数字医疗办事 离“五颗星”还差四步

记者日前从国度卫生计生委得悉，为包管医患两边正当权益，电子病历新规4月1日起实施。这预示着我国在医疗信息化融会方面又迈进了一步。

不外，近日出书的《数字医疗》一书中却谈和了曩昔人们在医疗信息化路上碰到的一些障碍。该书作者被称为“病院大夫之父”，加州年夜学旧金山分校医学院院长罗伯特·瓦赫特，在书中他暴光了很多医疗变乱：一名在加州年夜学旧金山分校医学中间贝尼奥夫儿童病院接管医治的罕有遗传病少年患者，遵医嘱应当吃1片抗生素，护士却让他吃了38.5片！这个离谱毛病产生的部门缘由是因为信息系统介入到了医疗进程中：系统中的计量单元与大夫熟习的纷歧致，机械人取药系统未提出质疑，系统正告由于太多假警报而被轻忽……

数字医疗，一个计量单元的小毛病，便可能危和生命。当全部世界信息化的比重愈来愈年夜，每一个人的糊口乃至可以分为“实江南app官网体维”和“二进制维”时，医疗的信息化却进展迟缓。虽然各类机械人驰驱在药房与病房之间，虽然AI诊断东西的诊断毛病率在年夜幅下降，但“就诊的便当性晋升”一栏中，患者的直不雅感触感染其实不能像金融、通讯等范畴那样，不假思考地打上“五颗星”。

虽然程序艰巨，医疗倒是最需要信息化的范畴，医疗信息化进程中有哪些坚苦？该若何破解？若何又快又平安地让公众取得最年夜便当？树兰医疗团体总裁、该书的翻译者郑杰暗示，“医疗与信息手艺的‘婚姻’，确切是一个全球性课题，特别作为超等年夜国，中美有必然的可比性”。

尺度不同一 医疗信息年夜数据难同享

在没有医疗信息系统之前，美国首屈一指的梅奥医学中间经由过程气动管道传输系统传送病人的纸质病历和X射线胶片等，有1万多条总长16千米的气动管道在地底，把病人的信息传来换去。直到2004年，美国明白提出十年内让每一个美国人都具有电子健康档案。

我国的数字化历程起步稍晚，资料显示，2009年下半年，那时的卫生部最先奉行健康档案电子化，在半年中前后发布了《电子病历根基架构与数据尺度(收罗定见稿)》、关在印发《基在健康档案的区域卫生信息平台扶植手艺解决方案(试行)》的通知等多个文件和尺度。

假如没有健康档案，大夫对患者的领会将每次都要从“零”最先，档案的堆集让信息得以毗连成持续的“健康线”。在数据堆集的进程中，中美两国碰到了医学所独有的类似的手艺困难。“好比血液钾含量低可能被记为‘低钾’‘血钾过少症’‘低K离子’‘↓K’等。”瓦赫特在书中写到，这些八门五花的医学专着名词在电子化中必需同一，不然没法实现医疗系统间的无缝对接。

2011年颁发在《中国卫出产业》的一篇题为《浅谈电子病历与电子健康档案成长过程》的论文写到，今朝的数据资本局限在某部分或某一个营业系统内，扶植尺度不同一，各个系统之间难以进行数据互换和信息同享，发生年夜量的“信息孤岛”。

多年来，跟着硬件和算法的进级，信息“孤岛”逐步邻接，计较机不但可以或许辨认文本信息，还可以辨认图片信息，虚拟世界里“布局化数据和非布局化数据”能被同时“消化”的时期犹如实际中的“全球一体化”般到来，信息互换从手艺上已不再是困难，它敏捷在下层获得利用。

“为了构建慎密型的医联体，我们把社区和三级病院的信息联系起来。”北京年夜学江南app下载官网首钢病院院长顾钢介绍，基在可对接的信息系统他们自觉地测验考试信息同享，但其他病院假如效仿可能还需要从机制体系体例上推一把。

北京市方庄社区卫生办事中间是自动结合的社区病院之一。中间主任吴浩介绍，“我们和天坛病院(结合的4家三级病院之一)信息已联网买通，方庄所有病人的信息天天晚上要和天坛病院交互。我们的签约患者在天坛病院的病历、住院信息等城市同步到他的健康档案数据库和签约大夫的治理平台”。据此，人们完全的“健康线”逐步闪现，社区签约患者分歧阶段的健康可以做到“有踪可查”，而且由医护人员进行随访和健康治理。

AI插手 科技巨子纷纭放“年夜招”

“沃森清晰，它需要与大夫互动而且成为他们地点生态系统中的一部门。”IBM的全球医疗鼎新总监如许告知作者瓦赫特。IBM的沃森是进入医疗行业的人工智能(AI)之一，它把握年夜量的病历，乃至可以初步诊断，虽然很多媒体用“沃森大夫”报导它，可是它的缔造者实际上是死力想要抛清这个称呼的。

在中国，对AI医疗的本钱投入占全部AI投入的一半摆布。中国一样具有本身版本的“沃森”。2017年11月，科年夜讯飞“智医助理”机械人以456分的成就经由过程了临床执业医师测验，其专业常识已可以或许担当起执业医师的工作。

中国自立研发的肺部结节等图象辨认系统在国际角逐中也屡次名列前茅。公家感触感染最直不雅的，是多地年夜病院配备的人形导医机械人，为患者回覆问题、初步分诊、疏浚沟通患者。AI落地医疗今朝正在为一线大夫下降劳动强度，并帮忙医疗资本笼盖到偏僻地域。下载江南

更复杂算法被用在开辟此前不存在的诊断方式，加强医学整体实力。特别在近期，科技巨子们频仍放出“年夜招”：2月，谷歌年夜脑从视网膜图象，辅以各类身分如春秋、性别、抽烟史、血压等数据中，可以猜测血汗管疾病的风险，他们构建的系统利用了130000个视网膜图象进行练习，成功率7成摆布。而3月15日《天然》颁发了德国癌症中间的脑肿瘤诊断AI东西，填补神经系统肿瘤诊断的短板。

中国在AI拓展医学能力方面的进展鲜见在公家，记者在屡次采访中领会到，多个院所高校均在AI医疗范畴有所部下，例如在国度重点研发打算的撑持下，中科院软件所田丰研究团队与协和病院展开合作，操纵患者持物的细小发抖试图猜测患帕金森症等神经退行性疾病的风险。

集纳数据 数字医疗还需分步走

中国具有重大的患者人群，能供给珍贵的研究数据。“给出10000个基因组与疗效的案例，可以或许经由过程数据发掘预判出10000+1个患者的可能疗效。”国度重点研发打算干细胞专项专家组副组长王小宁建议，成立国度生物医治疗效数据库，强迫要求生物医治临床研究申报单元将数据集中，解决没法鉴定疗效顺应症指标的困难。

集纳数据仍然是中国需要进一步完美的工作，“我们需要晋升的是医疗信息的尺度化，今朝一些主流的医学信息尺度年夜部门来自美国的尺度化组织，美国在医疗系统的‘互操作’方面的进展也值得我们存眷和进修”。郑杰说，从火车和铁轨、灯胆与灯座、互联网TCP/IP和谈的例子可以看出，一个复杂的信息生态系统里，尺度可以极年夜地提高效力，取得数据价值。

“一小我平生的健康数据必然会分离在分歧的医疗健康办事机构，必定面对跨医疗机构、跨健康医疗终真个数据同享问题。”郑杰提示，相干配套的法令、律例，数据追溯防窜改的手艺机制也要不竭完美。

我们走到哪儿了？《数字医疗》一书中将今朝可预知的医疗卫生信息化进程分为4个成长阶段。一阶段：实现全部医疗卫生办事系统的数字化；二阶段：分歧的医疗信息系统间实现互联；三阶段：充实阐扬医疗年夜数据的价值；四阶段：缔造手艺东西、完美医疗轨制、扶植医疗机构、改良病院文化，在前三个阶段的根本上，晋升公共健康和改良医疗质量。假如高度归纳综合的话，可总结为“建库、互联、AI和落地”。这4个阶段不是朋分明白的，瓦赫特认为，美国行将完成一阶段，正在解锁二阶段，为三阶段奠基根本，也初步触及四阶段。

“将来，我们可以经由过程‘数字病人’摹拟一系列的临床医疗问题，经由过程阐发年夜数据做出更佳的临床决议计划，但终究，只有真实的患者才是需要我们真心去存眷的。”瓦赫特说。对照中国，也在不异的阶段试探，国度层面指征周全营养健康的“全息数字人”的提出，也是对医疗信息化将来走向不雅点一致性的表示。