智慧醫院利用數據和人工智能洞察力來促進患者體驗的每個階段的決策，可以為醫療專業人員提供洞察力，從而實現更好更快的護理。

智慧醫院使用數據和技術來加速和加強醫療保健專業人員和醫院管理層已經在做的工作，例如跟蹤病床占用率、監測患者的生命體征和分析放射掃描。

智慧醫院與傳統醫院有何區別？ 

醫院不斷生成和收集數據，其中大部分現已數字化。這為他們創造了一個機會，可以應用數據分析和人工智能等技術來提高洞察力。

曾經存儲為包含患者病史、實驗室結果和免疫信息的紙質文件的數據現在存儲為電子健康記錄（EHR）。數字 CT 和 MRI 掃描儀以及包括 PACS 醫學成像存儲系統在內的軟件正在取代模擬放射學工具。醫院房間和手術室中連接的傳感器可以記錄多個連續的數據流，用于實時和回顧性分析。

隨著醫院向這些數字工具過渡，他們準備從常規醫院轉變為智慧醫院——不僅收集數據，而且分析數據以提供有價值、及時的見解的醫院。

自然語言處理模型可以快速從復雜的病理報告中提取見解，以支持癌癥治療。數據科學可以監控急診室等待時間以解決瓶頸。支持 AI 的機器人技術可以在手術室中協助外科醫生。視頻分析可以檢測洗手液供應何時不足或患者需要關注——例如檢測在醫院或家中跌倒的風險。

智慧醫院有哪些優勢？

智慧醫院技術通過以下方式使醫療保健系統、醫療專業人員和患者受益： ?

• 醫療服務提供商：智慧醫院數據可用于幫助醫療機構優化其有限資源，提高運營效率，從而更好地以患者為中心。當患者獨自在房間時，傳感器可以對其進行監控。人工智能算法可以幫助告知哪些患者應該根據病情的嚴重程度進行優先排序。遠程醫療解決方案可以幫助在醫院就診之外為患者提供護理。
• 臨床醫生：智慧醫院工具可以讓醫生、護士、醫學影像技術人員和其他醫療保健專家通過處理日常或費力的任務來花更多時間專注于患者護理，例如寫下每個患者互動的筆記、在 MRI 中分割解剖結構或將醫生的筆記轉換為用于保險計費的醫療代碼。他們還可以使用 AI 算法幫助臨床決策，根據歷史數據為個別患者提供第二意見或分類建議。
• 患者：智慧醫院技術可以使醫療服務更接近一致、高質量的患者護理目標——在世界任何地方，來自任何醫生。臨床醫生在技能水平、專業領域、資源獲取和每位患者可用時間方面各不相同。通過部署人工智能和機器人技術來監控模式和自動執行耗時的任務，智能醫院可以讓臨床醫生專注于與患者互動以獲得更好的體驗。

如何讓我的醫院變得智慧？ 

運營一家智慧醫院需要一個完整的硬件和軟件解決方案生態系統，與臨床醫生的工作流程協調一致。為了加速和改善患者護理，系統中的每個應用程序、設備、傳感器和 AI 模型都必須在整個機構內共享數據和見解。

將智慧醫院想象成章魚。它的頭部是組織的安全服務器，用于存儲和處理整個設施的數據。它的每個觸手都是一個不同的部門——急診室、ICU、手術室、放射實驗室——覆蓋著傳感器（章魚吸盤），可以從周圍環境中獲取數據。

如果每條觸手都各自為政，那么章魚不可能僅憑單臂感知的信息在整個身體上快速行動。每條觸手都會將數據發送回章魚的中央大腦，使章魚能夠靈活地應對不斷變化的環境。

以同樣的方式，智慧醫院是一個中心輻射模型，傳感器分布在整個設施中，可以將關鍵洞察力發送回中央大腦，幫助為整個設施范圍的決策提供信息。例如，如果手術室的攝像頭顯示外科手術即將完成，人工智能會提醒恢復室的工作人員為患者的到來做好準備。

為了支持智慧醫院解決方案，醫療設備公司、學術醫療中心和初創公司正在轉向NVIDIA Clara，這是一個與整個醫院網絡集成的端到端人工智能平臺——從運行實時應用程序的醫療設備到存儲數據的安全服務器并長期處理數據。它支持邊緣、數據中心和云基礎設施、眾多軟件庫和全球合作伙伴生態系統，為下一代智能醫院提供動力。

智慧醫院運營和患者監控

一家熙熙攘攘的醫院有無數移動部件，如病人、工作人員、藥品和設備，這為人工智能自動化提供了一個優化設施周圍運營的機會。

雖然醫生或護士不可能在患者住院期間的每時每刻都在患者身邊，但智能視頻分析和其他智能傳感器的結合可以密切監控患者，在患者處于困境和需要關注時提醒醫療保健提供者。

例如，在 ICU 中，患者連接到持續收集生命體征的監測設備。其中許多持續發出各種警報的蜂鳴聲，這可能導致醫療保健從業者有時會忽視單個傳感器的警報。

通過將來自多個設備的流數據聚合到一個源中，人工智能算法可以實時分析數據，幫助更快地檢測患者的病情是否突然好轉或惡化。

例如，美國休斯頓衛理公會學術醫學研究所正在與NVIDIA 合作伙伴網絡的精英成員 Mark III Systems 合作，部署一種名為 DeepStroke 的基于人工智能的工具，該工具可以根據患者的言語和面部表情更準確、更早地檢測分診中風癥狀運動。通過將這些 AI 模型集成到急診室工作流程中，醫院可以更快地確定適合中風患者的治療方法，幫助確保臨床醫生不會錯過可能受益于挽救生命治療的患者。

又如，在美國芝加哥西北醫院（Northwestern Medicine）使用戴爾和 NVIDIA 的企業級解決方案——包括 GPU 加速的戴爾 PowerEdge 服務器、DeepStream 軟件開發套件——Inception初創公司Artisight 管理著一個智能醫院網絡，其中包括 2000 多個攝像頭和麥克風。

Artisight 的一個模型提醒護士和醫生注意有受傷風險的患者。另一個系統基于室內定位系統數據，可實現診所工作流程的自動化，以最大限度地提高員工工作效率并提高患者滿意度。第三個檢測術前、術中和術后事件以協調手術吞吐量。

這些系統使得添加功能變得容易，無論位置如何：一個人工智能支持的傳感器網絡可以監控醫院房間以防止患者跌倒，還可以檢測醫院用品何時不足或何時需要清潔手術室。系統甚至可以通過 Artisight 的集成遠程會診工具延伸到醫院之外，在家中監控高危患者。

醫療保健運營的最后一個關鍵要素是醫療編碼，即將臨床醫生的筆記轉化為一組代表每項診斷和程序的字母數字代碼的過程。這些準則在美國具有特別重要的意義，它們構成了醫生、診所和醫院向利益相關者（包括保險提供商和患者）提交賬單的基礎。

Inception 初創公司Fathom開發了 AI 模型來自動化艱苦的醫學編碼過程，從而降低成本，同時提高速度和精度。該公司成立于 2016 年，與美國最大的衛生系統、計費公司和醫生團體合作，每年為超過 2000 萬名患者進行編碼。

智慧醫院中的醫學影像

深度學習首先作為識別圖像中對象的工具而受到歡迎。這也是該技術最早用于醫療保健行業的應用之一。醫學影像領域有數十種獲得監管批準的 AI 模型，可幫助智慧醫院的放射科加速 CT、MRI 和 X 射線數據的分析。

人工智能可以預先篩選掃描，標記需要放射科醫生注意的區域以節省時間——讓他們有更多的帶寬來查看額外的掃描或向患者解釋結果。它可以將腦出血等危重病例移至放射科醫生工作列表的首位，從而縮短診斷和治療危及生命的病例的時間。它還可以提高放射圖像的分辨率，使臨床醫生能夠減少每位患者的必要劑量。

領先的醫學影像公司和研究人員正在使用 NVIDIA 技術為可用于智能醫院環境的下一代應用提供支持。

Siemens Healthineers 開發了基于深度學習的自動輪廓解決方案，能夠在放射治療中精確勾畫出處于危險中的器官。

Fujifilm Healthcare 使用 NVIDIA GPU 為其Cardio StillShot 軟件提供動力，該軟件可在 CT 掃描期間進行精確的心臟成像。為了加快工作速度，該團隊使用了包括NVIDIA Optical Flow SDK在內的軟件來估計像素級運動，并使用NVIDIA Nsight Compute來優化性能。

NVIDIA Inception 中的初創公司也在利用 AI 推進醫學成像工作流程，例如位于上海的聯影智能。該公司的 uAI 平臺為設備、醫生和研究人員提供全棧、全譜 AI 應用，涵蓋成像、篩查、隨訪、診斷、治療和評估。其 uVision 智能掃描系統運行在NVIDIA Jetson 邊緣人工智能平臺上。

智慧醫院中的數字化和機器人手術

在智慧醫院的手術室中，嵌入了智能視頻分析和機器人技術以接收數據并向外科醫生提供人工智能警報和指導。

醫療設備開發商和初創公司正在開發工具來推進外科手術培訓，幫助外科醫生提前計劃手術，在手術過程中提供實時支持和監控，并幫助進行手術后記錄保存和回顧性分析。

總部位于巴黎的機器人手術公司 Moon Surgical 正在設計 Maestro，這是一種易于使用的自適應手術輔助機器人系統，可與手術室已有的設備和工作流程配合使用。該初創公司已采用NVIDIA Clara Holoscan來節省時間和資源，從而幫助壓縮其開發時間表。

Activ Surgical 已選擇 Holoscan 來加速其用于實時手術指導的人工智能和增強現實解決方案的開發。這家總部位于波士頓的公司的 ActivSight 技術允許外科醫生查看肉眼無法看到的關鍵生理結構和功能，例如血流。

總部位于倫敦的 Proximie 將使用 Holoscan 在手術室實現遠程呈現，將專家外科醫生和人工智能解決方案引入每個程序。通過將這些信息集成到手術成像系統中，該公司旨在降低手術并發癥發生率，改善患者安全和護理。

遠程醫療——家庭智慧醫院技術

智慧醫院技術的另一部分是確保不需要住院的患者可以通過可穿戴設備、智能手機應用程序、視頻預約、電話和基于文本的消息工具在家中接受護理。這些工具減輕了醫療機構的負擔——尤其是使用可以與患者有效溝通的人工智能聊天機器人。

自然語言處理 AI 正在為 Curai 等公司的遠程醫療智能語音助手和聊天機器人提供支持， Curai是NVIDIA Inception全球初創企業網絡的成員。

Curai 正在應用 GPU 驅動的人工智能，通過基于聊天的應用程序連接患者、提供者和護理團隊。患者可以輸入有關他們狀況的信息，訪問他們的醫療資料并與提供者全天候 24/7 聊天。該應用程序還通過提供基于 Curai 的深度學習算法的診斷和治療建議來支持提供者。

Curai AI 的主要關注領域是自然語言處理（用于從醫學對話中提取數據）、醫學推理（用于提供診斷和治療建議）以及圖像處理和分類（主要用于患者上傳的圖像）。

像 Curai 的虛擬護理工具可以隨時用于預防性或方便的護理，或者在患者看醫生后確保他們對治療反應良好。

使用智慧醫院數據進行醫學研究 

智慧醫院數據的用處并不會在患者出院時結束——它可以為多年的研究提供信息，成為機構數據庫的一部分，有助于提高運營效率、預防保健、藥物發現等。借助聯邦學習等協作工具，其好處可以超越單一醫療機構，并改善全球醫療保健領域的研究。

Neurosurgical Atlas是世界上最大的神經外科醫生協會，旨在通過新的、高效的手術技術促進對患有神經外科疾病的患者的護理。Atlas 包括一個手術記錄和模擬庫，讓神經外科醫生在進行手術前對潛在的陷阱有了前所未有的了解，從而為技術卓越創造了新標準。未來，Neurosurgical Atlas 計劃啟用針對個別患者的數字孿生表示。

佛羅里達大學的學術健康中心UF Health使用代表與 200 萬患者的超過 5000 萬次互動的數字健康記錄來訓練 GatorTron，該模型可以幫助識別患者以進行救生臨床試驗、預測和提醒健康團隊生命-威脅條件，并為醫生提供臨床決策支持。

電子病歷還被用于開發SynGatorTron，這是一種語言模型，可以生成合成健康記錄以幫助擴充小型數據集——或啟用 AI 模型共享，同時保護真實患者數據的隱私。

在美國得克薩斯州，MD Anderson正在利用醫院記錄進行人口數據分析。使用用于自然語言處理的NVIDIA NeMo工具包，研究人員開發了一個??對話式 AI??平臺，該平臺使用癌癥組學數據執行基因組分析——包括生存分析、突變分析和測序數據處理。