时至今日，信息化已经全面应用于医疗机构的人、财、物管理中，接下来该往哪个方向发展，需要行业深度思考。一个显而易见的事实是，今天，医疗服务体系提供的服务仍旧是碎片化的，患者并没有连续性的医疗服务获得感。何况预防和医疗的结合、医疗和康复的结合及慢性病管理都存在很严重的脱节现象。

无论是智慧医院、互联网医院还是生态医院，都不能回避这些问题，换句话说，这些问题的解决正是智慧·生态医院要努力的方向。

国家卫生计生委统计信息中心原副主任王才有认为，目前智慧医院发展面临三大必然的挑战。第一，如何让患者在医联体内享受到连续性的医疗服务；第二，如何借助信息化、人工智能、大数据手段用有限的资金实现高质量的医疗服务；第三，在医院自身生存和发展压力越来越大的现实下，如何提高自身核心竞争力。

实际上，为了应对这些挑战，医院早已行动起来。

 

与会专家指出，新时代医疗卫生行业面临的新矛盾是有限的医疗资源及有限医疗服务能力与老百姓不断增长的医疗需求之间的矛盾。这直接影响了医疗服务的安全性、有效性、可支付性和可及性。如今，随着信息技术的发展，矛盾的缓解甚至解决有了可能。

事实上，利用“智慧”手段推进分级诊疗已成大势。在互联智慧分级诊疗健康服务体系建设方面，河南省人民医院提供了很好的样板。目前，该院已经建成互联智慧分级诊疗的协同平台，在市级层面、县级层面和基层都建立了分平台。医院为基层医疗机构配备硬件服务设施应用软件，实现医院与协作医院间电子病历、HIS、PACS系统等对接。此外，河南省人民医院还建立了学科联合支平台，并在全省率先成立全科医学科，与省直一、二医院资源整合一体化管理，打造以高血压、糖尿病慢病管理为特色的城市新型卫生健康服务中心。

河南省人民医院院长顾建钦介绍，通过配套“96195”综合调度服务中心、推进扎实有效的人才技术下沉服务、创新服务保障机制、提供云端远程服务等，该院主导的互联智慧分级诊疗健康服务体系已取得不俗成绩。目前，医院与全省111家县级医院、17家市级医院搭建了覆盖广泛、功能齐全、高效协调的远程医疗协作网络。同时，建立河南首个“直联”国外医疗机构的国际远程会诊平台，与UCLA（美国加州大学洛杉矶分校）、梅奥诊所实现互联互通，与解放军总医院、上海交通大学附属瑞金医院等23家国内知名医疗机构建立远程协作，和新疆生产建设兵团农十三师红星医院开展远程合作，为疑难罕见病例提供远程病理会诊和多学科会诊。

基于互联智慧分级诊疗服务体系建设，医院互联智慧健康服务院雏形基本形成。“河南省人民医院要办两个医院，一个是实体医院，一个是云中医院，最后成为一个互联智慧的人文医院或者生态医院。”顾建钦对未来无限憧憬。

浙江大学医学院附属第一医院（以下简称“浙大一院”）通过互联网医院构建，重构就医方式、多级医疗网络、健康管理方式和医患关系，使患者获得连续服务。该院副院长裘云庆介绍，针对医疗资源严重分布不均的现状，浙大一院通过互联网医院与协作医院开展远程门诊、远程病理、双向转诊、分级诊疗等医联体服务，实现医疗数据互联互通，还与药店、基层医疗机构、国家驻外部队医院等社会各级医疗机构进行远程帮扶。医院定期开展远程授课及病例分析，采用信息化手段对基层医护人员进行培训，提高基层医疗服务能力。目前，浙一互联网医院已与省内外20家市县级医院、52个乡镇卫生院站点、64家药店等进行远程协作，助力分级诊疗。

由于优质医疗资源往往集中在发达地区，导致基层群众获取可及性低，就医成本大幅度增加。浙一互联网医院通过远程视频门诊、便捷图文咨询、多种取药方式与诊疗预约系统、便捷支付系统、个人云上病历、初复诊识别等方式让患者足不出户享受三甲医院优质医疗服务。

远程视频门诊开放专科门诊及专家预约，支持医患电脑端及移动端的视频互动、语音互动、图文消息，患者通过医保卡或医院就诊卡可支持后续开单付款取药、预约检查。

互联网医院设有心血管病、呼吸科、消化病、肝病等各类特色专科，满足不同患者就医需求。通过慢病管理模块，互联网医院可实现慢性病的预防、治疗、护理、教育、管理、服务等。引导患者强化自我管理、改善生活习惯，提高生活质量。另外，病友圈提供了一个患者与患者、患者与医生之间交流的平台，专业医生在线提供咨询服务，解答关于糖尿病、高血压、胃病、肝病、肿瘤等疾病的疑惑。

基层医院医师资源较为薄弱，对用药的把控不够严格，患者的治疗效果不能得到充分保证。浙大一院全新上线药物治疗管理门诊（MTMc）网络诊间，为患者提供个体化用药评估、治疗药物重整、药物治疗计划管理、用药咨询服务等，解决用药困扰。医院成立浙一互联网医院药品配送中心，省内患者实现12～48小时送货，杭州主城区实现3小时加急配送。患者可以通过终端追溯药品配送情况，实现药品配送的全程监控。

 

如何评价智慧医院？国家卫生计生委发布评价指标体系有三个维度：能力、应用、成效。能力包括基础设施、团队建设和创新能力；应用包括智慧患者、智慧医疗、智慧护理、智慧医技、智慧管理、智慧后勤、智慧保障、智慧科研、智慧教学；成效则从医院服务、医院管理、健康产业方面考量。

“智慧医院从骨子里体现以患者为中心，全程体现以质量和安全为核心，能体现对宝贵数据资产的高效管理和利用，具备强大的知识库支撑和智能化能力，具备快速敏捷的应用构建及交付能力。”安徽医科大学第一附属医院（以下简称“安医大一附院”）副院长周典如此界定智慧医院。

安医大一附院搭建了智慧医疗“3237”框架：“三区”，包括院内、互联交互和院际；“二平台”，包括医院智慧平台和院际大数据平台；“三核心”，包括业务核心、数据层核心和智慧核心；“七类创新服务”，包括分级诊疗、费用支付、患者服务中心、区域4+1中心、新区域5中心、医养结合和医联体。

2017年9月，安医大一附院和腾讯公司签署框架合作协议，共同打造智慧医院。目前，开展的食管癌智能辅助诊疗平台已经在医院内镜中心正式使用，辅助医生对食管癌进行筛查，准确率高达96%以上。双方联合成立“腾讯互联网+医疗大数据研究示范基地”，在智慧医疗和人工智能研发等方面展开深度合作，并以“互联网+物联网”为手段，打造医院医慧病房的全新服务体系，未来将逐步建设智能床旁监护系统，实现体温等患者生命体征数据智能采集。

周典从智慧就医、智慧诊疗、智慧决策、智慧病房、智慧后勤五个方面介绍了安医大一附院智慧医院建设取得的成绩。

智慧就医方面，医院开展诊前多渠道预约、挂号，方便患者就诊，推出导诊机器人，方便患者咨询；诊中自助查询、打印、支付；诊后智能随访。目前，医院实现30%的门诊患者离院3天后随访，70%的住院患者3～7天随访。“随访主要采取机器人加人工自动呼叫的方式进行，这能大大提高医院的满意度和影响力，也加强了医患沟通。” 周典说。

智慧医疗主要包括临床数据中心、知识库应用、诊疗安全三方面的内容。临床数据中心以患者为中心，以病历为核心，纵向记录患者信息，实现所有临床诊疗数据的整合与集中展现。医院建立了知识库体系，包括静态知识库和动态知识库。前者覆盖十大类知识库，共19万条知识数据，支持全院不同的角色访问临床知识库，如药品、检验、放射、超声、血透等。后者实现临床辅助决策，医生下达医嘱时，自动根据患者基本信息，结合药物过敏情况、诊断、性别、检验检查等信息进行自动核查，并根据自动核查结果的警示级别给予提示。

智慧决策包括人工智能辅助影像决策、人工智能辅助语音识别和创新技术应用。智慧病房则实现移动护理、智能体温采集、智能输液监控、智慧ICU、端到端远程医疗。智慧后勤实现能源监管、数字化后勤和闭环管理。

柳州市工人医院同样选择和科技公司合作开展智慧医院建设。2017年4月，该院与腾讯公司、柳州医药公司签订战略合作协议，共同推进互联网+医疗实践（LZiHospital）。不久，柳州市工人医院实现第一张院外处方流转应用。据了解，院外处方流转是基于微信平台的大型公立医院互联网+医疗服务，涵盖柳州医药集团旗下十家药店。患者在医院看完病，可以自由选择在院内取药或通过微信公众号接收医生开具的电子处方，到指定的零售药房扫码购药，极大地缩短了患者医院排队等候时间，提升了患者的就医体验。

柳州市工人医院希望通过LZiHospital实现在线咨询、专科门诊预约、多学科会诊、慢病/复诊管理、移动医保支付、院外电子处方流转、药物配送等功能，最终解决患者从挂号、候诊、缴费到取药各个过程费时费力所导致看病难的问题，保障患者更好的就医体验。LZiHospital的运行效果可喜。柳州市工人医院院长李兵不无自豪地介绍，自2017年7月6日正式对外推广试运行至10月30日，LZiHospital累积交易金额约1600万元，关注人数近7万人，平均每日新增关注数近1000人；绑卡人数超4万，平均每日新增绑定就诊卡约600张；在线咨询总量超过10000人次，住院科室绑卡率58.4%。

 

正如李兵所说，智慧·生态医院建设是一项复杂的系统工程，单靠医院和几个工程师无法做好这项工程，只有与相关企业和研究单位合作，才能持续推进。

掌上医院、移动远程、医护教学云学院、互联网医院、家庭好医，卓健科技一路发展伴随着公立医院持续走向“智慧”生态。其打造的智慧·生态医院整合了辅助专家更精确诊断的“腾讯觅影”AI服务、集成线上线下一体化的智慧支付服务、多级联动的医联体服务、线上一体化的医疗咨询服务、多方资源对接的处方流转服务等一系列智慧生态和应用场景。

卓健科技深度参与的“作品”包括河南省人民医院互联智慧分级诊疗协同平台、浙一互联网医院、嘉兴市第二医院医保“脱卡”支付、杭州市智慧医疗、全国多地使用的医护教学管理平台等。“我们希望能够把医院所有对外的业务都承担起来。”杭州卓健信息科技有限公司CEO尉建锋说。

“腾讯觅影”是腾讯公司首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品。通过与国内十多家三甲医院建立人工智能医学联合实验室，“腾讯觅影”已经进入大规模的临床预试验。“腾讯觅影”应用中心主任吴明柱介绍，一个食管癌内镜检查诊断用时不到4秒钟，极大地提升了医生对早期食管癌的检出率。这意味着，即使是一个乡村卫生院的医生，也能通过“腾讯觅影”的系统提醒，获得跟资深专家同质化的诊断效果。

在肺癌早期筛查方面，“腾讯觅影”3～10毫米肺结节检测准确率95%，肺癌识别率已达80%，超过了肺结节检测的国际最佳水平。“‘腾讯觅影’首创端到端的肺癌辅助诊断技术，在能够精准定位3mm及以上的微小结节位置的同时，也能辅助医生准确判断患者患有肺癌的风险，超越普通医生平均水平，并与优秀医生水平对齐，真正达到辅助医生早筛的目的。”吴明柱说。

此外，基于腾讯深度学习技术，对数十万张糖网分期数据进行学习分析，“腾讯觅影”打造了糖网智能筛查工具，用于糖网早期筛查和辅助临床糖网分期诊断。目前，AI糖网识别准确率98.8%，糖网分期准确率75%。

在腾讯研究院大数据中心副主任刘琼看来，临床诊断辅助系统、医疗机器人、医学影像、健康管理是AI先行落地的四大应用场景。其中医学影像是距离商业化最近的板块。因为影像数据标准化程度最高，深度学习最擅长分析影像类数据。

AI给了医疗很大的想象空间，但作为一个研究人员，刘琼还是觉得应该泼一盆冷水。“AI真正走向医院、走向临床，还有一条漫长的路要走。”AI成长过程会遇到很多“烦恼”，首先是数据。AI的特性决定了其进行运算时需要海量的、高质量的数据，而在全球范围内，获取高质量的数据都非常困难。其次是技术。在AI落地过程中，技术被认为是最基础、也最难跨越的障碍。再次，还有市场认知、法律、伦理、安全等方面的问题。

北京大学第一医院医学影像科主任王霄英直言对AI还“感受不深”，“拿AI做临床验证时，会发现很多问题，很多AI公司都是从验证肺结节开始的，大家做的效果有好有坏。”

人工智能最根本的核心还是要满足临床的需求。影像为临床服务，如果临床发生了变化，影像技术和数据也会发生变化，算法也要相应变化。因此，基于某种特定的临床需求，给出优化的、规范化的检查方案，人工智能才能落地。如果面对不同的临床技术和检查技术，不能将海量非结构化数据转化成结构化数据，人工智能将面临很大的挑战。“AI有很大的机会，但是它面临的问题不在AI本身，而在AI之外。”王霄英最后说。