智慧醫(yī)院建設需要“信息系統(tǒng)+醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺+物聯(lián)網(wǎng)平臺+人工智能平臺”等多軟件系統(tǒng)生態(tài)支撐！
政策與需求雙輪驅動，智慧醫(yī)院建設加速
1.1. 智慧醫(yī)院定義
智慧醫(yī)院由國家衛(wèi)健委正式提出，包含三大領域：面向醫(yī)務人員的“智慧醫(yī)療”，面向患者的“智慧服務”以及面向醫(yī)院管理的“智慧管理”。
目前，對于智慧醫(yī)院的完整定義以及建設標準，國家層面還未進行統(tǒng)一，醫(yī)院在智慧醫(yī)院建設探索過程中的側重點和方向也不完全相同。但大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術的滲透必不可少，正是在技術的加持之下，智慧醫(yī)療、智慧服務、智慧管理的實現(xiàn)才具備可行性。
從智慧醫(yī)院建設目標以及應該具備的功能層面考慮，智慧醫(yī)院是以患者為中心、以臨床需求為起點，將大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術應用于醫(yī)療場景，全方位提升醫(yī)療服務的效率和質量。
在政策和需求的雙輪驅動之下，智慧醫(yī)院建設正加速進行，相關數(shù)字化應用開始在醫(yī)院場景中落地。
1.2. 智慧醫(yī)院建設進展
1.2.1. 政策是智慧醫(yī)院建設的核心驅動力
醫(yī)療是典型的政策驅動型行業(yè)，政策作為智慧醫(yī)院建設的核心驅動力，通過“以評促建、以評促用”的方式，加速智慧醫(yī)院數(shù)字化應用的落地進程。
按照由強到弱的影響力度，智慧醫(yī)院領域的政策可分為評級類政策、績效考核類政策和鼓勵類政策。
1.2.1.1. 評級類政策
評級類政策對智慧醫(yī)院建設的影響力度最大，目前在智慧醫(yī)療、智慧服務領域，均有相應的政策落地，智慧管理領域的評級類政策也已制定完畢，即將發(fā)布。
智慧醫(yī)療領域，電子病歷系統(tǒng)功能應用水平分級評價使醫(yī)院對CDSS、病歷質控等數(shù)字化應用的剛性需求大大增加。
電子病歷應用水平共分為0-8級，每一級都有不同程度的知識植入，體現(xiàn)出不同的智能化水平。其中，0-3級是知識的自動化，4-6級是知識的智能化，7-8級是知識的成熟化。
其中，電子病歷應用水平4級以上要求具備醫(yī)療決策支持功能，極大地促進了臨床輔助決策系統(tǒng)（CDSS）在醫(yī)院的應用落地。根據(jù)2018年12月醫(yī)政醫(yī)管局印發(fā)的《關于進一步推進以電子病歷為核心的醫(yī)療機構信息化建設工作的通知》，到2020年，三級以上醫(yī)院要達到分級評價4級以上，二級以上醫(yī)院要達到分級評價3級以上。2019年，共有7870家醫(yī)院參與電子病歷應用水平分級評價，其中參評三級醫(yī)院2592家，二級醫(yī)院5097家，其他參評醫(yī)療機構181家。評價結果顯示，2019年全國電子病歷評級平均分相較于2018年有明顯提升，但與政策要求的階段性任務相比仍有差距。
2020年作為驗收年，是否能夠完成階段性任務猶未可知，但從醫(yī)院對高等級電子病歷評級的追求來看，醫(yī)院對CDSS、病歷質控等系統(tǒng)的應用采納度仍將在未來一段時間內保持較高水平。智慧服務領域，受政策評級以及新冠肺炎疫情的影響，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院建設速度加快，當前全國已建成900多家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院。2019年3月國家衛(wèi)健委辦公廳發(fā)布《醫(yī)院智慧服務分級評估標準體系（試行）》，引導醫(yī)院建設功能實用、信息共享、服務智能的智慧服務信息系統(tǒng)，改善患者就醫(yī)體驗，開展高效、連續(xù)的診前、診中、診后醫(yī)療服務。智慧服務評級從醫(yī)院為患者提供智慧服務的功能和患者感受到的效果兩個方面進行評估，共分為0-5級，實現(xiàn)醫(yī)療服務從院內逐漸向院外的延伸，并最終實現(xiàn)患者全生命周期管理。
2019年國家衛(wèi)健委醫(yī)政醫(yī)管局首次開展醫(yī)院智慧服務分級評估工作，共有4300家醫(yī)院參評，最終自評級別平均為0.33級，總體來看分數(shù)較低。
當前，絕大多數(shù)醫(yī)院智慧服務建設發(fā)展還處在起步階段，高等級智慧服務的建設進程較慢。原因主要有兩方面，第一，政策并未對智慧服務等級提出階段性任務，醫(yī)院對追求智慧服務高等級評級的動力有限；第二，智慧服務高評級對醫(yī)院的電子病歷水平、互聯(lián)互通水平等存在一定要求，醫(yī)院需要先完善智慧醫(yī)療領域的數(shù)字化應用，才能進行智慧服務較高等級評級。智慧管理領域，《醫(yī)院智慧管理分級評估標準》尚未正式發(fā)布，因此醫(yī)院暫時行動較慢，但隨著政策的即將發(fā)布，醫(yī)院對智慧管理的重視度將有所提升。參照電子病歷應用水平分級評價體系，智慧管理的分級評估同樣設定為0-8級，其中1-2級為初級階段，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；3-5級為中級階段，實現(xiàn)信息共享；6-8級為高級階段，實現(xiàn)智能支持。
參考智慧醫(yī)療和智慧服務領域的評級類政策，預計智慧管理評級政策發(fā)布后，醫(yī)院對智慧管理領域數(shù)字化應用的需求將有所提升。
1.2.1.2. 績效考核類政策公立醫(yī)院績效考核對醫(yī)院的數(shù)字化水平提出較高要求，多項考核指標與數(shù)字化應用相關。為了達到績效考核的要求，醫(yī)院對相關數(shù)字化應用的采納度提升。以三級公立醫(yī)院績效考核為例，三級公立醫(yī)院績效考核指標體系共包括51個考核指標，覆蓋醫(yī)療質量、運營效率、持續(xù)發(fā)展、滿意度評價四個維度。例如醫(yī)療質量維度中的單病種質量控制指標，考核醫(yī)院的單病種例數(shù)、平均住院日、病死率等，使醫(yī)院對單病種質控的采納度提升。為了滿足績效考核指標的要求，三級醫(yī)院對遠程醫(yī)療、合理用藥、智慧護理、單病種質控等多個數(shù)字化應用的需求增加。
部分省市針對公立醫(yī)院績效考核規(guī)定了相應的獎懲措施，例如北京市醫(yī)院管理局對市屬22家三級醫(yī)院進行績效考核，將考核結果與黨政一把手的任免以及評先評優(yōu)等政策相關聯(lián)，同時北京財政專門設置了專項獎勵資金，根據(jù)績效考核結果和排名發(fā)放給醫(yī)院，2018年該項獎勵資金已達到10億元。
1.2.1.3. 鼓勵類政策鼓勵類政策以指導性文件為主，起到“頂層設計”的作用，但沒有實際的執(zhí)行文件，因此，對數(shù)字化應用的落地影響較小。以人工智能技術為例，國家層面出臺多個鼓勵人工智能技術與醫(yī)療領域相結合的紅頭文件，促進智慧醫(yī)療領域AI影像輔助診斷、醫(yī)療機器人等數(shù)字化應用的發(fā)展，但都以“頂層設計、分層創(chuàng)新”為主。當前，醫(yī)院對AI影像輔助診斷、醫(yī)療機器人等醫(yī)院對此類數(shù)字化應用的采納度主要受需求驅動，而不是政策驅動。
1.2.2. 臨床需求影響智慧醫(yī)院場景落地進展智慧醫(yī)院建設“以臨床需求為起點”，醫(yī)護人員的臨床業(yè)務需求同樣影響數(shù)字化應用的落地。臨床業(yè)務需求按照迫切程度的高低，可分為提高工作效率、提高診療水平和提高運營效率。
提高工作效率，是醫(yī)護人員當前最迫切的需求。隨著技術在醫(yī)療領域的不斷滲透，醫(yī)院對利用技術提高工作效率的接受度明顯提升，AI影像輔助診斷、醫(yī)療機器人等數(shù)字化應用，可以有效幫助醫(yī)護人員提高工作效率。例如黑龍江省農墾總局總醫(yī)院康復中心過去每個患者需要在康復醫(yī)師的協(xié)助下，訓練30分鐘。在引入康復機器人后，前10分鐘由康復醫(yī)師徒手物理治療，后20分鐘在醫(yī)師助手的協(xié)助下由康復機器人輔助訓練即可，極大地提高了康復中心醫(yī)師的工作效率。
除了提高工作效率，提高診療水平也是醫(yī)生較為迫切的需求，特別是對于基層醫(yī)生而言。通過數(shù)字化的手段，可以將上級醫(yī)院的診療能力賦能給基層，將院內的醫(yī)療服務延伸至院外，使患者在基層、在院外也能享受到良好的醫(yī)療服務，從而真正將分級診療落實下去，實現(xiàn)患者全生命周期管理。提高診療水平的需求，使醫(yī)院對CDSS、單病種質控、遠程醫(yī)療等數(shù)字化應用的采納度提升。以廈門市醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用開放平臺為例，平臺采集并融合來源于廈門市各醫(yī)療機構的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)及三方數(shù)據(jù)，開發(fā)輔助診斷、輔助用藥、輔助檢查推薦等一系列深度學習模型，并于一年的時間內在廈門全市39家社區(qū)醫(yī)院全面上線，將市級三甲醫(yī)院的先進臨床經(jīng)驗下沉至基層，提升分級診療的落地效果。此外，醫(yī)院整體運營效率的提高可以減輕醫(yī)護人員的工作壓力，確保患者享受更好的醫(yī)療服務，同時提高醫(yī)護人員和患者的滿意度，DRG管理、供應鏈管理等數(shù)字化應用可以有效提高醫(yī)院整體的運營效率。平均住院日是反映醫(yī)院整體運營效率的綜合指標之一，縮短平均住院日，既可以提高醫(yī)護人員的工作效率，減少患者住院費用，同時還可以提高病床周轉率和使用率，提升醫(yī)院整體的運營效率。通過DRG管理，綜合考慮患者病情的嚴重程度和復雜性，可以有效縮短平均住院日。 北京大學第三醫(yī)院自2011年底啟動DRGs付費試點，運用DRG管理提高整體運營效率，平均住院日從2000年的15.3天縮短至2018年的5.70天。1.2.3. 智慧醫(yī)院數(shù)字化應用采納度根據(jù)政策強度和醫(yī)院臨床需求，愛分析將智慧醫(yī)院數(shù)字化應用采納度分為三個等級，對采納度等級的定義如下。**一級采納度：**有明確的評級類政策要求，且醫(yī)院的需求為提高工作效率或提高診療水平；滿足績效考核政策的要求，同時醫(yī)院的需求為提高工作效率。**二級采納度：**有明確的評級類政策要求，但醫(yī)院的需求只是提高運營效率；滿足績效考核政策的要求，同時醫(yī)院的需求為提高診療水平；政策上只有鼓勵發(fā)展的要求，但醫(yī)院的需求為提高工作效率。**三級采納度：**滿足績效考核政策的要求，但醫(yī)院的需求只是提高運營效率；政策上只有鼓勵發(fā)展的要求，且醫(yī)院的需求為提高診療水平或提高運營效率。將采納度等級與智慧醫(yī)院建設的智慧醫(yī)療、智慧服務、智慧管理三大領域相對應，可以發(fā)現(xiàn)，當前階段：智慧醫(yī)療領域，政策推動力度較大，且相關的數(shù)字化應用可以滿足醫(yī)護人員提高工作效率和提高診療水平的需求，醫(yī)院對智慧醫(yī)療領域數(shù)字化應用的采納度較高，多處于一級和二級水平；智慧服務領域，受智慧服務評級政策以及新冠肺炎疫情的影響，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院建設的投力度較大，但除了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院以外，其他數(shù)字化應用的采納度基本處于二級水平；智慧管理領域，評級類政策還未正式頒布，且醫(yī)院的需求主要以提高運營效率為主，整體數(shù)字化應用采納度較低，基本處于三級采納度水平。
1.3. 智慧醫(yī)院發(fā)展趨勢智慧醫(yī)院建設是一項長期工程，短期內各個領域的應用采納度有所差異，但從長期來看，智慧醫(yī)療、智慧服務、智慧管理都是智慧醫(yī)院建設的重點。愛分析認為，未來，智慧醫(yī)院三大領域將呈現(xiàn)出以下發(fā)展趨勢：首先，處于一級、二級采納度階段的智慧醫(yī)療領域，應用普及度和臨床價值已經(jīng)得到初步驗證，未來的核心是深化智能化應用。通過NLP、知識圖譜、計算機視覺等技術實現(xiàn)對醫(yī)療數(shù)據(jù)價值的挖掘，并反哺于醫(yī)療場景，構建高效、智能、閉環(huán)的業(yè)務流程。其次，當前處于二級采納度的智慧服務領域，智慧護理和慢病管理等場景將開始向一級采納度躍遷。長期來看，公立醫(yī)院的目標是院內核心的診療環(huán)節(jié)，智慧護理、慢病管理等診后服務將由院外來承接，意味著未來智慧護理、慢病管理等應用場景將向院外延伸，實現(xiàn)患者全生命周期管理。最后，**處于三級采納度的智慧管理領域，目前尚處于起步階段，證明其臨床業(yè)務價值、向二級采納度躍遷是當前重點。**從發(fā)揮臨床業(yè)務價值的路徑上來看，隨著醫(yī)院逐漸從過去粗放式管理轉向精益化管理的過程中，實現(xiàn)臨床和管理之間的平衡最為重要。因此，智慧管理領域，接下來將通過臨床數(shù)據(jù)為管理“賦能”，實現(xiàn)開源節(jié)流、持續(xù)發(fā)展。立足當下，放眼未來。接下來，本報告將圍繞智慧醫(yī)療、智慧服務、智慧管理三大領域當前數(shù)字化應用的落地挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展趨勢進行深度分析。**2、**技術滲透，走進醫(yī)療智能化未來面向醫(yī)護人員的“智慧醫(yī)療”，大部分數(shù)字化應用處于一、二級采納度，持續(xù)深化、向智能化邁進是未來的主要方向。實現(xiàn)智能化的核心是數(shù)據(jù)，在擁有海量數(shù)據(jù)的醫(yī)療行業(yè)中，大部分數(shù)據(jù)資源還“沉睡”在數(shù)據(jù)庫中。利用新技術，將“沉睡”的醫(yī)療數(shù)據(jù)“喚醒”，是智慧醫(yī)療的必由之路。2.1. 智能化應用是醫(yī)療數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)按照對醫(yī)護人員產生的價值，智慧醫(yī)療領域的智能化應用可以分為三類：分析、決策支持和執(zhí)行。分析類應用主要基于規(guī)則庫對醫(yī)護人員進行提示，規(guī)則庫一般來源于臨床路徑、臨床指南、權威文獻、科室常規(guī)等標準化文件；決策支持類應用主要為醫(yī)護人員提供輔助決策意見，融合NLP、知識圖譜、機器學習、深度學習等技術，進行實時的智能推理和決策；執(zhí)行類應用主要是與醫(yī)護人員協(xié)同工作或一定程度替代醫(yī)護人員的工作，以知識作為支撐，融合多學科技術。合理用藥、病歷質控等是典型的分析類應用，在醫(yī)護人員的工作流程中進行實時提醒。以病歷質控為例，通過高質量的病歷數(shù)據(jù)訓練模型，利用NLP技術實現(xiàn)電子病歷后結構化，可以實現(xiàn)對病歷全過程、多環(huán)節(jié)、多層次的監(jiān)控與提醒，提高病歷合格率。北京天壇醫(yī)院于2019年6月搭建智能化病歷質控平臺，對比2018年6月和2019年6月的終末質控病歷問題數(shù)，發(fā)現(xiàn)終末問題檢出條數(shù)明顯減少659條。決策支持類應用基于影像數(shù)據(jù)和臨床文本數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供臨床輔助決策建議，在影像數(shù)據(jù)的應用方面，AI影像輔助診斷最為典型，在臨床文本數(shù)據(jù)的應用方面，CDSS最為典型。以CDSS為例，CDSS以權威的醫(yī)學指南、臨床路徑、教材等作為知識庫的支撐，并基于實時的全量臨床數(shù)據(jù)建模，可以為醫(yī)生提供臨床決策支持。中日友好醫(yī)院目前針對每位患者，醫(yī)生平均點擊CDSS的次數(shù)達到4.2次，醫(yī)生對CDSS智能推薦的結果采納度較高。執(zhí)行類應用涉及到的技術范疇較多，醫(yī)療機器人是典型的執(zhí)行類應用。醫(yī)療機器人是一個多學科交叉的領域，以手術機器人為例，需要結合大量的外科手術數(shù)據(jù)及人機交互最優(yōu)控制，形成機器人的“手術大腦”。國內大三甲醫(yī)院首先開展手術機器人的臨床應用，以南京大學附屬鼓樓醫(yī)院為例，2014年便引入達芬奇機器人，2020年1-3季度，泌尿外科達芬奇機器人手術量達到3504例，平均每月完成近400例。 當前，智慧醫(yī)療領域智能化應用的活躍度較高，但與實際臨床需求之間存在一定距離，主要存在以下兩方面的問題：**第一，數(shù)據(jù)質量差。**雖然醫(yī)療領域數(shù)據(jù)量巨大，但海量數(shù)據(jù)不等于海量高質量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)不合理等問題阻礙技術的滲透；**第二，數(shù)據(jù)模態(tài)單一。**當前的智能化應用以單模態(tài)數(shù)據(jù)為主，多模態(tài)數(shù)據(jù)應用較少，缺乏多源知識的融合。上述兩方面的問題，目前三甲醫(yī)院多有所重視，通過搭建大數(shù)據(jù)平臺的方式，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)所有業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質控和數(shù)據(jù)應用。例如，華西醫(yī)院早在2017年就正式開始大數(shù)據(jù)平臺建設，旨在統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源中心、建設統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集成平臺，并在大數(shù)據(jù)平臺的支撐下，實現(xiàn)“多應用、多服務”。
