智慧醫療的探索與實踐

楊新雷 許源 易應萍 施澤晶 熊剛 陳鏡伊 葛艷秋

摘? ?要：智慧醫療在我國正處在發展階段，其發展內容及特點還需要不斷探索與實踐。智慧醫療無論其概念及外延如何變化，實質還是醫療，而醫療的本質是技術與服務，提高醫療技術水平及服務質量是智慧的要點。在醫療過程中，賦予醫療更多的智慧，是智慧醫療發展的關鍵。南昌大學第二附屬醫院主要從智慧服務、智慧臨床、智慧管理三個方面開展智慧醫療探索和實踐。

關鍵詞：智慧醫療;探索與實踐;醫療數據

中圖分類號：R197? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：B? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.16.001

文章編號：1006-1959（2018）16-0001-05

Exploration and Practice of Intelligent Medical Treatment

YANG Xin-lei，XU Yuan，YI Ying-ping，SHI Ze-jing，XIONG Gang，CHEN Jing-yi，GE Yan-qiu

（the Second Affiliated Hospital of Nanchang University，Nanchang 330006，Jiangxi，China）

Abstract：Intelligent medicine is at the stage of development in China，and its content and characteristics need to be explored and practiced continuously.No matter how its concept and extension change，it is essentially medical treatment.The essence of medical treatment is technology and service.Improving medical technology and service quality is the key point of intelligence.In the process of medical treatment，giving medical treatment more intelligence is the key to the development of intelligent medicine.The Second Affiliated Hospital of Nanchang University mainly carries out the exploration and practice of intelligent medical treatment from three aspects： intelligent service，intelligent clinic and intelligent management.

Key words：Intelligent medical treatment;Exploration and practice;Medical data

智慧醫療這一概念最早見于2008年IBM公司 “智慧地球”提出 [1]。智慧醫療的新探索主要圍繞醫院“圍墻內外”多維資源的統籌調動、共享、協作展開[2]。智慧醫療是信息技術與生命科學的交叉應用，是面向醫療、康復、護理以及養老的大健康體系，涉及醫療服務、公共衛生、醫療保障、健康管理等多個方面。智慧醫療在我國正處在發展階段，其發展內容及特點還需要不斷探索與實踐。智慧醫療無論其概念及外延如何變化，實質還是醫療，而醫療的本質是技術與服務，提高醫療技術水平及服務質量是智慧的要點。在醫療過程中，賦予醫療更多的智慧，是智慧醫療發展的關鍵。南昌大學第二附屬醫院主要從智慧服務、智慧臨床、智慧管理三個方面開展智慧醫療探索。

1 智慧服務，方便為本

我國醫療領域的信息化建設歷經了醫院管理信息系統、臨床信息系統以及區域醫療信息化三個階段。智慧醫療是信息技術與生命科學的結合物，體現了通信技術與現代醫學的發展，以智能化的方式管理醫療需求，為公眾帶來治療性與預防性的醫療服務[3]。在智慧醫療建設過程中，如何讓醫療數據變成信息，讓信息變知識，再讓知識變服務，是實現智能醫療服務要思考的問題。過去，我們曾一度讓信息以管理和臨床為中心，以患者為中心的理念一直在強調，但在系統的設計中體現有限，以致讓群眾的就醫體驗不佳。智慧服務最重要的特征是要讓信息系統充分體現以患者為中心，方便為本，在很多的環節中打破傳統的理念，還方便于民，讓被動服務轉變為主動服務，自動服務，智慧服務，讓服務走出圍墻，突破時間和空間的限制。

1.1實名制就診，變“麻煩卡”為真正的便民卡? 醫院在信息化建設過程中，普遍將就診卡作為服務的介質和唯一識別號，導致一次一卡、一院一卡、一人多卡，患者的信息不完整、不連貫，影響醫療質量，院與院之間的數據也無法交互，成為數據共享的障礙。為此，南昌大學第二附屬醫院在江西省首家推行實行實名制就診，取消就診卡，推行以身份證號為唯一識別號，以社會保障卡和身份證為就診介質。并通過實名制，為移動支付、電子發票、醫保脫卡支付夯實基礎。為確保實名制就診的實施，醫院采取四項措施多種途徑，①對帶醫保卡、身份證患者用醫保卡或身份證實名制就診;②對沒帶醫保卡、身份證患者記得身份證號患者，在自助設備上輸入身份證號，建立實名制的臨時就診卡;③對沒帶醫保卡、身份證患者，且不記得身份證號，在門診部的警務室提供根據姓名和住宅查詢身份證號，建立實名制的臨時就診卡;④對不知姓名急救患者，走綠色通道，先就診再建卡。實名制的推行大大方便患者，解決了一次一卡、一人多卡現象，保證患者就診信息的準確性、完整性，受到社會好評。

1.2實行多渠道、分時段、全頻道預約體系? 患者就醫主要環節為：掛號-看病-交費-檢查-取報告-拿藥，這些環節中，傳統的就醫模式均為現場獲取，飽受“排隊3小時，看病5分鐘”之痛，醫院的就診秩序也往往慒雜擁擠不堪，群眾就醫體驗非常差。多渠道、分時段、全頻道預約體系，是解決這些就醫環節的有效途徑。為此，我們將現場掛號一種渠道擴展為涵蓋自助機、服務中心、診間、微信、支付寶、APP、電話和網站八大預約渠道。同時提供分時段預約，讓患者能夠根據自己的時間，有計劃按不同時間點錯峰就診，緩解了門診就醫患者扎堆的擁堵現象，讓患者足不出戶、享受信息技術的便捷。為方便患者完成檢查，系統通過“細分人群”，對不需要人工干預的檢查提供自動預約、自助預約，對需要人工干預交待的檢查采取窗口預約，即保證了質量又簡化了流程。

我院2017年8月開始多渠道分時段預約的實施，預約方式掛號的患者比例明顯增加，從過去不到30%增加到56.55%，候診高峰降低78%，人工收費窗口減少2/3。全頻道的檢查預約方便了患者，縮短了就診時間，取得良好的社會效益和經濟效益。

1.3全流程一站式自助服務設備? 醫療服務自助設備使用近10年，以單一功能的掛號機、檢查單打印機、交費機為主，因功能單一且分散，使用率低，沒有起到方便患者減少排隊現象。為此，我院與公司共同設計了門診、住院服務業務高度集成自助一體機，一站式解決：掛號、預約掛號、繳費、醫保結算、打報告、打發票、查詢信息、交住院押金、查詢費用清單、出院結算等服務環節。幫助患者省去掛號、繳費、取報告、住院結帳、交押金5個排隊環節，一站式的解決了門診、住院患者相關服務。自助服務設備24h不間斷服務，打破了時間和空間的約束 ，讓患者在醫院隨時隨地都可獲得相應的服務。

1.4多種支付方式和途徑? 支付是醫療服務的重要環節，也是改善醫療服務的重要內容，醫院最初的支付方式往往以窗口排隊支付為主要途徑，耗去患者1/3的就診時間，是就醫難一個重要表現。為此，我院利用互聯網技術為患者提供微信、支付寶、銀行轉帳、醫保、現金5種支付方式，及診間、自助機、微信、支付寶、窗口5種支付途徑，改變了幾十年來患者排隊難、交費難的情況。

1.5院內三維導航、短信推送服務? 盡管在診療服務中各醫院均有標識，但標識的準確性、延續性往往讓患者云里霧里，為此，醫院在患者APP提供三維院內導航，為患者提供過程引導，能將患者準確的帶到指定的地點，且誤差小于3m，全程無差別引導，讓服務流動起來，也降低了醫院的服務成本。同時實現各個就診環節的短信推送服務，讓患者在每個就診環節中準確了解服務內容，讓患者明明白白消費，為無紙化奠定基礎。

1.6全時空門診? “全時空”是依托醫院信息化技術。突破門診空間和醫師門診時間的制約 [4]。構建全時空門診信息體系，方便醫生在Any time（任何時刻）和Any where（任何地點）以Any way（多種方式，如APP、微信等）為Any one（任何有需要的患者）提供“即時”門診就診服務，是方便患者的重要途徑。為此，南昌大學第二附屬醫院以全時空門診的理念，實現了4A實時服務，醫生在醫院的任何地點通過系統可為患者提供就診服務，為家庭醫生及多點執業的延伸奠定了基礎，為服務的無限擴展提供延伸空間。

1.7門診智能導診? 為方便患者，我們在門診自助服務機增加了人工智能導診服務，機器通過醫學知識庫的學習，智能回答患者的咨詢。同時在自助機中安裝了指紋識別及人臉識別系統，患者只要采集了指紋和人臉，下次就診時就可以通過指紋和人臉自動認證，為今后醫保患者的身份識別奠定了基礎，積極探索AI在醫療領域的應用。

2 智慧臨床，以人為本

智慧臨床是通過智能集成和良好的人機交互，讓系統圍著人在轉，向精細和準確“升維”。主要體現在智能一體化工作站、高效智能反饋閉環、大數據人工智能反哺臨床。

2.1智能一體化工作站? 以往由于系統的高度集成不夠，臨床工作人員為了獲得相關的醫療信息，往往圍繞系統轉，每天為獲取信息花費大量的時間和精力，如：各系統間集成度不高，醫生桌面上往往擺放很多不同的系統，醫生要獲得相關的信息往往要在不同的系統中來回切換;另外系統沒有形成有效的閉環，信息斷流，如門診醫生要獲得一個危急值，要通過很多人工環節獲取。智慧臨床就是通過系統集成、數據集成和頁面集成，將原本分散的各個系統有機整合成為一個整體，讓不同角色的使用者，一次登錄可訪問所有系統。醫療相關信息由過去被動查看變為主動提醒，最大限度的提高工作效率和協作能力，實現信息圍繞醫生和護士轉，把臨床人員從電腦前解放出來，還給患者更多的溝通、診療時間。為此，我們通過集成平臺，實現56個系統單點登陸無縫連接，業務流程實現閉環管理，在整個醫療流程中信息流可查詢可追溯，相關信息伴隨醫護人員的診療活動而流動，實現主動智能推送提醒服務，如：院感、危急值、傳染病提醒;未讀報告、待審核消息提醒;會診提醒;質控、醫囑問題提醒，方便醫務人員治療的同時，也提高了醫療質量。

2.2 閉環管理? 目前，絕大多數醫院都已建成較為完善的醫院信息系統，解決了醫囑的下達、審核和生成的問題。但在為患者執行的環節還沒有管控，實際給藥、輸液、抽血、輸血、治療等操作過程沒有系統保障，沒有任何信息數據支持業務完成的時間及效果記錄，這是整個醫囑業務流程中的缺口環節[5]。

閉環管理是指正向通路和反饋通路構成的閉合回路的自動控制系統，又稱反饋控制系統。正向通路應該實現流程數字化全覆蓋，伺服系統能根據輸出信息，比較系統行為與期望行為之間的偏差，并消除偏差以獲得預期的系統性能，以此提高醫療質量[6]。

閉環管理需借助無線技術可將移動醫護信息系統延伸到患者床旁，利用信息化手段完成醫囑閉環管理模式的構建，可對醫囑從下達、審核、生成到患者床旁執行的全業務流程進行管理。該模式可在信息系統輔助下安全有效地完成醫囑的執行并形成電子記錄，實現電子病歷與醫護系統的互聯互通，將醫囑執行的每一步在信息系統監督下安全有效地完成，從而真正達到提升醫護管理水平、減少醫療差錯、提高醫療質量的目的。閉環管理是智慧醫療的一個重要體現，南昌大學第二附屬醫院在閉環管理中，依據規范、質控制點，定義監控和追溯。結合規則校驗、進行統計分析并反饋。發現問題、糾正錯誤、控制影響。建立檢驗、檢查、用藥、用血、危急值等閉環，降低醫療風險，提高流程效率。

2.3大數據人工智能反哺臨床? 大數據與醫學的高度融合將顛覆傳統的數據管理模式，給人們帶來科學研究方法和管理模式的變革，提高生產率和競爭力，并創造巨大的經濟與社會價值。有資料顯示，醫療大數據的分析會為美國產生3000億美元的價值，減少8%的美國國家的醫療保健支出。我國是人口大國，醫療數據占世界1/5，醫療大數據將在臨床輔助決策、醫療質量監管、疾病預測模型、臨床試驗分析、個性化治療等醫療服務領域發揮巨大作用[7]。

智慧醫療是人工智能技術在醫療上的應用，主要涉及疾病預測模型、醫學影像智能判讀、手術機器人、輔助診斷、病歷理解和檢索、康復智能設備和智能制藥。IBM研制了仿人腦超級計算機芯片，研制了人工智能“臨床醫生”。2011 年，智能醫生Watson被應用到醫療領域。在治療肺癌時，Watson給出的治療建議96%的情況下與醫生的方案相吻合;治療直腸癌和結腸癌時，與醫生建議的吻合率也分別高達93%和81%[5]。由于Watson是由強大的數據庫、知識庫作支持，可以幫助醫生選擇最佳治療方案，減少誤診，也培養了年輕醫生。

為促進醫療大數據及人工智能技術的應用，南昌大學第二附屬醫院主要從以下方面進行探索：

2.3.1 建立大數據平臺網絡構架，奠定大數據應有用的網絡基礎? 醫療大數據的應用，首先需建立大數據網絡構架，使大數據中心與醫療在線數據、CDR形成密不可分的整體，又不影響各自性能。我院網絡架構分為外網區域、數據交換區域和內網區域三部分，外網區域與內網區域物理隔離，需要提供Internet訪問的外網業務數據通過數據交互區域經萬兆網閘與內網進行數據交互。在這個構架下，建立大數據平臺網絡構架，為大數據的應用奠定了網絡基礎，見圖2。

2.3.2開展數據挖掘，奠定大數據應用的數據基礎? 南昌大學第二附屬醫院每年產生約100～200 T左右的數據，這些原始數據有結構化和非結構化數據，且標準化程度不高。因此，我院首先對醫院近10年的數據進行挖掘，研究了醫學知識庫及醫療大數據標準化技術。用統一的醫學知識庫來溝通不同的醫學術語庫，包括索引、管理、更新醫學術語庫的核心技術，及涵蓋醫院常用的十幾種醫學術語庫，對臨床使用的疾病、藥物、檢測等多種信息進行標準化，為多中心臨床研究數據交互平臺提供支撐。其次，研究基于分布式語義的醫學自然語言處理技術。醫療數據中有些重要信息散落在描述性的文本中，不能直接進行數據分析。醫學自然語言處理技術是從這些描述性的文本中抽取重要的患者信息，主要包括：①疾病、癥狀、手術等醫療命名實體的識別算法;②相關命名實體的屬性識別算法;③命名實體之間的關聯分析，利用不同命名實體或概念之間的共現關系，建立命名實體之間的聯系。開發基于隱馬爾科夫模型、SVM 等機器學習方法。利用自然語言處理、機器深度學習技術，使非結構化數據結構化。為大數據的應用奠定了數據基礎。

2.3.3建立臨床研究平臺，開展人工智能研究? 在數據標準化及結構化的基礎上，南昌大學第二附屬醫院建立了臨床大數據中心，將標本庫信息融入大數據中心，創建了多中心的合作模式。在對數據進行脫敏處理后建立了臨床研究大數據平臺，為科研人員提供了有效的臨床研究服務，利用這個平臺，開展了“家族性高膽固醇血癥患病率及治療情況分析、腦梗死患者溶栓后治療效果分析、基于大數據的實驗室檢查對消化系腫瘤的診斷評價、腦梗患者復發入院的影響因素分析”等研究，同時還開展了人工智能研究，如：“腦卒中、糖尿病、腦卒中并發感染等疾病的預測模型研究，及基于臨床大數據的臨床路徑模型研究等。”積極推進江西省醫療大數據的合作與交流，與解放軍第九四醫院、江西省萍鄉市人民醫院等共同申報并獲批江西省醫療大數據工程研究中心，成為江西省首個大數據工程中心，為推動江西省醫療大數據的應用和人工智能的研究作出了積極的貢獻。

3 智慧管理，賦能為用

智慧管理是以大數據為基礎具有循證依據的管理，醫院管理包括醫療管理、后勤管理、績效管理等，從數據分析、發現、解決管理中存在的問題，達到從經驗管理到數據管理及精細管理，是智慧管理的核心。在智慧管理中南昌大學第二附屬醫院主要圍繞以下幾個方面進行。

3.1數據驅動的智能管理平臺，以崗位責任制為核心，為各級各類管理部門提供數據賦能。建立數據驅動的智能管理平臺，讓各級管理人員一目了然知曉其管轄部門的工作情況，通過平臺主動推送各項管理數據，同時立刻能展開的多維度追蹤、監控和反饋，讓管理更可及，決策更直觀。目前我院已依照：醫務、護理部、門診部、科主任和護士長等建立包含各自特色的管理工作平臺，使管理者動態了解門診量及門診患者的結構、就診峰值、DRGs、醫療指標、護理指標等情況，及時發現解決問題，真正實現PDCA持續改進，提高醫療質量。

3.2數據驅動的管理決策支持平臺，實現由經驗管理到數字管理、精細管理。在智慧醫療的建設中，南昌大學第二附屬醫院對醫療數據進行集中貯存、匯總、統計和分析的應用。為管理決策提供數據支撐。在績效及運維管理中，利用醫療大數據，進行精細的調整和提取， 分析各個指標結果， 為數字化管理及精細化管理提供有效的依據。

3.3數據驅動的醫聯體，為聯動的一體化管理提供支撐。李克強總理說：“中醫講‘通則不痛。我們就是要讓優質醫療資源上下貫通，以醫聯體之‘通，破解群眾看病之‘痛”。建設醫聯體，要打破傳統的形式下、表面化的建設模式，真正實現上下貫通，上下聯動的機制，要達到這一目的，需大數據驅動，才能真正讓百姓少走路，讓數據多跑路，實現數據整合、利用。我院通過構建全面聯動的醫聯體協同平臺為醫聯體“賦能”，幫助醫聯體“提速運轉”，建立了統一預約中心、影像及手術會診中心、多醫院MDT、雙向轉診等，實現了資源、技術、科研協作機制，取得良好效果。

智慧醫療是維護“追求最高的健康水準是每一個人的基本權利”，及讓生存在這個星球上的人都從中受益的的有效途徑，智慧醫療涉及到醫療的全方位和全過程，其復雜性、創新性需要我們不斷探索和實踐，使其成為促進醫療健康發展的新動力。

參考文獻：

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[3]項高悅，曾智，沈永健.我國智慧醫療建設的現狀及發展趨勢探究[J].中國全科醫學，2016，19（24）：2998-3000.

[4]龔紅輝，陳晉東，段紹斌，等.大型綜合醫院"全時空"門診診療模式的實踐探索[J].中國醫院管理，2016，36（3）：56-57.

[5]計虹.基于信息技術的醫囑閉環管理方法研究[J].醫療衛生裝備，2014，35（8）：72-74.

[6]王雨來，張劍，盧振，等.基于HIMSS 6級創建的用藥閉環管理經驗分享[J].中國藥業，2016，25（12）：74-76.

[7]王靈芝，郝明.醫療大數據的特征及應用中的倫理思考[J].醫學與哲學，2017，38（7）：32-35.

收稿日期：2018-3-14;修回日期：2018-4-20

編輯/成森