医学信息在国外医院管理中的应用与国内医院相比，国外医院将医学信息应用于管理开始的比较早，尤以美国的体系最为完善。同时，国外的医院在管理上着重于运用电脑程序来操作、分析信息。为了保持信息的客观性，他们通过计算机操作和分析大量的医学信息、数据，并将这些信息运用于医院的管理和决策。当然在此过程中，这些国家也对人工智能的推进做了大量的投入，建立各种信息体系来帮助进行医院管理，这些体系或系统既包括有助于医院管理的管理信息体系、决策支持系统和区域信息系统，也包括有助于提升医疗水平的临床信息系统和人工智能系统等。下面介绍一下一些发达国家医院信息系统的开发和建立，首先是美国，医院信息化的发展过程一般要经过四个时期：首先是尝试阶段，西方国家的医院最先建立了病人护理系统、事务处理系统以及医疗收费系统等。在此阶段，流动护理系统(COSTAR)被建立起来，这个系统将病人的信息汇总以供医院的临床、财务处和医院管理人员检索借用;同时医院信息系统(PROMIS)，也成功建立并在妇科病区试行后推广，这是首个具备完整医院信息的系统。然后到了前进阶段，此阶段以原有局部信息管理铺垫，开始运用最新技术建立涵盖整个医院的一体化信息系统。许多著名系统都是在这一阶段建立的，例如：Omaha系统、HELP系统等。接着发展就到了完善阶段，此时期系统的开发特点是以病人为主，体现了人文精神，利用最先进的计算机网络设备开发出与病人紧密相连的系统。到目前为止，美国的医院信息已经发展到了提升阶段，如今的医院信息系统开发侧重于电子病历系统，医院管理决策协助系统，以及医学语言系统等课题的开发，同时开始对新旧系统的应用成效做一系列的评价和对比，在各个系统之间进行结合也是目前研究的课题之一。接下来进入了一体化医院信息系统时期，此时诊疗过程已经规划入计算机管理。最后是目前为止的电子病历时期。如今日本的很多医院开始推行使用电子病历。最后是欧洲国家，它们的医院信息系统起步稍晚于日本，但后劲十足，到目前欧洲很多国家已经开始应用临床信息系统和电子病历系统。

作为大数据 、区块链、云计算的人工智能医疗，以数字智能病历LIFEBOOK为入口，搭建身份通证，赋能于医疗及医保网络。以病历模块入链，建立个人身体数据卡，保护健康隐私和身体数据;分布式特性解决了传统医疗[HIS]服务难以自证清白的架构问题，实现了病历病案数据确权。提供大数据高性能医疗病案计算引擎，轻量级的架构实现海量数据分析。引擎支持实时数据与抽取数据两种模式。结合医疗数据挖掘建立AI辅助决策，打开了新的商业模式。通过机器翻译算法进行结构化，把自然语言拆分成具有临床意义的层次结构关系。基于结构化结果和神经网络构建医学知识图谱以表达症候群之间的非线性函数关系。使用深度强化学习算法在知识图谱之上训练出临床导航模型模拟人脑计算判断病情、预测最优处置方案。使用分布式数据处理技术对海量医疗数据进行数据清洗、标准化、结构化，搭建病历全文搜索引擎。支持对数据进行关联、统计、结构化等多重复杂计算，秒级完成海量数据检索。基于自研ETL数据抽取系统实现T+1增量数据更新。

另一种方式我们可以考虑，手机端通过AI问诊模型,在病患等候看病时预先收集患者的主要病情,给岀病患合理化的分诊建议, 通过接口自动传到医院HIS系统内,这个流程能让医生可以提前获取病患信息,提升问诊效率。在结束问诊后,自动输入的主诉、现病史、诊断结果以及医生确认的治疗方案和用药方案，可以通过接口保存到HIS的系统中,自动生成格式标准的结构化数字病历,实时上链形成区块链节点，更安全保障 。问诊过程中,智能AI可以实时的提示最需要询问病患的问题, 根据当前情况实时列出最可能的疾病排行及患病概率, 最后给出疾病的详细描述与指南，并推荐岀合理的治疗方案, 提升了医生诊断的精确性, 降低了漏诊率。

抽取数据的存储是以列为单位的， 同一列数据连续存储，在查询时可以大幅降低I/O，提高查询效率，并且连续存储的列数据，具有更大的压缩单元和数据相似性，可以大幅提高压缩效率。为减少网络传输的消耗，避免不必要的shuffle，利用调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下，将任务分配到拥有计算数据的节点上，完成巨量数据计算的秒级呈现。直连模式下会直接和数据库对话，性能会受到数据库的限制，因此引入encache框架做智能缓存，以及针对返回数据之后的操作有多级缓存和智能命中策略，避免重复缓存，从而大幅提升查询性能。MR、X光图为负片图，自动进行增强与反色并索引，是系统大数据时加快过滤速度的技术，利用位图索引实现大数据量并发计算，并指数级的提升查询效率，同时我们做了压缩处理，使得数据占用空间大大降低。

基于病历与大数据提供深度学习的人工智能问诊系统。其问诊范围包括呼吸系统、循环系统、消化系统、内分泌系统、神经系统、耳鼻喉、风湿免疫、泌尿生殖、皮肤、血液、眼科等方面的CD10标准编码的2300多种常见病。通过简单的输入身体情况,通过人机对话完成患者/用户诊前服务,降低运营成本。通过输入性别年龄和相关症状,系统会自动给出分诊建议神经网络机器学习模型,应用自然语言理解技术,从人类医生书写的病历中,构建递归神经网络等复杂的统计学习模型,进而提供智能化的疾病诊断和精准的分诊医疗服务，通过多轮友好的智能问诊了解患者病情,给岀患者正确的就诊科室。基于大数据库的分析，利用人工智能方法寻找到隐藏的规律与信息，为医生的诊断提供可靠依据,实现“AI医生”助手的设想。利用大数据平台，实现医疗数据的共享开放，并且能够提高医疗数据利用率，充分挖掘医疗的数据价值, 最大化服务医疗业务。以患者为中心，借助大数据技术整合患者医疗数据，为医生提供患者全生命周期的数据服务，为患者提供深化的医疗数据服务。

悠励YONEED背景

悠励集团包含北京悠励中医院、深圳悠励医学院、台湾生物医药集团三大主体。是一家具有台湾与日本医学科研历史背景的、以医疗服务、生物制剂、试验发展为主的机构，多年来参与多所台湾著名医科大学研究组生物制剂带头试验。主要从事医疗服务、医学研究和试验发展、医疗器械、日用品、美容食品等的研发生产与销售。在台湾及日本限定版热销售的产品悠骨力、悠视力、悠肌素。

悠励一直都由公司内部的生物研发医学团队来进行升级和创新。因此我们科学团队的研究与发展一直都是公司的优先事项，这有助于推动持续成长。着眼于传统医学与中医医学，探索未来健康医学成果，从发挥传统医学与中医医学的优势及两者相结合的模式等方面入手，在健康传承和发挥传统中医学的作用下，结合临床研究最新成果，提供全生命周期的精准健康服务，即是YoNeed的不变使命。