“醫院大腦”的設計

王士泉，陳忠民，宋秀軍，李燕妮，張陽東*，李 偉*

（1.東華軟件股份公司，北京100191；2.火箭軍特色醫學中心核輻射損傷與監測研究室，北京100088；3.火箭軍特色醫學中心健康管理科，北京100088）

0 引言

醫院轉型發展面臨著諸多挑戰，如業務智能化需求迫切、條塊分割明顯、流程亟須優化和重構、精細運營管理能力不足、難以快速響應國家政策性需求、網絡環境復雜且安全風險大、數據標準規范不統一等。“醫院大腦”旨在從醫院管理者角度出發，從更高的層面、更寬的視野全面審視醫院各項業務，輸出智慧服務能力、智慧醫療能力和智慧管理能力，從而提升醫院核心競爭力。

“醫院大腦”可以看成一個綜合物聯網、大數據、云計算、人工智能的技術綜合體，通過“醫院大腦”可以對臨床服務、醫療管理、醫院運營等各環節進行協調、控制、調度、指揮。通過研發“醫院大腦”，可為醫院構建透明無差異化的服務體系，對院內全業務、全過程實現實時感知、預測、分析、決策、優化以及干預，并打通醫院業務的上下游產業鏈，實現智慧醫院生態化建設，形成智慧醫療的生態體系。以下就“醫院大腦”設計進行全面論述。

1 “醫院大腦”概述

1.1 “醫院大腦”產生的背景

近年來，從Web 2.0、物聯網、移動互聯網、大數據、工業4.0、工業互聯網到區塊鏈、深度學習、邊緣計算，各類前沿科技新概念噴薄而出。2009年，IBM公司提出智慧地球概念后，前沿科技領域出現了諸多“大腦”概念，產業界出現了“城市大腦”“工業大腦”“航空大腦”“金融大腦”“公安大腦”“交通大腦”等；2016年，阿里公司提出了“阿里城市大腦”；2017年，華為公司提出了“城市神經網絡”；2018年，騰訊公司提出了“城市超級大腦”，科大訊飛公司提出了“城市超腦”；2019年，新華三公司提出了“數字大腦”計劃[1]。

“醫院大腦”是在醫院長期的信息化建設過程中，隨著互聯網、大數據、云計算、微服務、人工智能等技術在醫院中的深入應用，醫院內逐步形成的自己的中樞神經（云計算、數據中臺、業務中臺等）、醫院感覺神經（物聯網）、醫院運動神經（工業4.0）、醫院神經末梢發育（邊緣計算）、臨床輔助決策（大數據與人工智能）、神經纖維（5G、光纖、衛星等通信技術）。在這個背景下，本文提出建設“醫院大腦”，基于“醫院大腦”匯集醫院泛在IT系統的全生命周期數據，在醫院管理、醫療、服務多領域進行融合計算，支撐醫院運營管理、醫療資源配置、應急指揮調度、事件預測預警、醫療數據治理等各項活動開展，面向患者、醫護人員和管理者，輸出各類智慧結果或智慧能力[2]。

1.2 “醫院大腦”的特征

“醫院大腦”作為醫院人工智能的中樞，能夠向智慧醫院提供感知與記憶、學習與思維、自主與決策、協調與應變4種技術能力，如圖1所示。

圖1 “醫院大腦”的4個特征

“醫院大腦”具有感知與記憶能力，即具有能夠感知外部世界、獲取外部信息的能力，這是產生智能活動的前提條件和必要條件。此外，“醫院大腦”還擁有記憶能力，即能夠存儲感知到的外部信息。通過對醫院泛在IT系統的全方位建設，實現基礎數據標準化的采集、傳輸、處理與存儲，提供統一時空框架下的基礎醫療信息全局設計、組織與關聯、規劃與表達，完成跨系統的橫向到邊、縱向到底的業務貫通[3]。

“醫院大腦”具有學習與思維能力。“醫院大腦”能夠利用已有的知識對信息進行分析、計算、比較、判斷、聯想和決策，同時通過與外部環境的相互作用，能夠不斷學習、積累知識，使自己適應環境變化[4]。其中，“醫院大腦”通過建立廣義管理模型，包括集成化定義模型（知識模型、數學模型、網絡模型）和智能化廣義模型（學習模型、自適應模型、自組織模型），利用卷積神經網絡、深度學習等機器算法，實現智能信息建模、抽取、預處理、數據訓練等[5]。

“醫院大腦”具有自主與決策能力。對個體而言，自主能力包括主動感知、自主決策、自我執行能力；對群體而言，則具備多體協同或人機共融的特點。具備自主能力的智能裝置與系統可以是有形的，如醫用機器人、自動配藥車；也可以是無形的，包括具有搜索和采集信息能力且可以自我決策的醫學人工智能軟件，例如與醫生和設備進行交互，從與醫生的交互中進行學習并能自我提高準確度的醫學影像后處理軟件[6]。決策能力是指“醫院大腦”具有行為決策判斷能力，能夠對外界的刺激做出反應，形成決策并傳達相應的信息。通過對“醫院大腦”中存儲的知識庫、數據庫、模型庫、方法庫等進行洞察和決策，形成可執行的協調一致的業務指令、多業務協同指令或單點的控制指令集合，向中樞神經系統（業務中臺、技術中臺等）發送或反饋控制信息。

“醫院大腦”具有協調與應變能力。協調能力是指決策過程中的協調協作才能。應變能力是指面對突發事件，可迅速地做出響應，并尋求最優的方法，使事件得以迅速解決的能力，通俗地說就是“醫院大腦”具備應對變化的能力。經過“醫院大腦”的協調與應變能力輸出，將多樣性的指令傳輸給泛在IT業務系統，實現精準控制其關聯的電子類控制裝置，或者通過關聯的各類人機交互設備將“醫院大腦”決策出的多樣性指令和結果精準傳達給醫院的所有相關人員，便于其思考或在醫院泛在IT業務系統中繼續進行相關操作[7]。

2 總體架構設計

2.1 總體架構

“醫院大腦”的主要構成包括大腦平臺（包括一體化計算平臺、數據資源平臺、算法服務平臺）、中臺系統（包括業務中臺、技術中臺、數據中臺）、物聯網接入平臺、互聯網開放平臺、醫學知識圖譜系統等。通過“醫院大腦”向醫院的智慧醫院管理、智慧醫院醫療、智慧醫院服務三大類綜合性應用提供核心技術能力。總體架構如圖2所示。

圖2 “醫院大腦”總體架構

2.2 主要體系構成

“醫院大腦”由核心能力體系、技術支撐體系、數據資源體系、應用服務體系、標準規范體系、安全保障體系和運營支撐體系7個部分構成，如圖3所示。

圖3 “醫院大腦”體系構成

2.2.1 核心能力體系

（1）感知能力。通過接入、匯集來自醫院內各業務系統、設備、互聯網醫療和公共衛生的海量多源數據，實時動態感知醫院運行的狀態，監測醫院運營管理、醫療管理、臨床服務、門診住院、病房、藥品、物流等綜合態勢。

（2）認知能力。通過對海量感知數據資源的智能化處理，依托云計算、大數據平臺，形成基于機器學習模式的對醫院態勢和狀態的認知。

（3）管理能力。在對醫院狀態和態勢認知的基礎上，利用機器學習、深度學習算法，通過人工智能、迭代計算、多重驗證等方式，提出醫療管理、運營管理等優化方案。

（4）應急響應能力。針對疫情、公共衛生應急等突發狀況，實時聯合多部門協同，形成綜合指揮能力，基于大數據分析結果為指揮調度與應急決策提供參考依據。

2.2.2 技術支撐體系

（1）一體化計算平臺。一體化計算平臺采用大規模分布式計算內核將計算、存儲以及網絡變成統一的計算服務，并在此基礎上提供云數據庫、大數據處理、分布式中間件服務，為“醫院大腦”提供足夠的算力。

（2）算法服務平臺。算法服務平臺面對醫用資源管理、運營指標評估、臨床輔助決策、人工智能醫學輔助診斷、監控預警等業務場景，管理不同機器學習框架之下的不同算法，定義并實現數據流轉、模型管理的規范，提高算法復用的能力。

（3）數據資源平臺。數據資源平臺匯聚海量醫療數據，提供標準化接口，實現臨床數據、醫療管理數據、運營管理數據、互聯網健康數據等的統一歸集、統一管理和共享開放，使數據資源更為廣泛地有效應用，實現數據資源的保值、增值。

（4）中臺系統。中臺系統提供服務中間件、集成解耦、主數據管理、數據資產、數據接入、數據治理、數據反哺等服務，為“醫院大腦”各類應用提供聚合服務支撐。中臺系統包括技術中臺、業務中臺、數據中臺3個部分。其中技術中臺是保障醫院業務流程高效執行的基礎；業務中臺建立智慧中樞，提供醫療共性服務；數據中臺滿足各類醫療個性化服務的需求。

（5）醫學知識圖譜系統。通過研發醫學知識圖譜系統，實現醫學知識結構化、智能化、規范化表達，自動匹配診斷相關國際疾病分類（international classification of diseases，ICD）編碼，解決臨床診斷術語不統一、診斷不規范等問題，使醫院的業務數據能夠精確地結構化表達，實現醫學知識的不斷更新迭代。

（6）IT服務支撐平臺。IT服務支撐平臺是為智慧醫院各類應用提供基礎服務支撐的操作平臺，包括鏈接醫院內外的互聯網開放平臺建設以及基于全域感知多網融合技術的物聯網接入平臺建設等。

2.2.3 數據資源體系

建立數據資源體系，匯聚并管理各類醫療數據資源，滿足醫院信息數據傳輸、加工、存儲需求，提升醫院數據資產的質量及其利用和分析能力，促進數據資源價值鏈的整體良性循環。通過采集包括院內臨床數據、醫院運行中所產生的各類管理數據以及互聯網健康醫療數據，為醫療服務、醫療管理、后勤管理、患者服務、決策支持提供基礎數據支撐[8]。

2.2.4 應用服務體系

依托技術支撐體系提供的計算平臺、數據資源平臺和中臺系統構建應用服務體系。重點圍繞智慧管理、智慧醫療、智慧服務三大領域，強化跨業務系統橫向到邊、縱向到底的智慧融合，促進業務的快速反應和高效協同，打造精準主動的服務體系，促進智慧醫療創新。

2.2.5 標準規范體系

“醫院大腦”建設標準規范體系可分為數據類、技術類、安全與隱私類3個部分。其中數據類標準規范包括數據元與元數據、數據集、代碼與編碼、共享文檔規范等，技術類標準規范包括功能規范、技術規范、傳輸與交換規范等，安全與隱私類標準規范包括信息安全、隱私保護等。

2.2.6 安全保障體系

安全保障體系從數據資源的歸集、傳輸、處理、交換、共享、存儲、運行、維護、訪問、利用等方面全方位對數據提供安全保障。以“可管、可信、可控”為核心，依照統一規劃、分段建設、持續完善的原則，建立先進、實用、穩定、可靠、發展的“醫院大腦”信息安全保障體系。

2.2.7 運營支撐體系

建設以醫療數據和健康數據為核心資產，以創新應用為驅動力的安全、可控的運營支撐體系，以嚴防醫療健康敏感數據泄露為原則，定制數據服務，實現數據資源、智能平臺等資產化、價值化。同時，基于數據開放平臺，開發各類應用，包括個性化患者服務應用、主動健康服務應用、互聯網健康服務應用，實現數據應用增值。

3 主要建設內容

3.1 建設“醫院大腦”一體化計算平臺

搭建分布式計算資源平臺，為“醫院大腦”提供足夠的計算能力，以支持海量數據實時調度、處理。“醫院大腦”一體化計算平臺應達到以下能力要求：

（1）具備跨多個部署單元的計算能力，包括跨多個單元的計算資源的統一調度、跨多個單元的數據的統一存儲、跨多個單元的數據在統一框架或同一任務中計算。

（2）在應急狀態下，可集約、有效組織和配置多個部署單元的計算和存儲資源，服務于單個任務。

（3）支持包括批量（離線）計算、流式計算、圖計算、實時計算和機器學習在內的多種計算框架。

（4）具備支持多種格式的醫學影像數據的處理能力。

3.2 建立“醫院大腦”數據資源平臺

數據資源平臺為“醫院大腦”提供全面的數據采集治理、主數據管理、數據共享交換、挖掘分析、安全運營的能力。數據資源平臺以人工智能驅動原始數據從感知層到決策層的傳輸，整合匯集各類醫療數據及互聯網健康數據，進行數據處理、集中融合分析、決策應用，從而提升醫療管理、患者服務和運營管理等方面的能力。

3.3 構建“醫院大腦”算法服務平臺

通過“醫院大腦”算法服務平臺的算法開發，實現通用算法的積累，提高算法復用程度和利用率，豐富“醫院大腦”通用算法庫。基于算法服務平臺的標準化接口，快速封裝、擴展新的數據智能應用。“醫院大腦”算法服務平臺具備以下人工智能基礎能力：

（1）支持多種主流深度學習框架與算法組件，并實現一體化算法管理。

（2）提供包括語音識別、語音合成、語音特征提取、聲學模型管理在內的醫學語音算法服務能力。

（3）提供包括大規模醫學影像計算資源調度管控、實時流數據處理、智能規則配置、目標檢測算法引擎等在內的人工智能醫學影像計算服務能力。

3.4 研發“中樞神經”——中臺系統

構建基于中臺的開放醫療生態服務，包括建設技術中臺、業務中臺、數據中臺，并引入微服務架構。其中，技術中臺引入互聯網行業技術架構，實現前后端分離，既保障支持易變的前端交互，又滿足沉淀穩定的業務，實現快速業務迭代功能，是保障流程高效的基礎。業務中臺打造智慧中樞，提供醫療共性服務，基于領域驅動設計（domain-driven design，DDD）模型，引入快速醫療互操作性資源（fast health interoperable resources，FHIR）數據交換標準，把服務沉淀到對應的業務領域，滿足業務深層次的發展需求。數據中臺提供醫療個性化服務工具，包括實時數據訪問、快速數據索引、批量數據導出、復雜多模檢索、精確數據匹配、大數據分析等。

“中臺”理念下所參與醫療流程的各項業務、數據都是解耦的，患者、費用、檢驗都有各自所屬的業務域。完善或功能新增時，由于系統的架構靈活度高，操作更便捷，可減少底層代碼修改，提高了系統的穩定性，解決了醫院業務系統耦合度特別高的弊端。

3.5 研發“醫院大腦”IT服務支撐系統

構建一套能夠為醫院各類示范應用提供互聯互通、安全管控與全域感知的IT運行基礎設施體系，具體包含以下6個方面。

（1）互聯網開放平臺。

采用IO多路復用、異步協程、內存數據庫、消息隊列等互聯網技術研發互聯網開放平臺，為醫院打造統一安全的互聯網服務接入入口和數據出口，支撐醫院統一對外開展互聯網服務，包括以患者為中心的健康服務、以臨床為核心的醫護服務、以管理為目標的數據服務。通過可視化方式自主、可控地授權第三方訪問醫院內部數據，可視化監視第三方訪問過的數據。

（2）物聯網接入平臺。

基于智能采集終端和“多網合一”的醫療物聯網接入平臺可提供設備管理、母嬰安全、環境監測、智能輸液、醫護求助、病患監護等一系列技術支撐。本平臺支持上百種的物聯設備，以滿足醫院不同應用場景。

（3）健康鏈交易平臺。

基于健康鏈實現電子健康檔案管理、共享、認證等基礎應用。建立鏈式檔案存儲結構，利用區塊鏈分布式賬本機制搭建信任網絡，實現多方共同維護的檔案構建模式，利用數字信封與智能合約技術實現對居民電子健康檔案的調閱，對涉及患者隱私信息的檔案調閱需要通過患者授權，并將調閱記錄及授權記錄通過區塊鏈進行存證追蹤。

（4）安全管控平臺。

建設國產化的（龍芯、飛騰、鯤鵬）的安全管控平臺，為解決醫療數據的開放共享提供安全保障，其功能包含數據安全綜合管控、數據安全審計和數據脫敏等。

（5）醫學知識圖譜系統。

搭建基于統一標準的醫學知識圖譜系統，實現醫學知識結構化、智能化表達。該系統支持臨床自由文本錄入的結構化轉換，提供醫學知識共享及自定義知識錄入等功能，可實現醫學知識的不斷更新迭代[9]。

（6）生態標準體系建設。

結合智慧醫院發展的需要，聯合醫院、院校、衛生信息化標準單位，研究醫院智慧互操作標準、物聯網設備接入技術標準、互聯網服務接入技術標準，健全“醫院大腦”建設標準體系和內容，為生態建設提供合理、科學的依據。

3.6 示范應用系統

3.6.1 面向醫務人員的“智慧醫療”示范應用

（1）全語音驅動操作場景。

利用“醫院大腦”將醫院信息系統與語音識別技術進行深度場景融合，實現醫護人員通過語音完成系統操作，滿足醫護人員不方便進行傳統鍵鼠操作時的人機交互場景（如傳染病科室、急診、口腔科、手術室等）的業務操作需求。

（2）智能醫學影像輔助診斷系統。

基于“醫院大腦”提供的數據資源平臺，實現患者影像和數據的安全傳輸、存儲、質控；基于“醫院大腦”提供的算法服務平臺，實現基于人工智能的影像分析、輔助診斷、結構化報告、治療方案決策及預后評估；圍繞胸部疾病、肝部疾病、腦卒中、乳腺疾病、骨疾病、兒童生長發育疾病等完成人工智能醫學影像輔助診斷應用。

3.6.2 面向管理人員的“智慧管理”示范應用

（1）醫院綜合業務指揮平臺。

利用“醫院大腦”的分布式計算能力與視頻處理能力，開發醫院綜合業務指揮平臺，動態監視醫院基礎運行環境（包括建筑設施、醫療資產、能源動力、暖通空調、物流醫廢等）的實時狀況，以及門診、急診、醫技、住院等主要醫療服務的執行狀態，為醫院健康運轉提供保障[10]。

（2）醫院一體化應急系統。

通過“醫院大腦”中的數據中臺提供的大數據分析工具，加強醫院對公共衛生應急事件的監測預警和處理能力，有助于形成區域疫情防控一體化的智慧醫院體系。建立“醫院大腦”跨區域、跨領域的網狀聯動機制，探索通過“醫院大腦”解決綜合性問題，提高政府公共衛生決策的及時性、準確性和全面性[11]。

3.6.3 面向患者的“智慧服務”示范應用

（1）醫院全景導航與室內人員定位系統。

基于“醫院大腦”核心技術研發一站式醫院全景導航與室內人員定位系統，實現虛擬現實導航導診和醫院信息管理的有機結合，提升患者的就診滿意度和醫院的工作效率。采用多網融合、一網多用方式建設室內人員定位系統，在病患實時安全監護、診療過程數字化及疫情院內流動人群管控等方面提供服務。

（2）智慧病房系統。

基于“醫院大腦”所提供的物聯網接入、人臉識別和醫學語音錄入等核心技術，利用智能交互床頭屏、智能交互門口屏、智能護理電子白板等多種交互式工具，結合智能輸液監控系統、智能體征采集系統、智能身份識別終端，構建以護理智能化為核心的智慧病房系統，實現同質護理，提高護理質量和效率，提升患者在院滿意度。

4 結語

“醫院大腦”將來自于臨床、醫務、運營、后勤、互聯網等領域的數據即時匯聚，形成海量數據資源，其建成將使醫院具備類似人類大腦的功能，能夠自我感知、自我學習、自我修正，使醫院的各個“器官”協同工作，有利于提升醫院管理水平，提升運營管理能力，并助推區域醫療發展，實現醫院管理能力智能化、集約化、人性化，更高效、精準地服務于患者與醫務部門。同時“醫院大腦”的算法服務平臺、物聯網接入平臺、互聯網開放平臺、醫學知識圖譜系統等將為建設新一代智慧醫院系統提供有力支持。