當前智慧醫院應用存在的問題

• 李芬珍子 2023年7月18日 來源：中研網 714 42
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當前智慧醫院應用存在的問題

一、在技術方面

智慧醫院建設涉及多項關鍵技術，比如智能感知技術、電源技術、異構網互聯互通技術、信息融合技術、數據挖掘技術，高性能并發處理技術、信息安全技術等。目前的智慧醫院建設更多集中在小系統的實現，即針對某個應用需求開發系統，缺乏整體性數據融合與集成，更談不上數據挖掘與應用。但隨著智慧醫院建設內容的不斷完善，云計算模式的引入，高并發高安全高集成的技術必須得到突破，并形成自主知識產權的核心技術和核心產品。

二、在產品方面

目前智慧醫院的產品功能單一，成熟度不夠，缺乏體系化和標準化，不是醫院行業的定制產品。廠家不同，產品不同，協議不同，增加了后續數據融合的復雜度。需要醫療行業系統集成商深入研究智慧醫院應用需求，開發滿足醫院應用的智慧醫院產品，同時開展試點應用，培養用戶習慣，逐漸實現產品化，實現復制推廣。

三、在業務模式方面

智慧醫院建設是一項長期工程，耗資巨大，任何一個醫院不可能一次拿出上千萬資金用于建設智慧醫院。智慧醫院的建設重在改善就醫環境，提高就醫水平，服務水平和工作效率，目標相對較虛。采用哪種商業模式，如何衡量項目的投資回報率是項目建設之前需要重點考慮的問題。加強智慧醫院產業鏈整合，通過小規模試點運作，探索商業模式，找出一條盈利之路。

四、在管理方面

醫院單純注重硬件建設，缺乏精細化管理。醫院過度關注基礎設施建設和添置大型醫療儀器設備，內部管理卻沒有落到實處。加強智慧醫院建設必須建立1套完善的科學管理制度，并在實際工作中落實，否則智慧醫院建設項目就是個擺設。在智慧醫院建設初期，醫院的管理模式沒有從傳統的粗放式管理向精細化、法治化管理轉變，因此醫院的管理水平不能得到有效提高，醫務人員的工作效率與服務水平也無法得到升華，患者的就醫流程也無法改革與創新。

五、在服務意識方面

在服務意識方面。醫生護士的服務水平不是一個智慧醫院項目就能解決的問題。雖然醫療衛生改革在不斷推進，但是受商品經濟和經濟利益的驅動，長期的計劃經濟體制下形成的思想觀念、服務模式根深蒂固，以及長期以來醫務人員隊伍建設缺乏人文素質培養，行風建設措施未落實，造成一些醫護人員在服務過程中態度生硬，醫患之間潛在的危機隨著溝通不良升級，演變成醫療糾紛，醫患關系不斷惡化。因此需要在提高醫護人員專業技術水平的同時，加強人文化建設，通過制度方式來約束醫生和患者之間的無障礙溝通，改善醫患關系。

智慧醫院應用未來發展預測分析

一、中國智慧醫院應用發展方向分析

在中國，受限于基層醫療能力，智慧醫院角色的演化進程與成熟市場有所不同。未來十年，醫院仍將在醫療服務體系中扮演最重要的角色，兼顧門診和住院任務，帶領基層機構形成醫聯/醫共體，共同承擔區域的居民健康管理。

1、跨機構互聯互通

醫療服務體系除智慧醫院，還包含監管方、支付方、產品方及其他醫療服務提供方。在法律允許的情況下，確保數據在各機構間互聯互通、實時共享，對患者獲得高品質、高效率、高便捷的服務至關重要。例如悉尼Adventist Hospital自行開發電子病歷系統及虛擬數據中心，集成院內各維度數據，并通過移動應用為醫務人員及患者提供“秒級”數據讀取。

跨機構互聯互通要點包括：

(1)個人健康檔案匯集初級診療數據、第三方服務數據(如體檢、檢驗)及醫院病歷數據。

(2)信息系統支持智慧醫院及其他機構實時數據連通共享。如法律允許，個人健康數據還可與保險支付數據，甚至個人行為數據(如可穿戴設備、互聯網平臺數據)進一步整合。

(3)醫院與各機構建立統一的數據標準及結構，就數據采集、存儲、傳輸、使用等操作建立規范，確保數據在安全私密的前提下被合理使用。

在某些生態體系中，智慧醫院是信息整合方，但數據整合范圍可能受限于個體醫院的數據覆蓋及影響力。在其它生態體系中，政府部門或支付方扮演信息整合方角色，此時智慧醫院有望獲取醫院外的全場景健康服務數據，最大化數據價值。無論何種情形，跨機構互聯互通都是賦能智慧醫院的基礎。

2、自動化高效運營

傳統醫院屬于勞動密集型機構，而智慧醫院將利用自動化設備優化運營及流程，大幅提升醫院生產效率及精度，例如：

(1)利用射頻識別(RFID)、條形碼等物聯網感知技術優化醫院內部資產管理流程，支持人員及物資實時可識別、可追蹤、可溯源。

(2)利用自動化流程及設備取代傳統人工操作，在患者端(如開具處方、檢查化驗、取藥收費)及醫院后臺端(如藥品、器械、樣本等物流傳輸及管理)提升效率。

(3)基于互聯網的住院管理、電子排班可精益化醫院人員及流程管理。

全球領先的智慧醫院均在不斷提升自動化水平。如北美第一家全數字化運營醫院，多倫多Humber River Hospital利用物聯網技術、自動化設備、機器人、智能工作流及運營管理系統等，實現約80%的后臺操作自動化，大幅縮減藥品發放及臨床檢驗時間，提升工作人員效率。

3、大數據驅動決策

醫院常因缺乏充足整合的結構化數據而難以挖掘數據價值，但智慧醫院可通過院內及院際集成平臺及數據中心來驅動智能分析。當然，在任何場景下收集數據都需遵守法律規定并保護患者隱私。醫院基于集成的結構化數據進行分析，通過實時監測、風險預測、及時干預，可大幅提升診療質量及運營效率。大數據分析在智慧醫院中的應用場景包括：

(1)診斷方面，利用深度神經網絡技術處理醫學圖像，診斷一系列疾病。研究表明，人工智能已具備與普通醫生相當的診斷準確率。例如，杭州邵逸夫醫院正在研究運用人工智能評估肝病診斷分級;廣州市婦女兒童醫療中心與美國加州大學圣迭戈分校合作，利用深度學習算法處理電子病歷數據，多種常見兒科疾病診斷準確率已與經驗豐富醫生相當。

(2)預防與治療方面，基于電子病歷的大數據分析有助于早期預警及提前干預。利用患者行為、醫療和理賠數據，醫院可對高風險患者再入院風險及慢病進程進行預測。雖然發展中國家數據質量存在挑戰，但經驗表明，只需幾年的理賠數據即可建立相對準確的風險模型，幫助醫療機構設計更好的人群健康管理項目。

(3)運營管理方面，智慧醫院的手術排班可由大數據分析優化，根據潛在手術時間及難易要求，整合零散的時間表，減少手術室空置。

《2023-2028年中國智慧醫院市場深度全景調研及投資前景分析報告》由中研普華智慧醫院行業分析專家領行撰寫，主要分析了智慧醫院行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對智慧醫院行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的智慧醫院行業數據分析，幫助客戶評估智慧醫院行業投資價值。

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