智能医院利用数据和AI洞察来促进患者体验的每个阶段的决策，这可以为医疗保健专业人员提供洞察力，从而带来更好更快的护理。智能医院使用数据和技术来加速和加强医疗保健专业人员和医院管理层已经在做的事情，例如跟踪床位占用率、监测患者的生命体征和分析放射扫描。智慧医院和传统医院有什么区别？医院不断生成和收集数据，其中大部分现已数字化。这为他们创造了应用数据分析和人工智能等技术来提高洞察力的机会。曾经存储为包含患者病史、实验室结果和免疫信息的纸质文件的数据现在存储为电子健康记录(EHR)。数字CT和MRI扫描仪以及包括PACS医学成像存储系统在内的软件正在取代模拟放射学工具。医院房间和手术室中连接的传感器可以记录多个连续的数据流，用于实时和回顾性分析。随着医院向这些数字工具的过渡，他们准备从传统医院转变为智能医院——医院不仅收集数据，而且分析数据以提供有价值的、及时的见解。自然语言处理模型可以从复杂的病理报告中快速提取见解，以支持癌症治疗。数据科学可以监控急诊室等待时间以解决瓶颈问题。支持AI的机器人技术可以在手术室中协助外科医生。视频分析可以检测洗手液供应不足或患者需要注意的时间——例如检测在医院或家中跌倒的风险。智慧医院有哪些优势？智能医院技术通过以下方式使医疗保健系统、医疗专业人员和患者受益：医疗保健服务提供商：智能医院数据可用于帮助医疗保健组织优化其有限资源、提高运营效率并变得更加以患者为中心。当患者独自一人在房间时，传感器可以对其进行监控。人工智能算法可以帮助告知哪些患者应该根据病情的严重程度进行优先排序。远程医疗解决方案可以帮助在医院就诊之外提供患者护理。临床医生：更智能的医院工具允许医生、护士、医学影像技术人员和其他医疗保健专业人员通过处理平凡或繁重的任务来花更多时间专注于患者护理，例如在计算机中编写笔记、分段解剖或将医生的笔记转换为医疗代码用于保险结算。他们还可以使用AI算法来辅助临床决策，根据历史数据为个别患者提供第二意见或分诊建议。患者：更智能的医院技术可以使医疗保健更接近一致、高质量的患者护理目标——来自世界任何地方的任何医生。临床医生在技能水平、专业领域、资源获取以及每位患者的可用时间方面各不相同。通过部署人工智能和机器人技术来监控模式并自动执行耗时的任务，智能医院可以让临床医生专注于与患者互动以获得更好的体验。我怎样才能使我的医院更智能？运营一家智能医院需要一个完整的硬件和软件解决方案生态系统，并与临床医生的工作流程相协调。为了加速和改善患者护理，系统中的每个应用程序、设备、传感器和AI模型都必须在整个机构内共享数据和见解。将智能医院想象成章鱼。其首脑是组织的安全服务器，用于存储和处理整个设施的数据。它的每条触手都是一个不同的部门——急诊室、ICU、手术室、放射实验室——上面布满了传感器（章鱼吸盘），可以从周围环境中获取数据。如果每条触手都是独立的，章鱼不可能仅根据一只手臂感知的信息在整个身体上快速移动。每条触手都会将数据发送回章鱼的中央大脑，让章鱼能够灵活应对不断变化的环境。以同样的方式，智能医院是一个中心辐射模型，传感器分布在整个设施中，可以将关键见解发送回中央大脑，以帮助为整个设施范围的决策提供信息。例如，如果手术室的摄像头显示手术即将完成，人工智能可以提醒恢复室的工作人员为患者的到来做好准备。为了支持智能医院解决方案，医疗设备公司、学术医疗中心和初创公司正在转向NVIDIAClara，这是一个与整个医院网络集成的端到端人工智能平台——从运行实时应用程序的医疗设备到存储数据的安全服务器并长时间处理数据。它支持边缘、数据中心和云基础设施、众多软件库和全球合作伙伴生态系统，为下一代智能医院提供动力。智能医院运营和患者监控一家拥有无数活动部件（如患者、员工、药品和设备）的熙熙攘攘的医院为人工智能自动化提供了一个优化设施周围运营的机会。虽然医生或护士不可能在病人住院期间的每时每刻都陪伴在病人身边，但智能视频分析和其他智能传感器的结合可以密切监控病人，在他们感到痛苦和需要关注时提醒医疗保健提供者。例如，在ICU中，患者连接到持续收集生命体征的监测设备。其中许多会针对各种警报持续发出蜂鸣声，这可能导致医疗保健从业者有时会忽略个别传感器警报。通过将来自多个设备的流数据聚合到一个源中，人工智能算法可以实时分析数据，有助于更快地检测患者病情的突然改善或恶化。例如，美国休斯顿卫理公会学术医学研究所正与NVIDIA合作伙伴网络的精英成员MarkIIISystems合作，部署一种名为DeepStroke的基于AI的工具，该工具可以更准确地反映患者的言语和面部表情。,及早发现和分类中风症状运动。通过将这些AI模型集成到急诊室工作流程中，医院可以更快地确定适合中风患者的治疗方法，从而帮助确保临床医生不会错过可以从挽救生命的治疗中受益的患者。再举一个例子，在美国芝加哥的NorthwesternMedicine，使用戴尔和NVIDIA的企业级解决方案——包括GPU加速的戴尔PowerEdge服务器、DeepStream软件开发工具包——Inception初创公司Artisight管理着一个智能医院网络，该网络包括2000多个摄像头和麦克风.Artisight的一个模型提醒护士和医生注意有受伤风险的患者。另一个基于室内定位系统数据的系统可实现诊所工作流程的自动化，以最大限度地提高员工工作效率并提高患者满意度。第三个检测术前、术中和术后事件以协调手术吞吐量。无论位置如何，这些系统都可以轻松添加功能：人工智能传感器网络可以监控医院房间以防止患者跌倒，并且可以检测医院用品何时不足或何时需要清洁手术室。该系统甚至可以扩展到医院以外，使用Artisight的集成远程会诊工具在家中监控高危患者。医疗保健运营的最后一个关键要素是医疗编码，这是将临床医生的笔记翻译成一组代表每个诊断和程序的字母数字代码的过程。这些指南在美国尤为重要，它们构成了医生、诊所和医院向利益相关者（包括保险提供商和患者）收费的基础。Inception初创公司Fathom开发AI模型来自动化费力的医学编码过程，从而降低成本，同时提高速度和精度。该公司成立于2016年，与美国最大的卫生系统、计费公司和医师团体合作，每年为超过2000万患者编码。智能医院的医学成像深度学习首先作为识别图像中对象的工具而受到欢迎。这也是该技术在医疗保健行业的首批应用之一。医学影像领域有数十种经监管部门批准的AI模型，可以帮助智能医院的放射科加速CT、MRI和X射线数据的分析。AI可以预先筛选扫描，标记需要放射科医生注意的区域以节省时间——让他们有更多的带宽来查看额外的扫描或向患者解释结果。它可以将脑出血等危重病例移至放射科医师工作清单的首位，从而减少诊断和治疗危及生命的病例的时间。它还可以提高放射学图像的分辨率，使临床医生能够减少每位患者的必要剂量。领先的医学影像公司和研究人员正在使用NVIDIA技术为可用于智能医院环境的下一代应用程序提供支持。SiemensHealthineers开发了一种基于深度学习的自动轮廓绘制解决方案，可在放射治疗期间精确勾画出处于危险中的器官。FujifilmHealthcare使用NVIDIAGPU为其CardioStillShot软件提供动力，该软件可在CT扫描期间对心脏进行精确成像。为了加快工作速度，该团队使用了包括NVIDIAOpticalFlowSDK在内的软件来估计像素级运动，并使用NVIDIANsightCompute来优化性能。NVIDIAInception中的初创公司也在使用AI来推进医学成像工作流程，例如位于上海的联影。该公司的uAI平台为设备、医生和研究人员提供涵盖成像、筛查、随访、诊断、治疗和评估的全栈、全谱AI应用程序。其uVision智能扫描系统运行在NVIDIAJetson边缘人工智能平台上。智能医院的数字化和机器人手术在智能医院手术室中，嵌入了智能视频分析和机器人技术以接收数据并向外科医生提供人工智能警报和指导。医疗设备开发商和初创公司正在开发工具来推进外科手术培训，帮助外科医生提前计划手术，在手术期间提供实时支持和监控，并帮助进行手术后记录保存和回顾性分析。总部位于巴黎的机器人手术公司MoonSurgical正在设计Maestro，这是一种易于使用的自适应手术辅助机器人系统，可与手术室已有的设备和工作流程配合使用。该初创公司已采用NVIDIAClaraHoloscan来节省时间和资源，从而帮助压缩其开发时间表。ActivSurgical已选择Holoscan来加速其用于实时手术指导的人工智能和增强现实解决方案的开发。这家总部位于波士顿的公司的ActivSight技术允许外科医生查看肉眼无法看到的关键生理结构和功能，例如血流。总部位于伦敦的Proximie将使用Holoscan在手术室实现远程呈现，为每个程序带来专业的外科医生和人工智能解决方案。通过将这些信息集成到手术成像系统中，该公司旨在降低手术并发症发生率并改善患者安全和护理。远程医疗——家庭智能医院技术智能医院技术的另一部分是确保不需要住院的患者可以通过可穿戴设备、智能手机应用程序、视频预约、电话和基于文本的消息工具在家中接受护理。这些工具减轻了医疗保健组织的负担——尤其是在人工智能支持的聊天机器人可以与患者有效沟通的情况下。自然语言处理AI正在为Curai等公司的远程医疗智能语音助手和聊天机器人提供支持，Curai是NVIDIAInception全球创业网络的成员。Curai正在应用GPU驱动的人工智能，通过基于聊天的应用程序连接患者、提供者和护理团队。患者可以输入有关他们状况的信息，访问他们的医疗资料并与提供者全天候24/7聊天。该应用程序还通过提供基于Curai的深度学习算法的诊断和治疗建议来支持提供者。CuraiAI的主要关注领域是自然语言处理（用于从医学对话中提取数据）、医学推理（用于诊断和治疗建议）以及图像处理和分类（主要用于患者上传的图像）。像Curai这样的虚拟护理工具可以随时用于预防性或便利性护理，或者在患者看医生后确保他们对治疗反应良好。使用智能医院数据进行医学研究智能医院数据的用处并不会在患者出院时结束——它可以为多年的研究提供信息，成为机构数据库的一部分，有助于提高运营效率、预防保健、药物发现等.借助联邦学习等协作工具，好处可以扩展到单个医疗机构之外，并改善全球医疗保健的研究。NeurosurgicalAtlas是世界上最大的神经外科医生协会，其使命是通过高效的新型手术技术推进对神经外科疾病患者的护理。Atlas包括一个手术记录和模拟库，使神经外科医生在进行手术前能够前所未有地洞察潜在的陷阱，从而为卓越的技术创造了新的标准。未来，NeurosurgicalAtlas计划实现个体患者的数字孪生表示。UFHealth是佛罗里达大学的一个学术健康中心，它使用代表与200万患者的超过5000万次互动的数字健康记录来训练GatorTron，该模型可以帮助识别患者以进行挽救生命的临床试验、预测和提醒健康团队危及生命的情况，并为医生提供临床决策支持。电子病历也被用于开发SynGatorTron，这是一种语言模型，可以生成合成健康记录以帮助扩充小型数据集——或实现AI模型共享，同时保护真实患者数据的隐私。在得克萨斯州，MDAnderson正在使用医院记录进行人口统计数据分析。使用NVIDIANeMo自然语言处理工具包，研究人员开发了一个对话式AI平台，该平台使用癌症组学数??据执行基因组分析，包括生存分析、突变分析和测序数据处理。
