智慧醫療呼之欲來

孫杰賢

此次新冠疫情給智慧醫療做了一次史無前例、影響深遠的市場培育。

智慧醫療是以人為本，以醫療數據為核心，以電子病歷、居民健康檔案為基礎，以信息化、數字化、智能化為表現，綜合應用物聯網、大數據、云計算、人工智能以及5G等信息技術，構建智能化的醫療信息支撐體系、規范化的醫療信息標準體系、常態化的醫療信息安全體系、科學化的醫療管理體系、專業化的醫療業務體系、便捷化的醫療服務體系，通過全要素、全流程、全鏈條的系統優化，讓整個醫療健康生態圈中的每一個環節和群體均從中受益。

這是筆者見過的智慧醫療的概念定義中相對全面的一個。相比互聯網醫療，智慧醫療有兩大突破。技術上，智慧醫療充分運用了新一代信息技術的優勢，物聯網、人工智能、云計算、大數據等新技術的廣泛使用，遠遠超越了傳統互聯網的范疇；在機制上，智慧醫療強調以信息技術與傳統醫療的各個環節緊密結合，融合發展，而非替代和顛覆。

我國自“十三五”規劃中明確提出大健康概念后，人們對醫療保健服務的需求也開始發生了非常大的變化，從被動、應對性的就醫診療，慢慢轉向主動、常態性的預防保健。于此同時，我國作為人口大國，醫療衛生資源卻僅占世界的2%，而且分配不均衡，城鄉醫療服務水平也存在差距。所有這些都推動者整個醫療健康生態走向數字化和智能化，最終實現“以人為本”的智慧醫療。

在疫情防控工作中，在新冠疫情防控中，5G、物聯網、大數據、人工智能和區塊鏈等人智能高科技成果被廣泛使用，為疫情防控保駕護航。

視頻直播是5G相對于4G最為突出的優勢應用。本次疫情防控中，為充分利用大城市、大醫院專家資源，5G+遠程會診系統快速在全國各地很多醫院落地。通過遠程會診系統，專家可以對偏遠地區醫院的重癥、危重癥的患者進行問診，提供救治指導。同時，在火車站、機場、地鐵等公共交通、人群密集區域，采用5G+熱成像技術，快速完成大量人員的測溫及體溫監控，識別出溫度異常的個體，并將數據準確快速實時回傳，筑起疫情防控第一道防線。另外，5G遠程辦公、遠程教育等信息通信技術正助力實現抗擊疫情和恢復生產兩不誤。中小學生可通過線上數字化空間中學習，做到停課不停學；企業員工通過云平臺在線辦公、召開視頻電話會議等。

減少不必要的接觸是疫情防控的重要手段，而這正是物聯網的價值所在。在社區管理方面，人臉識別、熱成像測溫等在社區人員身份識別、“無接觸式”體溫篩查及門禁無人化管理方面得到普遍應用。在人流管控方面，車牌智能識別、紅外測溫等技術在機場、車站、高速公路卡口等人流密集區域大量投入使用，大幅提高排查效率；無人機巡查、高空喊話在城區、鄉村疫情防控中靈活應用。在醫療救治方面，定位標簽在醫護人員、患者、醫療設備上得到應用，不僅實現了對活動位置、運行軌跡的實時監測和越界預警，還為患者提供了一鍵呼叫功能，提高了醫療救治、患者管理效率。在物流配送方面，最后一公里倉儲設施+無人配送物流系統，有效避免人員直接接觸造成交叉感染。在復工復產方面，企業通過物聯網技術將機械臂、AGV智能車等生產設備和智能裝備高度互聯，構建無人化生產線，顯著緩解疫情期間人員到崗不足的壓力。

獲知人口流向，預判疫情傳播趨勢是疫情防控中非常重要的工作，尤其是確診和跟蹤疑似患者和確診患者的流動軌跡。我國人口眾多，地域廣闊，如果僅靠人力是無法完成這項工作的。有了大數據技術的助力，工作效率和工作效果都有了極大的提高。各地利用大數據，可以分析疫情暴發后多少人流向北上廣深等一線城市，多少人流向內陸廣大農村，了解他們的分布態勢，從宏觀上預測多少人可能被感染，幫助政府決策物資投放和管控手段。同時還可以精確掌握散落在各地的隱性傳染者。一個很具體的例子是北京“健康寶”小程序，通過對確診患者的出行信息進行大數據匹配，幫助疫情防控部門精準鎖定潛在風險人群，以便高效的采取應對措施。

人工智能技術在此次疫情防控中可謂是光芒四射，大量被人工智能技術武裝的疫情防控產品和應用走上前臺，智能可穿戴醫療設備，醫療機器人，醫療無人機，以及體溫智能檢測系統。利用人工智能可以在高密度人流中快速、準確識別體溫異常者；對疫情信息進行智能化分析，預測疫情發展趨勢，可以提升政府疫情防控效能；利用人工智能遠程問診可有效降低醫護人員近距離接觸感染的風險，利用人工智能影像輔助診斷技術可以大幅度提高診斷效率，緩解醫護人員緊缺問題；通過人工智能可以有效減少病毒檢測中的重復性工作，通過有效篩選化合物、生物標志物、預測藥物理化性質等促進藥物研發等。

得益于去中心化、公開透明、信息可追溯等技術特點，各地的疫情防控中，區塊鏈技術發揮了一定作用。但是整體來看，在此次疫情防控中區塊鏈并沒有充分發揮其價值，這跟區塊鏈產業生態的成熟度和市場接受度有一定關系。實際上，區塊鏈技術能夠做得有很多。比如：通過構建多級區塊鏈防疫鏈，實現跨醫院、跨區域的疫情數據自動化同步能力；同時依托區塊鏈數據可溯源的特性形成完整的、防篡改的責任鏈條，提供透明化監督和事件追責的數據依據，將有利于搶在疫情全面爆發前及時預警并有效控制疫情。而在醫療用品和防疫物資的溯源方面可以利用區塊鏈分布式存儲的特征，醫療用品制造商、批發商、終端銷售通過使用醫療用品溯源系統在審計和跟蹤庫存上實現信息公開透明，確保醫療用品安全。

整個疫情防控期間，數字化和智能化的應用無處不在，而且扮演著非常重要的角色。可以預見，經過此次疫情防控的檢驗和排練，整個醫療健康行業將加快數字化和智能化的進程，智慧醫療的實現指日可待。愿景中的智慧醫療已經漸行漸近，隨著醫療數據互聯互通的實現和共享機制的建立，智慧醫療必將惠及整個醫療生態。

對于智慧醫療在我國的推進和發展，有兩點需要注意。

一是各地在推進智慧醫療的進程中必須先形成一個科學、統一的頂層設計，從而對當地的醫療健康數字化和智能化的整體性、長期性、基本性等問題有一個科學合理的定位、思考、考量和設計。但是，“頂層設計”不是閉門造車，更不是拍腦袋，而是從全局的角度進行總體架構的設計，對總體架構的各方面、各層次、各要素、各促進因素、各限制因素等進行統籌考慮和規劃，以集中所有有效資源，追根溯源，統攬全局，在最高層次上尋求問題的解決之道。

第二個需要注意的問題是網絡安全，這個問題看似老生常談，但往往容易被忽視。智慧醫療的網絡安全問題，不僅是患者安全，還有信息系統的安全、數據的安全，醫療大數據更是國家安全的重要組成，因此醫療網絡安全這根弦不能放松。

根據中國醫院協會信息管理專業委員會發布的《2018-2019 年度中國醫療信息化調查報告》，參與調查的839 家醫院中僅有43.95%通過了等級保護測評，其中三級以下醫院中75%未開展過等級保護測評。另外，絕大多數醫院僅采用防火墻保障網絡安全，對網絡進行VPN/VLAN劃分和上網行為管理的醫院僅過半數，對防入侵、網閘、防毒墻等設備的采用率均小于50%，整體防護水平處于較低水平。醫院作為整個醫療健康生態的主題，從側面反映了整個行業面臨的網絡安全挑戰。

中國工程院院士沈昌祥表示，醫療設備將檢查數據電子化后，沒有考慮這些數據的安全問題，一旦這些數據通過互聯網傳輸、泄漏，會造成很大的安全隱患。他進一步指出：一方面許多智慧醫療設備還沒有建立防護體系，比如在網絡通信接口、USB接口等，存在很大的風險，很容易遭受病毒木馬的入侵；另一方面，醫院內部的智能醫療設備、醫學影像信息系統、放射學信息系統等都是通過內網相連，一旦與智能設備相連，黑客容易入侵到醫療機構的內部網絡，攻擊醫療設備，比如修改患者的X光、核磁共振等設備的劑量設置，改變數據代碼，輕則使患者受損失，重則危及患者生命。