當今，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛快發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)的智慧醫(yī)療設(shè)備也逐漸從人工生產(chǎn)到機械化生產(chǎn)再到自動化生產(chǎn)方向的轉(zhuǎn)變。隨著數(shù)字化程度的不斷加深，很多制造型企業(yè)紛紛把原來的工廠升級為智慧工廠。

什么是智慧工廠?

智慧工廠是現(xiàn)代工廠信息化發(fā)展的新階段。是在數(shù)字化工廠的基礎(chǔ)上，利用物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)和設(shè)備監(jiān)控技術(shù)加強信息管理和服務;清楚掌握產(chǎn)銷流程、提高生產(chǎn)過程的可控性、減少生產(chǎn)線上人工的干預、即時正確地采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，以及合理的生產(chǎn)計劃編排與生產(chǎn)進度。

智慧工廠 VS 自動化工廠

自動化是在某些生產(chǎn)環(huán)節(jié)用自動化的工具去替代人力，在智慧工廠里，自動化只是智慧工廠里面的一個部分。以信息物理系統(tǒng)技術(shù)為核心的第四次工業(yè)革命浪潮正在席卷全球，智慧工廠的最終目標是要貫穿產(chǎn)業(yè)升級全過程。

以北京GE醫(yī)療工廠為例

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，北京GE于2016年啟動了“智慧工廠建設(shè)項目”通過對一系列數(shù)字化、智能化工具的創(chuàng)新研發(fā)和應用，以及物流和信息流的高效整合和優(yōu)化，實現(xiàn)了從自動化工廠到智慧化工廠的轉(zhuǎn)型，具體體現(xiàn)在以下三個方面：

精益的生產(chǎn)技術(shù)：深度學習測試平臺

精益生產(chǎn)由美國麻省理工學院數(shù)位國際汽車計劃組織(IMVP)的專家提出。它指的是不投入多余的生產(chǎn)要素，只是在適當?shù)臅r間生產(chǎn)必要數(shù)量的市場急需產(chǎn)品，并要求所有經(jīng)營活動都要有益有效。

北京GE醫(yī)療器械工廠運用精益生產(chǎn)技術(shù)，研發(fā)了深度學習測試平臺，能夠同時為多至6臺CT產(chǎn)品測試標定。改變了傳統(tǒng)醫(yī)療試驗測試周期繁瑣、穩(wěn)定性差，也大大節(jié)約了人力損耗。

先進的制造技術(shù)：Cobot人機協(xié)同測試機器人

先進制造技術(shù)是指微電子技術(shù)、自動化技術(shù)等先進技術(shù)給傳統(tǒng)制造技術(shù)帶來的種種變化與新型系統(tǒng)。具體地說，就是指集機械工程技術(shù)、電子技術(shù)、自動化技術(shù)、信息技術(shù)等多種技術(shù)為一體所產(chǎn)生的技術(shù)、設(shè)備和系統(tǒng)的總稱。

GE醫(yī)療北京工廠運用了先進的制造技術(shù)，改變了傳統(tǒng)自動化工廠需要多次人工手動調(diào)整測試點位的痛點。研發(fā)了Cobot人機協(xié)同測試機器人和基于人工智能技術(shù)的手術(shù)g'ji機自動測試系統(tǒng)，運用深度學習技術(shù)實現(xiàn)圖像分析處理和質(zhì)量判斷功能，大大提升了工作效率。

數(shù)字的化平臺：自動化配料機器人

數(shù)字化平臺，是基于大數(shù)據(jù)和云計算，在云端搭建的集信息處理、數(shù)據(jù)分析、生產(chǎn)管理于一體的系統(tǒng)性平臺。將圖片、視頻和文字等集成信息都轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)存儲在云端。

北京GE醫(yī)療工廠通過自主開發(fā)的數(shù)字供應鏈數(shù)字平臺系統(tǒng)，對物料流、信息流的整合優(yōu)化，相比于傳統(tǒng)的自動化工廠，綜合運營效率提升了50%，實現(xiàn)內(nèi)部物流的實時、智能配送。

精益的生產(chǎn)技術(shù)，先進的制造技術(shù)，以及數(shù)字的化平臺，是醫(yī)療行業(yè)4.0的三個基本面向。它貫穿著智慧生產(chǎn)的全過程，也引領(lǐng)著醫(yī)療行業(yè)升級迭代。

邁向醫(yī)療4.0 挑戰(zhàn)與機遇并存

邁向醫(yī)療4.0的階段，是一個智能化的時代。繁瑣的數(shù)據(jù)和流程交給了云端進行分析處理，而生產(chǎn)端也變得更加精細和智能。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新技術(shù)在這個時代被寄予厚望，共同推動著醫(yī)療行業(yè)4.0發(fā)展。而這個全新的過程也是機遇與挑戰(zhàn)并存的一個過程。

01AI醫(yī)療，精準定位

>AI診斷，快速成像

在影像診斷領(lǐng)域，AI可以快速閱讀成像，并對成像進行分析和診斷。早在2011年，來自紐約大學Langone Health的研究人員就做過一組測試，結(jié)果顯示，AI在胸部CT圖像上能夠自動分析可以找到并匹配特定肺結(jié)節(jié)，且速度比放射科醫(yī)師組快62%至97%。

哈佛商業(yè)評論對當前的AI技術(shù)準確度和診斷速度進行進一步評測，認為AI在圖像診斷方面將極大地提高放射科醫(yī)生的工作效率。

>AI控劑，減少誤差

人工智能技術(shù)還可以被應用于解決昂貴的劑量誤差問題。傳統(tǒng)而言，劑量取決于兩個因素——藥品使用指南和依據(jù)醫(yī)生診斷所進行的猜測?，F(xiàn)在借助AI技術(shù)，可精準把控醫(yī)藥劑量，減少37%的醫(yī)療錯誤。

02

大數(shù)據(jù)，云端存儲

>電子病歷，云端共享

醫(yī)生共享電子病歷可以收集和分析數(shù)據(jù)，可降低醫(yī)療成本并減少重復檢查，改善患者體驗。

>醫(yī)療風控，云上管理

例如，對兒科病房醫(yī)療設(shè)備的統(tǒng)合分析可以更早地識別潛在的嬰兒感染趨勢?；蛘撸瑴p少術(shù)后葡萄球菌感染的好處。都可通過利用大數(shù)據(jù)，分析潛在危險因素，做好風險管控。

>健康數(shù)據(jù)，云上解讀

大數(shù)據(jù)分析可對患者的原始數(shù)據(jù)進行標準化整合，用以充實公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規(guī)，并提供更好的醫(yī)療。

03

物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，物聯(lián)健康

物聯(lián)網(wǎng)可以將以人為本的數(shù)據(jù)，如病史，藥物治療和過敏癥，實驗室檢測結(jié)果，個人統(tǒng)計數(shù)據(jù)和年齡等許多其他因素進行數(shù)字化集成，大大提高了醫(yī)療服務的質(zhì)量和有效性。

>物聯(lián)監(jiān)測，實時數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)還將徹底改變遠程患者監(jiān)測，例如，物聯(lián)網(wǎng)讓定期血糖檢查變得更簡單、更容易，或者可以告訴您血壓何時高于正常值。

>物聯(lián)診斷，遠程防護

傳統(tǒng)醫(yī)學實踐的重點是通過診斷和治療已經(jīng)出現(xiàn)癥狀和并發(fā)癥的疾病來改善健康，但是，最便宜和最有效的醫(yī)療保健方法是在您認為自己沒病的時候定期接受檢查。物聯(lián)網(wǎng)可以讓這些定期檢查更加方便，甚至可以讓它們成為日常生活的的一部分，可主動監(jiān)測您的生命體征，并準確地告訴您何時需要進一步護理。

綜上，即使智慧醫(yī)療市場前景廣闊，但目前仍缺乏統(tǒng)一的醫(yī)院信息系統(tǒng)建置規(guī)范和技術(shù)標準，不同地區(qū)醫(yī)療保險系統(tǒng)亦不同，導致電子病歷或圖像文件案的傳輸或交換，均面臨巨大挑戰(zhàn)。

更重要的是，由于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)涉及許多個人隱私問題，透過無線傳輸技術(shù)將病患數(shù)據(jù)傳到云端平臺上，必須要格外注意數(shù)據(jù)安全性及病患隱私保護的問題。

要實現(xiàn)醫(yī)療4.0愿景，仍有許多困難需要克服，如建立一個符合醫(yī)療4.0標準的醫(yī)院，需要投入大量資金，適逢全球經(jīng)濟復蘇腳步緩慢，政府補助經(jīng)費難以提高，投資回收期又長，如果醫(yī)院信息部門在醫(yī)院管理的地位不夠高，都可能會導致許多醫(yī)療機構(gòu)抱持觀望的態(tài)度。