準格式/客戶定制醫院體檢系統專項服務 部署智能服

15、務 管理系統數據庫 總表大數據 分析系統專項服務 動態大數據體檢服務 靜態大數據體檢服務評估模型25大數據標準化非結構化 數據處理醫學物聯網發展 專項基金云服務器變量對應導入程序 開發標準數據庫不可分析數據體檢數據結構混亂大量非結構化數據重復數據無唯一識別可挖掘數據數據結構標準化非結構化數據編碼、分類去掉重復數據連續數據識別大數據標準化26大數據疾病預測模型建立數據預處理變量轉換/分類變量選擇變量補缺模型訓練（機器智能算法）線性回歸邏輯回歸支持向量機隨機森林主成分分析貝葉斯分類模型模型評價(e.g.，ROC 0.8)模型輸出疾病高危模型/ 疾病隨訪跟蹤服務27大數據分析及應用3、檢查項目統計學

16、描述體檢項目平均值、四分位數體檢項目正常/異常率異常率較高體檢項目分層分析體檢指標優化、劣化趨勢分析（個人、群體）1、基本情況分析體檢總人次體檢人次時間變化趨勢體檢人群年齡組構成體檢人群性別構成團檢人群占比2、體檢人群疾病情況體檢人群患病情況分析不同性別體檢人群患病 情況分析不同年齡體檢人群患病情況分析4、體檢中心經營分析用戶流失率分析（個人、團體）項目使用率分析（項目類別、具體項目）項目組合分析體檢服務項目設置與優化體檢服務營銷策略與優化檢后健康管理服務套餐制定就醫需求分析及院內科室聯動1234結果應用數據分析28全國健康管理示范基地部署部署250多家全國健康管理示范基地三甲醫院北京同仁醫院

17、體檢科解放軍海軍總醫院健康管理中心解放軍總醫院國際醫學中心北京協和醫院健康醫學部 武警總醫院健康醫學中心空軍總醫院健康體檢中心中日友好醫院健康管理中心山東省立醫院健康管理中心內蒙古醫科大學附屬醫院體檢中心 天津醫科大學總醫院健康管理中心沈陽軍區總醫院健康管理中心武漢中心醫院體檢中心第四軍醫大學西京醫院健康醫學中心青島大學醫學院附屬醫院健康體檢中心中國人民解放軍第202醫院體檢中心白求恩國際和平醫院健康管理中心 第三軍醫大學新橋醫院健康管理科 中南大學湘雅醫院健康管理中心29檢后健康管理服務（示例）干預管理方案執行：制定階段性目標和干預方案，動態調整目標，提升方案可執行性/客戶依從性北京協和醫院

18、合作（利用智能健康物聯網系統基于TLC方法的血脂異常人群管 理）驗證，血脂異常人群經過3個月管理，80%以上人員健康狀況獲得改善通過“健康管理示范基地”醫院體檢中心開展部署體檢87.0%68.4%34.4%63.2%0%50%100%6543210干預管理效果評估：“醫學指標”和“行為習慣”均有明顯改善健康狀況分析健康管理管理效果評估管理效果評估TGTCLDL-CHDL-C管理前均值管理后均值有效率304. 小天使機器人智能服務機器人 醫療、健康、養老關懷31智能健康服務機器人創新：英特爾酷睿處理器+英特爾Edison技術混合架構英特爾實感技術智能人機交互技術自主運動與行為規劃多模態信息展現多通道雙向視頻數據通訊環境監測（室內溫度、濕度、空氣質量等）生命體征監測（體溫、心率、呼吸等）遠程控制交互應急藥箱移動底盤語音麥克風