智慧医院建设运用信息技术做出了哪些改进

本文目录

1. 医院信息化建设现状及建议
2. 你如何看待智慧医院的建设
3. 针对人们在门诊就医难的问题，智慧医院建设运用信息技术做出了哪些改进
4. 什么是智慧医院

医院信息化建设现状及建议

医院信息化建设的现状是不完善的，但可以通过以下的建议来改善。

1、医院信息化建设现状不够完善。

2、目前许多医院仍在使用传统的纸质记录和人工操作，导致工作效率低下、信息流通不畅、数据难以管理和分析。

3、为了改善医院信息化建设，有以下建议：-加强对医务人员的信息化培训，提高他们对信息化系统的使用能力，减少操作失误和阻力。

-引入先进的医疗信息管理系统，包括电子病历、病房管理系统、药房管理系统等，提高工作效率和信息流通速度。

-建立互联网医疗平台，方便患者进行线上挂号、在线咨询医生等，提升就医体验和服务质量。

-加强数据安全和隐私保护，确保患者和医务人员的信息不被泄露或滥用。

通过这些建议，医院的信息化建设将得到改善，提高医疗服务质量和效率。

你如何看待智慧医院的建设

在数字化趋势下,信息技术与卫生健康领域深度融合发展,数字化、智慧化成为医院立足长远发展的必修课题。事实上,近年来,我国也一直在政策层面对医院,尤其是作为我国医疗服务体系主体的公立医院改革施加正向推力。

今年国务院连续发布《关于推动公立医院高质量发展的意见》与《深化医药卫生体制改革2021年重点工作任务》,明确提出要推动公立医院高质量发展,深入推进公立医院综合改革示范和建立健全现代医院管理制度试点。

两大政策文件提到的智慧医院建设和医院信息标准化建设等成为促进公立医院高质量发展的关键要素,对于基层公立医院的发展质量提高也尤为关键。其中科技创新是公立医院高质量发展的抓手,同时利用信息化手段,实现医院智慧医疗、智慧管理、智慧服务的“三位一体”化建设,助力公立医院高质量发展。

因此,有了明确的发展方向,伴随如人工智能、5G、云计算、大数据等创新技术的迭代发展和深化应用,将促使医疗信息化改革面向公立医院实现更全面的智慧化转型。

作为公立医院高质量发展的关键要素,无论是智慧医院建设,还是信息化标准建设,都离不开对大数据的应用。近年来,收集、分析与利用数据逐渐成为医院运转的核心,除了自身提供医疗服务获得的数据外,医院对数据的需求还进一步向外围扩展,进一步凸显出数据的价值。

但是追随医院信息化发展历史不难发现,从前以流程为核心,用传统烟囱式IT方式建设,用补丁升级的方式运维,大量堆积的原始数据只是“数据”本身,院内多种系统接口集成。而在技术发展使医院内部“业务数据化”的同时,院内各系统之间也逐渐形成“数据孤岛”。

健康界研究院发布的《中国智慧医疗2021十大发展趋势预测》报告中指出,当前智慧医疗发展中,亟待需要破解院内及院间的互联互通实现难、数据质量低两个关键技术难题。如上文所述,医院内部系统集成受制于医院系统多元异构,接口和数据标准不统一,新旧系统兼容性差,无缝集成难度大。而在信息安全管理体系不完善的情况下,跨院跨区域互联互通信息共享则存在信息安全隐患。数据质量低,如大量医疗数据缺乏标准化,数据跨平台不能完全集成、互联互通及共享;数据不完整,医疗记录有断点;信息用自然语言描述,自动化分析处理困难等,都导致这些数据无法最大化利用。

医疗数据孤岛化且缺乏标准体系,成为医疗大数据治理公认的痛点与难点。因此需要借助数据治理工具破题。以飞算飞算SoData数据治理系统为例，作为一站式数据治理平台,依托飞算SoFlu全自动软件工程平台的底层技术,致力于为用户提供全套通用的数据应用接入和开发标准,让业务用户具备参与到数据应用开发的能力和可能,打通数据治理各个环节,为企业数据处理提供高性能、安全可靠、批流一体的数据融合和管理服务的同时,快速满足企业各类不同的数据治理场景。

以打造的河南省某首批县(市)级二级甲等综合医院的医供体信息化建设案例为例,分享飞算SoData数据治理系统是如何立足业务场景,秉承“业务数据化、数据业务化”的技术理念帮助该医院实现院内信息化系统,提升数据治理能力的。

作为第一批省级县域医供体信息化建设试点单位,该医院急需升级信息化系统以及数据治理能力。但在传统开发模式下,医院依靠自身有限的IT力量,既要实现百万级的数据治理工程,又要同时不影响医院系统的正常运行时非常困难的。每次数据转移时的频繁宕机,动辄8—9个小时的耗时以及至少T+1的处理时效让医院苦不堪言。借助飞算SoData数据治理系统,该医院实现了3人完成数据治理升级,整个系统的效率、扩展性以及稳定性均得以提升,总体实现节约人力成本50%、项目周期缩短6倍以上,并获得省卫健委网络与数据信息化领导小组的高度认可。

针对人们在门诊就医难的问题，智慧医院建设运用信息技术做出了哪些改进

【信息走进生活】与您分享观点！

医院门诊号源少、挂号排队时间长，一直是广大群众吐槽的热点。而智慧医院建设的一大理念就是提供要面向患者的智慧服务，为此，各大医疗机构依托信息化手段进行多方面的服务优化，极大地改善了患者的就医体验。

Now，就让我们切入主题，共同探讨吧！

拨打门诊预约电话，进行预约挂号。

医生出具的医嘱由医疗信息系统分发到相关执行科室，缴费后直接进入排队系统，取药、检查或检验等均由叫号系统有序分配。

可见，智慧医院建设一定程度缓解上了患者就诊难的问题，相信今后更多医疗信息技术的应用，将给人们的就医来带更多便利！

什么是智慧医院

智慧医院依靠机器学习模型、AI医疗设备等基于数据的洞察力来推动决策。

智慧医院使用数据和AI洞察推动各个患者服务阶段的决策，为专业医务人员提供洞察以实现更好、更快的护理。

智慧医院使用数据和技术加速和改进目前专业医务人员和医院管理层的工作，例如追踪医院的床位占用率、监测患者的生命体征、分析放射学检查等。

智慧医院和传统医院的区别是什么？

医院正在不断生成和采集数据，其中大部分数据已实现了数字化。这使得他们能够使用数据分析和AI等技术来获得更好的洞察。

曾以纸质文件形式存储的患者病史、检验结果和免疫信息数据现已被转换成电子病历（EHR）。数字CT和磁共振成像扫描仪以及包括PACS医疗影像存储系统在内的软件正在取代模拟放射学工具。医院病房和手术室的互联传感器可以记录多个连续数据流，用于实时和回顾性分析。

普通医院正在越来越多地使用数字工具，以过渡转型为智慧医院。智慧医院不仅可以采集数据，而且还可以通过分析数据提供有价值的、及时的洞察。

自然语言处理模型可以从复杂的病理报告中快速提取有益于癌症护理的洞察；数据科学可以监测急诊室的等待时间以解决各种瓶颈；AI机器人可以在手术室协助外科医生；视频分析可以检测到洗手液供应情况或患者需要注意的情景（例如医院或家中的跌倒风险）。

智慧医院有哪些优点？

智慧医院技术为医疗系统、专业医护人员和患者带来了以下益处：

医疗服务提供者：智慧医院的数据可用于帮助医疗机构优化其有限的资源，提高运营效率，更好地以患者为中心；传感器可以监测到独自一人的患者；AI算法可以根据病情的严重程度告知需要优先治疗的患者；而远程医疗解决方案可以为医院外的患者提供护理。

临床医生：智慧医院工具可以帮助医生、护士、医学影像技术人员和其他医疗专家处理常规或繁重的任务，例如记录与患者的每一次互动、分割核磁共振中的解剖结构或将医生的诊断书转化为医疗保险编码，使他们能有更多的时间专注于患者护理。智慧医院工具还可以在AI算法的帮助下帮助做出临床决策，根据历史数据为个别患者提供第二诊疗意见或分诊建议。

患者：智慧医院技术可以帮助全球任何地方的医生提供更加一致和更高质量的患者护理服务。临床医生在技能水平、专业领域、资源获取和每个患者的时间投入上都有所不同。通过部署AI和机器人技术来实时监测并自动执行耗时的任务，智慧医院可以让临床医生更专注于与患者的互动，以优化患者体验。

如何打造智慧医院？

在运营智慧医院时，需要将完整的硬件和软件解决方案生态系统与临床医生的工作流程相协调。为了加快和改善患者护理，该系统中的每个应用、设备、传感器和AI模型都必须实现在整个机构中共享数据和洞察。

如果把智慧医院比作章鱼，那么章鱼的头部就是负责存储和处理所有数据的安全服务器。每个触手则代表急诊室、重症监护室、手术室、放射科实验室等部门，上面覆盖着能够从周围环境中获取数据的传感器（章鱼吸盘）。

如果每个触手都各自运作，那么这只章鱼的身体就会因为只能收到一条手臂感应到的信息而无法采取快速行动。只有每个触手都将数据传回章鱼的中央大脑，才能使它能够灵活应对不断变化的环境。

同样，智慧医院采用的也是这种辐射模型：分布在整个设施中的传感器可以将关键洞察送回中央“大脑”，帮助做出整体决策。例如，如果手术室的摄像头显示手术即将完成，AI就会提醒恢复室的工作人员做好迎接患者到来的准备。

为了驱动智慧医院解决方案，医疗器械公司、学术医疗中心和初创企业纷纷使用NVIDIAClara。从运行实时应用的医疗设备到长期存储和处理数据的安全服务器，这个端到端AI平台可以与整个医院网络相整合，支持边缘、数据中心和云基础设施、众多软件库以及全球合作伙伴生态系统，为新一代智慧医院提供动力。

智慧医院运营和患者监测

一家繁忙的医院由患者、员工、药品、设备等无数动态元素而组成，使用AI自动化技术能够优化设施的运营。

虽然医生或护士不可能在患者住院期间的每一刻都陪伴在他们身边，但智能视频分析在其他智能传感器的配合下可以密切监测患者，在患者处于困境并需要关注时提醒医疗服务提供者。

例如重症监护室中的患者被连接到持续采集生命体征的监测设备上。其中的许多设备会不断发出各种警报，这可能导致医务工作者有时会忽略某个传感器的警报。

通过将来自多个设备的流式传输数据汇总到一条通道，AI算法可对数据进行实时分析，更快检测出患者的病情是否突然转好或转坏。

休斯顿卫理公会学术医学中心正在与NVIDIA合作伙伴网络中的精英成员MarkIIISystems一起部署一种名为DeepStroke的AI工具。该工具可以根据患者的语言和面部动作，更加准确地提前检测出卒中症状。通过将这些AI模型集成到急诊室的工作流程中，医院可以更加迅速地确定如何正确治疗卒中患者，帮助临床医生不遗漏仍可以挽救生命的患者。

NVIDIA初创加速计划成员Artisight正在使用由GPU加速的戴尔PowerEdge服务器、NVIDIAFleetCommand混合云系统和用于AI流式传输分析的DeepStream软件开发套件等戴尔和NVIDIA的企业级解决方案来管理一个智慧医院网络，该网络包含了西北大学医学院的2000多个摄像头和麦克风。

Artisight所提供的一个模型提醒护士和医生注意有受伤风险的患者。另一个基于室内定位系统数据的系统实现了诊所工作流程的自动化，最大程度地提高员工的生产力和患者的满意度。还有一个系统通过检测术前、术中和术后事件协调手术室的吞吐量。

这些系统都可以轻松添加功能而不受地点的限制。一个AI支持的传感器网络可以监测医院的房间以防止患者跌倒，也可以检测医院用品是否不足或者手术室是否需要清洁。这些系统甚至可以通过Artisight的集成式远程咨询工具延伸到医院以外，监测位于家中的高危患者。

医疗服务的最后一个关键要素是医疗编码，也就是把临床医生的笔记转化成一组代表每项诊断和程序的字母数字代码。这些代码在美国具有特别重要的意义，它们是医生、诊所和医院向保险公司、患者等相关者提交账单的依据。

NVIDIA初创加速企业Fathom所开发出的一个AI模型能够自动执行复杂的医疗编码流程，在降低成本的同时提高速度和精度。这家成立于2016年的公司与全国最大的卫生系统、计费公司和医生团体合作，每年为超过2000万名患者进行编码。

智慧医院中的医疗影像

深度学习最开始被用于识别图像中的物体并因此而普及。这也是这项技术在医疗行业最早的用途之一。目前在医疗影像领域，有几十个AI模型已经获得监管部门的批准，帮助智慧医院的放射科加快对CT、MRI和X光数据的分析。

AI可以对检查图像进行预筛，标记出需要放射科医生注意的区域。这可以节省医生的时间，让他们有更多的余力查看其他检查图像或向患者解释结果。该技术可以将脑出血等关键病例移到放射科医生工作清单的首位，进而缩短诊断和治疗危及生命的病例的时间。而且它还可以提高放射学影像的分辨率，使临床医生能够减少每个患者所需要的剂量。

领先的医疗影像公司和研究者正在使用NVIDIA的技术驱动可用于智慧医院环境的新一代应用。

西门子医疗（SiemensHealthineers）开发了基于深度学习的自动轮廓绘制解决方案，能够对放射治疗中的危险器官进行精准的轮廓绘制。

富士医疗使用NVIDIAGPU驱动其CardioStillShot软件，该软件可在CT扫描期间生成精准的心脏影像。为了加快该软件的工作速度，该团队使用了包括NVIDIAOpticalFlowSDK在内的软件来估计像素级运动，并使用NVIDIANsightCompute来优化性能。

NVIDIA初创加速计划中的初创企业也在使用AI推进医疗影像工作流程，例如上海联影智能的uAI平台可以为设备、医生和研究者提供功能齐全的AI应用，涵盖了影像、筛查、随访、诊断、治疗和评估领域。该公司的uVision智能扫描系统在NVIDIAJetson边缘AI平台上运行。

智慧医院中的数字和机器人手术

为了获取数据并为外科医生提供AI驱动的警报和指导，智慧医院的手术室加入了智能视频分析和机器人技术。

医疗设备开发商和初创企业正在开发推动手术培训的工具，帮助外科医生提前计划手术、在手术中提供实时支持和监测并协助术后的记录和回顾性分析。

总部位于巴黎的机器人手术公司MoonSurgical正在设计一个可与手术室现有设备和工作流程配合使用的无障碍、自适应外科手术辅助机器人系统——Maestro。这家初创企业采用NVIDIAClaraHoloscan节省时间和资源，缩短了开发时间。

ActivSurgical选择使用Holoscan加快开发用于提供实时手术指导的AI和增强现实解决方案。这家波士顿公司的ActivSight技术让外科医生能够查看肉眼无法看到的重要生理结构和功能，比如血流。

位于伦敦的Proximie将使用Holoscan技术实现手术室的远程呈现，把专业的外科医生和AI解决方案带入到每一场手术中。该公司希望通过将这些信息集成到外科影像系统来降低手术并发症的发生率，提升患者的安全和护理质量。

远程医疗——家中的智慧医院技术

另一些智慧医院技术确保不需要入院的患者可以通过可穿戴设备、智能手机应用、视频约诊、电话和文本信息收发工具在家中接受护理。此类工具减少了医疗机构的负担，例如能与患者有效沟通的AI聊天机器人。

Curai等公司正在使用自然语言处理AI驱动智能语音助手和远程医疗聊天机器人。Curai是NVIDIA初创加速计划这一全球初创企业网络中的一员。

Curai正在使用GPU驱动的AI，通过一个基于聊天的应用连接患者、医疗机构和护理团队。患者可以输入有关他们病情的信息、查阅他们的医疗档案并随时与医疗服务提供者聊天。该应用还通过提供基于Curai深度学习算法的诊断和治疗建议来支持医疗服务提供者。

Curai所专注的AI领域是自然语言处理（用于从医疗对话中提取数据）、医学推理（用于提供诊断和治疗建议）以及图像处理和分类（主要用于患者上传的图像）。

像Curai这样的线上护理工具可以在任何时候用于预防性的和简易的护理，或在患者就诊后确保他们能够良好地响应治疗。

利用智慧医院数据开展医学研究

智慧医院数据的用处并不会在患者出院后而结束，它们可以为持续多年的研究提供信息，并作为医疗机构数据库的一部分来帮助改善运营效率、预防护理、药物研发等。凭借像联邦学习这样的协作工具，数据的作用将从一座医疗机构扩展到全球，推动整个医疗领域的研究。

NeurosurgicalAtlas是全球最大的神经外科医生协会。该协会通过新的高效外科技术推进神经外科疾病患者的护理。Atlas包含一个手术记录和模拟库，让神经外科医生在进行手术前能够对潜在的隐患有前所未有的了解，创造了新的技术标杆。未来，NeurosurgicalAtlas计划为个体患者创建数字孪生。

佛罗里达大学的医疗学术中心UFHealth使用包含了200万名患者的5000多万次互动信息的数字病历来训练GatorTron。这个模型可以帮助确定哪些患者参加挽救生命的临床试验、预测并提醒医疗团队危及生命的情况并为医生提供临床决策方面的支持。

电子病历还被用于开发SynGatorTron。这个语言模型可以生成帮助增强小型数据集的合成病历，或在保护真实患者数据隐私的同时实现AI模型的共享。

在得克萨斯州，MDAnderson正在使用医院存档记录进行人口数据分析。研究者使用自然语言处理工具包NVIDIANeMo开发了一个对话式AI平台。该平台可以利用癌症全像数据进行基因组分析，包括生存率分析、突变分析、测序数据处理等。

*本文转载自NVIDIA英伟达

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