夏慧敏 广州市妇女儿童医疗中心主任、院长

我们对医疗的理解，由原来的医疗发展从胚胎到人类的发展、DNA的发展、基因的发展，转化为数据，换言之，把人作为数据来处理，把数据汇总成信息。

整个人类的信息，目前在很多人来看，不仅仅是医疗关注的细胞组织器官，而是另外一个维度，研究人如何能够健康生长，如何能够预防疾病。从这个角度上来说，更多人去关注在下一阶段对人体疾病和健康的管控，是基于数据来理解它。所以，从这个角度来说，对数据的关注，特别是对人体健康数据的关注，是医院信息化在未来发展过程中间是需要掌握和了解的。

基于数据的医院信息化三个新维度

第一个维度，医院要重构现有的技术手段，基于技术手段和平台，把医院和个人以及医院和政府之间，以及互联网数据，能够真正互联、整合。

从验证的角度上来说，现在的生物技术公司只有浅层数据，数据之间没有串通。而真正的核心数据，患者和疾病人群的数据，都在医院里面，而医院跟企业之间存在沟通问题，而且医院之间也不可能整合数据。

医院信息化的建设，基于信息技术的重构，是未来医院发展很重要的环节。当50多个子系统在同一家医院系统里面互相对接的时候，它的标准、流程、定义都是完全不一样的。所以交互本身就存在问题。医院内的构建需要把整个数据完全集成在一起，这是基本概念；对整个系统需要进行重新的构架，确保数据在信息流通中能够进行互通互换。

第二个维度，医院信息系统需要基于所有数据，形成数据平台。

在数据平台上能够进行数据挖掘，并根据临床数据的个性化建立数据挖掘中心。我们对过去十几年非结构性的电子病例做数据清洗，以疾病、ICTS编码为标准的结构性关键词进行检索，不仅仅可以调取电子病例里的系统数据，也可以将包括护理、手术系统，特别是重症监护的数据，在一个平台上贯通，把现在数据和过去数据、各个系统的数据，甚至包括社区的数据集成在一起。这实际上是对中国，甚至世界上所有的医院的信息化建设，都是很大的挑战。所以，医院内的信息化的建设必须具有数据分析的功能。

第三个维度，云突破。

我们广州市妇儿中心是第一家，目前也是唯一的一家没有机房的医院。我们所有的数据已经不在医院内，都是在50公里的两个机房，双备份。我们把所有数据放在另外一个空间，是希望在未来，我们能够和包括所有在座的医院进行数据之间的比较和融合。此外，要统一标准。当我们界定在医院内，真正整合信息系统难在哪里。HIS（医院信息系统）和LIS（实验室信息系统）是基于现在的收费标准，它跟ICTS编码系统完全是不一致的。所以在医院构建信息系统的时候，需要统一的标准，然后对各个系统的调节和流程能够集成在一个平台上，如此才能够真正发挥到数据平台的作用。

信息化系统在医院内应用价值

首先是全流程的病患管理。举个简单的例子，当一个医生开医嘱的时候，需要经过护士工作站，需要经过药房审方，再回到护士工作站，再回到药房，再回到医生工作站里面，整个过程要完全做到闭环，所谓闭环的概念就是指在在任何时间，任何地点，通过什么路径，由谁通过什么方式，给了多少剂量，在系统内可以追溯。

其次是临床辅助决策系统。辅助决策系统包括对药物的判断，对护理、重症、临床指南，以及对疾病管理的整个路径进行提示。假设一名患者，医生开的药超过剂量，系统应该自动拦截。另外一个医生在医务科或科室进行备案，没有授权做手术，那么在系统里面就开不出通知单，必须要有资质的人来开，这都属于决策系统。

在医院里面开展决策系统存在两大难度。

一是系统内部必须所有系统开源，而很多的情况下医院购买的系统是闭环。在这种情况下，我们做了一个很艰难的决定，所有闭环的、不开源的系统全部都换掉。这对我们构建的数据集成、数据分析、数据运用非常有意义。

二是决策系统可更新，所谓更新的概念就是，基于临床经历、过往病史，可以理解有些错误不应该犯，把它设计到系统内。以危重报告为例，假设是血+2.5、2.0，这种情况下，整个决策系统所有的医生、护士都应该获知。我们现在已经做一个比较强大的BI系统。

当我们提到信息化和对数据的管控，重要的一点就是做到无纸化。首先，从2016年9月开始，广州市妇儿中心病案室内所有的病例全是电子归档，没有一张纸。其次，在任何科室里，假设把护士和医生的工作站打印机拿走，他们可以照样进行工作。实现这一功能最强大的地方，就是确保在整个过程中，数据从量到质，到整个的过程，都能够通过电子系统保留下来。最厉害的是数据在系统之间交换流动的过程中间，是完整的、可追溯的、连续的。

人工智能与机器学习重新定义未来医疗

我们最近正在做的一件事是：通过可穿戴设备来采集数据，包括妈妈的胎心、心力、血压、血糖。数据可以直接传输到电子病例。如果数据出现异常，我们就可以发信息告诉她，你这个孩子是有问题的。或者处理的不同，需要跟我们进行互动。当妈妈或者孩子在医院内，只需有身份证绑定的诊疗账号，所有基础的生命数据是自动采集、自动进入到医师工作站。我们所做的这一切就是想把流程能够尽可能简化。

所以对个人数据的搜集，实际上是未来人类健康所关注的工作，这方面只有医院，也唯有医院，是最强大、最有能力的，因为医院和患者之间是有一种天然的、长时间的互动关系。所以我们建立患者随访的体系。首先，要基于数据，通过技术把数据准确的搜集过来。其次，数据与数据之间要对接。去年我们做了一件非常有意义的事，医院的系统内能够看到妇幼保健信息系统。患者在电子病例内就可以看到她的孩子、她的出生接重的情况。我们也可以看到患者的社区健康档案，把所有的数据在云端上进行互动互换。

需要强调的是，这一工作不是目的，而只是手段，希望通过信息化把现有的数据升华到对未来医疗的重新定义，重新提出新解决方案。基于此，我们最近做了基于图像的处理。机器对图像的处理对疾病进行诊断，准确率远远高于人类。这给我们未来指明了方向，我个人判断在未来五年里面，现在60%的常见病和多发病可能通过机器给予诊断并提供治疗方案。

基于过往数据平台，挖掘了一百万份在医院内发烧的孩子数据进行了清洗和学习，我们建立了一个人工智能系统，叫咪姆熊。它是基于对过去病例的分析和临床指南，以及我们定的一些支持的规则，能够给患者和医生提供智能的判断。

当你在病例里面输入信息，例如写复诊，确认里面的复诊。在复诊中，系统可以把关键词提取出来，在系统内马上进行回顾和学习，并对现在的病例进行分析，例如指出基于过去的病例分析和诊疗指南，这个孩子96%的相似性是手足口病。

基于这样的智能诊断，系统可以把过去对手足口病治疗的一些最好的方案抓取出来，展现给医生，提供建议。这种一键式提取主诉，病史、体检、实验室和影像检查，实际上是对未来的智能诊断、智能补充、智能反馈，是基础的高级支持决策。

从数据可以洞见出你的未来，数据和计算机学习可能会重新改写我们的医疗行业。实际上，这一工作在未来5年比过去30年发展更快。信息化的建设，不是一个技术，不是一种手段，从某种意义上来说，它是未来所有从事医疗行业的人们都必须要关注和考虑的。因为它会引领我们整个医疗的未来。

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