医疗知识中台白皮书画册-KPMG+百度智能云-48页

微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者医疗知识中台白皮书序近年来，随着经济的快速发展和社会的不断进步，人民群众对医疗服务的质量及精细化程度要求不断提高。与此同时，当前医疗资源在配置方面仍存在着诸如优质医疗资源分布过度集中、基层医疗诊疗能力薄弱等问题。随着中国医疗卫生领域体制改革的不断深化，具有中国特色的创新型医疗健康服务体系正在逐步形成。同时，在云计算、大数据和人工智能等技术的驱动下，互联网线上问诊、临床辅助诊疗、病案质控等创新性医疗业务场景已经从概念走向实际应用，为缓解医疗资源供需矛盾带来新的解决思路。百度是拥有强大互联网基础的领先 AI 公司，在云计算、大数据和人工智能等领域具有深厚的技术积累和丰富的产业实践，形成了从技术到平台、应用、生态和人才培养的完整产业发展赋能体系。在技术创新方面，突破知识增强的跨模态深度语义理解关键技术，形成超大规模知识图谱和知识增强大模型；同时，为降低行业生态伙伴应用 AI 技术的门槛，打造平台，自主研发了飞桨产业级深度学习开源开放平台，为产业智能化升级提供支撑。在医疗健康领域，百度携手人民卫生出版社、中华医学会等权威医疗知识服务机构，进行医疗行业的数据积累和知识沉淀，打造“ 数据 + 知识 ”双驱动的智慧医疗整体解决方案，构建权威、专业、可循证的医疗知识服务平台，并广泛应用在医疗健康服务和诊疗业务场景，已经为 400余家医疗机构、超过 1,500 万的患者提供医疗知识服务。在可以预见的未来，新兴技术驱动的创新型医疗健康服务体系将日趋完善。医疗知识服务的智能化开放平台，将具有更多的应用场景和更大的市场空间。衷心希望，新技术能够带来更多积极力量，推动医疗行业发展，为人民群众的健康生活带来更多幸福。微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者01引言目录CONTENTS03一、医疗行业发展面临的新挑战0407091.1 医疗健康服务需求不断攀升，对医疗资源分布配置提出新挑战1.2 人均医疗资源供给依旧不足，优质医疗资源分布过于集中1.3 政策推陈出新解决供需矛盾，推动优质医疗资源扩容下沉11二、新兴技术助力医疗行业向知识化、智能化、中台化迈进1214162.1 医疗知识是医疗行业的根基，显性化表达将成为新趋势2.2 AI技术加速提升机器认知能力，为医疗行业智能化发展注入新活力2.3 构筑中台是医疗机构智能化升级的关键抓手，也是能力沉淀的有效途径微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者17三、医疗知识中台—遵循医疗逻辑的智能化开放平台181921273.1 基本定位3.2 架构分层3.3 产品功能3.4 产品特征35五、未来发展展望36375.1 建设路径5.2 生态发展38结束语29四、赋能用户3132334.1 医疗机构智能化升级4.2 区域医疗中心/医联体建设4.3 医疗IT公司智能化应用开发微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者医疗知识中台白皮书引言随着我国人口老龄化程度的不断攀升和新冠疫情的常态化影响，人民群众对优质医疗服务的需求也与日俱增，进一步加剧了我国医疗资源供需不平衡矛盾。为了切实有效缓解就医难、看病贵的社会问题，国家高度重视医疗健康领域的发展，陆续发布了《“ 健康中国 2030”规划纲要》《关于促进“ 互联网 + 医疗健康 ”发展的意见》《关于实施健康中国行动的意见》等多项重要文件，明确提出利用新技术加快医疗健康行业数字化转型和构建完善的医疗健康服务体系，为人民群众提供全方位、全周期健康服务。医疗行业是知识密集型行业，具有高复杂度、零容错性和需要循证等特点。新兴技术需要与医疗知识进行深度融合，才能更好地赋能医疗行业发展。当前快速发展的人工智能技术，已经能够支持机器实现对医疗知识的理解、组织和利用，提高机器运用医疗知识的深度与广度，使得机器像医生一样思考；此外，中台架构的出现，能够有助于医疗机构进行自身医疗知识的沉淀、积累与共享，更好地为医疗机构发展奠定基础。围绕新时代智慧医疗发展态势及未来趋势，百度依托在医疗行业领域的经验积累和海量异构数据汇聚处理、知识加工等技术优势，打造了融合诊断指南、临床路径、专家共识、医疗标准的医疗知识中台，用医疗知识赋能医疗诊疗过程，使得医疗机构人员便捷、高效地获取优质权威的医疗知识，让医疗服务可以有章可循。医疗知识中台的主要价值体现：1、医疗知识中台是提供医疗知识服务和医疗知识加工的智能化开放平台，通过内置的基础工具，从经典权威的医学教科书、专家共识、临床指南中获取医疗知识，经过加工后形成便于机器识别理解的医疗知识，并对外提供医疗知识服务。2、医疗知识中台是促进医疗行业应用智能化升级的关键底座，能够将隐性医疗知识转换成显性、标准化医疗知识，实现从医疗数据向医疗知识的跃升。3、医疗知识中台将拓展知识的传递和应用方式。传统方式下，主要依据医生利用大脑中的医学逻辑去利用医疗知识；基于医疗知识中台，设备和设备之间、程序和程序之间互动成为可能，机器能够理解和利用医疗知识，可以将医疗知识嵌入到业务流程中辅助进行医疗知识利用，降低医生精力和脑力负担。01微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者4、医学知识中台内置百度多年积累的医疗知识，医疗机构和行业生态伙伴能够快速部署应用。另外，针对“ 自有 ”的知识源 / 数据源，中台用户可以通过医疗知识加工环节，将“ 自有 ”知识更新到医疗知识库中，形成完整的闭环流程，满足特定业务场景按需构建医疗知识库的需求。5、医疗知识中台结合了医学思维和技术思维，符合医学逻辑约束。传统基于大数据统计挖掘的 AI 计算模型，其数据置信度受到训练量以及概率影响，在严苛的医学场景下存在局限性。而医疗知识中台发挥中枢大脑作用，强调医疗知识的关键驱动和约束作用，使得机器能够认知医学知识，更好地为医疗机构和医疗从业人员服务。6、医疗知识中台提供的开放、标准组件，使得行业生态能够以搭积木的方式，按照应用场景需要快速构建医疗知识服务体系，支撑场景应用开发，有助于医疗知识驱动下的应用生态培育。医疗知识中台白皮书02微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者医疗行业发展面临的新挑战随着我国居民健康观念从“ 治病 ”到“ 预防 ”的转变、人口老龄化程度不断加深和卫生总费用的持续攀升等变化，人民群众对医疗服务的需求不断增长。但我国医疗卫生体系长期面临着平均医护人员总量供给不足、优质医疗资源过于聚集、基层医疗资源质量短期难以大幅提高等挑战。国家历来高度重视医疗卫生领域的体系建设，近年来，先后出台了多项政策推动医疗行业高质量发展、提升医疗资源供给、保障居民的基本医疗服务。尤其是在“ 十四五 ”规划纲要中明确提出，通过打造国家医学中心、区域医疗中心和专病诊疗中心，借助新技术从根本上提升医疗服务水平和引导优质医疗资源下沉，缓解医疗供需不平衡难题。03微信公众号-今日保条-搜集-版权归原作者1.1-医疗健康服务需求不断攀升对医疗资源分布配置提出新挑战“ 十三五 ”期间，中央和地方政府在医疗卫生领域的财政投入持续增加，我国居民主要健康指标得到不同程度的提升，其中人均预期寿命从 76.3 岁提高到 77.3 岁，婴儿死亡率从 8.1‰降至 5.6‰，孕产妇死亡率从 20.