创建医生资源，提升赈灾能力

创建医生资源，提升赈灾能力(2009-6-15)

2009.6.15. 《创建医生资源，提升赈灾能力》

一年前，我公司曾想利用我们的高科技赈灾。2008年6月6日，我们写信给四川省赈灾办公室，主要内容有：“我们的技术可以为灾区增加医生资源。我们的医学人工智能技术走在当今的最前沿。我们愿意为赈灾捐献！！！”最后当然没有回信。如有回信，肯定就成为了科技赈灾的一大亮点。

今天发表此文《用高科技创建医生资源，使诊疗所提升赈灾能力》，既为解决赈灾的医疗问题提供思路，也为自我表彰，还想表明：但凡有大灾害，需要帮助解决医疗问题，我们都会免费捐赠我们的软件产品，并且包教包会，直到能够运用于临床。

下面文章虽是围绕赈灾写的，但技术内容来源于我们的另一篇文章《高科技，低成本，活化基层医疗资源》。为什么可以增加医疗资源，我们会在后面再完整地发这篇文章。

用高科技创建医生资源

使诊疗所提升赈灾能力

1． 过渡聚落形态的医疗构成

汶川大地震覆盖范围超过10万平方公里，受灾人口超过1000万。

目前，抗震救灾已经从现场救治为主转向灾后重建，大量的灾民需要安顿下来。建设部计划：在3个月内完成第一批100万套过渡安置房，第二批50万套也开始进入准备之中。建设部对临时安置计划的建造标准和要求进行了规定：“平均每50套住房配建1个集中供水点，设置遮雨棚，满足居民洗衣、炊事、洗漱需要；1个公共卫生间，分设淋浴设施和厕所，男女分开，并配化粪池和无障碍设施，建设面积约40平方米；1个垃圾收集点，配备必要的垃圾收集、清运设施。平均每1000套住房配建：1所小学，建筑面积300~400平方米；1个诊疗所，建筑面积40~50平方米；1个粮食与商品零售点，建筑面积50~60平方米。平均每2000套住房配建1所中学，建筑面积1000~1200平方米。”这实际上规定了一种灾后过渡的聚落形态，可称为‘过渡聚落’。

据胡鞍钢在《21世纪经济报道》所撰文章：《汶川地震灾害评估及灾区重建的报告》，认为：汶川重建要分4个阶段，花10年时间；即灾民将有至少3～5年的时间会在过渡聚落中度过。过渡聚落能起到稳定受灾群众生活和心理状态的作用，是保护灾民安全、安定社会环境、展开生产自救和灾后重建的过渡性社会组织单位。但是，过渡聚落本身的性质却是一种亚稳定形态。

据中央政治局5月22日的常委会议所列举抗震救灾的主要工作项，约有1/3强与医疗卫生相关；其中某些工作项具有一过性特点，而医疗卫生工作则是时时在兹。因此，医疗卫生工作对保障受灾群众的健康安全、稳定民心、维护灾区社会安定有着至关重要的作用。

关于灾区过渡聚落的医疗卫生工作安排是：‘每1000套过渡安置房配建 1个诊疗所’，那么全部150万套房屋建成后，则需要配建1500个诊疗所；若每个诊疗所配备3名医生，则需要4500名医生。以最好的情况假定：4500名医生都是抽调县级以上医院的主治医生。这种情况下诊疗所是否能够很好地完成过渡聚落的日常医疗工作呢？

2． 医疗需求与医生资源分析

在抗震救人的应急阶段，周期较短，医疗需求以抢救损伤性病人为主，诊疗病种相对单纯，通过全国的对口支援，大病、难病均能够应付下来。进入灾后重建的持续阶段，周期很长，各类典型疾病都可能发生，加之居民丧失原有适居环境，疾病谱系变化将更深刻、更频繁，医疗需求将比正常时段的强度更大、变化更多。

可以肯定，过渡聚落诊疗所的诊疗标准会参照医院现有的工作条件和工作模式，也就是大量专科性疾病需要有对应的专科医生进行治疗。如果每个诊疗所配备3名医生，其专科范围将受到限制，诊疗所不得不将相当多的病人推向上级医院。鉴于此，一定会造成一种两难选择：如若上级医院将大量医生下放支持基层诊疗所，医院人手必定自顾不暇；如若上级医院不向诊疗所派驻有经验的医生，则某些医疗所会形同虚设；最终结果都会不同程度地造成医院和诊疗所的医疗质量或医疗负担问题。

下图显示：从医疗资源到病人的诊疗需求，通过医生才能发生‘有效’转换；专科疾病需要对应专科医生。诊疗所人员构成简单，很难满足灾民的广泛医疗需求。

3． 数字化技术辅助提振医生资源

医生无论水平高低，总会受到个人专业知识面的限制；医学分科就是为了让一个医生只干好一个医生的事；医院通过整合各科医生，以完成较大的医学目标。过渡聚落的诊疗所不会有医院的条件，因而它在灾后重建中能否真正发挥让中央特别放心、使民众倍受惠泽的作用就不可能那么肯定。但是，通过创新技术，我们科凌力公司的《数字化全医学会诊中心》有可能帮助诊疗所达到这个目标。

我们的思路是：运用人工智能技术让医生方便、快速、准确、全面地掌握相关的临床医疗信息，使一个医生能干几个医生的事，从而解决灾后重建医生缺乏的问题。其原理在于：医生的医技水平来源于对医疗信息的深刻理解、准确把握和正确使用；医学本身的特征就是以信息为先导、以技术为条件的学问；我们的创新技术正好可以提高、活化、倍增医生资源，从而为灾后重建提供医疗保障。

目前，我们已经实现了基于知识库的《数字化全医学会诊中心》软件。利用该软件，可以使诊疗所的医生都拥有一座专业图书馆，都可以大幅度提高各专科的临床诊疗技能，轻松完成大部分疾病的咨询、诊疗工作。该软件还可以使医疗软资源与技术不随医生的流动而流失，使大部分具有基础医学知识的初级医生就能够着手履行他的医疗使命。

下图示意利用《数字化全医学会诊中心》作为工具，充当医疗资源与病人之间的信息通道，帮助医生完成各种专科的诊疗过程。

4． 医疗信息资源的有效利用和技术框架

过渡聚落诊疗所不可能拥有完整的诊断设施，在这点上，我们利用可以常见疾病和重点疾病诊断的双重途径，来改善设备不足的问题：一是，靠试验室和诊断设备可以得到30～80%的准确性；二是，靠医生的基本功对症状和体征的判断也可以得到30～80%的准确性。《数字化全医学会诊中心》巧妙分合两种逻辑，既可以为两种逻辑同时工作，也可以在任一种逻辑上工作；同理，该软件还可以分合中西医两种医学体系的工作模式，使许多常见病单凭医生的基本功和软件的辅助功能就能找到西医、中医、保健、替代等解决途径；这为缺乏设备条件的诊疗所拓宽了医疗活动的可行空间。

具体使用：病人看病首先会有1～2个主要症状的主诉，医生通过主诉建立可能的疾病印象，然后根据疾病印象进行询问、查体，再根据查体疑点或深入询问、或开出检验单，如此反复。该过程即是‘临床思维仿真’，得到该病人有针对性的诊断要素（症状、体征、检验），后面才是疾病诊断、处置方案、治疗用药等等。

下图表明科凌力《数字化全医学会诊中心》等系列智能化软件的基础知识库结构。设计要点是：先将全医学知识体系进行全元素化分解，再根据病情不同，将元素化的知识的组合来描述疾病的差异，后面利用决策引擎实现临床思维的仿真算法和循证推导，完成有实际诊疗意义的医学人工智能过程。

上图知识库，涵盖西医、中医、中西结合3种医学体系的全部病域；19个数据字典以分布式神经网络结构覆盖临床全过程，共包括：41个专科，8013种疾病，6200种中西药品，136万条节点知识内容，7460万字辅助性解释等，数据来源于：国家标准、诊疗常规、规定教材、权威著作、核心期刊和中医经典等，应该能够满足诊疗所的临床需要。

5． 医学信息资源特征对比

上面我们强调：‘医学以信息为先导’；这里我们表述获取医学信息的主要4种方式：互联网、医学数据库、科凌力软件和医生的信息结构与操作特征各有什么不同？见下表：

	互联网	数据库	科凌力	医生
品牌	中国健康网	清华同方数据库	全医学会诊中心	医院
信息源	外部超链接无限数据	内部超链接稳定大集合	类神经网络分布结构稳定大集合	经验积累不稳定小集合
环境	互联网	大型服务器	PC或小型服务器	自由、不限
来源	科普文章	学术期刊	标准、教材、著作	经验
结果	一批文章	一批文章	一个连续命题	一个主意
会诊	无	无	全专科会诊特点	无
智能特点	互联网搜索内容点关联	数据库搜索内容点关联	知识库决策引擎搜索医学逻辑关联	大脑搜索思维关联
知识性质	一般医学知识浅泛、大众	前沿医学知识保持文章风格	实用医学知识共性临床特点	实用医学知识个性临床特点
使用特征	不对症有条件、慢	不对症有条件、慢	准确对症有条件、快、灵活	准确对症无条件、灵活
对象	百姓	院校、撰文者	医生、学生、民众	医生
享用	习惯、容易	较习惯、容易	需训练、有使用难度	习惯、随意