医疗行业远程诊断与智能诊疗系统开发方案

医疗行业远程诊断与智能诊疗系统开发方
案
第一章远程诊断系统概述 (2)
1.1 远程诊断系统背景 (2)
1.2 远程诊断系统意义 (3)
1.3 远程诊断系统发展趋势 (3)
第二章系统需求分析 (4)
2.1 功能需求 (4)
2.1.1 远程诊断功能 (4)
2.1.2 智能诊疗功能 (4)
2.1.3 数据管理功能 (4)
2.2 功能需求 (4)
2.2.1 响应速度 (4)
2.2.2 数据处理能力 (5)
2.2.3 系统稳定性 (5)
2.3 用户需求 (5)
2.3.1 医生需求 (5)
2.3.2 患者需求 (5)
2.4 安全需求 (5)
2.4.1 数据安全 (5)
2.4.2 系统安全 (5)
第三章系统架构设计 (6)
3.1 系统整体架构 (6)
3.2 系统模块划分 (6)
3.3 技术选型与框架 (7)
第四章数据采集与传输 (7)
4.1 数据采集方式 (7)
4.2 数据传输协议 (7)
4.3 数据加密与安全 (8)
第五章智能诊疗算法开发 (8)
5.1 算法框架 (8)
5.2 特征提取 (8)
5.3 模型训练与优化 (9)
5.4 算法评估与验证 (9)
第六章系统开发与实现 (9)
6.1 系统开发流程 (9)
6.1.1 需求分析 (9)
6.1.2 系统设计 (9)
6.1.3 系统编码 (10)
6.1.4 系统测试 (10)
6.1.5 系统部署与维护 (10)
6.2 关键技术实现 (10)
6.2.1 远程诊断技术 (10)
6.2.2 智能诊疗技术 (10)
6.2.3 用户界面设计 (10)
6.2.4 数据安全与隐私保护 (10)
6.3 系统集成与测试 (10)
6.3.1 系统集成 (11)
6.3.2 系统测试 (11)
6.3.3 测试结果分析 (11)
6.3.4 测试报告撰写 (11)
第七章用户界面设计与实现 (11)
7.1 用户界面设计原则 (11)
7.2 界面布局与交互设计 (11)
7.3 移动端与Web端界面实现 (12)
第八章系统部署与运维 (12)
8.1 系统部署策略 (12)
8.2 系统运维管理 (13)
8.3 系统监控与故障处理 (13)
第九章系统安全与隐私保护 (13)
9.1 系统安全策略 (14)
9.1.1 安全框架设计 (14)
9.1.2 安全防护措施 (14)
9.2 数据隐私保护 (14)
9.2.1 数据分类与标识 (14)
9.2.2 数据访问控制 (14)
9.2.3 数据安全存储与传输 (14)
9.3 法律法规与合规性 (15)
9.3.1 法律法规遵循 (15)
9.3.2 合规性评估与审计 (15)
9.3.3 用户教育与培训 (15)
第十章项目实施与推广 (15)
10.1 项目实施计划 (15)
10.2 推广策略 (15)
10.3 项目评估与反馈 (16)
第一章远程诊断系统概述
1.1 远程诊断系统背景
科技的不断发展，特别是互联网、大数据和人工智能技术的广泛应用，医疗行业正在经历一场前所未有的变革。

远程诊断系统作为医疗领域的一项重要创新，应运而生。

它依托现代通信技术、计算机网络技术和多媒体技术，实现了医
疗资源的优化配置，为患者提供了更为便捷、高效的医疗服务。

在我国，医疗资源分布不均，城乡差距、地域差距等问题长期存在。

远程诊断系统的出现，有助于缓解这一状况，提高基层医疗水平，降低患者就诊成本，提高医疗服务效率。

全球疫情防控的背景下，远程诊断系统在降低交叉感染风险、保障医护人员安全等方面发挥了重要作用。

1.2 远程诊断系统意义
远程诊断系统具有以下几方面的意义：
（1）提高医疗服务效率：通过远程诊断系统，医生可以实时查看患者的病历资料、检查结果等，提高诊断速度，减少等待时间。

（2）降低患者就诊成本：患者无需长途跋涉，即可享受到优质医疗资源，减轻家庭经济负担。

（3）提高基层医疗水平：远程诊断系统可以将优质医疗资源下沉，提升基层医疗机构的诊疗能力。

（4）促进医疗资源优化配置：远程诊断系统有助于实现医疗资源的合理分配，缓解医疗资源紧张的状况。

（5）降低交叉感染风险：在疫情防控期间，远程诊断系统有助于减少人员流动，降低交叉感染风险。

1.3 远程诊断系统发展趋势
技术的不断进步，远程诊断系统将呈现以下发展趋势：
（1）技术融合：远程诊断系统将与其他医疗技术如人工智能、大数据等相结合，实现更精准、高效的诊断。

（2）设备普及：硬件设备的不断升级，远程诊断设备将更加便携、易于操作，普及率将不断提高。

（3）服务模式创新：远程诊断系统将逐步实现线上线下相结合的服务模式，满足不同患者群体的需求。

（4）政策支持：我国将继续加大对远程诊断系统的支持力度，推动医疗行业数字化转型。

（5）国际化发展：远程诊断系统将拓展国际市场，推动全球医疗资源的共享与交流。

第二章系统需求分析
2.1 功能需求
2.1.1 远程诊断功能
系统需具备以下远程诊断功能：
（1）实时传输医疗影像数据：系统应支持将患者的医疗影像数据（如X光、CT、MRI等）实时传输至远程诊断中心，保证诊断的准确性和及时性。

（2）远程会诊：系统应支持医生与患者进行远程会诊，实现医生间的信息共享和交流，提高诊断的准确性。

（3）诊断结果反馈：系统应支持将诊断结果实时反馈给患者及家属，便于患者及时了解病情。

2.1.2 智能诊疗功能
系统需具备以下智能诊疗功能：
（1）智能诊断：系统应运用人工智能技术，对患者的病情进行智能分析，提供辅助诊断意见。

（2）智能处方：系统应根据患者的病情、体质等信息，智能个性化治疗方案和处方。

（3）智能随访：系统应自动跟踪患者的病情变化，为患者提供个性化的随访建议。

2.1.3 数据管理功能
系统需具备以下数据管理功能：
（1）数据采集：系统应自动采集患者的医疗数据，包括病史、检查结果、诊断结果等。

（2）数据存储：系统应具备高效的数据存储能力，保证数据的完整性和安全性。

（3）数据查询：系统应支持快速查询患者的历史数据，便于医生进行病情分析和评估。

2.2 功能需求
2.2.1 响应速度
系统在处理远程诊断和智能诊疗任务时，应具备较快的响应速度，保证诊断
和治疗的及时性。

2.2.2 数据处理能力
系统应具备较强的数据处理能力，能够处理大量的医疗数据，保证诊断和治疗的准确性。

2.2.3 系统稳定性
系统应具备较高的稳定性，保证在长时间运行过程中，能够稳定地提供远程诊断和智能诊疗服务。

2.3 用户需求
2.3.1 医生需求
（1）便捷的操作界面：系统应具备简洁、直观的操作界面，便于医生快速熟悉和使用。

（2）丰富的功能：系统应提供丰富的功能，满足医生在远程诊断和智能诊疗过程中的需求。

（3）良好的兼容性：系统应具备良好的兼容性，能够与其他医疗信息系统无缝对接。

2.3.2 患者需求
（1）隐私保护：系统应保证患者的隐私安全，避免泄露患者个人信息。

（2）实时沟通：系统应支持患者与医生进行实时沟通，便于患者了解病情和治疗方案。

（3）便捷的就诊流程：系统应简化就诊流程，提高患者的就诊体验。

2.4 安全需求
2.4.1 数据安全
系统应采取以下措施保证数据安全：
（1）数据加密：对传输和存储的数据进行加密处理，防止数据泄露。

（2）数据备份：定期对数据进行备份，保证数据的完整性和可用性。

（3）权限管理：设置严格的权限管理，限制对数据的访问和操作。

2.4.2 系统安全
系统应采取以下措施保证系统安全：
（1）防火墙：部署防火墙，防止非法访问和攻击。

（2）入侵检测：实时监控系统的运行状态，发觉异常行为并及时处理。

（3）安全审计：对系统操作进行审计，保证系统的安全性和合规性。

第三章系统架构设计
3.1 系统整体架构
本医疗行业远程诊断与智能诊疗系统采用分层架构设计，主要包括以下四个层次：
（1）数据层：负责存储和处理医疗数据，包括患者信息、病历、医学影像、检验报告等数据。

（2）业务逻辑层：实现远程诊断、智能诊疗等核心业务功能，包括数据挖掘、算法实现、模型训练等。

（3）服务层：提供系统间的接口调用，实现数据交互、业务协作等功能。

（4）用户界面层：为用户提供操作界面，包括医生、患者、管理员等角色。

系统整体架构图如下：
数据层
业务逻辑层
服务层
用户界面层
3.2 系统模块划分
根据系统整体架构，我们将系统划分为以下模块：
（1）数据采集模块：负责从不同来源收集医疗数据，如医疗机构、医学影像设备、检验设备等。

（2）数据处理模块：对采集到的医疗数据进行清洗、转换、存储等处理，为业务逻辑层提供统一的数据接口。

（3）远程诊断模块：实现医生对患者病历、医学影像等数据的远程诊断功能。

（4）智能诊疗模块：利用机器学习、深度学习等技术，对患者数据进行智能分析，提供辅助诊疗建议。

（5）用户管理模块：实现用户注册、登录、权限管理等功能。

（6）数据展示模块：为用户提供数据可视化界面，展示诊断结果、患者信
息等。

（7）系统管理模块：负责系统运维、监控、日志管理等。

3.3 技术选型与框架
（1）数据层：采用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）存储医疗数据，利用分布式文件系统（如Hadoop、Ceph等）存储医学影像等大数据。

（2）业务逻辑层：采用Python、Java等编程语言实现业务逻辑，使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行算法实现和模型训练。

（3）服务层：采用RESTful API设计接口，使用Spring Boot、Django 等框架搭建服务。

（4）用户界面层：采用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术，结合Vue.js、React等框架，实现响应式界面设计。

（5）系统集成与部署：采用Docker容器化技术，实现系统快速部署和扩展；使用Kubernetes进行容器编排，提高系统稳定性。

（6）安全性保障：采用加密传输协议，实现数据传输的安全；利用防火墙、入侵检测系统等安全措施，保护系统不受攻击。

第四章数据采集与传输
4.1 数据采集方式
数据采集是远程诊断与智能诊疗系统的基石，其准确性直接影响到后续诊疗结果的有效性。

本系统主要采用以下几种数据采集方式：
（1）患者端设备采集：通过可穿戴设备、家用医疗设备等，实时采集患者的生理参数，如心率、血压、血糖等。

（2）医院端设备采集：通过医疗设备，如CT、MRI、DR等，获取患者的影像学数据。

（3）电子病历系统采集：从电子病历系统中提取患者的基本信息、病史、检验结果等。

（4）互联网数据采集：从互联网上获取与疾病相关的信息，如症状描述、治疗方案等。

4.2 数据传输协议
为了保证数据在传输过程中的安全性、稳定性和高效性，本系统采用以下数
据传输协议：
（1）HTTP/协议：用于Web端数据传输，支持加密传输，保证数据安全。

（2）WebSocket协议：用于实时数据传输，支持双向通信，提高数据传输效率。

（3）FTP协议：用于大文件传输，如影像学数据等。

（4）自定义私有协议：针对特定场景，如患者端设备与服务器之间的数据传输，可自定义私有协议，提高传输效率。

4.3 数据加密与安全
数据安全是远程诊断与智能诊疗系统的关键环节，本系统在数据采集、传输、存储等环节采用以下安全措施：
（1）数据加密：对敏感数据进行加密处理，如患者个人信息、病历数据等，采用对称加密和非对称加密相结合的方式，保证数据在传输过程中不被窃取。

（2）身份认证：采用用户名密码、短信验证码、生物识别等多种身份认证方式，保证合法用户才能访问系统。

（3）访问控制：根据用户角色和权限，限制其对系统资源的访问，防止数据泄露。

（4）数据备份与恢复：对重要数据进行定期备份，保证在数据丢失或损坏时能够及时恢复。

（5）安全审计：对系统操作进行实时监控，发觉异常行为，及时报警并采取措施。

第五章智能诊疗算法开发
5.1 算法框架
智能诊疗算法的开发，首先需构建一个稳固的算法框架。

该框架需整合数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等多个模块，保证算法的完整性和高效性。

在框架设计过程中，应充分考虑算法的可扩展性、可维护性以及与其他系统的兼容性。

5.2 特征提取
特征提取是智能诊疗算法中的关键环节。

通过对医疗数据进行分析，提取出对疾病诊断有价值的特征。

常用的特征提取方法包括：统计特征提取、深度特征
提取和传统机器学习特征提取。

在特征提取过程中，需关注数据的质量、完整性以及特征之间的相关性，以保证提取的特征具有较好的代表性。

5.3 模型训练与优化
模型训练是智能诊疗算法的核心部分。

根据提取的特征，选择合适的机器学习模型进行训练。

常用的模型包括：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等。

在模型训练过程中，需关注以下几点：
（1）数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，保证模型的泛化能力。

（2）超参数调整：通过调整模型超参数，提高模型的功能。

（3）正则化：引入正则化项，降低模型的过拟合风险。

（4）模型融合：结合多个模型的预测结果，提高诊断准确性。

5.4 算法评估与验证
算法评估与验证是保证智能诊疗算法有效性的重要环节。

通过以下指标对算法进行评估：
（1）准确率：评估模型在正确识别疾病方面的能力。

（2）召回率：评估模型在识别所有疾病方面的能力。

（3）F1值：综合准确率和召回率的评价指标。

（4）混淆矩阵：展示模型在不同类别上的预测功能。

（5）AUC值：评估模型在ROC曲线下的面积，反映模型的分类能力。

通过对算法进行评估与验证，可发觉算法的不足之处，为后续优化提供依据。

在实际应用中，还需关注算法的实时性、鲁棒性以及可解释性等方面。

第六章系统开发与实现
6.1 系统开发流程
6.1.1 需求分析
在系统开发的第一阶段，我们首先进行需求分析。

通过与医疗行业专家的沟通，了解远程诊断与智能诊疗系统的具体需求，包括诊断功能、数据处理、用户界面、系统安全性等方面。

此阶段的主要目标是明确系统功能、功能和用户需求。

6.1.2 系统设计
根据需求分析结果，进行系统设计。

主要包括系统架构设计、模块划分、数
据库设计、接口设计等。

在这一阶段，我们将采用模块化、分层设计的原则，保证系统的可扩展性和可维护性。

6.1.3 系统编码
在系统设计完成后，进行系统编码。

根据设计文档，编写各个模块的代码，实现系统功能。

在编码过程中，遵循编码规范，保证代码的可读性和可维护性。

6.1.4 系统测试
系统编码完成后，进行系统测试。

测试主要包括单元测试、集成测试、系统测试和功能测试。

通过测试，发觉并修复系统中的错误和问题，保证系统在实际运行中的稳定性和可靠性。

6.1.5 系统部署与维护
在系统测试通过后，进行系统部署。

将系统部署到服务器上，为用户提供远程诊断与智能诊疗服务。

同时对系统进行定期维护和升级，以满足不断变化的用户需求。

6.2 关键技术实现
6.2.1 远程诊断技术
本系统采用基于云计算的远程诊断技术，通过将患者数据至云端，实现医生与患者之间的远程诊断。

关键技术包括数据传输加密、数据存储加密、云服务器安全防护等。

6.2.2 智能诊疗技术
系统采用机器学习、深度学习等人工智能技术，对医疗数据进行挖掘和分析，为医生提供辅助诊断和治疗方案。

关键技术包括数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估等。

6.2.3 用户界面设计
系统用户界面设计遵循简洁、直观、易用的原则，为用户提供便捷的操作体验。

关键技术包括界面布局设计、交互设计、界面美观度优化等。

6.2.4 数据安全与隐私保护
在系统开发过程中，充分考虑数据安全和隐私保护问题。

关键技术包括数据加密、访问控制、身份认证等。

6.3 系统集成与测试
6.3.1 系统集成
在系统集成阶段，将各个模块整合到一起，实现系统整体功能。

主要任务包括模块接口对接、数据交互、系统配置等。

通过系统集成，保证各个模块之间的协同工作，提高系统整体功能。

6.3.2 系统测试
系统集成完成后，进行系统测试。

测试主要包括功能测试、功能测试、安全测试等。

测试目的是验证系统功能的完整性、稳定性和安全性，保证系统在实际运行中满足用户需求。

6.3.3 测试结果分析
根据测试结果，分析系统存在的问题和不足，针对具体问题进行优化和改进。

同时总结测试经验，为后续系统开发和维护提供参考。

6.3.4 测试报告撰写
在测试完成后，撰写测试报告，详细记录测试过程、测试结果和问题分析。

测试报告为系统验收和后续维护提供重要依据。

第七章用户界面设计与实现
7.1 用户界面设计原则
在医疗行业远程诊断与智能诊疗系统的开发过程中，用户界面设计是关键环节。

以下是用户界面设计应遵循的原则：
（1）易用性：界面设计应简洁明了，易于用户理解和操作。

避免复杂的操作流程，降低用户的学习成本。

（2）一致性：界面元素、布局、颜色等应保持一致性，提高用户的使用体验。

（3）可访问性：考虑到不同用户的需求，界面应具备良好的可访问性，如字体大小、颜色对比度等。

（4）可靠性：保证系统稳定运行，避免出现界面卡顿、死机等问题。

（5）安全性：保护用户隐私，避免泄露敏感信息。

7.2 界面布局与交互设计
（1）界面布局
界面布局应遵循以下原则：
清晰的层次结构：通过合理的布局，使信息层次分明，易于用户识别。

简洁的界面元素：避免过多的装饰性元素，突出核心功能。

合理的间距：保持界面元素之间的合理间距，提高视觉效果。

（2）交互设计
交互设计应关注以下方面：
直观的操作：设计易于理解的交互方式，降低用户的学习成本。

动态反馈：对用户的操作给予及时反馈，提高用户体验。

适应性：针对不同设备、屏幕尺寸和分辨率，进行适应性设计。

7.3 移动端与Web端界面实现
（1）移动端界面实现
移动端界面设计应注重以下方面：
适配性：针对不同手机品牌、型号和操作系统，进行适配性设计。

触控优化：针对触控操作，优化按钮大小、间距等，提高操作精度。

动态加载：采用懒加载、预加载等技术，提高页面加载速度。

（2）Web端界面实现
Web端界面设计应关注以下方面：
响应式设计：针对不同设备、屏幕尺寸和分辨率，实现响应式布局。

浏览器兼容性：保证主流浏览器（如Chrome、Firefox、Edge等）的兼容性。

功能优化：通过代码优化、资源压缩等手段，提高页面加载速度。

在实现过程中，应充分利用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等）和框架（如React、Vue等），以提高开发效率和用户体验。

同时注重与后端系统的对接，保证数据交互的稳定性和安全性。

第八章系统部署与运维
8.1 系统部署策略
系统部署是医疗行业远程诊断与智能诊疗系统开发的重要环节。

本节主要阐述系统部署的策略，保证系统高效、稳定运行。

（1）硬件部署：根据系统需求，选择合适的硬件设备，包括服务器、存储设备、网络设备等。

硬件设备应具备高可靠性、高可用性和高扩展性，以满足业
务发展需求。

（2）软件部署：采用分布式架构，将系统分为前端、后端和数据库三个部分。

前端采用Web技术，后端采用Java或Python等开发语言，数据库采用MySQL 或Oracle等关系型数据库。

（3）网络部署：保证网络带宽充足，满足远程诊断和智能诊疗的需求。

同时采用VPN、防火墙等安全措施，保障数据传输的安全性。

（4）数据备份与恢复：制定数据备份策略，定期对系统数据进行备份，保证数据安全。

同时建立数据恢复机制，应对突发情况。

8.2 系统运维管理
系统运维是保障医疗行业远程诊断与智能诊疗系统正常运行的关键。

本节主要介绍系统运维管理的内容。

（1）运维团队：建立专业的运维团队，负责系统的日常维护、故障处理、功能优化等工作。

（2）运维制度：制定运维管理制度，明确运维人员的职责、操作流程和应急预案。

（3）运维工具：采用自动化运维工具，提高运维效率，降低运维成本。

（4）功能监控：对系统功能进行实时监控，发觉异常情况及时处理。

（5）安全防护：加强系统安全防护，防止外部攻击和内部泄露。

8.3 系统监控与故障处理
系统监控与故障处理是保证医疗行业远程诊断与智能诊疗系统稳定运行的重要措施。

本节主要阐述系统监控与故障处理的方法。

（1）监控系统：建立完善的监控系统，对硬件、软件、网络、数据等方面进行全面监控。

（2）故障预警：通过监控系统，发觉潜在故障，提前预警，降低故障影响。

（3）故障处理：建立故障处理流程，明确故障分类、处理方法和处理时限。

（4）故障分析：对故障原因进行分析，总结经验教训，预防类似故障的再次发生。

（5）故障报告：定期向上级部门报告故障处理情况，提高系统运维水平。

第九章系统安全与隐私保护
9.1 系统安全策略
9.1.1 安全框架设计
为保证医疗行业远程诊断与智能诊疗系统的安全性，本系统采用了多层次、全方位的安全框架。

该框架主要包括以下方面：
（1）网络安全：通过防火墙、入侵检测系统、安全审计等手段，防止外部攻击，保证网络通信的安全性。

（2）数据安全：对数据进行加密存储和传输，保证数据不被非法获取和篡改。

（3）应用安全：采用身份认证、权限控制、安全编码等技术，保证应用层面的安全性。

（4）系统安全：定期对系统进行安全漏洞扫描和修复，保证系统稳定运行。

9.1.2 安全防护措施
（1）防火墙：对系统进行安全隔离，防止非法访问和攻击。

（2）入侵检测系统：实时监测系统运行状态，发觉并处理异常行为。

（3）安全审计：对系统操作进行记录和审计，便于追踪问题和提高系统安全性。

（4）加密技术：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。

（5）身份认证：保证用户身份的合法性，防止非法用户访问系统。

（6）权限控制：根据用户角色和权限，限制用户对系统资源的访问。

9.2 数据隐私保护
9.2.1 数据分类与标识
（1）对敏感数据进行分类和标识，明确数据的安全级别和保密要求。

（2）建立数据访问控制策略，保证数据在传输、存储和使用过程中的安全。

9.2.2 数据访问控制
（1）采用基于角色的访问控制（RBAC）机制，保证用户只能访问授权的数据资源。

（2）实施最小权限原则，限制用户对敏感数据的访问和操作。

（3）对数据访问进行审计，及时发觉并处理异常行为。

9.2.3 数据安全存储与传输
（1）采用加密技术对敏感数据进行存储和传输，防止数据泄露。

（2）建立数据备份与恢复策略，保证数据在意外情况下能够快速恢复。

9.3 法律法规与合规性
9.3.1 法律法规遵循
（1）遵守国家有关网络安全、数据保护、隐私保护等方面的法律法规。

（2）了解并遵守各国家和地区对医疗数据保护的特殊要求。

9.3.2 合规性评估与审计
（1）定期进行合规性评估，保证系统符合法律法规要求。

（2）建立内部审计制度，对系统安全与隐私保护措施进行审计，保证合规性。

9.3.3 用户教育与培训
（1）加强用户对数据安全和隐私保护的认识，提高用户安全意识。

（2）定期组织培训，提高用户对系统安全与隐私保护措施的理解和操作能力。

第十章项目实施与推广
10.1 项目实施计划
为保证医疗行业远程诊断与智能诊疗系统开发的顺利进行，以下实施计划分为四个阶段：
（1）项目启动阶段：成立项目组，明确项目目标、任务分工、时间节点和预期成果。

（2）需求分析与设计阶段：深入调研医疗行业现状，与医疗机构、医护人员和患者沟通，了解实际需求。

根据需求分析，设计系统架构、功能模块和界面。

（3）开发与测试阶段：按照设计方案，分模块进行开发。

在开发过程中，进行单元测试、集成测试和系统测试，保证系统质量。

（4）部署与运维阶段：在医疗机构部署系统，对医护人员进行培训，保证系统正常运行。

同时设立运维团队，定期进行系统维护和升级。

10.2 推广策略
为使项目成果得到广泛应用，以下推广策略分为三个方面：
（1）政策引导：加强与行业协会和医疗机构的沟通，争取政策支持，推动。