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中國智慧醫(yī)院應(yīng)用發(fā)展方向分析

醫(yī)療服務(wù)體系除智慧醫(yī)院,還包含監(jiān)管方、支付方、產(chǎn)品方及其他醫(yī)療服務(wù)提供方。在法律允許的情況下,確保數(shù)據(jù)在各機(jī)構(gòu)間互聯(lián)互通、實(shí)時(shí)共享,對(duì)患者獲得高品質(zhì)、高效率、高便捷的服務(wù)至關(guān)重要。例如悉尼Adventist Hospital自行開發(fā)電子病歷系統(tǒng)及虛擬數(shù)據(jù)中心,集成院

欲了解更多中國智慧醫(yī)院行業(yè)的未來發(fā)展前景,可以點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《2023-2028年中國智慧醫(yī)院行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)查研究與發(fā)展戰(zhàn)略預(yù)測報(bào)告》。

在中國,受限于基層醫(yī)療能力,智慧醫(yī)院角色的演化進(jìn)程與成熟市場有所不同。未來十年,醫(yī)院仍將在醫(yī)療服務(wù)體系中扮演最重要的角色,兼顧門診和住院任務(wù),帶領(lǐng)基層機(jī)構(gòu)形成醫(yī)聯(lián)/醫(yī)共體,共同承擔(dān)區(qū)域的居民健康管理。

1、跨機(jī)構(gòu)互聯(lián)互通

醫(yī)療服務(wù)體系除智慧醫(yī)院,還包含監(jiān)管方、支付方、產(chǎn)品方及其他醫(yī)療服務(wù)提供方。在法律允許的情況下,確保數(shù)據(jù)在各機(jī)構(gòu)間互聯(lián)互通、實(shí)時(shí)共享,對(duì)患者獲得高品質(zhì)、高效率、高便捷的服務(wù)至關(guān)重要。例如悉尼Adventist Hospital自行開發(fā)電子病歷系統(tǒng)及虛擬數(shù)據(jù)中心,集成院內(nèi)各維度數(shù)據(jù),并通過移動(dòng)應(yīng)用為醫(yī)務(wù)人員及患者提供“秒級(jí)”數(shù)據(jù)讀取。

跨機(jī)構(gòu)互聯(lián)互通要點(diǎn)包括:

(1)個(gè)人健康檔案匯集初級(jí)診療數(shù)據(jù)、第三方服務(wù)數(shù)據(jù)(如體檢、檢驗(yàn))及醫(yī)院病歷數(shù)據(jù)。

(2)信息系統(tǒng)支持智慧醫(yī)院及其他機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連通共享。如法律允許,個(gè)人健康數(shù)據(jù)還可與保險(xiǎn)支付數(shù)據(jù),甚至個(gè)人行為數(shù)據(jù)(如可穿戴設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù))進(jìn)一步整合。

(3)醫(yī)院與各機(jī)構(gòu)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)構(gòu),就數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、使用等操作建立規(guī)范,確保數(shù)據(jù)在安全私密的前提下被合理使用。

在某些生態(tài)體系中,智慧醫(yī)院是信息整合方,但數(shù)據(jù)整合范圍可能受限于個(gè)體醫(yī)院的數(shù)據(jù)覆蓋及影響力。在其它生態(tài)體系中,政府部門或支付方扮演信息整合方角色,此時(shí)智慧醫(yī)院有望獲取醫(yī)院外的全場景健康服務(wù)數(shù)據(jù),最大化數(shù)據(jù)價(jià)值。無論何種情形,跨機(jī)構(gòu)互聯(lián)互通都是賦能智慧醫(yī)院的基礎(chǔ)。

2、自動(dòng)化高效運(yùn)營

傳統(tǒng)醫(yī)院屬于勞動(dòng)密集型機(jī)構(gòu),而智慧醫(yī)院將利用自動(dòng)化設(shè)備優(yōu)化運(yùn)營及流程,大幅提升醫(yī)院生產(chǎn)效率及精度,例如:

(1)利用射頻識(shí)別(RFID)、條形碼等物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)優(yōu)化醫(yī)院內(nèi)部資產(chǎn)管理流程,支持人員及物資實(shí)時(shí)可識(shí)別、可追蹤、可溯源。

(2)利用自動(dòng)化流程及設(shè)備取代傳統(tǒng)人工操作,在患者端(如開具處方、檢查化驗(yàn)、取藥收費(fèi))及醫(yī)院后臺(tái)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(lián)網(wǎng)的住院管理、電子排班可精益化醫(yī)院人員及流程管理。

全球領(lǐng)先的智慧醫(yī)院均在不斷提升自動(dòng)化水平。如北美第一家全數(shù)字化運(yùn)營醫(yī)院,多倫多Humber River Hospital利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、自動(dòng)化設(shè)備、機(jī)器人、智能工作流及運(yùn)營管理系統(tǒng)等,實(shí)現(xiàn)約80%的后臺(tái)操作自動(dòng)化,大幅縮減藥品發(fā)放及臨床檢驗(yàn)時(shí)間,提升工作人員效率。

3、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

醫(yī)院常因缺乏充足整合的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而難以挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,但智慧醫(yī)院可通過院內(nèi)及院際集成平臺(tái)及數(shù)據(jù)中心來驅(qū)動(dòng)智能分析。當(dāng)然,在任何場景下收集數(shù)據(jù)都需遵守法律規(guī)定并保護(hù)患者隱私。醫(yī)院基于集成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過實(shí)時(shí)監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、及時(shí)干預(yù),可大幅提升診療質(zhì)量及運(yùn)營效率。大數(shù)據(jù)分析在智慧醫(yī)院中的應(yīng)用場景包括:

(1)診斷方面,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)處理醫(yī)學(xué)圖像,診斷一系列疾病。研究表明,人工智能已具備與普通醫(yī)生相當(dāng)?shù)脑\斷準(zhǔn)確率9。例如,杭州邵逸夫醫(yī)院正在研究運(yùn)用人工智能評(píng)估肝病診斷分級(jí);廣州市婦女兒童醫(yī)療中心與美國加州大學(xué)圣迭戈分校合作,利用深度學(xué)習(xí)算法處理電子病歷數(shù)據(jù),多種常見兒科疾病診斷準(zhǔn)確率已與經(jīng)驗(yàn)豐富醫(yī)生相當(dāng)。

(2)預(yù)防與治療方面,基于電子病歷的大數(shù)據(jù)分析有助于早期預(yù)警及提前干預(yù)。利用患者行為、醫(yī)療和理賠數(shù)據(jù),醫(yī)院可對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者再入院風(fēng)險(xiǎn)及慢病進(jìn)程進(jìn)行預(yù)測。雖然發(fā)展中國家數(shù)據(jù)質(zhì)量存在挑戰(zhàn),但經(jīng)驗(yàn)表明,只需幾年的理賠數(shù)據(jù)即可建立相對(duì)準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)模型,幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)更好的人群健康管理項(xiàng)目。

(3)運(yùn)營管理方面,智慧醫(yī)院的手術(shù)排班可由大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化,根據(jù)潛在手術(shù)時(shí)間及難易要求,整合零散的時(shí)間表,減少手術(shù)室空置。

電子病歷的互聯(lián)互通應(yīng)用將進(jìn)一步得到普及據(jù)調(diào)研,基于電子病歷互聯(lián)互通的服務(wù)目前滲透率低于40%,電子病歷的普及將打通醫(yī)院內(nèi)部信息化 系統(tǒng),使患者信息在院內(nèi)乃至不同院區(qū)間實(shí)時(shí)流動(dòng)并共享,并在未來進(jìn)一步演化為個(gè)人電子健康檔案, 擴(kuò)大應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式將推動(dòng)更個(gè)性化、精準(zhǔn)化的診療方式興起智慧醫(yī)院將涵蓋豐富數(shù)據(jù),推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能及健康設(shè)備在醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,使醫(yī)療從普適 化逐漸向個(gè)性化模式轉(zhuǎn)變,精準(zhǔn)滿足居民的就醫(yī)和健康管理需求。

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

基于對(duì)體溫、血糖、血壓、血氧飽和度、心率等體征數(shù)據(jù)在不同數(shù)值所表示的體征情況進(jìn)行深度學(xué)習(xí),形成疾病風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別算法模型,通過將設(shè)備采集的數(shù)據(jù)與關(guān)鍵定量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析,識(shí)別潛在疾病風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),AI通過NLP對(duì)大量慢病科普數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,可以為不同慢病類型患者推送定制化醫(yī)學(xué)知識(shí),方便患者自我學(xué)習(xí)。而且AI還可以對(duì)慢病患者的飲食、運(yùn)動(dòng)、睡眠、用藥等行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測與分析,對(duì)慢病患者的健康狀態(tài)給與評(píng)價(jià),幫助他們糾正不合理的行為,降低慢病惡化的風(fēng)險(xiǎn)。

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