医疗信息化建设的应用及挑战

孟双英 张伟

摘  要：随着互联网、大数据、人工智能等信息技术与医疗领域的深度融合，医疗服务正处在“信息化”向“智慧化”过渡的新阶段。目前，互联网、大数据、人工智能等技术在医疗行业的应用非常广泛，利用数字化手段加强智慧医疗建设是提升医疗服务质量和效率的关键，也是医院信息化建设的发展方向。为更快、更好地开展医疗信息化建设，必须妥善解决技术、数据、安全等方面的问题和挑战，尤其需要注重从业人员的理念和思想的培养。

关键词：医疗信息化;医疗大数据;互联网医疗;医疗人工智能;智慧医疗

中图分类号：R197.3;TP315      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）21-0101-03

Abstract：With the deep integration of information technology such as internet，big data，artificial intelligence and medical field，medical service is in a new stage of transition from “informatization” to “intelligence”. At present，internet，big data，artificial intelligence and other technologies are widely used in the medical industry. Strengthening intelligent medical construction by digital means is the key to improve the quality and efficiency of medical services，and is also the direction of hospital information construction. In order to carry out the construction of medical informationization faster and better，we must properly solve the problems and challenges in technology，data and security，especially pay attention to the cultivation of the concept and thought of practitioners.

Keywords：medical informatization;medical big data;internet medicine;medical artificial intelligence;intelligent medicine

0  引  言

医疗信息化是指医疗服务的数字化、网络化，通过计算机技术和网络通信技术为各医院和部门提供患者信息以及管理信息的收集、存储、处理、提取、交换等。医疗信息化主要包括医院信息化和区域卫生信息化，医院信息化又包括医院管理信息化、临床管理信息化、医院信息集成。广义的医疗信息化，还包括远程医疗、移动医疗、云医疗、医保信息化、药品流通信息化等。

医疗体系正经历着革命性的演进，朝着以患者为中心的价值导向方向转型。智慧医疗建设的目的是打通医患、医疗机构、医疗设备之间的关联，建立全民健康信息平台，利用人工智能技术，达到信息的共享和充分利用。利用信息化手段加强智慧医疗建设是提升医疗服务质量和效率的关键，更是改善病患诊疗效果的基石。

1  互联网技术在医疗上的应用

互联网医疗是将医疗卫生网络化、数据化。互联网医疗卫生发展总体处于起步阶段，然而发展态势迅猛，国内已经形成了形式多样的互联网医疗体系。

概括起来主要有以下几种模式：远程会诊模式，如区域远程会诊中心;互联网院区模式，如乌镇互联网医院等;单纯互联网医疗平台模式，如好大夫、微医、春雨医生等;专科专项互联网医疗模式，部分医务功能与互联网结合;未来互联网医疗模式，线下线上结合、开发式平台、可控区域管理、医疗信息互联互通、可穿戴设备监测等。

但互联网医疗存在一定的问题，如接诊的病種与医疗技术缺乏明确规范，部分医院未经权威认证私自设定互联网诊疗目录;互联网医疗下医师的接诊方法不一，没有标准的流程对医疗安全和医疗质量进行监督等。

互联网医疗的核心是医疗，安全可控是互联网适宜病症与技术准入的基本要求。在互联网医疗建设中应贯彻基本医疗制度的原则，在产生医疗健康大数据、促进医疗互联网技术应用、催化医疗健康人工智能、医疗资源布局与利用重新整合等方面给予适当考虑。

2  大数据技术在医疗上的应用

移动互联网、物联网、云计算等最新技术的应用，推动着区域医疗大数据的形成。区域大数据平台可将各个医疗机构的数据进行有效整合，建立以患者为中心的数据平台。可穿戴设备、移动便携设备更是使得数据的收集路径得到了最大的延伸，区域平台、移动设备为医疗大数据的收集提供了最佳通道。目前，在医疗大数据平台的建设中，医疗大数据主要包括：医疗记录、公共卫生服务数据、可穿戴设备数据、临床研究数据。医疗大数据的应用主要包括：区域协同，利用医疗大数据，根据患者的病情及健康数据，实现智能问诊、智能预约、远程医疗等服务;辅助诊断，通过人工智能算法对海量数据进行机器学习和深度挖掘，一方面可协助医生获取类似疾病的治疗方案，全面把握患者的诊断和治疗，另一方面可自主进行临床诊断，减轻医生的工作压力;临床研究，医疗大数据可为临床研究提供数据支持，助力科研发展;流行病预测，公共卫生研究机构可以利用大数据更早地预测传染病的传播途径及传播范围等;个性化医疗，利用大数据可将患者的全部诊疗信息、体检信息整合，并结合历史数据、当下病情等加以分析，从而针对该患者制定出个性化的医疗服务和精准治疗方案;慢性病管理，整合医疗就诊、基层卫生、家庭医生、患者等多方数据，为不同慢性病患者建立精准画像，从饮食、运动、用药等方面全方位提供个性化管理方案。

3  人工智能技术在医疗上的应用

人工智能的发展将加速医疗信息化进程，推进医疗各个领域的进步，已经成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。基于计算机视觉技术的医疗影像智能诊断，基于语音识别技术的人工智能虚拟助理，智能医用机器人，基于智能搜索、知识获取技术的智能药物研发，基于数据处理和芯片技术的智能健康管理是医疗人工智能的主要应用场景。

人工智能将为医疗领域变革提供动力，帮助其从被动的、基于医院的模式向主动的、基于家庭的模式转变。人工智能技术的发展，将为慢病患者提供更大的助力，人工智能与家庭传感器、可穿戴设备及其他家庭治疗方案相结合有望在症状出现之前检测到重大疾病的发生，达到及早进行针对性的治疗的目的。

4  医疗信息化面临的诸多挑战

在国家的大力支持下，我国医疗信息化建设虽然取得了阶段性成果，但在推动全国医疗信息化建设中仍面临诸多挑战，主要包括以下方面。

4.1  数据挑战

其一，现有医院内的医疗信息系统呈现出多样化建设的特征，医院内数字孤岛丛生，数据共享与互联互通存在障碍，数据孤岛效应一方面造成了患者数据的重复采集和医疗资源的浪费，另一方面也阻碍了健康医疗大数据的系统性开发和建设。其二，医疗健康大数据来源多、形式多样。医疗健康大数据可能来源于医院、医药公司等不同的医疗机构，数据缺乏统一的行业标准，难以跨系统复用、融合;医疗数据既有关系型数据，同时还有大量的文本内容、图像、影像等非结构化数据，挖掘医疗数据的深层次价值也是医疗数据治理要应对的挑战。

4.2  智慧医疗应用及安全的挑战

智慧医疗应用存在于多重场景中，包括临床科研、分级诊疗、患者管理、患者教育等多个方面，涉及的使用者包括医务人员、科研人员、患者及家属等多种角色，每一个应用场景都有复杂的应用逻辑和应用模型，每种角色的用户都有个性化的需求需要满足，同时应用的专业化、合规化要求也极高，另外还要建立完善的健康医疗大数据安全保障体系，明确患者数据的安全性是应用安全优先衡量的硬性指标。因此如何针对智慧医疗应用进行体系化的建设，如何在复杂的医疗服务场景中体现智慧医疗的先进性，并同时保障数据安全，是智慧医疗要面对的挑战和需要解决的问题。

4.3  医疗信息化人才缺失

在当前大数据环境中，医疗信息技术人才存在严重不足。医疗与计算机同属于知识密集型行业，既了解医疗又了解大数据、人工智能技术的复合型人才少之又少，人才数量稀少、综合素质不高、缺乏相应的培训与教学机制等，严重阻碍了智慧医疗领域的发展。

4.4  观念转变的挑战

医疗领域的发展过程中如果仅依靠技术不改变思想和理念，相当于穿新鞋走老路。要实现信息技术转化医疗，必须从思想上进行自我革命，引入新技术。必须要做到人、流程和技术三者合一，才能够打造健康的生态系统，才能够应对未来医疗发展的巨大挑战。

5  结  论

我国“十三五”期间医疗信息化建设的重点是加强制度建设、人才建设、投入机制建设，特别是要加强法律法规和安全隐私保护方面的建设。具体来说，应当遵循四大基本原则：拓宽广度，扩大试点，强化应用，缩小地区间的差距;推进深度，面向公众，服务基层，普及居民健康卡;提升精度，进一步推动数据的挖掘和应用，推进精细化管理;加大力度，统筹组织领导，加强效果监测评价。截止2020年，医疗信息化建设的最终目标是依托区域卫生信息平台实现优质医疗资源的纵向流动。

参考文献：

[1] 朱二莉，张波.基于大数据和移动互联技术的智慧医疗研究 [J].电脑知识与技术，2018，14（28）：230-231.

[2] 廖新波.智慧医疗与医疗未来 [J].中国医学人文，2018，4（11）：20-22.

[3] 许俊杰，陈军.基于物联网的智慧医疗系统及其发展应用 [J].中国医疗设备，2017，32（10）：118-121+131.

[4] 尚雅楠，孙斌.大数据背景下的智慧医疗应用现状研究 [J].科技和产业，.2016，16（10）：19-27.

[5] 譚贵泓，史济峰，葛振兴，等.应用德尔菲法构建公共场所卫生风险评价指标体系 [J].中国卫生监督杂志，2015，22（4）：323-327.

[6] 王静远，李超，熊璋，等.以数据为中心的智慧城市研究综述 [J].计算机研究与发展，2014，51（2）：239-259.

[7] 陈敏，武琼，张帧，等.智慧医疗卫生服务的挑战与启示 [J].中华医院管理杂志，2013，29（8）：597-599

[8] 詹庆.云计算与智慧医疗系统建设 [J].信息系统工程，2013（12）：145-146.

[9] 宫芳芳，孙喜琢，林君，等.我国智慧医疗建设初探 [J].现代医院管理，2013，11（2）：28-29.

[10] 武琼，陈敏.智慧医疗的体系架构及关键技术 [J].中国数字医学，2013，8（8）：98-100.

[11] AGNEW N M，KENDALL J B，AKROFI M，et al. Gastroesophageal reflux and tracheal aspiration in the thoracotomy position：should ranitidine premedication be routine？ [J]. Anesthesia and Analgesia，2002，95（6）：1645-1649.

作者简介：孟双英（1983.11-），女，汉族，河北石家庄人，信息项目管理师，硕士研究生，研究方向：医疗卫生信息化;张伟（1989.09-），女，汉族，河北辛集人，信息项目管理师，硕士研究生，研究方向：医疗卫生信息化。