中国智慧医院应用发展方向分析

欲了解更多中国智慧医院行业的未来发展前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国智慧医院行业市场现状调查研究与发展战略预测报告》。

在中国，受限于基层医疗能力，智慧医院角色的演化进程与成熟市场有所不同。未来十年，医院仍将在医疗服务体系中扮演最重要的角色，兼顾门诊和住院任务，带领基层机构形成医联/医共体，共同承担区域的居民健康管理。

1、跨机构互联互通

医疗服务体系除智慧医院，还包含监管方、支付方、产品方及其他医疗服务提供方。在法律允许的情况下，确保数据在各机构间互联互通、实时共享，对患者获得高品质、高效率、高便捷的服务至关重要。例如悉尼Adventist Hospital自行开发电子病历系统及虚拟数据中心，集成院内各维度数据，并通过移动应用为医务人员及患者提供“秒级”数据读取。

跨机构互联互通要点包括：

(1)个人健康档案汇集初级诊疗数据、第三方服务数据(如体检、检验)及医院病历数据。

(2)信息系统支持智慧医院及其他机构实时数据连通共享。如法律允许，个人健康数据还可与保险支付数据，甚至个人行为数据(如可穿戴设备、互联网平台数据)进一步整合。

(3)医院与各机构建立统一的数据标准及结构，就数据采集、存储、传输、使用等操作建立规范，确保数据在安全私密的前提下被合理使用。

在某些生态体系中，智慧医院是信息整合方，但数据整合范围可能受限于个体医院的数据覆盖及影响力。在其它生态体系中，政府部门或支付方扮演信息整合方角色，此时智慧医院有望获取医院外的全场景健康服务数据，最大化数据价值。无论何种情形，跨机构互联互通都是赋能智慧医院的基础。

2、自动化高效运营

传统医院属于劳动密集型机构，而智慧医院将利用自动化设备优化运营及流程，大幅提升医院生产效率及精度，例如：

(1)利用射频识别(RFID)、条形码等物联网感知技术优化医院内部资产管理流程，支持人员及物资实时可识别、可追踪、可溯源。

(2)利用自动化流程及设备取代传统人工操作，在患者端(如开具处方、检查化验、取药收费)及医院后台端(如药品、器械、样本等物流传输及管理)提升效率。

(3)基于互联网的住院管理、电子排班可精益化医院人员及流程管理。

全球领先的智慧医院均在不断提升自动化水平。如北美第一家全数字化运营医院，多伦多Humber River Hospital利用物联网技术、自动化设备、机器人、智能工作流及运营管理系统等，实现约80%的后台操作自动化，大幅缩减药品发放及临床检验时间，提升工作人员效率。

3、大数据驱动决策

医院常因缺乏充足整合的结构化数据而难以挖掘数据价值，但智慧医院可通过院内及院际集成平台及数据中心来驱动智能分析。当然，在任何场景下收集数据都需遵守法律规定并保护患者隐私。医院基于集成的结构化数据进行分析，通过实时监测、风险预测、及时干预，可大幅提升诊疗质量及运营效率。大数据分析在智慧医院中的应用场景包括：

(1)诊断方面，利用深度神经网络技术处理医学图像，诊断一系列疾病。研究表明，人工智能已具备与普通医生相当的诊断准确率9。例如，杭州邵逸夫医院正在研究运用人工智能评估肝病诊断分级;广州市妇女儿童医疗中心与美国加州大学圣迭戈分校合作，利用深度学习算法处理电子病历数据，多种常见儿科疾病诊断准确率已与经验丰富医生相当。

(2)预防与治疗方面，基于电子病历的大数据分析有助于早期预警及提前干预。利用患者行为、医疗和理赔数据，医院可对高风险患者再入院风险及慢病进程进行预测。虽然发展中国家数据质量存在挑战，但经验表明，只需几年的理赔数据即可建立相对准确的风险模型，帮助医疗机构设计更好的人群健康管理项目。

(3)运营管理方面，智慧医院的手术排班可由大数据分析优化，根据潜在手术时间及难易要求，整合零散的时间表，减少手术室空置。

电子病历的互联互通应用将进一步得到普及据调研,基于电子病历互联互通的服务目前渗透率低于40%,电子病历的普及将打通医院内部信息化 系统，使患者信息在院内乃至不同院区间实时流动并共享，并在未来进一步演化为个人电子健康档案， 扩大应用范围。

数据驱动模式将推动更个性化、精准化的诊疗方式兴起智慧医院将涵盖丰富数据，推动大数据、人工智能及健康设备在医疗领域的创新应用，使医疗从普适 化逐渐向个性化模式转变，精准满足居民的就医和健康管理需求。

智慧医院的在线化、移动化将带来全新的医疗服务模式近年来，通信、支付等行为的在线化和移动化深刻改变了居民生活,而在线医疗的使用率仅有21.7%。但随着智慧技术在医疗领域的渗透，超九成受访专家表示移动设备将在智慧医院中发挥巨大作用，未 来用户将享受到像移动社交、移动购物一样的便捷医疗体验。

基于对体温、血糖、血压、血氧饱和度、心率等体征数据在不同数值所表示的体征情况进行深度学习，形成疾病风险识别算法模型，通过将设备采集的数据与关键定量指标进行对比分析，识别潜在疾病风险。同时，AI通过NLP对大量慢病科普数据进行分析处理，可以为不同慢病类型患者推送定制化医学知识，方便患者自我学习。而且AI还可以对慢病患者的饮食、运动、睡眠、用药等行为进行动态监测与分析，对慢病患者的健康状态给与评价，帮助他们纠正不合理的行为，降低慢病恶化的风险。