智慧医疗与5G
智慧医疗是一套融合物联网、云计算等技术，以患者数据为中心的医疗服务模式。
医疗信息化是智慧医疗发展的关键。目前，我国医疗信息化建设处于从临床信息化向区域医疗信息化转变的阶段，智慧医疗发展迅速。主要表现为：
一是临床信息化建设日臻完善。我国绝大多数三级医院和二级医院使用了电子病历系统，部分发达地区的乡镇卫生院也拥有了医院信息管理系统，而且部分地区已经实现了与省市医疗机构的联网，江苏、上海、浙江等地已经实现了区域内电子病历共享。
二是区域卫生信息化建设框架基本显现。国家积极推进国家级、省级、区域三级卫生信息平台建设，个别地区已经建成了省级卫生信息化管理平台，如云南省基于“大卫生”的概念，与IBM打造了省级医疗信息化资源整合体系，涵盖了公共卫生服务、医疗服务、药品供应保障、行政管理和医疗保障五大体系信息系统。
三是重点应用系统功能逐步深化。医疗“一卡通”、预约挂号系统、远程医疗、急救医疗等都得到了较大发展。
虽然我国智慧医疗建设在国家的支持下取得了阶段性成果，但目前仍处于基础阶段，智慧医疗的智能化、数字化、网络化优势尚未充分发挥，传统医联体发展具有一定局限性，智慧医疗服务评价体系不完善，关键技术保护机制不健全，数据的规范化管理水平较低，卫生信息资源共享程度不高，系统安全问题面临考验。
以云计算、大数据、人工智能、智能硬件等信息技术打造智能医疗，正在给传统医疗卫生行业带来新的变化和发展动力。而医疗健康产业与互联网技术融合创新的基础正是下一代移动通信技术(5G)的发展。
5G通过统一、灵活和可配置的空口技术框架，满足多样化场景，灵活系统设计、大规模天线及新型技术提升系统性能。同时，需求和新兴信息技术(SDN/NFV等)推动5G面向服务的新型网络架构，利用网络切片、边缘计算等技术满足各行业需求。
在医疗行业，5G网络的边缘计算、网络切片等先进技术将促使在线便捷就医服务能够快速推广，并将以更优质的远程医疗带动优质医疗资源的“下沉”。未来，5G将推动智慧医疗向无线化、智能化、全连接演进。“5G+智慧医疗”对促进我国医疗行业创新发展，提高医疗卫生行业的服务能力将发挥重要作用。
文献[1]聚焦基于5G网络的“智慧糖尿病”治疗，提出了一种使用5G网络、智能可穿戴设备、大数据分析、人工智能关键技术(比如机器学习/深度神经网络)的诊断、治疗糖尿病的新兴、个性化解决方案，包括基于5G网络的糖尿病诊治系统、数据共享机制与个性化数据分析模型。其中，5G网络的作用在于“提供用于糖尿病治疗服务以及患者生理状态实时监测数据及时上传的通信基础设施”。另外，文献[1]还给出了5G网络的“智慧糖尿病”治疗“测试床”的运行结论：相关方案能够实现糖尿病诊治的智慧化、个性化、舒适化、可持续性、经济性。
图1 5G“智慧糖尿病”诊治系统的架构[1]
图2 相比于传统诊治方式，5G“智慧糖尿病”诊治的优势[1]
图3 5G“智慧糖尿病”诊治系统的数据共享机制与个性化数据分析模型[1]
图4 5G“智慧糖尿病”诊治系统“测试床”所使用的机器学习算法[1]
(注：(a)为具有不同层数的决策树;(b)为具有不同隐藏层层数的人工/深度神经网络;(c)为为具有不同内核数量的支持向量机;(d)为各种方式的比较)
文献[2]提出了一种基于5G网络关键技术---边缘计算的声带疾病预测与治疗方案，包括3大系统组成部分：应用管理系统(部署于云数据中心)、边缘计算应用平台管理系统、边缘计算托管基础设施管理系统。该解决方案可实现在边缘计算框架中对声音特性进行识别和分析(结合了语音识别以及人工神经网络等人工智能关键技术)，并基于分析的结果判断声带是否异常(即使是非常细微的异常现象)，如果“是”，则及时给出理疗或治疗方案。
图5 一种基于边缘计算的“智慧医疗”(针对声带疾病预测与治疗)方案框架[2]
图6 该方案中的边缘计算管理系统[2]
图7 声带疾病预测与治疗的流程图[2]
图8 人工智能在声带疾病预测与分类中的应用[2]
文献[3]聚焦“智慧医疗”的安全，提出一种面向“智慧医疗”的“医疗图像伪造/篡改检测”系统。如果远程传输给医生的医疗图像被伪造/篡改，就会导致误诊。该文献提出的是一种非侵入性的防伪造/篡改系统，采取云以及深度学习技术(混合采用了支持向量机以及深度学习机)，从医疗图像的噪音部分提取关键特性并进行伪造/篡改检测。
图9 医疗图像伪造/篡改检测的框架图[3]
文献[4]同样也是聚焦“智慧医疗”的安全，但是和文献[3]不一样的是，文献[4]应用于“智慧医疗”的物联网设备(比如智能可穿戴生物传感器)的信息安全以及隐私保护，并认为关键在于“密码保护”，然后通过对基于社会工程的密码攻击进行分析，给出一种结合“智慧医疗”用户个人信息的密码强度评估方案。
图10 “智慧医疗”密码强度评估方案[4]
结合医疗业务特征，“5G+智慧医疗”的应用场景可总结为3大类：
一是基于医疗设备数据无线采集的医疗监测与护理类应用，如无线监护、无线输液、移动护理和患者实时位置采集与监测等;
二是基于视频与图像交互的医疗诊断与指导类应用，如实时调阅患者影像诊断信息的移动查房、采用医疗服务机器人的远程查房、远程实时会诊、应急救援指导、无线手术示教和无线专科诊断等;
三是基于视频与力反馈的远程操控类应用，如远程机器人超声检查、远程机器人内窥镜检查和远程机器人手术。
上述三大类“5G+智慧医疗”应用场景对网络的带宽和时延要求各不相同：
医疗监测与护理类应用，需要发送连续小包数据，对带宽的要求不高(≤3 Mbps)，对时延要求不高(≥100毫秒);
医疗诊断与指导类应用，传输的是音视频内容以及医疗影像，从而对带宽的要求较高(3-15 Mbps)，对时延要求较高(20-100毫秒);
远程操控类医疗应用，传输的是音视频内容、医疗影像以及触觉力反馈(触觉互联网)，从而对带宽的要求更高(15-20 Mbps)，对时延要求更高(≤20毫秒)。
目前，“5G+智慧医疗”的融合应用发展还有一些关键问题亟待解决，需要从3大方面发力：
(1)注重协同创新，集聚通信和医疗双方产业界的共同力量，加强相关企业、行业组织及产业联盟的深度合作，支持龙头企业、科技型中小企业加大5G行业应用研发力度，构建开放产业生态和协同创新集群;
(2)开展试点示范，深入挖掘远程医疗诊断、远程手术救治、应急救援、健康管理等应用场景的需求，推动5G智慧医疗技术与产品的集成应用和推广;
(3)加强政策支撑，开展应用模式探索，构建“5G+智慧医疗”标准体系，打造公共试验验证平台，着力解决融合发展中的共性和基础性问题。
参考文献：
[1] Min Chen, Jun Yang, Jiehan Zhou, Yixue Hao, Jing Zhang, and Chan-Hyun Youn. "5G-Smart Diabetes: Toward Personalized Diabetes Diagnosis with Healthcare Big Data Clouds." IEEE Communications Magazine 56, No. 4 (2018): 16-22.
[2] Ghulam Muhammad, Mohammed F. Alhamid, Mansour Alsulaiman, and Brij Gupta. "Edge Computing with Cloud for Voice Disorder Assessment and Treatment." IEEE Communications Magazine 56, No. 4 (2018): 60-64.
[3] Ahmed Ghoneim, Ghulam Muhammad, Syed Umar Amin, and Brij Gupta. "Medical Image Forgery Detection for Smart Healthcare." IEEE Communications Magazine 56, No. 4 (2018): 33-37.
[4] Daojing He, Ran Ye, Sammy Chan, Mohsen Guizani, and Yanping Xu. "Privacy in the Internet of Things for Smart Healthcare." IEEE Communications Magazine 56, No. 4 (2018): 38-44
