妇科肿瘤医疗干预
AI技术和复杂算法
妇科肿瘤，如宫颈癌、卵巢癌和子宫内膜癌等是影响妇女生命的主要疾病。由于肿瘤个体差异大，相互关联干扰因素多，业内某些治疗方案数个共存，涉及妇女生育社会伦理等因素导致对这类疾病的医疗干预存在着高度的经验依赖性、能效参差不齐等情况。
现代信息技术的引入可以在较短的时间内，把卓越专家的经验应用在普遍的医疗救治之中。AI人工智能具备学习和记忆能力，可以精确迅速地将巨量医务信息处理衍生；复杂算法能够把纷杂的诊疗信息碎片进行关联映射；数据比对技术使得各类模糊关联的表征和指标融为一体；软交换技术铰链各个相关认知端极，如病理、基因、药理、诊断、治疗、预后等等。软件仿真技术能够模拟和分析治疗方案的迭代能效、耐药性、并发症、内环境平衡、生化、复发跟踪等。
将AI技术和复杂算法以平台的形式应用在妇科肿瘤诊治过程，实现对检验诊断、治疗、预后、容错、仿真、社会伦理等六个维度的医疗干预。为即将到来的妇科机器人手术及精准治疗提供背景预设。
应运而生
一个伟大事务的诞生总是有历史轨迹可循
不可忽视的背景
在日常的妇科医疗实践中，对于妇科肿瘤，特别是宫颈癌、卵巢癌和子宫内膜癌等，由于涉及领域多、肿瘤个体差异大，相互关联干扰因素多，业内某些治疗方案数个共存，且实践分布较广等原因，导致对于这类疾病的筛查、确认、诊治、跟踪等多个环节存在着高度的依赖经验、精准治疗把握难度大、作业噪声不稳定等情况。如何能高效、快速、准确、安全地进行这类肿瘤的判别和诊治成为摆在妇产科学面前的一个重要而急迫的课题。
妇科肿瘤因其本身的特点，其治预方案往往涉及或影响女性的生育脏器或功能，例如是否摘除双侧边卵巢等，因而，这类疾病的干预常常涉及复杂的社会和医疗伦理，在实际工作中，医务工作人员需要了解和掌握的信息需要包括医疗领域之外的类关联讯息，研判标准非常繁杂，彼此干扰，彼此融合，尤其是方案往往是在各种因素交织叠加后相互影响促进而形成的，所以对这类疾病的干预，所需要归纳的信息量口是具有极其特殊一面的。
一个优秀卓越的专家对于妇科肿瘤的诊治过程，往往充满了对经验的总结实践、对知识的融合纳新、以及对于各类可行可能方案的此消彼长和利弊权衡的哲学思辨。以前，这种卓越是需要经过漫长的实践过程，大量而重复的案例重现，以及自身社会认知的成长成熟。因此，在业内，能成为专家的凤毛麟角。近些年来，生殖细胞瘤的发病率成上升趋势，这本身又构成了一个医护需求不断增长和优质医疗资源短缺的矛盾。
随着信息技术的突飞猛进和信息处理能力的指数级数倍增，在较短的时间内，把卓越专家的经验和技能应用在普通而广泛的医疗救治之中成为可能。AI人工智能，由于其本身具备的学习能力和记忆能力，可以精确而迅速地将巨量的信息归类处理调用并进行内涵衍生；复杂算法能够把纷繁芜杂的信息碎片进行关联映射；数据比对技术能使得各类紧密关联或模糊关联的信息和数据融为一体；软交换技术能够铰链各个相关认知极例如病历、病理、病因、基因、药理、诊断、治疗、预后等等。软件仿真和仿生技术能够模拟和再现肿瘤的成长、变化、肿瘤摘除的可能性、治疗方案(手术、化疗、放疗、其他、组合等)的递归迭代、耐药性预测、并发症阈值、内环境平衡、化学生物性测试、复发跟踪统计等等。
将ＡＩ技术和复杂算法通过一个可以呈现的医疗信息通讯融合平台AIHICC为载体应用在妇科肿瘤的医疗处置的各个环节之中。从功能和效能上看，AIHICC平台属于能力平台和引擎平台的范畴，可以从六个维度实现对妇科肿瘤的完整干预，分别是：
1) 检验与诊断
2) 治疗
3) 预后与跟踪
4) 容错、仿真
5) 社会伦理
6) 经验分享
事实上，这种创新技术手段不仅仅应用于妇科肿瘤，在妇科以外的其他领域，都有着及其广泛的应用前景。凡是类似与这种情形的，即高度依赖经验，关联信息巨大的场景下的医疗干预都可适用。在当前国内外前言研究和领航驱动创新的范畴，这种方案思路是个热点课题。而且，这种典型的跨学科跨领域跨的技术融合已经成为了我国和世界各主要经济体研究发展的重要布局中的一环，必将迅速形成规范标准，引领医疗卫生领域的新趋势。
应用开发和部署朝着一个明确的目标
通过在妇科肿瘤医疗干预中引入AI技术和复杂算法，将现代 AI技术、大数据处理技术、云技术、5G通讯技术、模糊算法、软件神经系统、智能呈现等技术和思想,应用在妇科肿瘤医疗干预领域，实现对妇科肿瘤筛查、确诊、治疗、预后和追踪等过程和环节，关联糅合病理、药理、护理、手术、检验检疫、医疗生态、环境、自然生物和社会伦理等因素，实现病人、病历、专家、规范、指南、应激、追踪、广义平衡、（医疗）方案、纠偏、预案等多目的多任务集成交互的医疗感知、知识共联与能力输出呈现平台,从而实现妇科肿瘤甚至与其他肿瘤或病种的科学、高效、规范的医疗干预辅助功能。
现代医疗信息化的新趋势
医疗卫生信息化正处于前所未有的发展机遇期，紧跟信息技术发展的新趋势，是实现可持续发展的有效措施之一。
结合医疗卫生的需求，梳理信息技术发展的脉络，可以预测未来可能的趋势，移动普适计算、绿色信息化、电子健康档案标准(openEHR)、健康物联网、健康云、移动健康服务、三网融合、四屏联动、大数据与NoSQI、个性化医疗将成为医疗卫生信息化的十大视点。
通过建设AIHICC平台，可以使妇科肿瘤救治在一定区域范围内被共享，数据被互通，同时，它亦可以逐步建设成为一个底层的跨学科的互联互通的能力联系枢纽平台。
国际上，将AI人工智能应用在医疗干预领域正在逐渐成为一个新的热点课题。
人工智能正在协助医生，可以帮助医生找到正确的癌症治疗方法。当前，有大量与癌症有关的的研究和药物开发。有800多种治疗癌症的药物和疫苗。这对医生产生了负面影响，因为可供选择的选择太多，这使得为患者选择合适的药物更加困难。BISA的目标是记住所有对癌症必不可少的论文，并帮助预测哪种药物组合对每个患者最有效。
与众不同的着力点
筛选AI辅助妇科肿瘤的精准治疗作为AI医疗信息通讯融合平台的切入点
把AI和复杂算法引入医疗干预领域，形成跨学科、跨门类、跨经验、跨技能的融合平台本身的难点就在于选取实施点。由机器参与运算就必须选取那些庞大的、重复的、关联点多、信息模糊度高、碎片数据整合要求严格的领域由计算机负责进行，这样才尽可能将电脑纳秒级的运算能力发挥的淋漓尽致，才能在解决实际问题上发挥关键和有价值的作用。妇科肿瘤近年来发病率呈上升趋势，但由于其样本的多样性，这种肿瘤的诊断医治对个体差异敏感度非常高，单凭经验进行精准医治需要综合考量的因素多而且杂，而这一点，恰恰是采用AI辅助医疗干预的最合适的实施样例点。
异构和混合的AI技术
所采用的不单单是AI算法和机器深度学习等狭义上的AI技术，实际上综合应用了云技术、区块链、大数据等高新技术进行能力集成：包括语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、规则体系、背景预设、流诱导与识别、模糊处理等。
泛交互式BI技术
包括动态智能数据存储转化技术，散落碎片式信息定点定位技术，智能呈现技术（仪表盘）。
-
重构脱离式（PILOT）数据元，分散布局的底层元数据重构，别具一格的碎片式DNA数据元
-
数据抓取与信号比对，可记忆、具有一定学习能力、可自我改造优化的规则中心，包括规则库和规则生成和规则适用体系。
妇科肿瘤医疗干预规则库
妇科肿瘤诊治领域的专家系统
在传统的妇科肿瘤诊断治疗及全医疗干预过程中，引入并利用日新月异的现代信息和通讯技术，包括AI（人工智能）、复杂算法、数据比对、云抓取、5G影像传输、软件神经系统等，通过可呈现的医疗信息融合平台载体，实现妇科肿瘤诊治领域的专家系统、经验系统、分析解析系统、仿真模拟系统、预测与展示系统等功能。一方面满足规范化、科学化、流程化、自动化的现代医疗需要，另一方面为正在到来的机器人手术、生物基因、远程医疗等提供背景预设和数字内容堆砌准备。
呈现方式包含三个主要元素，分别是新一代妇科肿瘤医疗信息通讯融合平台、妇科肿瘤医疗干预规则库、应用与功能集。
新一代妇科肿瘤医疗信息通讯融合平台的核心功效构成主要是由医疗信息采集吞吐系统、复杂算法自适应云控制、专家规则记忆自学习、大容量多内容数据分析处理中心以及服务管理支撑系统构成。
妇科肿瘤医疗干预规则库主要是在妇科肿瘤病理、诊断与治疗、检测与预防、专科护理、预后跟踪等环节和过程建立和连接与之相匹配的专家规则库、经验方案库、数据关联呈现库、异期比对库等专家引擎和规则库。其中的专家体系包含妇科和放射肿瘤学家，遗传学家，病理学家，营养师，心理学家，护理专家等等。
应用与功能集包括实时AI病历系统、病理分析、智能检验检测、病因筛查、治疗方案模拟、环境生态关联、患者行为分析、专家库导入、过敏过激分析、预后辅助、心里干预等。
这个融合平台实际上是一个医疗能力平台，也是一个妇科肿瘤医疗干预的引擎和驱动平台，依托干预专家和规则库，通过一系列应用与功能，它可以从六个维度实现对妇科肿瘤的完整干预，分别是：1)检验与诊断；2)治疗；3)预后与跟踪；4)容错、仿真；5)社会伦理；6)经验卷积。
事实上，这种创新技术手段不仅仅应用于妇科肿瘤，在其他领域，也有着及其广泛的应用前景。凡是类似妇科肿瘤医治情形的，或者说高度依赖经验、关联信息巨大的场景下的医疗干预都可适用。在当前国内外前言研究和领航驱动创新的范畴，这种方案思路是个热点课题。而且，这种典型的跨学科跨领域跨的技术融合已经成为了我国和世界各主要经济体研究发展的重要布局中的一环，必将迅速形成规范标准，引领医疗卫生领域的新趋势。
人工智能让机器在重复中广泛试错
病因、诊疗方法、个体差异、次序差异需要进行反复迭代和验证
通过在妇科肿瘤医疗干预中引入AI技术和复杂算法，将现代 AI技术、大数据处理技术、云技术、5G通讯技术、模糊算法、 软件神经系统、智能呈现等技术和思想应用在妇科肿瘤医疗干预领域，实现对妇科肿瘤筛查、确诊、治疗和追踪等过程和环节，关联糅合病理、药理、护理、手术、检验检疫、医疗生态、环境、自然生物和社会伦理等因素，实现病人、病历、专家、规范、指南、应激、追踪、广义平衡、（医疗）方案、纠偏、预案等多目的多任务集成交互的医疗感知、知识共联与能力输出呈现平台,从而实现妇科肿瘤甚至与其他肿瘤或病种的科学、高效、规范的医疗干预辅助功能。
妇科肿瘤的医学干预，包括妇科肿瘤的类型，原因、症状、诊断、治疗、检测与预防、预后等。通过研究这些内容，摸清并捋顺妇科肿瘤医疗过程和领域的内在规律、科学哲理及行为因果，从而创造符合逻辑数字数据内核。
新一代信息技术在医学干预领域的应用能力，包括AI人工智能技术、复杂算法技术、规则引擎技术、数据建模技术、数据云抓取技术、多媒体识别技术、5G传输等。通过这些研究，正确删选并甄别出适合适应妇科肿瘤医疗干预的技术和功能。
复杂案件与丰富经验的拆析建模技术、人工数字干预技术、医护人员辅助机器学习，平台构建技术等。
-
妇科肿瘤的分类
妇科肿瘤占妇科疾病中的一大部分，随着人类的老龄化，50％的妇女会面临癌症的威胁，除了肺癌、乳腺癌外，便是妇科恶性肿瘤。三大妇科恶性肿瘤即宫颈癌、卵巢癌和子宫内膜癌是影响妇女生命的主要顽症。近年来，宫颈癌的发病率，尤其是年轻妇女的发病率明显增加；子宫内膜癌的发生率也呈上升趋势：卵巢癌则是妇科恶性肿瘤中死亡率最高的肿瘤
-
宫颈癌(Cervical Carcinoma）
在世界各地都有发生，是人体最常见的癌瘤之一，不但在女性生殖器官癌瘤中占首位，而且是女性各种恶性肿瘤中最多见的癌瘤，但其发病率有明显的地区差异。中国宫颈癌的发生，在地理分布上的特点是高发区常连接成片。各省宫颈癌相对高发区的市、县也常有互相连接现象。总的趋势是农村高于城市、山区高于平原。根据29个省、市、自治区回顾调查中国宫颈癌死亡率占总癌症死亡率的第四位，占女性癌的第二位。宫颈癌患者的平均发病年龄，各国、各地报道也有差异，中国发病年龄以40～50岁为最多，60～70岁又有一高峰出现，20岁以前少见。
-
卵巢癌（Ovarian Cancer）
卵巢癌是卵巢肿瘤的一种恶性肿瘤，是指生长在卵巢上的恶性肿瘤，其中90%～95%为卵巢原发性的癌，另外5%～10%为其它部位原发的癌转移到卵巢。由于卵巢癌早期缺少症状，即使有症状也不特异，筛查的作用又有限，因此早期诊断比较困难，就诊时60%～70%已为晚期，而晚期病例又疗效不佳。因此，虽然卵巢癌的发病率低于宫颈癌和子宫内膜癌居妇科恶性肿瘤的第三位，但死亡率却超过宫颈癌及子宫内膜癌之和，高居妇科癌症首位，是严重威胁妇女健康的最大疾患
-
子宫内膜癌（Endometrial Cancer）
子宫内膜癌，又称为子宫体癌,是妇科常见的恶性肿瘤，仅次于子宫颈癌，平均年龄60岁左右，多见于老年妇女。此病为激素依赖型疾病，与高雌激素水平有关。
-
其他妇科肿瘤
有妊娠滋养细胞疾病、腹膜癌、子宫癌、阴道癌、外阴癌等。
-
妇科肿瘤的病因
目前为止，国际上对于妇科肿瘤的病因一直在持续不断地进行争论和研究，但目前还没有完整和统一的认识，总的来说，有以下几个方面：
-
个体因素
-
精神因素、精神创伤、心理失衡、紧张、抑郁、暴躁等，可降低机体免疫力，使胸腺、淋巴结功能下降，能强化致癌因素，使本来被抑制的癌细胞活跃增殖。
-
年龄：良性肿瘤一般30岁为高峰、恶性肿瘤以50岁为高峰。
-
解剖、组织、胚胎因素、卵巢、子宫以良性肿瘤居多，而输卵管肿瘤则多为恶性。
-
月经及内源性性激素：雌激素致癌主要在雌酮。
-
孕产及哺乳：降低卵巢癌风险。。
-
肥胖：脂肪可储存雌激素，减缓其代谢，过量的脂肪可能变为雌酮和甲基胆蒽。体重超标15%，患子宫内膜癌危险性较常人增高3倍。
-
机体各种功能：机体有免疫、抗肿瘤的能力。通过基因调控可以促癌细胞凋亡，还可有旁观者效应。
-
血型：在卵巢癌患者中，O型血占40%，A型血占44%。
-
分子遗传学特征：BRCA1、BRCA2、KRAS、BRAF、PIK3CA、ERBB2、CTNNB1、PTEN，高频微卫星不稳定性均影响肿瘤的发病风险。
-
感染因素
-
人类乳头状瘤病毒（HPV）：目前已发现有百余种亚型，其中35种可引起生殖道感染。在宫颈癌中HPV检出率可达99.8%；在外阴癌，卵巢癌中检出率也高。
-
单纯疱疹病毒—2：在子宫颈癌患者中HSV—2抗体阳性者为83%，在宫颈炎中52%阳性，在正常宫颈中仅有30%阳性。
-
其他病毒：人免疫缺陷病毒、人巨细胞病毒、风疹病毒、EB病毒等，均可致癌。
-
其他感染：如黄曲霉毒素衍生物可致卵巢癌。
-
生活因素
-
饮食及营养素：女性肿瘤中，60%与饮食营养有关。如脂肪摄入过多使卵巢癌增多50%；喝咖啡40年以上使卵巢癌增加3.4倍等。
-
烟酒：实验表明：设不吸烟者患子宫颈鳞癌的RR为1.00，则日吸烟10—29支者的RR为1.82，日吸≥30支的RR为2.56，P<0.001。被动吸烟者，之RR近似。
-
性行为、性传播疾病和男方因素：江西普查结果：≤19岁结婚，其葡萄胎患病率为514/10万，≥30岁结婚为89/10万。北京（1979）普查：<20岁结婚，其子宫颈癌患病率为159/10万，21—25岁结婚，此率为41/10万，结婚年龄≥26岁，此率则下降至22/10万。
-
节育措施：口服避孕药有保护卵巢不长癌的作用。
-
文体活动：缺乏文体活动易患子宫内膜癌。
-
卫生学与医学因素
-
卫生工作政策：国家政策对民生的关注，可明显减低癌症的患病率。如大力开展疾病普查普治等项工作。
-
诊治问题：早发现，早治疗。术后化疗、放疗“治疗不足”是癌瘤复发的主要原因。
-
外源性女性激素：单纯雌激素代替疗法使子宫内膜癌发生率RR增至4.1。50岁以上妇女单用雌激素5年，其子宫内膜癌发生率为1%，而使用10年或以上，此率升至36%。
-
人文社会因素
-
年代：近年外阴原位癌增多了，但浸润癌无甚改变。子宫颈癌和子宫内膜癌的比例发生了扭转。卵巢癌患病率近40年增加了3倍。近10年，卵巢癌患病率增加了30%，病死率增加了18%（高永良，2001）。
-
城乡差别：卵巢癌在大城市患病率是15.3/10万；中等城市为12.6/10万。子宫颈癌患病率也是大城市高，小城镇低，但农村的病死率却是大城市的3倍。
-
地区差异：卵巢癌患病率以北欧最高（15.1/10万），中美洲最低（1.9/10万），南非州、东亚也低。中国大陆葡萄胎发病率为80/10万妊娠，此率比欧美约高2倍。
-
经济收入及文化程度：经济、文化、卫生水平低的农业人口，其子宫颈癌发病率较市区同龄女性高十几倍及数十倍。
-
环境因素
-
地理因素：葡萄胎发病是山区低、沿海高。子宫颈癌的发病则是山区高于平原。
-
理化性因素：一般认为癌肿的发生有80%—90%是直接或间接与环境有关，而环境因素中的80%是化学性的。如亚硝胺、煤焦油、烷化剂等。
-
遗传因素
一般认为遗传因素只占妇科恶性肿瘤发病原因的10%。在卵巢癌的病因中，与遗传因素有关的只占2.5%—7%（王希芝，2001）。据报道：卵巢癌有5%—8%属于遗传易感者，其中70%为遗传性卵巢癌乳腺癌综合征（高永良，2001）。子宫肌瘤也可能有遗传因素，其染色体异常发现率为30%。有家族史者的患病率是一般人的2.2倍。美国黑人的子宫肌瘤发生率高于白人3.4倍。
妇科肿瘤的治疗
腹腔镜疗法（适宜早期宫颈癌、子宫内膜癌等手术）。
传统开腹术
化学疗法
化疗是最常用的全身治疗方式，是指使用药物或者化学物直接攻击肿瘤细胞。不是所有药物用同样的作用方式攻击癌细胞，因此，化疗时可同时给予一种以上药物。化疗药物不仅对肿瘤细胞有作用，而且对身体增殖较快的健康细胞也有作用，因此，化疗具有毒副作用，常见副作用包括血细胞减少、恶心、呕吐、口腔溃疡、增加感染机会等，多数化疗副作用是可逆的。一些妇科恶性肿瘤是可以通过化疗治愈的，如部分卵巢生殖细胞肿瘤。
放射疗法
放疗是不可缺少的局部治疗方式，是一种使用放射线杀死癌症细胞、控制肿瘤生长和缓解疼痛的治疗手段。在放疗过程中健康细胞也会受到损害，但是其一般可修复。放疗有多种，在妇科恶性肿瘤中主要是外照射和近距离放射治疗。
分子靶向药物治疗
对于妇科肿瘤,手术和放、化疗治疗可以治愈大多数的早期患者,但不能挽救处于晚期的患者生命。随着分子靶向药物成功用于肺癌、结肠直肠癌和乳腺癌等肿瘤的临床治疗,针对妇科肿瘤的分子靶向药物的研究也取得了很大的进展。宫颈癌、卵巢癌和子宫内膜癌是妇科最常见的三类肿瘤,分子靶向治疗将为这些肿瘤患者提供新的治疗选择。
先进的腹腔镜手术
一种有效的微创技术，已被证明可缩短住院时间，减少不适感并缩短恢复期。
术中放射治疗（IORT）
这项放射技术用于治疗局部但已从原始肿瘤部位扩散的晚期癌症，这些患者原本可能没有治疗选择。在 IORT中，将设备直接带入手术室，并在手术过程中直接向癌症部位施加高剂量的辐射。梅奥诊所（Mayo Clinic）是世界上大约10个提供这种治疗选择的医疗中心之一。
腹膜内化疗
该技术涉及将化学疗法直接递送至腹部以治疗卵巢癌。美国国家癌症研究所的研究表明，与单独进行静脉化疗相比，腹膜内化疗具有更好的生存优势。
激素疗法
这种治疗通常但并非总是涉及孕激素，可以减慢具有激素受体的子宫内膜癌细胞的生长。激素疗法也可以与其他类型的疗法结合使用，或者，对于不能进行手术或放射疗法的女性，可以代替这些疗法。
妇科机器人手术治疗
机器人手术系统包括：
一个控制台，手术医生可在该控制台上使用手动控件控制示波器和仪器，并在屏幕上查看示波器的图像；
带手臂的机器人推车可固定设施；
提供手术部位3D视图的摄像机；
腕式器械可将手术医生的手部动作转化为精确的微小动作以进行手术。
坐在控制台上，收拾医生甚至可以通过极小的精度的小切口进行最精细，最复杂的手术。机器人系统不是可编程的，不能自行移动-它完全由手术医生控制。助理手术医生，他站在患者旁边的手术台上，并手动操作辅助端口以协助完成精细缝合等任务。
机器人手术可以执行以下程序：
机器人子宫内膜异位切除术可去除骨盆区域的异常生长，同时保留子宫和其他器官
机器人子宫切除术切除子宫
机器人子宫肌瘤切除术去除子宫肌瘤，保持子宫完整
修复盆腔器官脱垂
妇科肿瘤的诊断与测试
用于诊断妇科癌症的测试和工具取决于可疑癌症的类型和位置，以及诸如患者的病史和整体健康状况之类的因素。详尽的诊断有助于医生为每位患者制定正确的治疗计划。
妇科癌症的诊断测试工具包括：
• 影像学研究：包括磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）
• 经阴道超声：涉及将超声探头放入阴道
• 内窥镜检查：使用细的挠性管（内窥镜）可视化女性生殖系统的各个部分
• 组织活检和体液样本：为病理学家提供少量可疑组织样本，以进行评估
• 分子组织测试：用于确定肿瘤特异性基因，蛋白质和其他特征
AI人工智能技术
在计算机科学，人工智能（AI），有时也被称为机器智能，是由计算机完成人类智慧的机器行为，人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理，知识表示，计划，学习，自然语言处理，感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，比对方法，模糊算法，深度学习等。AI中许多工具可供使用，包括搜索和数学优化，人工神经网络和统计，概率和经济学的方法，逻辑学、统筹学、比对和甄别等等。AI领域借鉴了计算机科学，信息工程，数学，心理学，语言学，哲学以及许多其他领域。
复杂算法技术
计算复杂性理论（Computational complexity theory）是理论计算机科学和数学的一个分支，研究它可以致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类，以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题，亦即这个问题可以用一系列机械的数学步骤解决，例如算法。
妇科肿瘤的医疗干预需要相当多的资源。计算复杂性理论通过引入数学计算模型来研究这些问题以及定量计算解决问题所需的资源（时间，空间，数据，内容，信息），从而将资源的确定方法正式化。其他复杂性测度同样被运用，比如病理学，药学、化疗、放疗、生化、基因等。计算复杂性理论的一个作用就是确定一个能或不能被计算机求解的问题的所具有的实际限制。
在现代信息科学领域，与此相关的概念有算法分析和可推理性理论。两者之间一个关键的区别是前者致力于分析用一个确定的算法来求解一个问题所需的资源量，而后者则是在更广泛意义上研究用所有可能的方法来解决相同问题。更精确地说，它尝试将问题分成能或不能在现有的适当受限的资源条件下解决这两类。相应地，在现有资源条件下的限制正是区分计算复杂性理论和可计算性理论的一个重要指标：后者关心的是何种问题原则上可以用算法解决。这种研究在信息技术专家和专业妇科医务工作者的共同参与下可以创造出令人震惊的成果。
规则引擎技术
规则引擎技术是本课题研究的另外一个重点，所谓规则引擎就是通过建立一整套完整的规则库，特别是专家库，然后通过计算机信息处理技术完成对数据信息的信号处理，归纳整理出某种数字化规律，通过不断迭代的引用和调用，使得规则集合之间相互映射，彼此包含和回调，实现事务逻辑的多线条多层次关联引用。
引擎技术是一个专业专用的信息技术用语，它能保障和支撑各种规则之间彼此集成的规则，顺序和优先级。当然，最基本的规则吞吐能力和入出管理是最基本的要求。
规则引擎采纳和部署结果是，可以多维度多线条地处理各种事务元之间的关联整合，并形成新的可执行规则。比如说，在病理学诊断的过程中，需要考量和采纳的信息点很多，而这些信息有些是彼此苟合的，有的是相互独立的，但一个富有经验的专家，可以依据自身长期的积累和知识总结，关联各类信息点阵，重建一种有效的思维模式，计算机信息技术上称之为规则规则引擎对事务元的集成，如下图所示：
数据抓取、多媒体影像、5G传输技术
这里所研究的5G传输，是指依托移动运营商正在建设部署的第五代通讯网络进行大容量、高效率、无缝光滑不间断的信号数据多媒体传输。多媒体信息是指各类可传输信息的总和，例如话音、文字、图片、视频、媒体流等等。通过这类传输能力的建立，这个融和平台才能建立与狭义外界的联系的触角，从而实现对外部数据的抓取和耦合，这类数据包括案例分析、医务信息、影像信息、远程会诊、检测数据、基因透传、无人值守操作、诊疗监控，远程测量等等。
数据建模技术
建模技术是本研究中沟通连接医疗和信息技术这两大领域的桥梁，所谓数据建模的研究，就是把妇科肿瘤医疗干预、AI计算处理能力和医务工作者实际工作经验和事务认知结合在一起，形成具有生命力数据逻辑的核心工作。
具体包括一下几方面的工作：
-
妇科肿瘤的诊断和测试模型建立
-
妇科肿瘤病理病因分析模型
-
治疗模型，特别是手术、化疗、放疗的分阶段组合
-
预后、复发、并发、耐药、过敏过激、失衡模型
-
患者轨迹与行为路线图
-
环境、生态、文化
-
护理和营养
-
心理干预和社会伦理
-
遗传和基因
这些模型要完成数字化、区块化改造，采样、递归、标签、入出库、印戳、碎片化处理、存储和转发等过程，使其成为区块链，具有数字层面的可辨识可操作。这是核心，是亮点。
