当前智慧医院应用存在的问题

当前智慧医院应用存在的问题

一、在技术方面

智慧医院建设涉及多项关键技术，比如智能感知技术、电源技术、异构网互联互通技术、信息融合技术、数据挖掘技术，高性能并发处理技术、信息安全技术等。目前的智慧医院建设更多集中在小系统的实现，即针对某个应用需求开发系统，缺乏整体性数据融合与集成，更谈不上数据挖掘与应用。但随着智慧医院建设内容的不断完善，云计算模式的引入，高并发高安全高集成的技术必须得到突破，并形成自主知识产权的核心技术和核心产品。

二、在产品方面

目前智慧医院的产品功能单一，成熟度不够，缺乏体系化和标准化，不是医院行业的定制产品。厂家不同，产品不同，协议不同，增加了后续数据融合的复杂度。需要医疗行业系统集成商深入研究智慧医院应用需求，开发满足医院应用的智慧医院产品，同时开展试点应用，培养用户习惯，逐渐实现产品化，实现复制推广。

三、在业务模式方面

智慧医院建设是一项长期工程，耗资巨大，任何一个医院不可能一次拿出上千万资金用于建设智慧医院。智慧医院的建设重在改善就医环境，提高就医水平，服务水平和工作效率，目标相对较虚。采用哪种商业模式，如何衡量项目的投资回报率是项目建设之前需要重点考虑的问题。加强智慧医院产业链整合，通过小规模试点运作，探索商业模式，找出一条盈利之路。

四、在管理方面

医院单纯注重硬件建设，缺乏精细化管理。医院过度关注基础设施建设和添置大型医疗仪器设备，内部管理却没有落到实处。加强智慧医院建设必须建立1套完善的科学管理制度，并在实际工作中落实，否则智慧医院建设项目就是个摆设。在智慧医院建设初期，医院的管理模式没有从传统的粗放式管理向精细化、法治化管理转变，因此医院的管理水平不能得到有效提高，医务人员的工作效率与服务水平也无法得到升华，患者的就医流程也无法改革与创新。

五、在服务意识方面

在服务意识方面。医生护士的服务水平不是一个智慧医院项目就能解决的问题。虽然医疗卫生改革在不断推进，但是受商品经济和经济利益的驱动，长期的计划经济体制下形成的思想观念、服务模式根深蒂固，以及长期以来医务人员队伍建设缺乏人文素质培养，行风建设措施未落实，造成一些医护人员在服务过程中态度生硬，医患之间潜在的危机随着沟通不良升级，演变成医疗纠纷，医患关系不断恶化。因此需要在提高医护人员专业技术水平的同时，加强人文化建设，通过制度方式来约束医生和患者之间的无障碍沟通，改善医患关系。

智慧医院应用未来发展预测分析

一、中国智慧医院应用发展方向分析

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。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。

《2023-2028年中国智慧医院市场深度全景调研及投资前景分析报告》由中研普华智慧医院行业分析专家领行撰写，主要分析了智慧医院行业的市场规模、发展现状与投资前景，同时对智慧医院行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的智慧医院行业数据分析，帮助客户评估智慧医院行业投资价值。