01、疾病預防實現智能精準化

“醫療小腦”依托醫療健康領域相關平臺動態采集醫療機構、家庭及個人健康數據，利用大數據、人工智能等技術搭建模型算法，實現疾病預防智能化、精準化，切實提高疾病預防能力。

一是健康數據收集。通過數據共享交換平臺、醫療機構業務系統等，匯聚醫療衛生部門業務系統相關數據、醫療機構積累數據，以及家庭和個人健康數據，構建人口信息數據庫、 健康檔案數據庫、電子病歷數據庫、基礎資源數據庫等。

二是健康風險評估。基于健康醫療大數據平臺，從既有數據中挖掘相關信息，根據相應的健康風險評估指標，全面評估城市整體人群和個人健康狀況。

三是健康干預指導。根據健康風險評估結果，對處于亞健康的人群通過電話、短信、電子郵件或智能終端App等方式，提供針對性的健康指導建議和個性化健康處方，幫助亞健康人群建立合理、健康的生活方式，從而變被動的疾病治療為主動的健康管理。

例如，作為“醫療小腦”的沈陽市區域人口健康信息平臺，覆蓋沈陽市13個區（縣）、800萬常住人口，通過大數據預測使用者未來可能會發生的疾病風險，以及當前所需要的醫療健康服務。沈陽市巧用網絡平臺為百姓健康繪制 “畫像”，摸清沈陽市人群健康的“底子”，實現疾病預防和預測的智能化、精準化。

02、就診治療實現智能高效化

“醫療小腦”聚焦“掛號難”“付費難”“尋醫難”等就醫過程中的痛點，通過整合吸收、遷移升級已有醫療健康平臺，打通醫院信息系統(HIS)，開發特色應用，并運用人工智能技術開展智能診療，優化就醫服務全流程。

一是統籌掛號資源。“醫療小腦”統籌城市醫療資源，提高預約掛號平臺服務能力，促進預約掛號平臺和各醫院號源信息互通共享，實現共用一個號源池。

二是信用就診付費。充分利用城市信用體系，通過與信用平臺互通融合應用，為患者提供先就診后付費的支付服務模式，開通自助機、手機等多種便捷付費方式，實現“最多付一次”。

三是精準導診尋醫。通過智能導診和智能導航，為患者提供院區內就診的實時智能位置推送、院外和院中定位診室、患者院中尋醫軌跡，提升患者在大型醫院或多院區的就診體驗。

四是智能輔助診療。“醫療小腦”基于海量匿名患者病歷、臨床指南和核心醫學知識圖，實現“知識+數據”雙驅動，結合人工智能、大數據、云計算等技術，構建智能輔助診療體系，輔助提升醫生診斷治療效率，提高醫療服務質量。

例如，中山市基于區域衛生信息平臺的信息互通基礎，搭建居民健康信息服務云平臺，構建覆蓋診前、診中、診后的線上線下一體化醫療服務模式，居民一院辦卡全市通用，通過掃碼服務可享受網上預約掛號、線上統一支付、在線報告查詢、在線健康咨詢等服務，居民平均就醫時間由原來的1至2小時縮短30分鐘至60分鐘。又如，作為“醫療小腦”的杭州“城市大腦·衛健系統”推出“舒心就醫”服務，在杭州“城市大腦”的協同下，杭州市參加醫保且信用良好的病人，就醫全程無需先付費，就診結束后48小時內可通過自助機、手機等方式一次性支付，實現“最多付一次”。

03、康復療養實現智能精細化

基于康復療養過程中的物聯網監測數據、AI感知數據等，“醫療小腦”通過集中管理、分散控制感知終端，并向照護人員即時反饋，實現對被照護人員的智能化、精細化服務。

一是動態實時監測。基于智能穿戴設備、智能電子監控等終端設備，依托物聯網、人工智能和紅外線監測等技術，“醫療小腦”能夠實時感知被照護人員狀態，并進行即時反饋和處置，為被照護人員提供精細化照護。

二是解決方案儲備。“醫療小腦”依托所匯聚的醫療衛生部門業務數據、醫療機構數據以及家庭和個人健康數據，運用人工智能、大數據和云計算技術，自動生成養老、慢性病調理等康復療養方案組合庫，豐富康復療養解決方案。

三是輔助個性定制。“醫療小腦”基于個人電子健康檔案并結合被照護人員需求，從儲備的解決方案中推選出相匹配的養老或慢性病調理方案，滿足被照護人員個性化、精準化需求。

例如，安徽省銅陵市“城市超腦”衍生的“醫療小腦”接入獨居老人關懷功能，通過社區人員為獨居老人安裝智能電子貓眼，利用人工智能和紅外線監測等技術進行智能預警。一旦老人出現長久不出或久出未歸情況，立即將情況自動推送至對應轄區居委會，要求通過電話或上門等方式確定老人安全情況。