基於生物識別和深度學習的醫院體溫預警追溯管理平台
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基於生物識別和深度學習的醫院體溫預警追溯管理平台2019年底，新冠肺炎疫情突發，在全球範圍內肆意爆發，對全球人民的生命財產造成極大的傷害。我國黨中央國務院積極領導人民進行疫情防控，在全國人民的不懈努力之下，國內新冠肺炎疫情得到控制。在全球疫情轉為常態化後，黨中央要求各地各部門全面落實「外防輸入、內防反彈」的總體防控策略，堅持及時發現、快速處置、精準管控、有效救治，保障人民群眾生命健康安全，保障社會秩序全面恢復。同時各地要按照分區分級精準動態調整風險等級和應急相應級別，不斷完善疫情防控應急預案和各項配套工作方案，一旦發生疫情，及時採取應急處置措施，實施精準防控。突如其來的新冠肺炎疫情，對醫院管理和患者就診造成了直接的影響和衝擊。南京醫科大學第一附屬醫院作為大型三甲醫院，面對突發疫情，在加強防控管理的同時又要滿足患者就醫需求，傳統的管理模式和就診方式亟待改變。體溫監測是新冠疫情防控最重要和最基本的手段之一，也是傳染病監測和預防院感爆發的有效手段之一，目前醫院體溫監測數據採用手動上報的方式，整體效率低、及時性差、記錄難以精確追蹤、缺乏智能預警等。隨着5G、物聯網[1]、人工智能、大數據等前沿技術的成熟和發展，已有醫院藉助於信息化技術進行全院人員體溫上報和監測，目前已有的針對新冠肺炎疫情的個體體溫自動檢測上報及分析系統，採用溫度傳感器自動測量，對應用範圍有限；對住院患者陪護人員從數量控制、風險篩查、疫情調查告知、身份證和陪護證雙證管理、輔助檢查陪檢服務等方面進行綜合管理，信息化程度較低；從而導致醫院整體防控力度不夠。本系統基於物聯網、人臉識別和大數據技術，在門診和住院病房出入口處安裝紅外測溫設備，並和患者的就診記錄關聯，形成體溫地圖，並與醫院考勤系統、物聯網設備、核酸檢測結果等臨床數據互聯互通，實現全員體溫數據實時管理、發熱分布管理、出入人員管理、疫情篩查預測、疫情數據決策支持等功能。
目錄
關鍵技術
物聯網技術
物聯網技術是未來智慧醫療的核心，其實質是通過將傳感器技術、RFID技術、無線通信技術、數據處理技術、網絡技術、視頻檢測識別技術、GPS技術等綜合應用於整個醫療管理體系中進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術，從而建立起實時、準確、高效的醫療控制和管理系統。目前物聯網技術在醫療行業已有廣泛應用，例如人員管理智能化、醫療過程智能化、供應鏈管理智能化、醫療廢棄物管理智能化、健康管理智能化等。
人工智能技術
工信部印發的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》中提出在醫療影像、智能服務機器人等細分行業的發展目標，明確發展方向，人工智能[2]賦能醫療行業的發展路徑可歸結為「計算智能-感知智能-認知智能」三個階段，目前主要在「人工智能+公共衛生」、AI+醫院管理、AI+醫學影像、AI+醫療機器人、AI+藥物研發、AI+健康管理、AI+精準醫療應用和AI+醫療支付等八大領域。
體溫監控管理技術
基於物聯網平台和智能測溫設備等可實現患者、陪護和員工的體溫自動採集和上報，基於互聯網+GIS技術，形成體溫地圖和院內行程軌跡。藉助於xgboost、adaboost等機器學習模型，結合患者的胸部CT報告、血常規、CRP、核酸檢測結果，建立新冠肺炎患者預測模型，預測患者確診新冠肺炎的風險，指導醫院和衛生部門決策部署，到達全院人員體溫監控管理的目的。
應用和前景
利用信息化技術對門急診、住院、職能部門醫療業務流程和管理流程的進行再造，可以減少醫療物資消耗、預防和降低交叉感染風險，為醫務人員、患者提供安全有效的信息保障，幫助醫院提升整體防控水平的同時也滿足了患者大幅提升的線下轉線上就診需求，提供線上諮詢、線上問診、線上醫療等便捷醫務服務；利用大數據、人工智能、互聯網+等新興信息技術進行疫情風險預測，為醫院和管理部門提供決策支持。
隨着物聯網、人工智能及大數據的發展，基於信息化技術創新醫院管理模式，實現患者就醫新方式已成為醫院發展必經之路。因此基於生物識別和深度學習的醫院體溫預警追溯管理平台應運而生。其能夠高效處理進出醫院人員的體溫信息，並將其與本人的其他信息相關聯的特徵，能夠使得醫院在疫情的狀態下，更好地運作，達到智能、高效、方便管理的狀態。