擁有20年行業經驗的創業軟件首席架構師鄒悅，曾針對國內醫療信息化的現狀做過一個形象的比喻。

他認為，現在的醫療信息化系統好比是一座橋，橋上走的和跑的是患者，橋上的石獅子、花紋等裝飾是大數據、人工智能和物聯網。院長們和領導們喜歡看的，往往是橋上的華麗產物，卻忽視了橋下的基礎。橋下是信息科和軟件開發商的人在苦苦支撐，東修西補來維持橋樑的運作，其實早已經不堪重負，所以信息科的人對軟件開發商怨聲載道，而開發商也是苦不堪言，陷入惡性循環。創建一套擁有強大擴展能力的公式級信息化系統，將成為解決問題的關鍵。

近日，在動脈網主辦的“2018年醫療科技世界論壇”上，幾位重量級嘉賓也給出了和鄒悅類似的觀點。

無錫市人民醫院副院長沈崇德、阿里雲醫療架構師陳列、思創醫惠董事長章笠中，分別作為醫院、互聯網企業和醫療IT企業方的代表判斷，下一代醫院信息平臺或將具備如下幾個特徵：

1、以電子病歷為核心，基於知識庫實現多維的臨床決策支持，實現由淺到深的人工智能應用，滿足醫療以人財物運營為主體的管理決策支持，以及區域信息平臺的互聯互通 ；

2、利用雲在底層去構建平臺，對醫院業務進行刻劃和勾勒，把基礎的能力抽取出來，從數據層面實現統一化。

3、可以通過各種傳感器，比如溫溼度傳感器、體溫傳感器，或者體徵檢測床墊等，為醫務人員提供多維度的管控，讓醫生護士形成全閉環的管理。

以下內容，便是動脈網整理的三位專家的核心觀點：

沈院長：新一代的信息平臺應該以電子病歷為核心，基於知識庫實現多維的臨床決策支持

大數據和人工智能，一定要有一個地方進行數據的採集、清洗、標化以及系統之間的交互，並在此基礎上實現豐富的應用。這時，醫院就需要建立新一代的信息平臺。

現如今，有不少公司都把自己的產品稱之為平臺。但事實上，醫院方根本不瞭解什麼叫信息平臺，所以對這些產品很難甄別。有時，他們甚至把一個電子病歷瀏覽器，也稱之為信息平臺。

所以我想探討的是，醫院為什麼做信息平臺？信息平臺有什麼？我們應該怎麼做？

數字化醫院的定義是什麼？應該是無紙化、無線化、無照片化，實現應用對業務流程的全覆蓋，是能夠對醫院業務流程進行數字化整體模擬和流轉。到了智慧醫院的發展階段，在三無的基礎上，我們還應當關注閉環管理、流程優化和智能導航等。

這一階段，醫院需要新型的信息平臺，需要物聯網、互聯網+，當然，還有人工智能。智慧醫院，應該是物聯網+互聯網+信息平臺的產物。

以無錫市人民醫院為例，信息系統共有250個應用模塊。當發展到如此多模塊，或者醫院又面對多院區時，醫院應該如何管理？

如果能有一個核心的檢驗中心、病理中心和影像化診斷中心，便可以實現臨床和運營的多院區共享。檢驗有快遞公司送標本，影像信息和檢驗報告可以實現線上流轉、虛擬化診斷，從而大大節省了醫院的人力、物力，降低了成本。並且，這也實現了醫院的多院區同質化，人財物包括患者的統一管理。這就需要建設信息平臺來提供支撐。

現如今，醫院做信息平臺往往基於兩個原因，一個是衛健委的要求，二是系統升級換代的需求。

在醫院信息化升級調整的過程中，醫院碰到了太多的流氓軟件公司。醫院為了實現互聯互通，往往需要開放系統間的接口，但軟件公司通常會對此進行漫天要價。當醫院的系統越來越多，接口也會越來越豐富，這時，就需要一個統一的信息平臺來實現接口和服務的標準化，來鬆開耦合，基於平臺來實現互聯互通。

醫院在做大數據時，發現所有的數據採集過來都雜亂無章，難以使用。原因在於每套系統遵循的碼錶、字典表、術語表不同，並且各個科室的標準也不盡相同。醫院需要有一個信息平臺，能夠提供標準化的碼錶、字典，術語表，通過平臺進行轉換，從而實現數據的標準化利用。

新一代的信息平臺的建設目標，應該以電子病歷為核心推動醫院數據中心建設。同時，它還基於知識庫實現多維的臨床決策支持，實現由淺到深的人工智能應用，滿足醫療以人財物運營為主體的管理決策支持，以及滿足區域信息平臺的互聯互通。

信息平臺是產品化的產物，它應當包括多方面的應用，如主數據管理、交互引擎等。

對於信息平臺，有的公司會把它拆成多款產品，有的公司則是一款產品。但無論如何呈現，它一定是由一組工具構成，核心是基於ESB，面向SOA，具有業務流程管理功能，可支持醫院自動化業務流程編排，以及人工智能參與工作流。此外，它還能夠基於事件驅動，實現豐富的數據管理和利用。

作為醫院方而言，我們希望能夠基於信息平臺實現統一註冊、統一索引、統一門戶、統一交互、統一通訊、統一數據管理和利用。實現數據集成、主數據管理，實現註冊服務、相關的碼錶、字典、術語的標準化，同時實現數據資源管理和CDR建設。例如從臨床醫生視角，能夠全面展示患者全息示圖，如生命體徵、檢查報告、歷次就診的病歷資料等。

基於統一註冊、統一索引和相關工具實現門戶集成。實現只輸入一次工號密碼，就能登錄到所有系統的界面，並且是個性化的界面。

在應用集成方面，我們希望實現面向SOA基於ESB，它支持主流數據和多種適配器、支持智能路由可編排、消息及時可追蹤。

醫院閉環管理的可視化，在於基於平臺數據和系統的深度利用，包括知識庫的構建以及基於知識庫的人工智能和大數據利用。例如臨床預警提示、臨床輔助診斷導航、治療方案導航等。這涉及到信息平臺對電子病歷或其他異構臨床系統的信息提取。這需要信息平臺建立後臺數據庫和標準化醫學術語庫，能夠採用映射的方式實現數據標準化，最終實現臨床診療決策支持。

我們希望通過信息平臺實現松耦合，通過標準化接口處理，實現院內院外互聯互通，實現數據的沉澱和再利用，實現醫院的跨系統管控，以及將大數據應用於科研或教學。

無錫市人民醫院也在此進行了一系列嘗試，還專門成立了一個人工智能研究院，進行影像學、語音識別和電子病歷醫療智能導航方面的人工智能研究，在大數據應用方面的初步目標是建立一個肺移植全國大數據中心。

信息平臺建設，我們認為是一個系統工程，需要統籌規劃、分步實施。對大部分醫院而言，四級乙等的互聯互通水平是比較適合的選擇，一定是“平臺+系統”混合的方式來實現。而四級甲等、五級乙等，需要將醫院大量應用集成到平臺中，改造量會很大。一個平臺要成熟至少需要三年時間，要先易後難，標準先行。從數據標準化做起，從臨床數據中心的構建做起，逐步推進。

阿里雲陳列：未來醫院建設的整體目標——用雲平臺支撐整個醫院信息系統的擴展

雲真正的價值並不在於將線下業務搬到互聯網上，而在於一個靈活可變的架構，即便這朵雲在醫院裡是作為專有云的存在。

當數據採集到足夠多的量，如何進行更有價值的合理利用，這便是醫院智慧化的發展階段。阿里基於對醫院發展階段的判斷，以及對院內信息化的構想，提出了未來醫院建設的整體目標——用雲架構支撐整個醫院信息系統的擴展和創新。

雲最大的價值在於可變和可用，基於雲架構做院內信息化平臺建設，可以提升效率、輔助科研，實現臨床管理和應用，實現醫院數據價值的提取。

第二是實現院內協同，人與人之間的協同，物聯網+、人與物之間的協同，以及院內院外的協同。

雲架構的解決方案和傳統架構的顯著區別是把平臺搭在底層，醫院所有的業務變化需要的支撐都在底部實現。但現階段，醫院信息化業務的變化往往發生在上端。

過去的平臺，是從各個系統中抽取數據，然後通過在上端架設平臺使數據彙集和貫通，通過消息來對數據進行傳遞。這雖然是一種方式，但阿里認為如果在底層去構建這個平臺，很多業務都可以進行刻劃和勾勒的，把基礎的能力抽取出來，從數據層面實現統一化。

雲的物理架構帶來彈性、可變、可用和安全性。上面有中間件層，再上一層是IT的基礎構建，例如數據庫、應用服務、分佈式服務等。

這是一種諮詢服務的模式，阿里旗下的天貓超市、盒馬生鮮等，都是基於中間件、數據中臺的架構實現支持。

雲HIS的解決方案，針對大醫院（三級醫院），阿里採用的是專有云。專有云不一定是在互聯網上，也可以部署在醫院本地。另外針對廣大二級醫院，以及信息化投入相對有限的醫療機構，阿里可以提供一個基於公共雲的專有網絡，為醫院提供整套架構服務。

電子病歷是整個醫院信息的中樞，其服務的主體是患者。患者所有的信息都會彙集到電子病歷上，因此這一部分數據，也是最有價值的數據。

過去，醫院的電子病歷管理是通過人工進行抽查，即便有一些自動化的部分，也更多是針對完整性、紀實性的檢查。現在，阿里雲的病歷質檢可以實現對電子病歷的內涵質控，可以從源頭對數據質量進行保證。

通過智能化，除了減輕醫院病歷質控的負擔，還可以減輕相關科室的負擔。有了基礎的數據質量，AI也能在一些數據方面為醫生提供幫助，比如影像診斷等。這方面，阿里的肺結核包括關節、肝等醫學影像分析的診斷已相對成熟。

另外，臨床診療規範化、標準化的問題。這一部分阿里通過知識圖譜來解決，實現對大數據價值的挖掘。基於自然語言處理、語義的提取，到最後知識圖譜的產生，阿里和瑞金醫院寧光院士研究室進行了糖尿病診療方案的智能化研究。現在，系統已經可以在很大程度上減輕醫生工作的負擔。

在管理智能決策的支撐上，醫院的成本如何，病人在醫療服務上的費用如何，醫生收入如何，醫院的開銷和虧損環節，以及醫院的戰略目標分解和診療資源分配等問題，都可以通過數據駕駛艙做進一步考核。

阿里開發的一站式大數據研發平臺，可以滿足醫院在數據分析方面靈活多變的需要。包括指標數數據集成、實時監控運維、實時分析，基於一整套支撐，實現對數據的可視化呈現。

醫惠科技章笠中：打造共性開放平臺，將所有的物聯網設備數據都採集到一起

要觸及醫療大數據，觸及醫療信息化根本的改變，需要把醫療行為水的深度測到底，企業才能真正提供醫療全面融合的解決方案。

目前，人工智能的應用還停留在表象，特別是在影像方面的服務還處在比較淺的層次。人工智能的核心技術和基礎是大數據，那麼，究竟怎樣的數據才是醫療大數據？

現階段，有80%-90%的人工智能公司的業務是影像閱片，基本的方法是通過機器學習把異常的片子找到，再與專家的經驗進行對比。但從人工智能的核心價值來講，最高明的醫生也有可能將片子看錯。

如果把病人的全程大數據與影像數據進行關聯學習，由此產生的人工智能能力一定遠遠超過專家。做醫療大數據，是把看似不關聯的信息集成到一個平臺上，這便是醫惠科技做的事。

除了數據集成以外，醫惠科技也在做物聯網集成，通過打造一款共性開放平臺，將所有的物聯網設備數據都採集到一起。

為了兼容WIFI、藍牙、4G等網絡，醫惠科技做了一個融合各種傳感網絡的高度集成網絡平臺，以解決數據的融合問題。在此基礎上，醫惠科技構建了以醫療大數據為中心的物聯網。集成之後，可以為醫院提供智能化應用，以及各種維度的視圖和物聯網大數據服務。

共性開放平臺的目的是為臨床服務。在醫院，整個方案可以遍佈每一個醫療管理流程，無論是廢棄物管理、被服還是高低值耗材管理，都可以整合在一起。

過去，醫院經常把監護儀的數據張冠李戴到別的病人身上。如果通過物聯網設備的定位信息到具體的床位，將這臺設備的工作情況、溫度環境，利用物聯網的方法整合在一起，便不會再出現上述問題。這時，物聯網數據的價值就能體現出來。

醫惠科技的共性開放平臺，可以通過各種傳感器，比如溫溼度傳感器、體溫傳感器，或者體徵檢測床墊等，為醫務人員提供多維度的管控，讓醫生護士形成全閉環的管理。

物聯網、人工智能、大數據、區塊鏈等技術，是相輔相成的有機整體。只有當這些技術整合以後，醫院才有可能真正的實現其應用。

物聯網的加入，可以實現診斷治療過程中的全閉環管理。醫院可以把整個治療環節甚至於院內院外的環節，通過物聯網串聯在一起。使得物聯網數據可以通過機器學習，形成診療流程中的高級輔助決策。最終實現智能質控，通過質控數據判斷治療效果，提高醫生的治療精準度。

在這樣的體系下，醫院的信息系統向生態系統不斷循環。醫生的治療越來越精準，越來越智能，醫生對疾病的掌控程度越來越高，並且開始實現面向單病種科研、治療、質控的一體化。

為了構建這樣的生態系統，醫惠科技希望與領域中有著核心技術的企業合作，一起在生態產業鏈中，發揮更大的作用和價值。