賦能醫療：醫院資訊化建設四大趨勢

資訊化大資料 CIO · 發表 2018-11-03 10:07:26

摘要：【編者按】科技的不斷進步，也讓醫療經歷了一次又一次變革。從網際網路+到AI+，背後的邏輯是資訊化醫療的不斷縱深發展。而走到了2018年，這一領域又有哪些值得注意的趨勢？本文發於新華網，作者為新華網；經億歐大健康編輯，供行業人士參考。據美國醫療資訊管理高管學院（Col...

【編者按】科技的不斷進步，也讓醫療經歷了一次又一次變革。從網際網路+到AI+，背後的邏輯是資訊化醫療的不斷縱深發展。而走到了2018年，這一領域又有哪些值得注意的趨勢？

本文發於新華網，作者為新華網； 經億歐大健康編輯，供行業人士參考。

據美國醫療資訊管理高管學院（College of Healthcare Information Management Executives,CHIME）最新調查報告資料：57%的醫院CIO表示，滿足臨床醫生需求是未來醫院資訊化的“立足點”。

調查結果顯示，未來18個月內，醫院資訊科將圍繞“增加資料安全性、提高患者滿意度和改善臨床醫生對資訊化的滿意度”三個維度來改造資訊系統。62%的CIO表示將根據終端使用者特別是醫護人員的使用情況，來進行效果評價。

2018醫院資訊化還將呈現哪些趨勢與特點？在大資料背景下，醫院CIO們如何備戰未來？以下四個特徵值得關注。

新技術應用持續增加

改善患者體驗、促進傳統醫療模式向價值醫療（value-based care）轉變，是醫院管理者當下最為關注的。而資訊科技對醫療的改造作用日益凸顯，2018年，新的技術手段將持續增加，併成為行業關注的焦點之一。其中，隨物聯網的深入發展，基於患者健康資料的移動健康應用具有巨大增長潛力。

一位受訪CIO表示：目前大多數健康資料是由面向患者的可穿戴裝置生產，這是一種趨勢。據悉，所有受訪者都計劃在2018年採用移動健康應用，產品的研發與推廣則將由醫生來主導。移動健康應用是以病人為中心的，能夠提升患者醫療服務獲得感，以他們樂於接受的方式輸出醫療服務，改善患者體驗。

注重大資料分析帶來的變革影響

2018年HIT行業強調一需求、一能力，即：病人健康資料高效交換的需求，醫療團隊成員之間共享可供決策參考的資訊的能力。醫療機構都在思考如何從大資料中獲得價值，但前提是要有足夠的、有價值的大資料產生。

在CHIME的此次調查中，40%的醫院CIO表示“將建設大資料分析平臺作為2018年的最優先計劃”。大資料分析平臺可確保醫療機構訪問患者資訊的準確性、及時性和完整性，而只有患者資訊準確，才能發揮大資料分析減少醫療差錯、提高醫療質量、降低再入院率等作用。

需要注意的是，雖然醫療行業正在變得更加數字化（digital），資料越來越多，但行業對大資料的認識和利用不足。據ISACA（一家專注於IT治理的非營利組織）的調查資料，只有53%的IT人士認為他們的管理人員對大資料分析有深入瞭解。

這意味著，未來醫院CIO須熟練理解演算法和資料，職能逐步轉向CDO（Chief Data Officer，首席資料官），成為具備極強“分析能力”的人。

無論結果如何，制定“資料治理”計劃業已被列為2018年醫院CIO的重點工作，這項工作也可以簡化電子病歷的使用——2018年CIO的另一個主要關注領域。EHR系統是臨床醫生在檢索患者資訊時最重要的資源，CIO們希望能夠在組織內部和外部對其進行優化整合，加強資訊共享。

病人健康資料為醫院創造的價值最大

收集和使用患者生成的健康資料（patient-generated health data,PGHD）用於改善患者體驗、提升人群健康和慢病管理計劃，是2018年CIO待辦事項清單中的重中之重。

根據 Center for Connected Medicine 面向美國20多家大型醫療機構技術和臨床管理人員進行的一個投票表明，88%的受訪者認為“2018年能為醫院帶來最大價值的是病人門戶資料”。其中，46%的受訪者表示他們醫院已經能夠從EHR中獲取結構化PGHD資料為臨床決策提供支援，33%受訪者表示會在2018年將PGHD整合到EHR系統中。

不過，大規模聚集PGHD資料需要患者有極高的參與度，這反過來要求醫療機構以患者為中心開發部署新的應用程式，以獲取新的資料來源，並不斷加強患者資料的安全和隱私保護。

AI應用的落地主要集中在CDS

大資料和人工智慧的融合是全球企業最重要的發展機會。AI是實現大資料分析的核心技術，可以簡單處理複雜海量的資料，指導臨床預測、精準醫學等。

Center for Connected Medicine 投票結果顯示，超過一半的醫療機構正在使用人工智慧產品，應用場景為：46%的使用者將人工智慧用在臨床決策支援（CDS）工具；33%的使用者使用AI策略來支援人群健康計劃。13%的使用者還將在2018年增加基於人工智慧的CDS工具應用。

此外，超過70%的醫療機構認為大資料分析將促進CDS升級發展。同時，AI的大範圍普及也需要“大資料無處不在”的環境支撐。

目前，基於AI的惠每臨床決策支援系統（CDSS）已廣泛應用於國內大型綜合醫院和基層醫療機構，為九千多名醫生提供臨床決策支援，並助力首都醫科大學宣武醫院等4家醫院通過了HIMSS七級評審，以及其他十餘家大型三甲醫院通過互聯互通、電子病歷應用水平評級、HIMSS六級等國內國際評審標準，是電子病歷智慧化利器，全面滿足以“臨床為核心”的醫院資訊化建設需求。