我院“5G智慧醫(yī)院項目”團隊發(fā)表兩項高水平成果
2020年7月，我院5G智慧醫(yī)院研發(fā)團隊成功申報了廣東省科技廳重點領域研發(fā)計劃項目（項目全名：基于5G的多院協(xié)同智慧醫(yī)院云平臺建設及示范應用；編號：No.2020B0101130015）。????
本項目計劃構建基于5G的多院協(xié)同智慧醫(yī)院云平臺，具備5G院前急救、遠程會診、智能臨床教學和智慧病房四大業(yè)務場景應用，通過從終端原型研制、網絡專屬切片模型、云邊協(xié)同平臺構建、應用生態(tài)示范四方面，建立5G+智慧醫(yī)療端到端的體系化建設標準，預計形成可推廣復制的5G智慧醫(yī)療示范落地，賦能城市群醫(yī)院。
在該項目的支持下，我院5G智慧醫(yī)院研發(fā)團隊在5G垂直領域應用方面展開了多方面的研究。項目開展1年多，已經取得多個方向上取得了實際應用成效。團隊于近期在International Journal of Intelligent Systems雜志發(fā)表了兩篇高水平論文。Wiley旗下的International Journal of Intelligent Systems雜志，中科院1區(qū)。在全球227本人工智能領域雜志中排名第11位。
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一、院內導航創(chuàng)新技術
為方便患者就醫(yī)、提高醫(yī)療服務質量、改善患者就醫(yī)體驗，全國各地醫(yī)院紛紛開始敷設院內導航。我院云上三院研發(fā)室牽頭，在醫(yī)院多部門信息科、門診辦、醫(yī)務科、急診科、基建科、科研科等同事的大力協(xié)助下，在設計和敷設產品的同時，歸納和總結了技術創(chuàng)新點（研究成果），發(fā)表了高水平論文An Accurate Cloud-based Indoor Localization System with Low Latency。
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論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/int.22740
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本文提出location retrospective adjustment（LRA）方法來消除室內定位導航中的延遲。有別于以往傳統(tǒng)的融合演算法是讓Received Signal Strength-Based（RSS-Based）的定位結果對系統(tǒng)當前的位置作融合演算，造成導航過程中定位反應速度跟不上用戶實際行走速度，嚴重影響了導航體驗。本論文提出的LRA方則是通過RSS-Based定位結果去修正系統(tǒng)過往所估計的位置，可以有效地消除定位延遲，進而提高導航的反應實時性。
本文的發(fā)表，確定了目前高性價比的醫(yī)院定位導航的最優(yōu)技術路線，即基于藍牙信標iBeacon信號，利用先進的融合定位引擎算法，實現(xiàn)全院范圍內高精度（約1米左右定位精度）和高穩(wěn)定度的定位導航；同時，我院成功的院內導航落地，諸多領先的技術，如院內外地圖一體化、院內外定位導航一體化、VR 720度全景導航、AR模式自由切換等引領了醫(yī)療行業(yè)院內導航的發(fā)展方向，為行業(yè)內的節(jié)約性實踐提供了可靠的參考示范。
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二、醫(yī)療數(shù)據(jù)安全
在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)背景下，醫(yī)療信息化建設必然打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島，轉而走向數(shù)據(jù)的共享、開放。因此，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)日益活躍的“流動”趨勢，在“流動”中發(fā)揮價值。比如，分級診療、遠程醫(yī)療、健康管理等新業(yè)態(tài)的產生，必然驅動數(shù)據(jù)的有序流動、合理利用和安全分享。醫(yī)療數(shù)據(jù)安全，已經成為了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的核心關切點。我院云上三院研發(fā)室牽頭聯(lián)合醫(yī)院多個相關部門探索了保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的新方式，發(fā)表了高水平論文Secure and Efficient Parameters Aggregation Protocol for Federated Incremental Learning and Its Applications。
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論文鏈接：http://doi.org/10.1002/int.22727
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本文介紹了一種安全高效的parameters aggregation protocol（PAP）用于federated incremental learning（FIL）及其在醫(yī)療數(shù)據(jù)安全中的應用。在這一研究中，團隊嘗試采用新的參數(shù)聚合方法,并命名為orthogonal gradient aggregation（OGA），保存通過安全可靠的渠道上傳所獲得的數(shù)據(jù)。針對incremental learning的幾個主要數(shù)據(jù)集的實驗結果，證明了該方法的效率、功效和靈活性。
本文的發(fā)表，是我院積極對標和落實國家衛(wèi)健委和廣東省衛(wèi)健委對醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的相關規(guī)定，從而有效保障患者合法權益的具體表現(xiàn)。OGA對提升醫(yī)療數(shù)據(jù)安全，以期解決醫(yī)療健康領域內的一系列眾所周知的問題（包括物聯(lián)網、收入周期管理、支付方式改革、醫(yī)療記錄、保險和醫(yī)療健康/制藥供應鏈物流等）具有一定的啟發(fā)意義。
我院5G智慧醫(yī)院研發(fā)團隊將繼續(xù)努力尋求和學習最新的相關技術，不斷探索新一代通信與網絡在醫(yī)院的落地應用，使我院在“十四五”智慧化醫(yī)院建設方面奮勇前進，實現(xiàn)多地區(qū)、多院區(qū)的同質化智慧醫(yī)療。
