中國智慧醫院應用發展方向分析

• 陳博 2023年10月10日 來源：中研網 1060 67
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醫療服務體系除智慧醫院，還包含監管方、支付方、產品方及其他醫療服務提供方。在法律允許的情況下，確保數據在各機構間互聯互通、實時共享，對患者獲得高品質、高效率、高便捷的服務至關重要。例如悉尼Adventist Hospital自行開發電子病歷系統及虛擬數據中心，集成院

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在中國，受限于基層醫療能力，智慧醫院角色的演化進程與成熟市場有所不同。未來十年，醫院仍將在醫療服務體系中扮演最重要的角色，兼顧門診和住院任務，帶領基層機構形成醫聯/醫共體，共同承擔區域的居民健康管理。

1、跨機構互聯互通

醫療服務體系除智慧醫院，還包含監管方、支付方、產品方及其他醫療服務提供方。在法律允許的情況下，確保數據在各機構間互聯互通、實時共享，對患者獲得高品質、高效率、高便捷的服務至關重要。例如悉尼Adventist Hospital自行開發電子病歷系統及虛擬數據中心，集成院內各維度數據，并通過移動應用為醫務人員及患者提供“秒級”數據讀取。

跨機構互聯互通要點包括：

(1)個人健康檔案匯集初級診療數據、第三方服務數據(如體檢、檢驗)及醫院病歷數據。

(2)信息系統支持智慧醫院及其他機構實時數據連通共享。如法律允許，個人健康數據還可與保險支付數據，甚至個人行為數據(如可穿戴設備、互聯網平臺數據)進一步整合。

(3)醫院與各機構建立統一的數據標準及結構，就數據采集、存儲、傳輸、使用等操作建立規范，確保數據在安全私密的前提下被合理使用。

在某些生態體系中，智慧醫院是信息整合方，但數據整合范圍可能受限于個體醫院的數據覆蓋及影響力。在其它生態體系中，政府部門或支付方扮演信息整合方角色，此時智慧醫院有望獲取醫院外的全場景健康服務數據，最大化數據價值。無論何種情形，跨機構互聯互通都是賦能智慧醫院的基礎。

2、自動化高效運營

傳統醫院屬于勞動密集型機構，而智慧醫院將利用自動化設備優化運營及流程，大幅提升醫院生產效率及精度，例如：

(1)利用射頻識別(RFID)、條形碼等物聯網感知技術優化醫院內部資產管理流程，支持人員及物資實時可識別、可追蹤、可溯源。

(2)利用自動化流程及設備取代傳統人工操作，在患者端(如開具處方、檢查化驗、取藥收費)及醫院后臺端(如藥品、器械、樣本等物流傳輸及管理)提升效率。

(3)基于互聯網的住院管理、電子排班可精益化醫院人員及流程管理。

全球領先的智慧醫院均在不斷提升自動化水平。如北美第一家全數字化運營醫院，多倫多Humber River Hospital利用物聯網技術、自動化設備、機器人、智能工作流及運營管理系統等，實現約80%的后臺操作自動化，大幅縮減藥品發放及臨床檢驗時間，提升工作人員效率。

3、大數據驅動決策

醫院常因缺乏充足整合的結構化數據而難以挖掘數據價值，但智慧醫院可通過院內及院際集成平臺及數據中心來驅動智能分析。當然，在任何場景下收集數據都需遵守法律規定并保護患者隱私。醫院基于集成的結構化數據進行分析，通過實時監測、風險預測、及時干預，可大幅提升診療質量及運營效率。大數據分析在智慧醫院中的應用場景包括：

(1)診斷方面，利用深度神經網絡技術處理醫學圖像，診斷一系列疾病。研究表明，人工智能已具備與普通醫生相當的診斷準確率9。例如，杭州邵逸夫醫院正在研究運用人工智能評估肝病診斷分級;廣州市婦女兒童醫療中心與美國加州大學圣迭戈分校合作，利用深度學習算法處理電子病歷數據，多種常見兒科疾病診斷準確率已與經驗豐富醫生相當。

(2)預防與治療方面，基于電子病歷的大數據分析有助于早期預警及提前干預。利用患者行為、醫療和理賠數據，醫院可對高風險患者再入院風險及慢病進程進行預測。雖然發展中國家數據質量存在挑戰，但經驗表明，只需幾年的理賠數據即可建立相對準確的風險模型，幫助醫療機構設計更好的人群健康管理項目。

(3)運營管理方面，智慧醫院的手術排班可由大數據分析優化，根據潛在手術時間及難易要求，整合零散的時間表，減少手術室空置。

電子病歷的互聯互通應用將進一步得到普及據調研,基于電子病歷互聯互通的服務目前滲透率低于40%,電子病歷的普及將打通醫院內部信息化 系統，使患者信息在院內乃至不同院區間實時流動并共享，并在未來進一步演化為個人電子健康檔案， 擴大應用范圍。

數據驅動模式將推動更個性化、精準化的診療方式興起智慧醫院將涵蓋豐富數據，推動大數據、人工智能及健康設備在醫療領域的創新應用，使醫療從普適 化逐漸向個性化模式轉變，精準滿足居民的就醫和健康管理需求。

智慧醫院的在線化、移動化將帶來全新的醫療服務模式近年來，通信、支付等行為的在線化和移動化深刻改變了居民生活,而在線醫療的使用率僅有21.7%。但隨著智慧技術在醫療領域的滲透，超九成受訪專家表示移動設備將在智慧醫院中發揮巨大作用，未 來用戶將享受到像移動社交、移動購物一樣的便捷醫療體驗。

基于對體溫、血糖、血壓、血氧飽和度、心率等體征數據在不同數值所表示的體征情況進行深度學習，形成疾病風險識別算法模型，通過將設備采集的數據與關鍵定量指標進行對比分析，識別潛在疾病風險。同時，AI通過NLP對大量慢病科普數據進行分析處理，可以為不同慢病類型患者推送定制化醫學知識，方便患者自我學習。而且AI還可以對慢病患者的飲食、運動、睡眠、用藥等行為進行動態監測與分析，對慢病患者的健康狀態給與評價，幫助他們糾正不合理的行為，降低慢病惡化的風險。

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