基于5G的“上车即入院”服务
  • 申报单位:南昌大学第一附属医院
  • 联合单位:中国电信股份有限公司江西分公司
    南昌大学人工智能工业研究院
    上海诺基亚贝尔股份有限公司

通过新一代宽带无线移动通信网(NB-IoT、eMTC、5G)的大带宽、低时延、广覆盖、大连接的病情信息实时传输通道,将患者,急救机构、医疗机构、医疗行政部门等多方主体紧密衔接,完成各类“预、救、诊、康、研”平台的实时对接,实现基线数据的共享。基于5G网络技术建设健康医疗大数据监测与管理中心:通过5G连接院内院外的移动设备和物联网设备,利用5G网络技术实时跟踪患者状态、病历情况、治疗方案和用药方案等,并将情境信息考虑在内,如遗传信息和患者生活方式等,实现大数据分析对患者进行主动监测和管理的服务机制,提醒医生在必要时改变治疗计划,并在管理上结合科研应用形成医疗大数据应用生态环境。基于5G网络技术建设人工智能服务中心:通过5G网络技术提供的高速率、低时延和大连接能力,实现快速处理、智能辅助诊断的目的。将基于数据库的深度学习等机器学习模型融入于患者情境下的医学语言(电子病历等)和医学影像辅助处理,打通医学知识数据库学习与患者个体精准智能预测相辅相成的辅助服务。实现患者在诊前智能预测、基于物联网架构的快速医疗图像分析及检索方法研究。项目对传统急救车进行改造,将现场的数据信息同步反馈到医院,医院通过显示屏、VR 眼镜等设备提前掌握病人的情况,并为现场提供指导、诊疗,实现“上车即入院”服务。以居民健康码为基础,将患者身份、生命体征信息、高清影像、病历病史等数据进行实时采集、汇集、分析、显示,在患者院前急救阶段完成高水平优质医疗资源的前移,院前急救、院内救治和康复随访数据的准确高效衔接,院内资源高效准确预配置,实现精益管理、精准医疗的高效指导。利用人工智能和大数据技术,分析患者,急救,医院的各类沉淀的医疗信息,为疾病预防、慢病管理、和临床路径管理、健康管理和医疗管理部门行政决策提供大数据支撑。在远程急救方面完成救护车升级改造为“5G 危重病人转运车”,运用了10项以上5G应用、eMTC应用、NB-IoT应用,填补基于5G和物联网应用的院前急救空白。通过5G+人脸识别应用,预计实现90%的未知病人的信息快速确认;通过5G+AR眼镜交互应用,预计实现90%的病人信息快速下发,并将急救车内救助效率提高55%;通过5G+语音病历应用,预计提高80%病历录入效率;通过eMTC回传生命体征信息、5G VR感知、5G信息发布、5G 4K/8K高清视频等应用,使重症患者到达医院后,抢救准备时间由55分钟缩短至15分钟,预约资源效率提高 80%。在健康码方面,应用 NB-IoT、eMTC等技术,采用电子企业生产的物联网手环,完成医联体医疗单位电子健康码物联网受理环境改造,与江西省居民健康档案进行数据对接,形成一套数据多个出入口,多方共同协作完成患者急救服务。使电子健康码覆盖率提升55%,覆盖全省约800万人口。本项目还完成了全球首例5G+“达芬奇”机器人远程手术直播,远程教学、疑难病例会诊等550余例,向基层推广新技术60余项,使30万人次基层医务人员受益。