第一篇 健康醫療迎來跨界融閤新機遇
第1章 移動健康和智慧醫療：風來瞭 2
1．1 國內外健康醫療産業的發展現狀及麵臨的挑戰 4
1．2 技術發展推動健康醫療事業革命的到來 9
1．3 移動健康和智慧醫療迎來發展機遇 16
參考文獻 24
第2章 互聯網+下的健康醫療服務重定義 29
2．1 健康醫護模式的重定義——關注患者醫護路徑的每個環節 30
2．1．1 健康促進 32
2．1．2 慢性疾病預防和管理 33
2．1．3 院前急救 35
2．1．4 診斷治療 35
2．1．5 院外康復/乾預 36
2．2 專業醫療支持方式重定義——提高工作效率和提升專業能力 37
2．2．1 臨床患者管理 38
2．2．2 決策支持 38
2．2．3 知識和資源共享 39
2．2．4 專業能力培訓 40
2．3 醫療服務提供形式重定義——改善服務質量和管理效能 40
2．3．1 醫療服務綫上綫下對接 40
2．3．2 遠程醫療服務 41
2．3．3 經營管理和決策支持 42
2．3．4 疫情監控和預測 43
參考文獻 45
第3章 移動健康和智慧醫療的定義內涵和生態係統 47
3．1 定義和內涵 47
3．2 生態係統中各利益相關方 50
3．2．1 政府政策製定與監管部門 51
3．2．2 技術和解決方案提供方 52
3．2．3 服務提供方 54
3．2．4 醫護服務的付費方 55
3．2．5 投資方 55
3．3 從國內外行業組織的興起看生態係統的條塊分割 56
3．3．1 康體佳健康聯盟 56
3．3．2 美國醫療信息和管理係統學會 57
3．3．3 美國遠程醫療協會 59
3．3．4 國內相關行業組織 60
參考文獻 63
第二篇 互聯網+下的健康醫療服務實現
第4章 健康醫療的可穿戴及便攜式設備：拓展個性化醫護空間 67
4．1 可穿戴設備市場概況及分類 68
4．1．1 市場概況 69
4．1．2 分類 71
4．2 互聯互通標準化 74
4．2．1 康體佳健康聯盟設計指南 74
4．2．2 其他行業標準及主流企業標準 77
4．3 可穿戴設備與典型應用案例 79
4．3．1 健康促進環節 80
4．3．2 慢性疾病管理環節 83
4．3．3 診斷治療環節 87
4．3．4 院外康復/乾預環節 90
4．4 可穿戴設備的發展趨勢 92
4．4．1 技術角度 92
4．4．2 服務角度 99
4．4．3 政策和付費角度 99
參考文獻 101
第5章 移動健康醫療APP：從新奇應用到主流服務之路 107
5．1 移動健康醫療APP市場概況及分類 108
5．1．1 移動健康醫療APP國內外市場概況 109
5．1．2 移動健康醫療APP分類 111
5．2 移動健康醫療APP設計原則 113
5．2．1 APP的交互設計原則 114
5．2．2 設計案例 117
5．3 應用案例 120
5．3．1 貫穿患者臨床醫護路徑 120
5．3．2 幫助專業醫護人員提高工作效率和專業能力 135
5．4 移動健康醫療APP的發展趨勢 138
5．4．1 從醫療護理實踐中挖掘專業需求 138
5．4．2 與主流臨床流程及信息係統集成 140
5．4．3 開展臨床試驗收集有效性證據 141
5．4．4 遊戲化和社交化 143
參考文獻 146
第6章 健康醫療雲平颱：培育安全開放的健康醫療服務 151
6．1 健康醫療雲平颱需求分析 152
6．1．1 數據靈活接入和分發 153
6．1．2 海量數據的管理和利用 154
6．1．3 新型應用的快速孵化 155
6．1．4 數據安全和隱私保護 156
6．2 健康醫療雲平颱的係統架構設計 157
6．2．1 DADS引擎 157
6．2．2 開放電子健康檔案/電子病曆係統 160
6．2．3 業務管理係統 165
6．2．4 移動健康係統安全體係 167
6．2．5 運維管理係統 172
6．3 核心能力和關鍵技術 172
6．3．1 關鍵性能分析 173
6．3．2 平颱雲化解決方案 177
6．3．3 數據安全與用戶隱私解決方案 180
6．4 移動健康創新平颱的係統實現 182
6．4．1 數據接入的標準化框架 183
6．4．2 數據遷移處理 186
6．4．3 海量數據存儲 188
6．4．4 業務整閤 189
6．4．5 智能分析能力 190
6．5 健康醫療雲平颱的發展趨勢 193
6．5．1 分布式存儲和大數據處理的融閤 193
6．5．2 流式計算 194
6．5．3 緩存技術 196
6．5．4 異步通信 196
參考文獻 198
第7章 健康醫療大數據：拓展和優化健康醫護全路徑服務 201
7．1 健康醫療大數據類型及其價值 203
7．1．1 健康醫療大數據的類型 203
7．1．2 健康醫療大數據的價值 206
7．2 麵嚮健康醫療服務的大數據處理平颱架構 208
7．2．1 多源異構大數據抽取和整閤 209
7．2．2 海量數據統一存儲 210
7．2．3 分布式並行數據處理 210
7．2．4 健康醫療大數據分析和挖掘 211
7．3 健康醫護路徑上大數據應用分析及案例 214
7．3．1 健康促進：量化自我，洞察自身，改善行為 215
7．3．2 慢性疾病管理：預防疾病，風險評估 216
7．3．3 診斷治療：智能臨床決策支持和信息挖掘 218
7．3．4 院外康復：遠程監護，改善患者生活質量 220
7．3．5 全方位人口健康分析 221
7．4 眼科大數據與眼科保健體係 222
7．4．1 眼科大數據的價值 222
7．4．2 眼科大數據與防盲治盲 223
7．4．3 眼科疾病與全身性疾病的關聯分析 225
7．4．4 眼科大數據平颱簡述 227
7．5 健康醫療大數據未來發展趨勢 228
7．5．1 在醫療機構內外的數據服務 229
7．5．2 挖掘和優化臨床流程 229
7．5．3 強化數據安全和患者隱私保護 230
7．5．4 技術進步拓展健康醫療大數據的範圍 231
7．5．5 人工智能、深度學習提供技術支撐 233
參考文獻 236
第8章 互聯網+下的健康醫療應用實踐案例 243
8．1 “我尚”運動——個性化和社交化運動管理係統 245
8．1．1 背景需求 245
8．1．2 應用場景 246
8．1．3 係統設計及實現 248
8．2 “我尚”心嗬護——心功能遠程監護係統與服務 264
8．2．1 背景需求 264
8．2．2 應用場景 265
8．2．3 係統設計及實現 267
8．3 “我尚”睡眠——睡眠健康遠程監護係統 274
8．3．1 背景需求 275
8．3．2 應用場景 275
8．3．3 係統設計及實現 277
8．4 “我尚”心電——心電自動分析和篩查係統 293
8．4．1 背景需求 293
8．4．2 應用場景 294
8．4．3 係統設計及實現 295
參考文獻 303
第三篇 推動健康醫療産業的可持續發展
第9章 産業各方的戰略布局和商業模式 306
9．1 國內外主流通信網絡運營商 307
9．1．1 AT T 308
9．1．2 Verizon Wireless 309
9．1．3 中國移動集團公司 311
9．1．4 其他運營商 312
9．2 互聯網和IT巨頭 313
9．2．1 蘋果公司 314
9．2．2 榖歌 317
9．2．3 百度、阿裏、騰訊（BAT） 319
9．3 垂直領域IT/互聯網公司 329
9．3．1 Epic 329
9．3．2 WebMD 331
9．3．3 春雨醫生 331
9．3．4 丁香園 333
9．3．5 大姨嗎 333
9．4 醫療器械硬件廠商 335
9．4．1 九安醫療 335
9．4．2 其他廠商 337
9．5 醫療服務提供機構 338
9．5．1 梅奧診所（Mayo Clinic） 338
9．5．2 北京大學人民醫院 340
9．5．3 慈銘健康體檢管理集團（慈銘） 341
9．6 大型製藥公司 342
9．6．1 賽諾菲（Sanofi） 342
9．6．2 默剋（Merck） 344
9．6．3 諾華（Novartis） 346
9．7 藥品零售連鎖企業 347
9．7．1 西維斯 347
9．7．2 沃爾格林 349
9．8 保險公司 350
9．8．1 聯閤健康保險 350
9．8．2 安泰（Aetna）保險 352
9．8．3 平安保險 353
參考文獻 355
第10章 移動健康醫療服務獲得用戶青睞的關鍵因素 363
10．1 與主流健康醫護流程的融閤 364
10．2 移動健康醫療應用的效果和有效性的深入研究 365
10．3 用戶行為習慣的培養 368
10．4 數據安全與用戶隱私的保護 370
參考文獻 372
第11章 為移動健康醫療的廣泛采納掃清障礙 375
11．1 加快監管政策的建立和實施 375
11．2 建立健全健康醫療信息技術和醫護服務標準 381
11．3 明確規定付費機製和付費標準 382
11．4 探索可持續發展的商業模式與運營方式 384
11．5 發展前景展望 385
參考文獻 387
· · · · · · (
收起)
