“数字技术在医疗卫生健康融合方面，是不断走深向实的状态，同时也满足了各类人群身心需求。数字技术覆盖要医院内全场景全流程实践，实现全民健康共建共享，从医疗临床、医疗服务和医疗管理三个方面来不断与医卫健行业融合，来整体赋能智慧医院的高质量发展和建设。”
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4月12日下午，由新京报、千龙网主办，新京智库、贝壳财经承办的“2023新京智库春季峰会——数实融合共促经济高质量发展”论坛上，中国信通院云大所数字健康部副主任(主持工作)冯天宜在演讲中指出，数字技术的蓬勃发展，为医疗卫生健康高质量发展注入新动能。
数字技术为医疗卫生健康高质量发展注入新动能
冯天宜指出，数字技术加速与医疗行业融合发展，为基于电子病历的智慧医疗、智慧管理、智慧服务三位一体的智慧医院建设赋能。全国公立医院纷纷开展智慧医疗建设和高质量发展路径的探索，以期实现“三个转变，三个提高”，努力为全社会提供优质高效的医疗服务。
冯天宜在演讲中对“数字技术+医疗卫生健康”的技术体系做了完整的介绍，主要列出了五大组成部分，包括终端感知层、网络层、应用支撑层、应用层和安全保障层部分。在终端感知层，首先是应用机器人。在疫情催化下，医用机器人种类在不断丰富，工信部在2021年出台了“十四五”医疗装备产业发展规划，包括远程超声机器人、远程骨科机器人、远程腹腔镜机器人等，都是将来发展的重点。
终端感知层除了大型机器人之外，还有可穿戴的物联设备，也在开启一个主动健康的时代。冯天宜指出，这是把被动的医疗，变成主动的健康。尤其是现在已有可穿戴设备拿到了医疗器械二类证，可以对我们的血氧、心电、睡眠等有医学参考价值的指标进行监测。并通过监测描绘出个人的健康模型，配合AI算法生成主动健康的干预和解决方案。
冯天宜表示，最近比较热的技术，包括VR、AR、元宇宙等，都可以用来助力数字疗法的创新发展。这些技术通过模拟一些症状的触发情景，来监测神经、精神和心理疾病的发展。
大模型用于医疗领域的场景逐步明确，但是风险有待评估
冯天宜在演讲中提到了大模型在医疗健康卫生领域的应用。他指出，ChatGPT等大语言模型，在医疗领域的发展虽然仍然处于早期阶段，潜在的医疗应用方向逐步明确，但是局限性和潜在风险仍有待评估。冯天宜表示，大模型的潜在应用场景主要是三方面。一是医学记录，通过记录医生和病人零散的对话和聊天记录，能够提炼并生成完整的医学记录，帮助医生记录患者疾病的全过程。
二是在医学教育方面，尽管当前ChatGPT只接受了来自互联网的公开信息训练，但在美国执业医师考试(USMLE)中达到或接近通过，因此它有可能作为医学生的辅助学习工具，回答学生提出的基本问题。
三是在医学研究方面，ChatGPT可以帮助研究人员检索与特定主题相关的文献，自动生成摘要，并能根据研究人员提供的数据，生成实验设计和统计方法的选择建议。此外，还可以在草拟研究报告时提供文本生成支持。
不过，冯天宜也指出，必须清楚地意识到，大模型应用存在的一些风险，比如输出结果的准确性有待验证，在医疗场景中，错误、虚假和模糊信息尤为危险。还有患者隐私保护方面可能会存在隐私数据泄露、不合理使用等问题。
区块链+隐私计算技术有助于构建医疗健康数据可信流通环境
冯天宜在演讲中指出，区块链+隐私计算技术能够帮助构建医疗健康数据的可信流通环境。医疗行业的数据涉及患者个人的隐私数据，包括个人健康情况、病情、遗传病信息等，安全等级要求非常高。如何既能够实现数据的流通和追溯，又能保障数据安全性，是一个关键应用领域。区块链+隐私计算技术构建了数据溯源、存证和管理的可信环境，可以使数据不离开本地，还能跨机构进行联合数据分析，从而挖掘出数据的隐藏价值。
“我们希望通过数字技术不断地创新赋能，带动公立医院的建设，实现整个公立医院的高质量可持续发展，来为我们老百姓实现普惠型高质量的医疗健康服务打造更好的基础。逐步实现安全医疗、规范医疗、效率医疗，让整个医疗过程更有温度。”冯天宜表示，“我们也希望推动实现建设与经济发展和人口特征相匹配的医疗服务体系，借数字化技术催生医疗服务新项目、新模式，拉动区域医疗救治能力和服务水平整体提升，以覆盖更多群体，最终实现整个医疗卫生健康行业的高质量发展。”
（文章来源：新京报）
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