深度解析医疗信息化的重要性及内容.docx

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深度解析医疗信息化的重要性及内容

深度解析：

医疗信息化的重要性及内容

信息化对于医疗行业为何重要

数字医疗，是指利用信息技术将整个医疗过程数字化、信息化，

广义上既包括医院诊疗流程的信息化，也涵盖区域医疗协同、公

共卫生防疫、医卫监管、医保管理的信息化，涉及电子设备、计算机软件、（移动）互联网等技术的综合应用。

数字医疗不仅是一种技术应用，更也应被视为一种革命性的医疗方式远期来

看，数字化将对整个医疗流程、医患关系、健康管理方式等诸多方面产生深远影响，正如人们在金融业、零售业中所看到的那样，因此是现代医疗的发展方向和管理目标。

早期，医疗领域的数字化主要体现在部分诊断设备上。

如心电图、

脑电图等生物信号采集处理仪器以及CT、彩超、数字X光机、

超声波等光学、电磁、声学影像设备，帮助医疗行业更好的实现了患者信息的可视化，极大的强化了医生的诊断能力。

当前阶段，医疗信息化的内涵则更多的指计算机软硬件技术在医

疗行业中的应用，其中既包括传统软件信息化技术，也包括云计

算、大数据、人工智能、物联网等新一代IT技术。

更为具体的，

数字医疗主要体现在医疗设备的数字化、医疗设备的网络化、医院管理的信息化、医疗服务的便利化四个方面。

那么，为何信息化对于医疗行业极其重要呢?

医疗过程可大致划分为导诊一诊断一制定方案一治疗一巩固一

康复一跟踪回访”几个关键步骤，本质即是基于患者信息拟定诊治方案并实施的一套流程。

在整个过程中，准确、及时的搜集病患信息是整个医疗活动的基石，这既包括患者自身的体征数据，也包括用以辅助作出诊断的环境状况及历史信息；其次，同一科室的医护人员之间、不同科室之间、跨医院之间、医保支付方与医疗机构之间，也均涉及患者数据和诊疗流程信息的流动，是医疗活动得以完成的必要条件。

更为具体的看，当前阶段，信息化技术至少在病人数字化、诊断决策、风险管控、医保控费、便民服务、流程管理、政策制定等方面具有巨大的应用价值。

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医疗信息系统涵盖哪些内容

医院IT系统

当前阶段，数字医疗主要体现在医疗信息系统的建设和应用上。

大体上，院内的医疗IT系统可分为两大类，即医院管理信息系统

（HIS）以及临床医疗管理信息系统（CIS）。

其中，前者主要聚焦于医院的行政管理和财务管理事务，即诊疗服务的收费流程以及相应资源的调配运营；后者的核心功能落脚于为临床诊疗活动

本身提供服务，是真正意义上的医院生产系统。

此外，由于医院

各类子系统庞杂、数据复杂性高，IT水平要求较高的大中型医院

还会建设信息集成交换平台、临床数据中心（CDR）、医疗BI分

析系统等辅助或集成系统，用以更好的整合全院系统功能、打通各科室的数据。

在所有医院信息系统构成中，电子病历（EMR，ElectronicMedical

Record）处于核心地位，也是当前政策刚性要求的核心落脚点。

原因在于EMR是基于特定系统的电子化病人记录，而掌握病人

信息是整个诊疗行为的基础。

EMR不仅保留病人诊疗全过程的

原始记录，并且可向用户提供数据、警示、提示、临床决策支持等服务，通过系统接口/对接给予其他子系统或功能模块相应的支持。

可以说，EMR的建设是构建现代医疗信息系统的基石。

政府监管及医保信息系统

医疗与大众健康紧密相关，具有很强的公益性，且由于极强的专业性和复杂性，医患之间存在严重的信息不对称，是政府监管最为严格的行业之一。

信息化对于提升监管效率十分有效，所以服务于医卫行政管理部门的各类监管信息系统也是医疗IT体系的

重要构成。

相比医院IT系统而言，多数监管系统的设计和建设要

简单很多；对应医疗体系的复杂构成，相应的监管信息系统也包括医疗监管、药品监管、公共卫生监管等多种类别。

作为医疗领域最大的支付方，医疗保险在行业中占据着重要地位，相应的，医保IT系统在整个医疗信息化体系中也可谓举足轻重。

金保工程”是覆盖全国的统一劳动和社会保障电子政务工程，医

保作为五大社会保险之一，十二五”期间被纳入金保工程”，成为

其中的重要模块。

医保是一个社会化的复杂系统，除医保经办管理机构自身的IT系

统建设外，还需与医院、基层医疗机构、药店等医保定点单位进行连接，打通双方信息流与资金流，方可实际运行。

具体的，医保定点单位端内部系统与医保管理端系统通过规范业务、统一代码（涉及人员、病种、药品和耗材、医技服务、收费标准等）、接口衔接，完成有机整合，所以也会产生相应系统功能模块的参数/规则/路径调整需求以及接口软件需求。

医保控费是一项艰难复杂的长期任务，自2009年新医改启动至今已10年，国家医保政策经历多次调整，相应的医保控费手段也随着多次转变，其中一个重要的变化是信息化监控已基本取代成本高昂的人工抽查审核。

具体支付方式上，大的思路是从数量付费转向质量付费，当前阶段主要推行实施总额预付+单病种付费的复合（如门诊按人头、长期慢性病住院按床日付费等）支付方式，而项目付费”正在被替代。

不过，无论是总额预付还是单病种付费，仍旧存在明显的弊端，

故而更为精细的DRGs（DiagnosisRelatedGroups）正在试点

应用中。

DRGs是根据患者信息，综合考虑患者的主要诊断、主要治疗方式，结合个体体征如年龄、并发症和伴随病，将疾病的复杂程度和费用相似的病例分到同一个组中，从而使不同强度和复杂程度的医疗服务之间有了客观对比依据。

目前，DRGs已被

全球超过30个国家或地区采用，是得到普遍公认的先进医保控费支付方法；同时，DRGs方法在医院内部也可用于医疗服务的绩效管理。

区域医卫信息平台

除医疗机构及医卫监管机构自身的信息化外，区域医疗资源的互

联互通和信息化也是数字医疗建设的重要内容之一。

区域医疗的信息化至少在以下方面有助于提升行业效率：

1）提供在线挂号、查看化验单等便民服务；

2）向医院提供互联网诊疗功能或协助医院更好的构建互联网能力；

3）协调区域内医卫机构，落实分级诊疗；

4）打通机构间信息，提升医保控费能力；

5）强化信息透明度，更高效的行业监管；

6）获取更多维度数据，有助于提升经济社会管理整体水平。

新一代信息技术

正如在金融、安防、家居、汽车等领域中一样，云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术也正在向医疗行业中渗透，尽管由于医疗行业高度的复杂性，渗透速度相对较慢。

形式上，这种渗透既包括新技术与现有IT系统的融合、助其深

化升级功能，也涵盖技术新特性所带动的过去不存在的新形式应用。

目前来看，新一代IT技术至少正在以下方面影响医疗IT产

业：

云计算云计算作为IT基础架构的革命，除了在laaS层面对医疗机构

的硬件基础设施带来变革外，在软件架构层面对医疗IT系统的

影响更为重要。

目前，绝大多数医疗信息系统仍是基于传统的单体或垂直架构软件设计思维构建的C/S（Client/Server）架构，

而云系统则是基于SOA或微服务技术所构建的B/S

（Browser/Server）架构。

相比于传统IT系统而言，云系统通过组件化或微服务实现松耦合，技术上具有更好的扩展性，运维成本低，方便创新技术部署应用，更易于支持复杂的大型或异构系统，这对于落实跨机构间的区域医疗、大型医疗集团的一体化应用尤其重要。

其次，对于医院内部，采用云架构更容易打通各个科室信息系统之间的数据交互渠道，解决数据一致性问题，交付上相较于传统软件也更易于部署。

目前，云计算主要应用于区域医疗项目。

由于存在数据敏感性及通信带宽及稳定性等问题，在医院中的渗透率仍然很低，仅为起步阶段，正在尝试的大中型医院也以私有云或混云为主，纯公有云在医疗行业的规模化推广应仍需时间。

大数据

大数据技术采用海量甚至全量数据进行分析，其数据量大、实时性高、类型多样，尽管数据价值密度低，但综合大量结构化或非结构化的数据来源，以及多样化的数据分析技术，能够挖掘出传统途径无法得到的信息。

如前所述，医疗活动的开展非常依赖信息和数据。

经过多年的积累，医疗行业已沉淀了相当规模的数据资源（诊疗数据、健康数据、研发数据、运营数据等），尽管数据质量仍有待改进，但在众多领域已具备了应用大数据分析技术的基础。

目前，大数据技术正在医疗行业中快速渗透，这至少体现在以下

方面：

1）基于大量病人的临床数据分析，帮助医生在患者的诊疗活动中做出更为准确的诊断；

2）通过可穿戴设备对病人综合体征进行远程监测，更高效低成本的实现慢病或健康管理；

3）公共卫生相关部门及单位，可借助大数据技术综合监控医卫、舆情等多维度数据，更前瞻性的开展疫情防治工作；

4）医保部门借助大数据技术对医疗行为模式、医患网络扩散等进行分析，以弥补固定规则下容易被钻漏洞的不足，医保控费工作

从经验决策”转向数据决策”；

5）保险公司利用大数据技术对商保理赔行为进行控制，降低报销欺诈和过度医疗风险；

6）医药企业借助大数据技术辅助支持药物研发活动，可大幅降低研发的试错成本。

人工智能

目前，人工智能（ArtificialIntelligenee，Al）仍是一个较为模糊

的概念，大体可以定义为研究开发用于模拟、延伸、扩展人的智

能的理论、方法、技术及应用系统的学科。

在技术层面，主流的AI技术包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理、知识图谱等，部分已开始在医疗领域尝试应用，但由于医疗活动的高度复杂性，整体上尚处于非常初级的阶段。

现阶段的AI技术主要基于算法、算力、数据三大基础要素，因

此与云计算、大数据技术结合较为紧密。

尤其是AI与大数据技

术，在相当多的应用场景下难以明确分离。

在医疗领域，当前AI

的典型应用如下：

1）基于Al的医学影像识别已开始在医院影像科或区域影像中心试用，目前主要针对如肺结核识别、眼底筛查、骨龄测试等较为简单的场景；

2）语音交互技术正在如语音电子病历、智能导诊机等系统或设备中应用；

3）知识图谱、机器学习、自然语义处理等技术与大数据相结合，正在医疗辅助决策、疫情预测、医学研究、药物研发等领域中应用；

4）AI技术在医院或医保的管理流程和绩效考评中也有应用。

物联网

物联网（InternetofThings，loT）是指通过各类传感器、射频识别技术、定位技术等，实时采集需要监控的各类信息，并对相关的终端设备进行连接和控制。

相比于连接人与人的移动互联网，物联网则是在物与物、人与物之间建立起更为广泛的网络关系。

医疗行为中包括诊断、治疗、监护、药品器械管理等多类活动，涉及医生、护士、患者、药品、器械等对象之间的交互，物联网技术能够在信息采集、交互控制方面大幅提升效率。

随着物联网技术日趋成熟，医疗物联网开始呈现加速发展的迹象，国内的领

先医院正在其医疗系统中更多的部署物联网应用。

具体来看，医

疗物联网应用现今主要体现在以下方面：

1）实时采集病患体征数据，帮助医护人员作出更全面准确的诊断或更及时的预防，提升智能化水平；

2）更便捷的获取患者身份、定位等信息，降低错误用药等事故的发生概率，在需要急救时及时找到患者，确保患者安全；

3）采集医疗设备运行数据，更高效的对其进行运营维护；

4）对药品、耗材、血液等进行跟踪管理，确保更准确的与患者匹配，同时提升资产管理水平。

区块链

本质上，区块链是分布式记账本，其难以篡改、去中心化、可溯源的良好特性可很好的满足数据保护要求，且零知识证明技术有助于保护个人隐私。

基于该特性，区块链技术在医疗行业中的潜在应用场景主要与病人数据的保护与分享有关，如诊疗、科研、医保报销、商保理赔等活动中的数据授权和管理；其次，医疗相关的可穿戴设备的数据管理也可与区块链技术结合；另外，医疗器械、药品耗材等的供应链和院内流通管理，也可利用区块链技

术达到流通过程中记录难以篡改的目的。

目前，区块链技术尚不

成熟，在医疗中的应用也极其有限，未来能否进一步推广，仍有待区块

链技术水平的提升以及技术生态的完善。