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《郑州大学&华为：2024数字技术赋能智慧医院建设白皮书（95页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《郑州大学&华为：2024数字技术赋能智慧医院建设白皮书（95页）.pdf（95页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、白皮书数字技术赋能智慧医院建设发布日期：2024 年 3 月编委会成员郑州大学第一附属医院华为技术有限公司主编单位东软集团股份有限公司山东亚华电子股份有限公司浙江智尔信息技术有限公司脉得智能科技（无锡）有限公司汇声云医学影像科技（成都）有限公司参编单位赵 杰 主编陈保站、陈 瑶、陈咏虹、崔芳芳、范兆涵、郭留平、郭璐语、郭忠光、何贤英、黄传娜、康雪婷、李陈晨、李金雷、李 静、李 佳、刘 为、刘 勇、刘玉焘、刘冬清、柳晓见、吕 冰、卢耀恩、马治远、穆 青、庞 敏、任晓阳、石金铭、石小兵、沈威栋、孙东旭、苏维福、唐立瑶、唐卫国、谭中科、王 刚、王琳琳、王 巍、王文超、王肖飞、王朱巍、吴文竞、杨文涛、2、姚郭浩、叶 明、于海天、恽 韬、张飞龙、张锦萱、张 军、张晓燕、赵祎鑫、郑正中、周小红、周 旭、朱紫筵编写人员（按拼音排序）目录01020304数字技术概述1.1 数字技术发展现状及趋势.011.2 物联网.031.3 5G技术.041.4 云计算.071.5 大数据.081.6 人工智能.101.7 区块链.11智慧医院建设发展现状2.1 智慧医院发展概述.132.2 智慧医院建设的驱动力.142.3 国内外智慧医院建设现状及优秀实践.142.4 智慧医院建设面临的挑战.17智慧医院建设与评估3.1 智慧医院建设总体框架.183.2 智慧医院建设评估体系.34智慧医院应用场景4.1 智慧医疗3、的主要应用.384.2 智慧服务的主要应用.464.3 智慧管理的主要应用.524.4 智慧医院应用发展趋势.5305总结0706数字技术引领下的未来智慧医院展望6.1 数字技术应用于智慧医院的发展趋势.796.2 未来数字技术赋能智慧医院畅想.81数字技术在智慧医院建设中的应用5.1 智慧医院数字化建设总体设计.565.2 智慧医院数字化整体架构.595.3 物联网技术在智慧医院建设中的应用.605.4 5G技术在智慧医院建设中的应用.665.5 全光网络在智慧医院建设中的应用.715.6 云计算技术在智慧医院建设中的应用.735.7 大数据技术在智慧医院建设中的应用.735.8 AI和大模4、型技术在智慧医院建设中的应用.755.9 区块链技术在智慧医院建设中的应用.77数字技术赋能智慧医院建设白皮书0101|数字技术概述数字技术发展现状及趋势1.1科学进步和技术创新是推动行业发展的核心驱动力。自近代以来，人类经历了四次由科学技术创新引领的工业革命。第一次工业革命开始于 18 世纪中叶，以蒸汽机为动力的机械设备被广泛推广和应用，人类社会从手工艺时代进入到机械生产时代；第二次工业革命发生在 19 世纪，以电的发明和在生产生活中的广泛应用为标志，人类进入规模化工业生产时代；第三次工业革命发生在 20 世纪中期，随着电子计算机、通信工程和互联网技术的诞生，人类进入了信息化时代；第四次工业5、革命从 21 世纪开始至今，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的出现，人类社会正逐步迈入智能化时代。01数字技术概述数字技术赋能智慧医院建设白皮书02数字技术概述|01智能社会有三个特征，即万物感知、万物互联和万物智能。万物感知：智能社会万物可感，通过多感官渠道（温度、空间、触觉、听觉、视觉等）感知物理世界并将其转变为数字信号，实现情境感知、交互和沉浸式的用户体验；万物互联：网络连接万物，将所有的数据实现在线联接，从城市、高山、太空等不同领域实现宽、广、多、深的联接，使能智能化；万物智能：大数据和人工智能的应用将实现万物智能，数字孪生将在个人、家庭、行业和城市中逐步普及，满足物理世界更6、美好的需求，同时将出现数字化生存的第二人生，使精神世界更加富足。智能时代这三大特征的实现，有赖于新一代的数字技术，比如物联网、5G、云计算、大数据和人工智能等的成熟及广泛应用。技术基础设施将成为智能世界的基石。Gartner 发布 2022 年中国 ICT 技术成熟度曲线，显示出 5G 技术、物联网和人工智能等技术已经逐步走向成熟，在未来 1-2 年之内将在行业数字化转型中得到广泛的应用。图 1-2 智能社会的三大特征图 1-1 人类四次工业革命发展历程数字技术赋能智慧医院建设白皮书0301|数字技术概述物联网1.21.2.1 物联网技术的产生物联网的概念最早出现于比尔盖茨 1995 年未来之7、路一书中，但当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起人们的重视。1999年，美国麻省理工学院成立了自动识别中心（Auto-ID），其创始人之一的凯文阿仕顿(Kevin Ashton)提出了“万物皆可通过网络互联”，首次明确阐释了物联网的概念和含义，即主要是建立在物品编码、射频识别技术(RFID)和互联网基础上物物相连的网络。根据国际电信联盟（ITU）2005 年的定义，物联网（Internet of Things，简称 IoT）是指通过射频识别技术(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，通过网络把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，从8、而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。1.2.2 物联网关键技术1.物联网平台物联网平台是针对物联网场景和行业开发者提供各种服务的云平台，可以提供设备连接、设备管理、数据分析、边缘计算等能力，为物联网场景提供完整的技术支持和业务解决方案。物联网平台的目标是通过连接物理设备和云端系统，提供可靠的数据采集、处理、存储和管理功能，并为第三方应用程序提供开放的 API 接口，帮助企业更好地了解其设备和流程的使用情况，并实现更高效、更智能的业务流程，提升业务和管理效率。2.射频识别技术(RFID)射频识别技术（Radio Frequency Identification，简称 RFID）是9、一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID 是一种简单的无线系统，通常只有两类基本器件：阅读器和应答器（或标签）。标签由耦合元件及芯片组成，标签进入磁场后，接收阅读器发出的射频信号，利用感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息，或者主动发送某一频率的信号;阅读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。RFID 的应用非常广泛，目前典型的应用有物流过程中的货物追踪、病人识别、婴儿防盗、物品定位及追踪、汽车防盗器、门禁管制、物料管理等。3.传感技术信息采集是物联网的基础，而目前的信息采集主要通过传感10、器件完成。MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems，微机电系统）是目前物联网领域比较通用的传感技术。它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。MEMS 赋予了普通物体新的生命，使它们有了属于自己的数据传输通路、存储功能、操作系统和专门的应用程序，从而形成一个庞大的传感网。数字技术赋能智慧医院建设白皮书04数字技术概述|015G 技术1.31.3.1 5G 技术的产生5G 11、是指第五代移动通信系统。2015 年 9 月，ITU 明确了 5G 的愿景和应用场景，并提出了 5G 的关键能力指标。根据 ITU 的愿景白皮书，5G 包含如下三类典型的应用场景：eMBB（enhanced Mobile Broadband，增强移动宽带），是 4G 移动宽带服务的进一步演进，主要服务于消费互联网，支持更大的网络带宽和速率，进而支撑更大的数据流量和增强的用户体验。uRLLC（ultra-reliable low-latency communication，超高可靠性超低时延通信），是具有超低时延和超高可靠性的通信，对吞吐率、延迟时间和可靠性等性能的要求十分严格。应用场景有工业制12、造、远程手术、智能电网以及运输安全等。mMTC（Massive Machine-Type Communications，海量物联网通信），是支持海量终端的服务，该场景最大的特点是连接设备数量庞大，这些设备通常传输相对少量的非延迟敏感数据，要求成本低，电池续航时间长，所应用的领域主要是物联网。1.2.3 物联网技术应用场景随着近年来我国智慧医院建设的推进，医疗物联网的应用已经在智慧医院场景中得到了广泛的应用，主要的应用场景包括医疗设备管理、医疗安全管理、医院后勤管理、医疗废弃物管理、智慧护理、病房服务等。医疗设备管理：为提高医疗设备的精细化管理水平，基于 RFID、蓝牙、UWB(Ultra Wi13、de Band,超宽带)等各种定位技术，可实时感知医疗设备和器械的位置、开机状态、使用状态，以及高值配件的使用频次等信息，提高医院资产的管理效率和使用效率。医疗安全管理：通过医疗器械唯一标识（Unique Device Identification，UDI）建立医疗器械信息化追溯系统，利用 RFID 标签与在线式 RFID 感知网络，可以实现医疗器械不良事件报告、产品召回及追踪追溯等。医院后勤管理：通过视频监控系统智能化地识别复杂人员、物品和事件，对门禁、闸机、停车道闸等通行设备进行视频采集和分析，精确地识别出人员身份、车辆身份，对黑名单医闹、黄牛等进行重点监控，帮助医院实现安全环境保障。医疗14、废弃物管理：针对智能垃圾车、垃圾桶等实现医疗废弃物在处理、转运各个环节的定位、处理轨迹跟踪等有效管理。智慧护理：利用电子体温贴、输液监护传感器、联网血压仪等设备，自动、实时、准确地采集患者体温、血压/心率、输液等情况，大大地减轻了护士工作量。在特殊护理辅助场景，通过婴儿手环、母亲手环等传感器，可实时感知到婴儿的位置，进行母婴匹配，防止婴儿抱错等情况的发生。病房服务：利用护士手环、患者手环、电子床卡等物联网设备及终端，与门禁、信息查询屏等相结合，不仅有利于医护人员和患者的出入便利，而且可实时监控重要患者走失、跌倒等状态，还可以方便患者随时与信息屏互动获取到相应的信息。数字技术赋能智慧医院建设白皮15、书0501|数字技术概述1.3.2 5G 关键技术1.新波形技术（F-OFDM）4G 采用 OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用）技术将高速率数据通过串/并转换调制到相互正交的子载波上去，并引入循环前缀 CP（Cyclic Prefix），较好地解决了码间串扰问题，在移动互联网时代得到广泛应用。但 OFDM 最主要的问题就是不够灵活，未来不同业务场景对带宽、时延和连接数的网络能力需求迥异，OFDM 无法同时满足不同业务对网络能力的不同需求。5G 采用了 F-OFDM（Filtered OFDM,滤波 OFDM）的新空口技术16、，这一技术在继承了 OFDM 的全部优点的基础上，克服了 OFDM 的一些固有缺陷，提升了灵活性和频谱利用效率。F-OFDM 在频域上采用灵活的子载波带宽；在时域上采用灵活的符号(5G 中时域资源调度的最小单位)长度，能够根据不同业务在传输带宽、传输时延以及接入用户数的需求进行灵活的资源分配，是实现 5G 空口的基础技术。图 1-3 5G 的三大应用场景图 1-4 5G 新波形 F-OFDM 的时频资源分配方式数字技术赋能智慧医院建设白皮书06数字技术概述|012.新信道编码技术(极化码 Polar Code)信道编码的目标是以尽可能小的开销确保信息的可靠传送。香农第二定理指出，只要信息传输速17、率小于信道容量，就存在一类编码，使信息传输的错误概率可以任意小，而狭义的香农极限就是指通过编码达到无误码传输时所需要的最小信噪比，但在现实中，实现无误码传输的代价太高，在可以承受一定误码率的条件下，所需要的最小信噪比就是广义的香农极限。2007 年，土耳其比尔肯大学教授 Erdal Arikan 首次提出了信道极化的概念，所谓信道极化，顾名思义就是信道出现了两极分化，是指针对一组独立的二进制对称输入离散无记忆信道，可以采用特定的编码方法，使各个子信道呈现出不同特征，当码长持续增加时，一部分信道将趋向于完美信道（零误码），而另一部分信道则趋向于纯噪声信道。基于该理论，他给出了人类已知的第一种能够18、被严格证明达到香农极限的信道编码方法，并命名为极化码（Polar Code）。Polar 码相比 4G 采用的 Turbo 码，具备更高的编码效率、更高的可靠性、以及更低的编译码复杂度，可以更好的应用于如无人驾驶等高可靠业务，以及大连接、低功耗的物联网业务。3.大规模天线技术 Massive MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output)MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出）技术是一种可以在不增加无线频谱的前提下提高无线接入链路的频谱效率、提高链路可靠性并增大系统容量的技术，通常要在信号发射端与接收端部署19、多副天线。基站的多幅天线可以采用相同的时间以及频率资源来同时为多个移动通信终端用户提供接入服务，通过对空间的复用，显著地提升系统容量。在 4G 移动通信标准中就引入了 MIMO 技术，但是由于天线尺寸的限制，4G 的下行和上行的接收天线数量都被限制为最多 8 个。5G 将 MIMO 的天线数量扩增为 16/32/64/128 天线，所示被称为“大规模”MIMO（Massive MIMO）。5G 在相同的时间及频率资源内可以提供比 4G 多得多的接入终端用户数，从而获得更高的小区容量。相关试验结果表明，5G 采用 Massive MIMO 技术后，无线频谱效率相比 4G 可以提高 510 倍。420、.5G 切片技术5G 时代是一个万物互联的时代，不同的服务对于网络的要求将是多样化的，例如基于 AR/VR 的娱乐信息服务要求连接宽带达到 100Mbps 以上；而智能电网、智能秒表需要大量的连接和频繁小数据包的传输；自动驾驶和工业控制要求毫秒级延迟和趋于 100%的可靠性。上述多种类型服务表明 5G 网络能力需要更加灵活，以支撑不同的业务需求。5G切片技术就是为满足上述要求而出现的。5G 切片技术可以将一个物理网络切分为多个逻辑网络从而实现一网多用的功能。利用 5G 切片，运营商可以在一个物理网络上构建多个专用的、虚拟的、相互隔离、按需定制的逻辑网络，从而满足不同行业客户对网络能力的不同需求21、，如带宽、时延和连接数等。切片技术是 5G 区别于 4G 网络的一个关键能力。通过 5G 切片，可以共享已有网络资源，降低网络使用成本，快速推出定制化的网络服务，从而端到端地保障特定业务的网络性能，助力 5G 技术服务于行业数字化转型。数字技术赋能智慧医院建设白皮书0701|数字技术概述1.3.3 5G 技术应用场景5G具有的“高带宽、低时延、大连接”的特性，为其开启物联时代赋能各行业数字化转型奠定了基础。在智慧医疗方面，5G 的高带宽、低时延特性，可以将手术现场视频清晰、实时、全景的送达远端专家，辅助专家在远程进行手术操作。此外，在远程超声诊断、远程会诊、远程急救、智慧导诊、移动医护等场景，22、5G 也大有用武之地。远程超声：与计算机断层扫描(CT)、磁共振(MRI)等技术相比，超声的检查方式很大程度上依赖于医生的扫描手法，而基层医院普遍缺乏有经验的超声诊断医生。5G 通信技术具有的高速率、低时延的特点，可以在基层医院和中心医院之间实现超声影像的实时传输和共享，中心医院医生可通过 5G 网络与基层医院医生互动，指导基层医院医生对患者进行超声的诊断，从而提升诊断的准确性。远程会诊：5G 网络高速率的特性，能够支持 4K/8K 的远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享，让专家能随时随地开展会诊，提升诊断准确率和指导效率，促进优质医疗资源下沉。远程急救：借助 5G 音视频双向传输系统，23、可方便实现院内医师对一线急救医师/护士的远程实时指导，提升危急重症的现场处置能力，提升患者救治的效率和成功率。智慧导诊：医院通过部署 5G 智慧导诊机器人，利用 5G 边缘计算能力，提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务，可以提高医院的服务效率，改善服务环境，减轻大厅导诊台护士的工作量，减少医患矛盾，提高导诊效率。移动医护：移动医护将医生和护士的诊疗护理服务延伸至患者床边。在日常查房护理的基础上，医护人员通过5G 网络可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输，实现移动高清会诊，提高查房和护理服务的质量和效率。云计算1.41.4.1 云计算技术的产生云计算技术的发展历程可以追溯到 19824、3 年，当时太阳电脑（Sun Microsystems）提出了“网络即电脑”（The Network is the Computer）的概念；2006 年亚马逊（Amazon）推出了弹性计算云（EC2）服务，这是第一个真正意义上的云计算服务。同年，Google 首席执行官埃里克 施密特在搜索引擎大会上首次提出了“云计算”的概念，在此之后，云计算技术得到了快速发展和广泛应用，成为当今社会的关键技术之一。云计算技术能够将计算和存储资源集中起来，通过网络提供给用户，满足了用户的需求。简单来说，云计算就是以租用 IT 服务代替购买，使用云计算，企业无需耗费巨额资金购买数据库和软硬件，就可以通过互联网或25、云获得计算能力，并按实际使用情况付费。1.4.2 云计算关键技术云计算是多种技术的综合运用，其关键技术有如下几类：虚拟化技术：虚拟化技术是云计算技术的核心之一，它能够将物理硬件资源虚拟化为多个虚拟资源，从而实现资源的共享和灵活分配。虚拟化技术的应用降低了云计算技术的成本，提高了其可靠性和灵活性。数字技术赋能智慧医院建设白皮书08数字技术概述|01 分布式计算：分布式计算是云计算技术的重要基础，它能够将计算任务分配到多个计算机上并行处理，从而大幅提高计算效率。云端计算：云端计算能够将应用程序和数据存储在远程服务器上，从而使得用户可以通过任何设备随时随地访问这些服务。多租户：多租户技术使大量用户能26、够共享同一堆栈的软硬件资源。1.4.3 云计算应用场景云计算是物联网、大数据、人工智能等新技术的关键底座，为各行各业的模式及业务创新奠定基础。云计算已经在企业和生活的方方面面得到应用，目前常见的云计算的应用有存储云、医疗云、金融云、教育云等。其中云计算在医疗行业中的主要应用如下。电子病历：云计算技术的应用，使得医疗机构能够将病历电子化并存储在云平台上。患者就诊的各个环节，包括挂号、诊断、治疗等，都可以在云平台上实时记录和更新。医生、护士以及其他医疗人员都可以通过云平台随时查阅患者的病历信息。医学影像存储与共享：通过云计算技术可以将医学影像数据存储在云平台上，实现大规模的数据存储和管理。同时，通27、过云平台，医生可以方便地在不同的医疗机构之间共享影像数据。远程医疗平台：基于云计算技术的远程医疗平台通过视频会诊、在线问诊、远程手术等形式提供医疗服务，为不同地区的患者提供同等质量的医疗服务。电子健康记录（EHR）：医疗机构可以利用云计算技术将患者的电子健康记录进行存储和管理。除此之外，云计算技术还被应用于医嘱录入、患者账单管理等应用。大数据1.51.5.1 大数据技术的产生“大数据”概念最早在维克托 迈尔 舍恩伯格和肯尼斯 库克耶编写的大数据时代中提出，随着数据采集、处理技术的大幅提高，人类可以处理的数据量已大大增加，不再需要使用随机采样、样本分析的路径，而是使用所有或尽可能多的数据进行分析28、。“大数据”目前没有统一的定义。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字技术赋能智慧医院建设白皮书0901|数字技术概述1.5.2 大数据关键技术1.分布式存储技术传统存储采用集中式的架构，横向扩展能力较差，面对大数据、人工智能(AI)等高工作负载时容易出现性能瓶颈。分布式存储基于分布式架构，通过网络连接多个存储节点，将分散在多台独立设备上的磁盘空间组成一个统一的存储池，对外提供存储服务。分布式存储能够通过增加节点横向扩展容量，实现分批次按需29、投入，并能达到 EB 级以上的存储空间。同时，横向扩展能力可以提升分布式存储的性能，提供千万级以上的 IOPS(Input/Output Operations Per Second,每秒输入/输出操作数)及百 GB/s 以上数据带宽。通过节点间的数据冗余，分布式存储还能有效保障数据的可靠性。2.分布式计算框架分布式计算框架是一种用于分布式计算的软件架构，它可以将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个计算节点进行并行计算，从而提高计算效率和处理能力。常见的分布式计算框架包括 MapReduce、Spark、Tez 等。3.分布式数据库分布式数据库是指将数据分散存储在多个物理节点上，通30、过网络连接进行协同工作，实现数据的共享和管理。与传统的集中式数据库不同，分布式数据库具有更高的可扩展性、更好的容错性和更高的性能。4.数据挖掘技术数据挖掘技术包括数据预处理、数据挖掘算法、模型评估和应用等方面。其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、集成、转换和规约等处理，以便于后续的挖掘分析。数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法，可以根据不同的需求选择合适的算法进行分析。模型评估是指对挖掘结果进行评估和验证，以保证结果的可靠性和有效性。1.5.3 大数据技术应用场景大数据发展至今已有非常广泛的应用场景和价值，能够为各行各业的企业和组织提供决策支持、风险管理、效率提升和31、业务创新等方面的帮助。大数据技术在医疗行业中的应用场景如下：电子病历：大数据技术可以用于电子病历的记录、存储、查询和管理，提高医疗效率和准确性。健康管理：大数据技术可以对个人健康数据进行挖掘和分析，预测疾病风险，提供个性化的健康管理方案。医疗影像分析：大数据技术可以辅助医生对医学影像进行分析和诊断，提高诊断准确性和效率。医疗资源管理：大数据技术可以用于医疗资源的管理和优化，提高医疗资源的利用效率。健康实时监测：大数据技术可以实时监测患者的健康状况，及时发现病情变化，为医生提供更加准确的诊断依据。医院数字化运营管理：通过大数据技术，以可视化方式展示医院整体收入、病人数、用药情况、医疗质量、收益等32、指标，医院管理层可以随时随地查看相应信息，查看医院经营状况，以数据辅助决策。数字技术赋能智慧医院建设白皮书10数字技术概述|011.6.1 人工智能技术的产生1956 年，美国达特茅斯学院的计算机科学家约翰 麦卡锡（John McCarthy）、数学家克劳德 香农（Claude Shannon）、神经生理学家沃伦 麦卡洛克（Warren McCulloch）和心理学家沃尔特 皮茨（Walter Pitts）等一批科学家，共同提出了“人工智能”的概念，并举行了为期两个月的研讨会，这是人工智能这门新学科正式诞生的标志。最早的人工智能研究主要集中在推理、学习和语言理解等方面。随着计算机技术的不断发展33、，人工智能的研究也逐渐深入，涉及到了机器视觉、自然语言处理、机器学习等多个领域。如今，人工智能已经成为一门涉及多个学科的新兴边缘学科，并在各个领域得到广泛应用和发展。1.6.2 人工智能关键技术1.机器学习机器学习是人工智能技术的一个分支，它通过让计算机自动学习数据模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。机器学习的核心是算法，通过不断地优化算法，让计算机能够更好地理解和处理数据，从而实现更准确的预测和决策。机器学习在很多领域都有广泛的应用，比如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。2.知识图谱知识图谱是一种用于描述实体、概念和它们之间关系的图形化知识表示方式。它是一种结构化的知识库，可以用于34、存储和管理大量的知识和信息。知识图谱通常由三个部分组成：实体、属性和关系。实体是指现实世界中的事物，如人、地点、组织等；属性是指实体的特征或属性，如人的年龄、地点的经纬度等；关系是指实体之间的联系，如人与人之间的亲属关系、地点与地点之间的距离等。知识图谱可以用于各种应用领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理等。3.自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、处理、生成自然语言。NLP 技术包括文本分析、语音识别、语义理解、机器翻译、情感分析等。这些技术可以应用于自然语言对话系统、智能客服、智能翻译、35、智能写作、信息提取、文本分类等领域。NLP 技术的发展，使得计算机能够更好地理解和应用人类语言，为人机交互提供了更加便捷和高效的方式。4.计算机视觉机器视觉是一种人工智能技术，它使用计算机视觉算法和模型来模拟人类视觉系统，从而实现对图像和视频的理解和分析。机器视觉可以用于许多应用领域，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、工业质检等。它可以识别和分类图像中的对象、检测和跟踪运动物体、测量物体的尺寸和形状、分析图像中的纹理和颜色等。人工智能1.6数字技术赋能智慧医院建设白皮书1101|数字技术概述1.6.3 人工智能应用场景人工智能可以自动化处理大量重复性任务，提高工作效率。在一些需要高精度的领域36、，人工智能可以辅助人类进行决策，从而提高效率和准确性。人工智能技术在医疗行业中主要应用于如下几个方面：辅助诊断：通过人工智能对医学影像、病历等医学数据进行自动分析、处理和解释，辅助医生进行疾病诊断和制定治疗方案，可以提高医生的诊断准确率，同时也可以加快医生的工作效率。精准医疗：人工智能通过分析患者的基因数据和医疗数据，可以实现对不同患者的精准医疗，这种个性化的医疗方式，不仅可以提高治疗的效果，还可以降低治疗的副作用。图像识别：人工智能通过图像识别技术来对超声、CT、MRI 等医学影像进行深度分析，实现病灶识别与标注、靶区自动勾画、影像三维重建、生理信息定量计算等功能，为医生诊断和治疗规划提供辅37、助和参考的诊断方法，从而辅助医生实现对患者病情的判断和诊断。医学知识库：人工智能通过对这些医学知识的学习和分析，来提供医疗领域的知识服务，帮助医生更好地理解疾病的特征、病因和治疗方案等信息。医疗决策支持系统：通过人工智能来提供医疗决策的支持，医生可以通过输入患者的数据和病情信息，来获取人工智能提供的治疗方案和建议，这种决策支持系统可以提高医生的决策质量和效率，减少因人为因素带来的误诊率和漏诊率。区块链1.71.7.1 区块链技术的产生区块链起源于比特币，2008 年 11 月 1 日，一位署名为中本聪的人发表了比特币：一种点对点的电子现金系统，阐述了基于 P2P 网络技术、加密技术、时间戳技术38、、区块链技术等的电子现金系统的构架理念。2009 年，序号为 0 的区块 创世区块诞生，时隔不久，序号为 1 的第二个区块诞生，并与创世区块相连，世界首条区块链面世。1.7.2 区块链关键技术区块链并不是一种全新的技术，而是一系列技术的综合，是在现有加密技术上，利用分布式账本和共识机制保障数据在流转中不被篡改。区块链主要包含如下技术：1.分布式存储分布式存储是一种数据存储技术，它可以跨多个物理服务器传播文件、块存储或者对象存储，以实现高可用性、数据备份和灾难恢复目的。分布式存储不再依赖于少数的服务器，可以保证数据存储的效率、可靠性以及安全性，有效防止系统单点崩溃。数字技术赋能智慧医院建设白皮书39、12数字技术概述|012.加密算法安全性是实现区块链系统功能的基础，而加密算法是信息安全的基石。在区块链技术中主要应用的加密算法包括哈希运算（Hash Algorithm）和数字签名。1）哈希运算（Hash Algorithm）哈希算法也称为散列算法、杂凑算法或数字指纹，其能够把任意类型的数据通过一定的计算，生成一个固定长度的字符串，输出的字符串由数字和字母组成，即该数字区块链的哈希值，类似于人的“指纹”。哈希运算具有正向运算快速，而逆向运算困难、抗碰撞性强（即不同数据无法产生相同的哈希值）的特征。哈希算法是区块链技术体系的重要组成部分，区块链的不可更改性即来自区块的哈希值。2）数字签名数字签40、名是通过一定的算法来达到传统物理签名的效果，类似日常生活中的手写签名，具有唯一性。区块链中的数字签名采用非对称加密算法，即每个节点需要一对公钥和私钥对，公钥是向所有人公开的，用以校验身份的合法性；而私钥则是保密的，只有本人可以使用，且无法通过公钥推算获得。当节点发送交易信息时，交易方先用公钥对交易内容签名，并附在交易中。网络中其他节点收到交易信息后，先验证交易签名，确认交易发送方的合法性，通过验证后才出发后续流程。区块链利用数字签名来控制权限，判别交易双方身份的合法性，放置身份冒充、欺诈等行为。3.共识机制共识机制（Consensus Mechanism）是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完41、成对交易的验证和确认。对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。共识机制可以解决分布式系统中的信任问题，确保各节点之间的数据一致性和安全性。4.智能合约智能合约的概念最开始是在 1994 年，由知名密码学家尼克 萨博(Nick Szabo)提出的，他描绘智能合约是“以数字形式指定的一系列承诺，包括各方履行这些承诺的协议”。但是由于技术的原因以及陌生人之间的信任难以建立的问题，智能合约的想法一直未取得进展。随着区块链的出现，人们发现区块链的很多特点，比如去中心化、数据的不可篡改等，可以从技术的角度决陌生人之间的信任问题，这才使智能合约大规模的应用成42、为可能。1.7.3 区块链应用场景区块链从 2008 年发展至今，已成为围绕数据可信流转的关键技术之一。区块链已经在政务、医疗、金融、工业、数字资产这 5 个领域开始得到应用，其中在医疗场景的应用如下：病历管理：利用区块链技术，可以实现电子病历的共享和匿名访问，使得患者可以自由地获取和共享自己的医疗记录，通过医疗数据的分布式存储，使得电子病历数据可以被多个医疗机构共享，同时也可以避免医疗数据的篡改或删除。隐私保护：区块链的加密和去中心化是用户隐私保护的一道屏障。区块链技术可以加密医疗记录，只有授权者才能访问，从而保护患者的隐私。药品溯源：区块链技术可以确保药品从生产开始，在供应链的各个环节，逐43、步建立符合区块链追溯的标准。区块链技术可以为药品溯源系统提供数据支持，记录每盒药品的流通过程，将药品生产和药品流通过程的数据录入区块链系统，与上下游企业建立节点，保证医疗数据的安全和透明。数字技术赋能智慧医院建设白皮书1302|智慧医院建设发展现状智慧医院发展概述2.1智慧医院是利用物联网、5G、云计算、大数据和人工智能等新一代数字技术，建设医疗信息完整共享、跨部门服务、以患者为中心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、科学诊断等功能的医院。智慧医院的目标是提高医院运营水平，优化诊前、诊中、诊后医疗服务环节的体验，实现医疗资源的合理配置。智慧医院的范围主要包括三大领域44、：面向医务人员的智慧医疗，以电子病历为核心的信息化建设，实现各类数据的集成和互通，支持临床决策和科研创新。面向患者的智慧服务，通过移动应用、自助终端、远程医疗等方式，为患者提供便捷、高效、个性化的就医体验。面向管理者的智慧管理，通过大数据分析、智能决策、自动化流程等手段，实现医院内部各项资源和业务的精细化管理。02智慧医院建设发展现状数字技术赋能智慧医院建设白皮书14智慧医院建设发展现状|02智慧医院建设的驱动力2.2政策驱动国家和地方政府出台了一系列政策文件，鼓励和指导智慧医院的发展，如关于推动公立医院高质量发展的意见、国家卫生健康委办公厅关于印发医院智慧服务分级评估标准体系（试行）的通知、45、国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见等。这些政策为智慧医院建设提供了明确的目标、方向和支持，也为智慧医院的评价和考核提供了标准和依据。业务需求驱动人民群众对美好生活的向往，对医疗服务的需求不断增长，而医疗资源的供给却存在不均衡不充分的问题。智慧医院通过利用信息技术，实现数据采集、整合、分析和应用，能够提高医疗服务的效率、质量和便捷性，满足患者和医务人员的多样化需求。同时，智慧医院也能够优化医疗资源的配置，降低医疗成本，提升医院管理水平，促进公立医院改革和高质量发展。智慧医院的建设不是一蹴而就的，而是一个渐进的过程。目前，我国智慧医院建设可分为两个阶段。第一阶段基于信息化、互联网化46、、物联网化的建设，主要实现数据采集和流程优化。第二阶段是基于云计算、大数据、人工智能等技术的应用，主要实现数据挖掘和智能化服务。未来，随着技术的发展和需求的变化，智慧医院还将不断创新和升级。国内外智慧医院建设现状及优秀实践2.32.3.1 国内智慧医院建设现状国内智慧医院建设已经取得了一定的进展，许多医院已经引入了信息化技术，包括电子病历、远程医疗、智能诊断、医疗物联网等，一些大型综合性医院建立了数字化的医疗服务平台，提供在线挂号、预约检查等，提高了医疗服务的效率和质量，一些医院还建立了智慧医院管理平台，实现了信息共享和数据分析。同时我们也看到，智慧医院建设的进程不均衡，一线城市和发达地区的医47、院普遍较为先进，而一些偏远地区的医院仍然面临技术和资金的限制，这些医疗机构在智慧化转型中存在一定的困难，需要更多的支持和帮助。其次，数据安全和隐私保护是智慧医院建设中的重要问题，医院需要加强信息安全措施，保护患者的个人信息不被泄露，这些问题得到有效的解决，才能确保智慧医院建设的可持续性和安全性。同时，智慧医院的建设也需要不断推进医疗信息化技术的创新，如人工智能、大数据、物联网等技术在临床和科研上的应用，可以更进一步提升医疗服务的精准度和效率，推动智慧医院建设发展。在数据共享上，不同系统之间的数据互通存在困难，导致信息共享不畅。此外，智慧医院的推广和应用还需要解决一些法律、政策和标准化等问题。总48、的来说，我国智慧医院的建设正在逐步推进，并在一些地区取得了明显的成果，但仍存在一些问题和挑战需要解决和面对，未来仍需要加强智慧医院的建设，提升医疗服务水平，为广大患者提供更好的医疗保障。数字技术赋能智慧医院建设白皮书1502|智慧医院建设发展现状2.3.2 国内智慧医院建设优秀实践1.北京协和医院智慧医院建设实践自 2014 年开始，北京协和医院逐步引入智慧医疗系统，从 2015 年开始建设，逐步完善各项智能化设备和系统，并进行了多项科研项目。协和医院通过引入信息技术，建立了电子病历系统、医疗影像平台、远程会诊平台、智能导诊系统等，并搭建了智能化的医疗设备和远程监护系统，实现了医疗信息的共享和49、管理，减少了病历纸质化的使用，提高了医疗服务的效率和质量，减少了医疗差错，加强了医患沟通，提升了患者满意度。2.上海交通大学医学院附属瑞金医院智慧医院建设实践瑞金医院智慧医院建设是一个渐进的过程，从 2017 年信息化基础设施建设开始，逐步引入各种智能化设备和系统，在建设过程中，医院注重与科研机构、高校和企业的合作，充分利用外部资源和技术支持，开展相关研究项目，不断完善和优化。瑞金医院一方面通过建设高速网络、数据中心和云计算平台，实现了医疗信息的集中管理和共享、智能诊疗辅助等功能。另一方面引入了人工智能和大数据技术，建立了智慧诊室、智慧手术室等，实现了患者健康监测、智能导诊等功能。同时引入电子50、病历系统，实现了病历的电子化记录、存储和查询，提高了医疗数据的准确性和可靠性。医院还引进了智能手术机器人、远程医疗设备等，提升了医疗技术水平和手术效果。瑞金医院智慧医院的建设提高了医疗服务的质量和效率，降低了医疗事故的发生率，提升了医生的诊疗水平。3.中山大学附属第一医院智慧医院建设实践中山大学附属第一医院的智慧医院建设从 2016 年开始，逐步完善智能化设备和系统，并与其他医院进行经验交流和合作。医院借助云计算和物联网技术，构建了智慧医院信息平台，实现了病历电子化、远程会诊等功能，提高了医院的医疗质量和安全性，加强了医患沟通和协作，减少了患者等待时间。这些智慧医院的建设不仅仅是一个技术革新，51、更是医疗服务模式的改变。它们通过引入信息技术、人工智能等先进技术，优化了医疗资源的分配和利用，提高了医疗服务的质量和效率。这些智慧医院的成功经验对其他医院的影响主要体现在以下几个方面：技术引领：智慧医院的建设使得其他医院意识到信息技术在医疗领域的重要性，激发了其他医院引入智慧医院建设的积极性。服务改善：智慧医院的建设优化了医患沟通和医疗流程，提高了患者就诊体验，促进了其他医院对患者需求和医疗服务品质的关注。数据驱动：智慧医院的建设通过数据的收集和分析，为医院决策提供了科学依据，推动了其他医院加强数据管理和应用。合作共享：智慧医院的建设鼓励了医院之间的合作与交流，促进了医疗资源的共享与互通，推动52、了整个医疗行业的协同发展。2.3.3 国外智慧医院建设现状国外智慧医院建设相对较早，并且在某些领域取得了显著成果。一些国家已经建立了全面的电子健康档案系统，实现了医疗数据的互通共享，同时，智能医疗设备和远程诊断技术也得到广泛应用。国外许多国家已经形成了相对完善的信息化医疗体系。例如，美国、英国、德国等发达国家在智慧医院建设方面处于领先地位，这些国家的智慧医院已经建数字技术赋能智慧医院建设白皮书16智慧医院建设发展现状|02立了智慧医院网络，实现了医疗资源的共享和协同工作，也实现了电子病历、远程诊疗、智能医疗设备等多个方面的应用。美国在智慧医院技术应用方面全球领先，超过 30的美国医院已通过 H53、IMSS EMRAM 六级及以上评审，表明它们已能熟练使用 EHR（电子健康记录）系统，而在多数其它国家，只有不到 5医院通过此评审。在智慧医院技术投资方面，亚太地区正迅速赶上，如新加坡投入大量资金用于数字化整合医疗系统，新加坡卫生部还推出一系列数字化目标、平台和应用程序，以扩大医疗服务范围、提升质量和价值。日本最近宣布将在未来五年建立 10 所人工智能医院，旨在解决医生资源短缺问题。然而，不同国家智慧医院建设的进程和状态存在差异。一些国家已经完全实现了智慧医院的网络化和数字化，而另一些国家仍处于初级阶段。其次，智慧医院建设需要面对的问题包括技术标准的统一、数据隐私保护、医疗资源的分配等。另外54、不同国家的法律、政策和文化背景也会对智慧医院建设产生影响。2.3.4 国外智慧医院建设优秀实践1.Mayo Clinic（美国梅奥诊所）智慧医院建设实践梅奥医院的智慧化建设从 2014 年开始，逐步引入各项智能设备和系统，并与其他医院、科研机构合作，积极探索新的医疗技术和应用。通过引入大数据分析、人工智能和物联网技术，建立了智慧诊断系统、智能手术室等，实现了患者个性化诊疗和智能化护理。梅奥医院积极拥抱新技术，根据华尔街日报报道，从 2023 年 4 月起，谷歌的医疗大模型 Med-PaLM 2 已在美国梅奥医院医疗机构进行实测。梅奥智慧医院的建设提高了医疗服务的质量和效率，减少了医疗差错和病患55、并发症，提升了患者满意度。2.Karolinska University Hospital（瑞典卡罗琳斯卡大学医院）智慧医院建设实践该医院从 2016 年开始医疗智慧化建设，逐步完善智能化设备和系统，并与瑞典其他医院、学术机构合作，共同研究和推广智慧医院建设。通过引入物联网和云计算技术，建立了智慧住院部、智能药物配送系统等，实现了医疗资源的智能调度和医患信息的实时共享。提高了医院的工作效率，减少了医疗资源的浪费，改善了患者的就医体验，降低了医疗成本。3.Herlev Hospital（丹麦赫勒夫医院）智慧医院建设实践丹麦赫勒夫医院从2016年开始探索智慧医院建设。该医院逐步引入人工智能和远程医56、疗技术，建立了智能导诊系统、远程会诊平台等，实现了医疗信息的共享和远程医疗服务，提高了医院的响应速度和医疗质量，减少了患者等待时间，改善了医生和患者的沟通与协作。这些国外具有代表性的智慧医院在建设过程中注重引入先进的技术和管理模式，通过提高医疗服务的质量和效率，改善患者就医体验，减少医疗事故和医疗资源的浪费，产生了积极的效果。对其他医院的影响主要体现在以下几个方面：技术引领：这些智慧医院在技术上的领先地位鼓励了其他医院引入智慧医院建设，提高了医院的技术水平和服务质量。跨国合作：国外智慧医院的建设经验和成果促进了国际间的医疗合作与交流，推动了医疗资源的共享和互通。数据驱动：这些智慧医院充分利用大57、数据分析技术，为医院决策和医疗研究提供了重要依据，推动了医院加强数据管理和应用。政策推动：一些国外智慧医院建设得到了政府的积极支持和推动，为其他医院提供了政策倡导和经验分享。数字技术赋能智慧医院建设白皮书1702|智慧医院建设发展现状智慧医院建设面临的挑战2.4 1.缺乏统一的建设规范和标准智慧医院建设是一个涉及医院全局、不断迭代、持续更新的系统性工程，需要做好系统性的顶层策划。但目前智慧医院建设没有统一的标准，各医院管理者对智慧医院建设的关注点存在差异，且大多只从局部规划，未能按照智慧医院需求进行全局的标准设计，这就导致顶层设计缺失，难以真正形成完整的智慧医院建设标准。再加上各医院信息系统大58、都源于不同厂商，数据标准和格式、数据描述和后台架构等均不一致，各个信息系统之间整合困难，给智慧医院的统一规划布局带来困难。2.系统间数据不互通，形成数据孤岛，数据价值难以发挥考虑到医疗的个人隐私及信息安全问题，大多数医院的医疗信息系统都是互相隔离的。以电子病历为例，当前我国的电子病历系统基本上是以医院为单位独立规划和建设，水平差别很大，院间病历系统普遍存在“信息孤岛”问题，给患者跨院救治带来诸多不便。另外，智慧医院系统建设需要整合各个科室的数据信息，然后做标准化处理，这样才能互联互通。但是在实际操作的过程中，各科室或各部门的业务分割、数据采集标准不统一、数字质量参差不齐，同时由于医疗信息安全的59、问题，导致数据难以汇总统计，数据管理和开发利用难度大，使得大量宝贵的健康数据资源所蕴含的巨大科研价值未能有效挖掘，极大制约了医疗技术的发展。一份调查显示，当前已有 70%以上的医院实现了医疗信息化，但仅有不到 3%的医院实现了数据互通。当前各医院采用不同的信息系统，不利于卫生行政部门对各医院诊疗行为的监管和医疗质量的控制评价，也不利于医疗规范化和标准化的提升。3.数据安全和隐私泄露问题日益突出智慧医院的建设理念引入后，给医院原本薄弱的信息数据安全带来了更大的挑战。医疗服务中存储的多是患者和诊疗保密数据，一旦出现数据的泄露或者滥用，医院将会面临巨大的损失。另外网络病毒的攻击、软件及系统漏洞、黑客60、和木马的潜入等，这些均会使智慧医疗服务出现业务中断和数据丢失等，给医院带来巨大的社会负面影响和经济损失。近年来医疗机构数据安全及隐私泄露问题频发。根据相关报告的不完全统计，2018 年全国三甲医院中有 247 家医院检测出勒索病毒；2019 年超过 1029 家医疗行业相关单位存在僵尸、木马、蠕虫等恶意程序；2021 年，东莞某三甲医院遭到勒索病毒攻击，全院系统瘫痪。医院已成为数据安全和隐私泄露重灾区，这给智慧医院建设中要求的打破数据孤岛，实现数据互通共享带来了更大的挑战。4.医院运营管理模式落后，运营效率难以提升一是当前医院运营管理的数字化程度较低，医院缺乏统一运营管理信息系统，人、财、物等61、信息整合共享不足，数字技术的应用水平较低，医院管理信息化程度不高；同时医院的数据治理能力缺乏，导致医院管理数字化程度较低。当前医院大多还是采用人拉肩扛的方式进行管理，导致管理模式粗放、管理效率低下，患者、医生及护士的满意度均难以提升。二是医院缺乏精细化管理的理念。大部分医院的设备管理、物业管理、能源管理等后勤管理系统相对独立，后勤管理与临床业务系统间未能实现智慧连接，导致内部管理没有落到实处，影响了患者就医流程的改革与创新、医务人员工作效率与服务水平的提升、以及医院的管理水平的提高，不能满足现代化医院管理的需要，制约了智慧医院的实施落地进程。数字技术赋能智慧医院建设白皮书18智慧医院建设与评估62、|03智慧医院建设总体框架3.1智慧医院信息化建设应以患者为中心，利用物联网、5G、云计算、大数据和人工智能等新技术，构建人、财、物及医、研、管一体化的数据平台，打造智慧服务、智慧医疗和智慧管理“三位一体”的智慧医院。智慧医院信息化建设的总体框架如图 3-1 所示。基于最新的数字技术构建医院信息化、数字化基础设施及数据平台，在此基础上构建医院信息系统和管理决策系统，面向智慧服务、智慧医疗以及智慧管理提供应用服务，同时建立相关的安全体系及评估标准体系，作为智慧医院数字化建设的关键支撑和重要保障。03智慧医院建设与评估数字技术赋能智慧医院建设白皮书1903|智慧医院建设与评估3.1.1 基础设施智63、慧医院数字化基础设施是指提供医院信息化、数字化能力的硬件、软件及其他相关的资源，从实现功能上来看，可分为数据中心基础设施和网络基础设施两大部分。1.数据中心基础设施医疗相关应用创新速度加快，应用种类和数量不断增加，从而带来了相应的技术趋势变化，如端-边-云协同、海量多样化数据的智能处理、实时分析等，在信息技术创新的趋势下，IT 基础设施对计算体系架构、芯片架构、业务部署架构等方面也提出了新的技术挑战。因此在新一代智慧医院数据中心的设计中需要融合创新的技术架构，在数据中心建设整体规划思路上，关于基础设施能力（服务器、存储、网络、容灾、安全、运维等）首先应充分考虑业务系统对有效性、可用性、可扩展性64、、安全性等方面的要求，其次以软件定义的理念将基础设施由基础资源发展为资源池，进而成为资源服务，最终形成基础设施服务层。基础设施架构规划如下图所示：图 3-1 智慧医院数字化建设框架图 3-2 智慧医院数据中心基础设施架构标准体系智慧服务智慧管理智慧医疗智慧医院信息系统管理决策体系数据平台基础设施安全体系智慧医院数字技术赋能智慧医院建设白皮书20智慧医院建设与评估|03基础设备主要为服务器设备、网络设备、存储设备、安全设备等物理设施。基层资源池主要由各类基础设施通过软件定义技术对应融合形成计算、存储、网络、安全的逻辑资源池。通过云操作系统，对这些物理设施进行统一资源管理和任务调度，为用户提供基础65、设施的服务能力。资源服务是以软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络和软件定义安全为特征的分布式基础设施与资源服务，为应用系统建设提供通用的资源服务、软件工具和通用的应用功能，用于构建应用系统的开发、测试及生产运行时环境，为应用系统开发提供通用中间件、数据库和通用功能的 API。1）计算资源池医院数据中心需要支撑各种各样不同类型的负载，这些负载在计算力、内存和 I/O 方面有不同的需求，它们对硬件基础设施的需求也不同，可按照软件定义的理念将数据中心内 CPU、GPU、内存、I/O 适配器等各类计算硬件以资源池的形式提供给用户，并根据应用的需要灵活地进行计算资源调配，对相应的基础设施进行优化以满66、足这些负载的需求。对于性能、稳定性要求高的核心业务系统，可以使用裸金属主机计算资源保障业务系统的稳定运行；对于性能要求稍低的业务系统，可从计算资源池中为各类应用分配合适的计算资源，实现应用的快速交付和资源的弹性伸缩，并结合高可用的技术保障业务系统的可靠性。大数据、人工智能类平台以及影像判读、辅助诊断等应用，可结合 GPU、FPGA等异构加速设备提高运算的性能。大数据应用系统相对比较轻量化，同时需要具有高度灵活性以适应业务的开发及动态调整，可从资源池中划分虚拟机或者容器承载业务的方式来运行。2）存储资源池存储资源池为医院业务系统提供高性能、高可靠、弹性的存储资源，基于云平台提供存储资源统一管理与67、服务。存储资源池包含双活存储局域网络（storage area network，SAN）、分布式、容灾、备份以及交换机等存储设备；对于核心数据库及业务系统，建议使用双活、复制、备份等技术保障业务及数据的可靠性，并充分利用固态硬盘(SSD)的特性来提高业务系统的性能。影像归档和通信系统（PACS）影像、病理影像、病历文书等系统以及大数据平台中海量的非结构化/半结构化数据，建议使用分布式存储，基于分布式存储架构提供文件、块、对象等协议的支持，以满足医院内复杂多样的业务场景。相对于传统的医疗业务，需要更高的性能和灵活性。同时对于数据存储，建议采用多样化的数据形式保存，实现对于在线数据、近线数据、离线68、数据等数据存储，最大限度保证院内数据资源池的高可靠性。3）网络资源池数据中心网络资源池在设计时需要考虑到配合云计算技术的使用，建议将传统的三层架构网络，改变为两层架构网络，同时利用设备“多合一”的虚拟化技术支持设备间的冗余，利用“一分多”的虚拟化技术简化网络运维。在数据中心网络内，可使用虚拟可扩展局域网（VxLAN）技术和软件定义网络(SDN)技术将网络的控制层和数据转发层进行分离，实现网络快速部署，流量可视化，快速定位故障点，配合使用虚拟化端口组技术可以解决网络内冗余链路利用率低的问题。在多数据中心的场景下，智慧医院数据中心利用叠加网络虚拟化技术，实现“一院多区”的多数据中心互联的两层网络架69、构，在跨越数据中心的传输中，利用“MAC in IP”技术，通过两个数据中心之间的网络传递媒体访问控制地址（MAC）可达性信息，并使用叠加（overlay）网络，能够在分散的二层域之间实现二层连接，同时保持每个站点的独立性以及容错域，降低网络传输延迟，提高数据传输效率。4）安全资源池安全资源池基于软件定义技术将医院业务系统所需要的各项安全能力统一集成到通用的硬件基础设施上，目前来看是以传统专业的安全设备构建数据中心的统一安全资源池，最终可进化到以虚拟安全产品形式为业务系统提供安全服务，包括访问控制、入侵防御、Web 应用防护、网页防篡改、安全审计、漏洞扫描与基线核查、负载均衡、加密传输 VPN70、和 SSL 卸载等。安全资源池可以根据医院各个业务系统的特征，生成不同的安全组合，实现个性化安全防护。数字技术赋能智慧医院建设白皮书2103|智慧医院建设与评估5）基础软件层新型计算平台的出现，将改变长期以来重硬件轻软件的局面，重塑软件价值体系，让软件回归到应有的重要地位。数据中心的基础软件层包含操作系统、虚拟化软件、各类中间件以及大数据平台软件。6）基础设施平台管理基础设施平台的管理是支撑医院业务稳定运行的保障，是实现平台用得好的基础。通过实现云数据中心底层计算、存储、网络、安全等资源的统一调度管理，实现业务的动态变更，资源的智能管理和服务的自动化交付，通过对大规模硬件资源的有效监控、灵活的71、调度策略，确保用户数据的安全、可靠，实现资源的动态流转与伸缩，在提高整个数据中心资源利用率的同时，极大地提升 IT 资产价值和提高 IT 运营维护效率，降低数据中心的维护成本。2.网络基础设施智慧医院的网络基础设施从功能上来说，可以分为以收集和处理物联设备信息的医疗物联网络，对数据进行传送的医疗通信网络，以及对医院各数据进行交换协同的医疗协作网络。1）医疗物联网络医疗物联网（Internet of Medical Things，IoMT）是通过感知和通信技术，将各类传感器、执行器、基础设施、医疗设备、各类智能化装备与医院信息系统联接在一起，支持医疗服务、医院运营过程中的数据采集、传输、处理、存72、储和分析应用，从而实现医疗场景中人与物通信、物与物通信的网络。在医疗物联网的建设上，应基于智慧医院框架的理念设计固定移动融合的医疗物联网络。在医院现有局域网的基础上，构建 5G+Wi-Fi+IoT 融合的物联网感知和连接网络，为系统应用前端配置无线智能终端设备实现应用实时化和信息移动化，采用中间件技术建立面向服务的通用数据交换平台，部署分级统一的物联网管理平台整合医院的各个信息子系统，为医院的应用系统提供统一、标准的接口，便于现有应用系统的维护和未来系统的扩展。通过智能识别技术应用来构建医院患者、药品、资产等信息的主索引，通过条码扫描和 RFID 及时为医院的信息化建设提供准确的信息确认和识别73、系统，从而杜绝传统人工判断和识别所产生的差错事故。图 3-3 固定移动融合的医疗物联网设备层 监护仪 有线转Wi-Fi Wi-Fi CT MRI 超声 定位手环 体征手环 RFID/蓝牙 输液泵 呼吸机 激光雷达 医疗推车 5G 5G机器人 5G救护车 设备能效&定位标签 网络层 应用层 平台层 全无线接入 总院 分院/科室 分院/科室 统一数据格式 智慧护理 能效管理 婴儿防盗 生命体征监控 资产定位 人员管理 激光雷达监护 边缘数采网关 一体化物联AP 统一物联网平台 数字技术赋能智慧医院建设白皮书22智慧医院建设与评估|03通过部署满足医院各种应用需求的固移融合医疗物联网，实现了多网合一74、，一网多用，有利于医疗物联网与医院HIS 系统及其他子系统互联互通，数据共享，同时与大数据、AI 等技术结合，助力医院实现“早预警”、“诊得准”和“管的精”的智慧医疗目标。2）医疗通信网络通信网络基础设施包括公共网络和专用网络。公共网络指面向公众用户提供服务的各类网络，包含互联网、4G/5G通信网、广播电视网等；专用网络指根据医院业务要求单独组建的有线、无线网络。在利用公共网络实现医疗通信业务的场景下，为保障医疗业务的服务质量，需要通过网络专线、切片技术、服务质量(QoS)保障等技术，在网络资源不足，网络业务出现拥塞的情况下，仍能保障或优先满足医疗业务所需的网络资源分配，满足医疗业务所需的网络75、服务质量要求。医疗通信有线专网是由医疗机构相关单位建设和管理，为医疗行业提供专门的有线网络通信服务的网络。医疗通信有线专网可以提供包括语音、数据、视频等多媒体通信服务。医疗通信有线专网具有稳定性、可靠性、安全性和高效性等特点，能够满足医疗行业对通信网络的特殊需求。在医疗通信有线专网中，可以通过多种传输技术实现数据的传输，例如光纤、以太网等，以满足医疗行业不同场景的需求。医疗通信无线专网是一种专门为医院设计的无线通信网络，旨在为医院内的医护人员和医疗设备提供高效、稳定和安全的无线通信服务。在当前 5G 大发展的背景下，医疗通信无线专网一般是指 5G 医疗专网，是基于 5G 移动通信技术构建的，以76、专网网关为核心，融合 5G 切片及边缘计算技术，满足医疗业务连接、计算、安全等需求的专用网络。3）医疗协作网络远程医疗协作系统为医院之间、科室之间、或者医生与患者之间提供音视频及数据交互功能，是实时远程医疗服务的硬件载体，需具备良好的标准符合性/兼容性，满足不同网络、不同厂家设备之间的互联互通，并提供第三方接口，实现与远程医疗服务层的对接，从而实现远程医疗各项业务开展。远程医疗协作系统由核心平台、医院会诊室终端设备、软件终端等组成，在地理上分布于不同医院院区及科室。其中远程医疗协作平台，包括业务管理系统、媒体交换系统、视频录制点播系统等各个子模块，提供会诊预约管理、设备管理、音视频及数据处理分77、发、会诊过程录制点播等功能。图 3-4 医疗协作网络数字技术赋能智慧医院建设白皮书2303|智慧医院建设与评估医疗协作系统可实现的相关业务场景包括：远程会诊、多学科MDT会诊、远程影像/心电/病理诊断、远程医学教育、远程重症监护、远程手术示教、远程病理诊断等。3.1.2 数据平台智慧医院大数据应用场景主要分成临床、科研及运营三大类，分别对应临床数据中心（CDR），科研数据中心（RDR）和运营数据中心（ODR）。1.临床数据中心临床数据中心 CDR(Clinical Data Repository)是以患者为中心，以电子病历为核心，以患者 EMPI（Enterprise Master Patie78、nt Index，患者主索引）为主线，集成、抽取、清洗、存储各类患者临床数据，把医院 HIS、LIS、PACS、RIS 等患者信息数据通过 ETL 工具抽取到临床数据中心，利用大数据技术进行数据仓库的组织，为集成可视化视图、数据分析与挖掘、临床决策支持提供数据支撑。2.科研数据中心医院科研数据中心 RDR(Research Data Repository),以数据仓库进行建设，基于电子病历共享文档数据标准，以及基于语义的病历分词技术，实现预定主题的临床数据分析、病历的结构化检索以及病历的全文检索功能，让研究人员能安全快速的搜索历年积累的临床数据。并建立科研病种库，同时可支撑大样本和多中心的临床79、研究，为医院各临床科室临床辅助决策以及科研统计分析项目提供基础支撑。3.运营数据中心医院运营数据中心 ODR(Operation Data Repository)是以医院诊疗服务为主线，收集医院管理、医院服务、医院运营所产生的各类数据，设计满足医院精细化管理，绩效评估和管理决策支持的运营数据资源库模型，并支持异构形态的数据抽取和转换（ETL）。运营数据中心建设参照医院会计制度、医院财务制度，建立运营数据中心的行业规范性。基于运营数据中心数据存储标准集，结合医院信息化及数据特点，提供定制化存储标准制定，建立规范化、标准化的运营数据中心。3.1.3 智慧医院信息系统1.医院信息系统（HIS）医院信80、息系统（Hospital Information System，HIS）是一个综合性的系统，其目标是提高医院的工作效率、提供高质量的医疗服务并优化资源利用。1）系统概述医院信息系统（HIS）是一个集成的软件系统，旨在支持医院的各项业务流程和信息管理需求。它覆盖整个医院职能部门，服务各级各类区域医学中心及医院，提供基于云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等技术的新一代医院核心业务信息化建设产品和服务。数字技术赋能智慧医院建设白皮书24智慧医院建设与评估|032）功能特点物价管理子系统作为医院经营管理的重要组成部分，是医院费用收取的基础。使用物价管理子系统可以加强医院对物价的管理，81、完善价格监督机制，严格执行国家价格法规，合理的运用物价政策，为医生和患者提供优质的服务。门急诊挂号系统实现了多种情况和类型病人的档案建立与办卡、预约挂号、窗口挂号、处理号表、统计和门诊病历处理等基本功能，可以直接面向门急诊病人进行服务，建立病人标识码，减少病人排队时间，提高挂号工作效率和服务质量。住院登记子系统包含基本患者信息的录入（支持信息自动带入和手动录入）与修改，患者住院预约审批、欠费患者查询、无费退院等功能，能够实现对所有患者住院费用、警戒线等信息的维护与管理，实现出院登记与召回等多项功能。财务结算子系统包含医院门诊、住院处以及各科室详细收入整理统计，拥有发票开具、票号管理、发票回收和82、日结审核等功能，能够帮助医院完成日常财务管理，有效整合财务费用数据，提升了医院财务结算的效率和准确度，减少了人员成本和压力。药库管理子系统主要服务于医院药库人员，该系统具备药品管理，药品入出库管理，采购管理，库存管理，基本信息维护等功能，是药品从厂商购入，药品入库，出给各个科室的首要关键节点模块。3）系统架构图 3-5 医院信息系统架构HIS 的系统架构通常由前端、后端和数据库组成。前端是医务人员和患者与系统进行交互的界面。通过前端界面，医生可以输入和查看患者的信息，进行诊断和治疗。患者可以通过前端界面进行预约、挂号和查询个人信息。后端是系统的核心处理部分，负责数据的处理和业务逻辑的实现。它包83、括各个子系统的功能模块，如门诊管理、住院管理、药物管理等。后端通过接收和处理前端的请求，与数据库交互，并生成相应的结果返回给前端。数据库是存储和管理数据的核心组件。它存储患者的个人信息、病历数据以及其他医院运营所需的各种数据。数据库在 HIS 中起到承载和管理数据的作用，保证数据的安全性和可靠性。通过与其他系统的集成，HIS 系统可以实现数据的无缝流动和共享，避免数据孤岛和重复录入的问题。集成还可以优化医院的工作流程，减少人工操作和纸质文档的使用，提高工作效率和患者体验，从而为医院提供更高质量的医疗服务。数字技术赋能智慧医院建设白皮书2503|智慧医院建设与评估2.电子病历系统（EMR）电子病84、历系统（Electronic Medical Record System，EMR）是一种电子化的医疗记录系统，用于管理和存储患者的健康信息和医疗记录。1）系统概述EMR系统是一个综合的电子化医疗记录平台，旨在替代传统的纸质病历，提供集中、准确、安全的患者健康信息管理。它使医务人员能够快速访问和更新患者的医疗数据，提高临床决策的质量和效率。2）功能特点门诊医生工作站是医师在门诊医事业务中最主要的应用界面，承载了与看诊患者相关的医疗信息（如医嘱信息、诊断信息、病历信息、报告信息如 LIS、PACS 等）。作为整个门诊医师的看诊终端，门诊医生站承担了从叫号业务到预约住院的整个看诊业务。从界面整体布局85、到业务整合兼容，打造了集成患者看诊资源和医师医事业务为一体的“门诊医生终端”。而 Web 病历是科室间查看患者病历信息的便捷手段，它跨越了病历本身编辑器的束缚和病历书写权限的障碍，可通过网页形式直接调阅，可完成医技科室(如检查、检验、病理、手术、麻醉、输血）等无病历书写权限但需要结合患者病历信息辅助治疗的科室了解患者病情发展和治疗方案。3）系统架构图 3-6 电子病历系统架构EMR 系统通常采用分布式架构，包括前端用户界面、应用服务器、数据库和集成接口等组件。前端用户界面提供给医务人员访问和操作系统的界面，应用服务器负责处理业务逻辑和数据交互，数据库存储和管理患者的健康信息，集成接口用于与其他86、医疗系统进行数据交换和集成。EMR 系统的集成对于智慧医院的整体运作至关重要。通过与其他系统的集成，EMR 系统可以获得更全面和准确的患者信息，加快临床决策的速度，减少重复操作和数据录入的工作量，提高医务人员的工作效率。此外，系统集成还可以实现医院内不同部门之间的协同工作，优化患者的就诊流程，提升医疗服务的质量和安全性。数字技术赋能智慧医院建设白皮书26智慧医院建设与评估|033.影像归档和通信系统(PACS)1）系统概述影像归档和通信系统（Picture Archiving and Communication System，PACS）是一种用于管理、存储和传输医学影像数据的计算机系统。由于传87、统的胶片影像存储和管理方式已经无法满足医院的高效诊断和医疗信息共享的要求，因此在智慧医院体系中存在医学影像学的数字化转型和信息化等多种需求。PACS 系统满足了数字化影像管理的需求。它主要用于数字化影像的获取、存储、检索和共享，以及与其他医疗信息系统（如医院信息系统、电子病历系统）的集成。2）功能特点影像归档和通信系统在智慧医院中具有重要性和多重作用，能够有效推动智慧医院的发展和创新，提升患者的诊疗体验和医疗质量。其具体作用主要包含以下几个方面：数据整合和共享：PACS 与其他医疗信息系统的集成，实现了医学影像数据与患者的其他健康数据的整合和共享。这有助于医疗团队全面了解患者的状况，支持综合性88、的医疗决策和健康管理。远程诊断和远程会诊：PACS 支持医生远程访问和远程会诊，使得医生可以通过互联网远程查看和解读患者的影像数据，进行远程诊断和会诊。这对于偏远地区的患者和专家资源有限的医院来说，具有重要的意义，可以提供及时的医疗服务和专业的意见。智能分析和辅助诊断：结合人工智能和机器学习技术，PACS 可以对影像数据进行智能分析，辅助医生进行诊断和筛查。例如，自动检测和标记病变区域、提供辅助诊断意见等，可以提高诊断的准确性和效率。数据安全和隐私保护：PACS 具备安全的数据存储和传输机制，保护患者的影像数据安全和隐私。在智慧医院中，数据安全和隐私保护是非常重要的，PACS 可以提供可靠的安89、全措施，防止未经授权的访问和数据泄露。3）系统架构PACS 是用于管理和存储医学影像数据的关键系统。以下是智慧医院中 PACS 系统的典型系统架构描述：影像获取设备：影像获取设备包括X射线机、CT扫描仪、MRI仪器等医学影像设备。这些设备负责生成医学影像数据，并将其传输到 PACS 系统进行存档和处理。影像传输网络：影像传输网络是连接影像获取设备和PACS系统的网络基础设施。它提供高速、安全的数据传输通道，确保影像数据能够及时、可靠地传输到 PACS 系统中。PACS 服务器：PACS 服务器是 PACS 系统的核心组件，负责接收、存储和管理医学影像数据。它具有大容量的存储能力，可以存储来自各90、种影像设备的大量影像数据。PACS 服务器还提供影像检索、查询和分发功能，使医院内的各个部门和医生能够方便地访问和共享影像数据。影像工作站：影像工作站是医生和医学技术人员用于查看和分析影像数据的工具。它们连接到 PACS 服务器，通过网络检索和显示存储在 PACS 系统中的影像数据。影像工作站通常具有强大的图像处理和浏览功能，以支持医生的诊断和治疗决策。影像存档系统：影像存档系统负责长期存储和备份医学影像数据。它可以是磁盘阵列、磁带库或云存储等形式。影像存档系统确保医学影像数据的安全性和可靠性，并提供数据冗余和灾备功能，以应对数据丢失或系统故障的情况。数字技术赋能智慧医院建设白皮书2703|智91、慧医院建设与评估影像通信协议：影像通信协议是 PACS 系统中用于影像数据传输和共享的标准化协议。常用的影像通信协议包括DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）和 HL7（Health Level Seven）。这些协议定义了影像数据格式、传输方式和元数据，确保不同厂商的影像设备和系统之间可以互相通信和共享数据。安全和权限管理：PACS 系统中的安全和权限管理模块负责保护医学影像数据的隐私和完整性。它包括用户身份验证、访问控制、数据加密和审计日志等功能，以确保只有授权人员可以访问和操作影像数据。4.实验室信息管理系统(LIS)192、）系统概述实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIS）是一种用于管理实验室数据和流程的计算机系统。LIS 作为智慧医院信息系统的核心，与医院信息系统、电子病历系统、影像归档和通信系统、急诊临床决策支持系统、智能运营管理系统以及其他管理系统之间进行数据交互和信息传递。LIS 的主要流程如下图所示，它涵盖了实验室中的数据管理、实验室资源管理、样本追踪、质量控制、报告生成等，旨在提高实验室的管理效率、数据质量和工作流程。图 3-7 实验室信息管理系统流程2）功能特点智慧医院信息系统中，LIS 在数据共享和整合、临床决策支持以及患者管理93、和安全等多方面均具有关键作用，具体如下：数据共享和整合：LIS 可以与医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）等其他系统进行集成，实现数据的共享和整合。这促进了医院内部各部门之间的协作和信息交流，提高了医疗服务的质量和效率。临床决策支持：LIS 提供了丰富的实验室数据和报告，支持医生进行临床决策。医生可以根据实验室结果进行诊断、制定治疗方案，并监测患者的病情和治疗效果。患者管理和安全：LIS 可以跟踪和管理患者的样本和测试结果，确保患者数据的安全性和隐私保护。它提供了安全的数据存储和传输机制，确保患者信息的保密性和完整性。资源管理和优化：LIS 可以帮助实现实验室资源的有效管理和利用，包94、括仪器设备、人员和耗材等。通过优化资源分配和排程，提高实验室的工作效率和成本效益。数字技术赋能智慧医院建设白皮书28智慧医院建设与评估|03实验室信息管理系统在智慧医院中具有重要的地位和作用，它提供了数据管理、流程优化、质量控制和数据追踪等功能，预期解决临床实验室中的数据管理、工作流程、质量控制和数据追踪等实际问题。3）系统架构智慧医院中的实验室信息管理系统通常采用分布式系统架构，以实现高效的信息管理和数据交互。以下是一个典型的实验室信息管理系统的系统架构描述：前端用户界面：系统的前端用户界面是医院实验室工作人员与系统交互的界面。它提供了用户登录、样本信息录入、查询和修改等功能。用户可以通过该95、界面与系统进行交互并管理实验室相关的信息。后端服务器：后端服务器是系统的核心组件，负责处理用户请求、管理数据库和执行业务逻辑。它接收前端用户界面发送的请求，并根据请求的类型进行相应的处理。后端服务器还与其他系统组件进行通信，如实验设备、医院信息系统等。数据库管理系统：实验室信息管理系统需要一个可靠的数据库来存储和管理实验室相关的数据。数据库管理系统负责提供数据存储、查询和管理功能。它可以是关系型数据库（如 MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB）。实验设备接口：实验室信息管理系统需要与实验设备进行交互，以获取实时数据或发送指令。为此，系统需要与实验设备接口进行集成。接口可96、以通过标准化的通信协议（如 HL7）或设备制造商提供的 API 来实现。5.临床决策支持系统(CDSS)1）系统概述临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）是一种利用人工智能技术，为临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。它可以根据临床数据的实时采集和分析，在恰当的临床决策节点为临床人员提供所需的决策建议，减少医疗差错的发生。CDSS 系统的功能主要包括：提供诊断建议、药物选择、剂量计算、用药监测、预后评估、预防指导等，CDSS 系统是智慧医院建设的重要组成部分，也是医疗信息化的发展方向。2）系统架构CDSS 的通用功能架构可以分为三个部分：97、知识库、推理模型和交互界面。知识库：知识库是 CDSS 的基础，它储存了大量的医学知识，如临床指南、专家经验、文献资料等，以及临床案例和患者信息等数据。知识库需要不断更新和扩充，以保证 CDSS 的准确性和有效性。推理模型：推理模型是 CDSS 的核心，它是根据知识库中的信息，对患者病情进行分析和推理，给出临床决策建议的算法或逻辑。推理模型可以采用不同的技术方法，如规则推理、机器学习、深度学习等。推理模型需要不断优化和改进，以提高 CDSS 的智能性和灵活性。交互界面：交互界面是 CDSS 的外在表现，它是与用户（如医生、患者、管理者等）进行信息交换和沟通的平台或接口。交互界面需要设计得简洁易98、用，以提高 CDSS 的可用性和用户体验。3）在智慧医院中的应用CDSS 是一种利用人工智能、深度学习等技术，结合医学知识、临床案例和患者病情，辅助医生分析病历，制定准确有效治疗方案的工具。在智慧医院中 CDSS 可以发挥以下重要作用：数字技术赋能智慧医院建设白皮书2903|智慧医院建设与评估 提升医疗质量和安全：CDSS 可以通过提供临床决策建议，帮助医生根据医院电子病历中的患者信息，做出更加合理、科学、有效的临床决策，如诊断、治疗、预防、监测等，以提高患者的健康状况和满意度，降低医疗错误和风险。促进医学知识的更新和创新：CDSS 可以通过分析医院电子病历中的患者信息，帮助医生发现和总结有价99、值的临床数据，如流行病学、药物反应、治疗效果等，以提供新的医学知识和见解，促进医学理论和实践的发展和创新。支持医院管理和优化：CDSS 可以通过提供数据分析和报告，帮助医院管理者了解和评估医院的运行状况，如资源利用率、质量指标、成本效益等，以支持医院的决策制定和执行，优化医院的服务流程和质量管理。6.智能运营管理系统(HIOMMS)1）系统概述医院智能运维管理系统（Hospital Intelligent Operation and Maintenance Management System，HIOMMS）是一种利用云计算、物联网、大数据、机器学习等信息技术和人工智能技术的解决方案。它可以对医100、院的基础设施、设备、网络、应用系统等进行全面监控、自动化运维、智慧化管理，帮助医院提高运维效率、降低运维成本、保障运维质量和安全，支撑医院的智慧化建设和高质量发展。2）系统架构HIOMMS 目标是整合分散在医院多个院区、各种异构信息系统中的数据，建立以患者为中心，管理为主线，后勤保障为支撑的运营管理功能，分层级不同指标多维度对医院数据汇总和统计，满足医院人、财、物的管理需求，为医院管理提供决策依据，实行精细化管理。资源监控管理：资源监控管理是整个系统的基础，它实现对医院的网络、主机、存储、数据库、中间件、应用系统等资源的实时监控，收集和分析资源的运行状态、性能指标、配置信息、日志信息等，及时发101、现和预警故障，提供故障定位和诊断的辅助工具。自动化运维管理：自动化运维管理是HIOMMS的核心，它基于日常运维场景，提供自动化的部署、配置、更新、备份、恢复等操作，同时支持面向复杂运维场景、跨平台、跨系统的自动化作业的调度和编排，大幅提升运维交付效率，降低人为错误。智慧化运维管理：智慧化运维管理利用人工智能技术，对运维数据进行深度挖掘和分析，提供资源优化、故障预测、异常检测、智能诊断等功能，实现运维过程的智能化决策和优化。可视化运维管理：可视化运维管理提供多种形式的可视化界面，如仪表盘、报表、图、拓扑图等，展示医院资源的全景视图和运维情况，支持多维度的数据查询和分析，提高运维管理的透明度和便捷102、性。3）在智慧医院中的应用HIOMMS 是一种以业务服务为导向，融合云-网-端 ICT 基础架构资源的全面管理，以业务场景为导向提供灵活的自动化编排，同时满足对IT服务管理、资源管理的综合智慧化运维管理方案。在智慧医院中，HIOMMS可以发挥以下重要作用：保障医疗业务的连续性和安全性：通过实时监控和自动化运维，确保医院信息系统的稳定运行，并能即时处理系统故障和异常，防止影响医疗业务的正常进行。通过智能诊断和预防指导，HIOMMS 能降低信息系统的风险和漏洞，保障医院和病人的数据安全和隐私。数字技术赋能智慧医院建设白皮书30智慧医院建设与评估|03 满足医疗业务的发展需求和变化：通过资源优化和智103、能化运维，提升医院信息系统的性能和效率，以满足医疗业务的快速增长和多样化需求。通过自动化编排和可视化管理，HIOMMS 提高医院信息系统的灵活性和可扩展性，以支持医疗业务的创新和协同。优化医院服务流程和质量管理：HIOMMS 通过数据分析和报告，辅助医院管理者了解和评估医院的运行状况，如资源使用率、质量标准、成本效益等，以协助医院决策制定和执行。同时，HIOMMS 通过故障预测和异常检测，帮助医院管理者优化服务流程和质量管理，提升医院的竞争优势和声誉。7.互联网医院系统互联网医院是运用互联网技术，为患者提供在线咨询、诊断、处方、药品配送和健康管理等远程医疗服务。通过该系统患者无需到线下医疗机构104、即可完成就诊，让患者足不出户也能享受到医疗服务。1）系统功能互联网医院系统的主要功能如下：在线问诊：患者可以通过视频、语音或文字与医生进行实时交流。远程处方：医生可以为患者开出电子处方，患者可以在线购买药品或到指定药店取药。健康咨询：提供健康资讯、健康教育和疾病预防的建议。慢性病管理：为慢性病患者提供长期的健康管理和随访服务。健康数据管理：患者可以上传和查看自己的医疗数据，如体检报告、检查结果等。2）系统架构互联网医院系统作为一个复杂而完整的平台，可分为以下功能模块：图 3-8 互联网医院架构数字技术赋能智慧医院建设白皮书3103|智慧医院建设与评估 用户界面患者端：允许患者注册、登录、浏览医105、生信息、预约咨询、在线问诊、查看诊断和处方、支付费用以及查看健康资讯。医生端：允许医生登录、管理预约、进行在线问诊、开具电子处方、查看患者的健康记录以及管理医生信息和工作时间。在线问诊模块支持视频、语音和文字三种方式的实时交流；配备电子医疗记录功能，允许医生查看和更新患者的健康信息；提供临床决策支持工具，帮助医生进行诊断和治疗。电子处方模块医生可以为患者开具电子处方；患者可以在线支付药品费用，并选择药店自取或药品配送服务。健康资讯模块提供各种健康和医疗相关的文章、视频和教育材料，包括健康咨询、疾病预防、健康生活方式建议等内容。后台管理系统管理员可以管理医生和患者的账户、审核和发布健康资讯、处理106、患者的投诉和反馈、查看系统的运营数据以及进行系统设置和维护。数据处理和分析模块收集、存储和处理患者的健康数据；并使用大数据和人工智能技术进行数据分析，提供个性化的健康建议和治疗方案。8.智慧药房系统(PIS)智慧药房系统，也称为药物管理信息系统（Pharmacy Information System，PIS），是医院和药房为了提高药物管理效率和安全性而采用的一种信息系统。该系统可以集成在医院的全局信息系统（如 HIS）中，也可以独立存在。其核心目标是通过数字化、自动化和智能化技术提高药房的运营效率、安全性和服务质量。1）系统功能智慧药房系统的主要功能有：药品库存管理：跟踪和管理药品的采购、入库107、、库存量、过期日期以及药品的出库。处方管理：验证医生开出的处方，检查药物间的相互作用、过敏反应和剂量建议。药品分发：确保患者获得正确的药物和剂量。报告与分析：生成各种药品使用报告，分析药品消耗趋势，辅助决策。药品信息查询：为医生和护士提供详细的药品资料，如副作用、相互作用、剂量建议等。电子药单：电子化的药品订单，可以直接从医生处发送到药房。数字技术赋能智慧医院建设白皮书32智慧医院建设与评估|032）系统架构智慧药房系统主要由以下模块构成：药品存储与管理模块自动化存储系统：如智能货架和机器人，自动化地进行药品的存储、取药和补货。药品追踪系统：利用条形码或 RFID 技术追踪药品的来源、库存位置108、和有效期。药品配送模块自动化配药系统：机器人按照处方自动为患者配药。智能分拣系统：自动将药品分拣到相应的取药口或配送车上。电子处方模块电子处方管理：接收、存储和处理来自医生的电子处方。处方审核系统：自动审核处方的合理性和合规性。顾客服务模块自助服务终端：患者可以自助查询药品信息、打印处方、支付费用和取药。药品咨询系统：提供药品的使用方法、注意事项和副作用等信息。数据处理与分析模块大数据分析：对药房的销售数据、顾客数据和药品数据进行分析，为决策提供支持。预测分析：预测药品的销售趋势、库存需求和顾客行为。图 3-9 智慧药房系统架构数字技术赋能智慧医院建设白皮书3303|智慧医院建设与评估 后台管109、理系统库存管理：实时监控药品的库存量，自动进行补货和报废。财务管理：自动计算销售收入、成本和利润。员工管理：管理药房员工的工作时间、绩效和培训。集成与互通模块医疗信息交换：与医院和其他医疗机构的信息系统进行数据交换。电子健康记录：与患者的电子健康记录进行集成，提供更个性化的服务。3.1.4 管理决策体系1.智慧决策支持医院智慧决策支持系统是利用数据中心的大数据资源，对医疗服务、科研管理、医院治理等业务做辅助决策支撑的应用。可实现实时统计分析的管理辅助决策、病案首页智能化处理、相似病案信息推荐、基于大数据的疾病分析、统计模型的大数据科研平台和临床辅助决策诊断支持等应用。智慧决策支持系统包括临床辅110、助决策支持、医院运营决策支持、患者服务决策支持以及医疗管理决策支持等。2.智能运行管理智能运行管理是支撑医院各类智能应用的管理平台，应包括但不限于以下功能：支持智能应用与医院信息系统的数据交互；支撑智能应用所需的数据存取和计算能力；具有智能应用监管、数据分析和效果展现等功能；支持与大数据中心的数据交互。3.1.5 安全体系智慧医院安全保护对象包括但不限于硬件设备安全、信息系统安全、数据安全及应用和服务安全等。1.硬件安全硬件设备安全是智慧医院中具有独立工作能力的信息采集或处理设备的安全，包括为智慧医院提供感知数据的终端设备、控制设备、通信设备、信息展示设备、服务终端等的安全。2.信息系统安全信111、息系统安全涉及关键信息基础设施、系统以及网络的安全，包括服务器、终端设备、网络、数据、应用等，以保障智慧医院中的信息系统能共享资源，通过信息系统的持续、有效运行，为各类用户提供应用与服务。信息系统安全建设的目标，是保证智慧医院信息系统安全运行，尤其是保证关键信息基础设施的可用性和可靠性。数字技术赋能智慧医院建设白皮书34智慧医院建设与评估|033.数据安全数据安全是智慧医院收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据的安全。数据安全的建设的目标是保证智慧医院数据资产的真实性、保密性、完整性、可用性和可靠性。4.应用和服务安全应用和服务安全，是智慧医院各服务单元提供的应用程序和技术服务的安全，包括112、智慧医院信息系统的数据服务和计算服务等。应用和服务安全建设的目标是保证智慧医院应用和服务的可用性、可靠性、连续性和可追溯。智慧医院建设评估体系 3.23.2.1 智慧医疗的评估体系智慧医疗评估体系以国家电子病历系统应用水平分级评价标准（试行）为主要依据，以电子病历为核心的医院信息化建设是医疗改革的重要内容之一，本白皮书从电子病历系统评估对象、评估目的、评估分级、评估标准、评估方法等方面进行介绍。1、评估对象和评估目的电子病历评估对象为已实施以电子病历为核心医院信息化建设的各级各类医疗机构，主要目的有：（一）全面评估各医疗机构现阶段电子病历系统应用所达到的水平，建立适合我国国情的电子病历系统应用113、水平评估和持续改进体系；（二）使医疗机构明确电子病历系统各发展阶段应当实现的功能。为各医疗机构提供电子病历系统建设的发展指南，指导医疗机构科学、合理、有序地发展电子病历系统；（三）引导电子病历系统开发厂商的系统开发朝着功能实用、信息共享、更趋智能化方向发展，使之成为医院提升医疗质量与安全的有力工具。2、评估分级电子病历系统应用水平划分为 9 个等级，每一等级的标准包括电子病历各个局部系统的要求和对医疗机构整体电子病历系统的要求，具体如下：0 级：未形成电子病历系统。1 级：独立医疗信息系统建立。2 级：医疗信息部门内部交换。3 级：部门间数据交换。4 级：全院信息共享，初级医疗决策支持。5 级114、：统一数据管理，中级医疗决策支持。6 级：全流程医疗数据闭环管理，高级医疗决策支持。7 级：医疗安全质量管控，区域医疗信息共享。8 级：健康信息整合，医疗安全质量持续提升。数字技术赋能智慧医院建设白皮书3503|智慧医院建设与评估3、评估标准评估标准具体内容可参考 电子病历系统应用水平分级评价标准（试行），主要包括病房医师、病房护士、门诊医师、检查科室、检验处理等 10 个工作角色,病房医嘱处理、病房检验申请、病房检验报告、病房检查申请、病房检查报告、病房病历记录、病人管理与评估、医嘱执行、护理记录、处方书写、门诊检验申请等 39 个评价项目。4、评估方法电子病历系统评估采用定量评分、整体分级115、的方法，综合评价医疗机构电子病历系统局部功能情况与整体应用水平。对电子病历系统应用水平分级主要评价以下四个方面：电子病历系统所具备的功能；系统有效应用的范围；电子病历应用的技术基础环境；电子病历系统的数据质量。表 1 电子病历系统整体应用水平分级评价基本要求等级内容基本项目数（项）选择项目数（项）最低总评分（分）0 级未形成电子病历系统-1 级独立医疗信息系统建立520/32282 级医疗信息部门内部交换1015/27553 级部门间数据交换1412/25854 级全院信息共享，初级医疗决策支持1610/231105 级统一数据管理，中级医疗决策支持206/191406 级全流程医疗数据闭环管116、理，高级医疗决策支持215/181707 级医疗安全质量管控，区域医疗信息共享224/171908 级健康信息整合，医疗安全质量持续提升224/17220数字技术赋能智慧医院建设白皮书36智慧医院建设与评估|033.2.2 智慧服务的评估体系智慧服务评估体系以医院智慧服务分级评估标准体系（试行）为主要依据，医院智慧服务是智慧医院建设的重要内容，指医院针对患者的医疗服务需要，应用信息技术改善患者就医体验，加强患者信息互联共享，提升医疗服务智慧化水平的新时代服务模式。建立医院智慧服务分级评估标准体系（Smart Service Scoring System，4S），旨在指导医院以问题和需求为导向持117、续加强信息化建设、提供智慧服务，为进一步建立智慧医院奠定基础。本白皮书从医院智慧服务评估目标、评估对象、评估分级、评估方法、评估标准等方面进行介绍。1、评估对象和评估目标智慧服务评估对象为应用信息系统提供智慧服务的二级及以上医院。评估目标主要有：（一）建立完善医院智慧服务现状评估和持续改进体系，评估医院开展的智慧服务水平；（二）明确医院各级别智慧服务应当实现的功能，为医院建设智慧服务信息系统提供指南，指导医院科学、合理、有序地开发、应用智慧服务信息系统；（三）引导医院沿着功能实用、信息共享、服务智能的方向，建设完善智慧服务信息系统，使之成为改善患者就医体验、开展全生命周期健康管理的有效工具。2118、、评估分级对医院应用信息化为患者提供智慧服务的功能和患者感受到的效果两个方面进行评估，分为 0 级至 5 级，具体如下：0 级：医院没有或极少应用信息化手段为患者提供服务。1 级：医院应用信息化手段为门急诊或住院患者提供部分服务。2 级：医院内部的智慧服务初步建立。3 级：联通医院内外的智慧服务初步建立。4 级：医院智慧服务基本建立。5 级：基于医院的智慧医疗健康服务基本建立。表 2 医院智慧服务分级评估基本要求等级内容基本项目数（项）选择项目数（项）最低总评分（分）0 级医院没有或极少应用信息化手段为患者提供服务1 级医院应用信息化手段为门急诊或住院患者提供部分服务48/13102 级医院内119、部的智慧服务初步建立66/11203 级联通医院内外的智慧服务初步建立84/9304 级医院智慧服务基本建立93/8415 级基于医院的智慧医疗健康服务基本建立93/851数字技术赋能智慧医院建设白皮书3703|智慧医院建设与评估3、评估方法智慧服务评估采用定量评分、整体分级的方法，综合评估医院智慧服务信息系统具备的功能、有效应用范围、技术基础环境与信息安全状况。4、评估标准医院智慧服务评估标准以医院智慧服务分级评估项目、医院智慧服务分级评估基本要求、医院智慧服务分级评估具体要求等表格附件为依据，评估项目类别主要包括诊前服务、诊中服务、诊后服务、全程服务、基础与安全等 5 个类别，业务项目包括120、诊疗预约、急救衔接、转诊服务等 17 个业务项目。3.2.3 智慧管理的评估体系智慧管理评估体系以医院智慧管理分级评估标准体系（试行）为主要依据，医院智慧管理是“三位一体”智慧医院建设的重要组成部分，本白皮书从医院智慧管理评估对象、评估目的、评估分级、评估标准等方面进行介绍。1、评估对象和评价目标智慧管理评估对象为应用信息化、智能化手段开展管理的医院。评估目标主要有：（一）明确医院智慧管理各层级实现的功能，为医院加强智慧管理相关工作提供参照；（二）指导各地、各医院评估医院智慧管理建设发展现状，建立医院智慧管理持续改进体系；（三）完善“三位一体”智慧医院建设的顶层设计，使之成为提升医院现代化管理121、水平的有效工具。2、评估分级由于医院管理涉及面广、内容较多，本标准仅针对医院管理的核心内容，从智慧管理的功能和效果两个方面进行评估，评估结果分为 0 级至 5 级。分级原则如下：0 级：无医院管理信息系统。1 级：开始运用信息化手段开展医院管理。2 级：初步建立具备数据共享功能的医院管理信息系统。3 级：依托医院管理信息系统实现初级业务联动。4 级：依托医院管理信息系统实现中级业务联动 5 级：初步建立医院智慧管理信息系统，实现高级业务联动与管理决策支持功能。3、评估标准 智慧医院管理评估项目主要包括医疗护理管理、人力资源管理、财务资产管理、设备设施管理、药品耗材管理、运营管理、运行保障管理、122、教学科研管理、办公管理、基础与安全等 10 方面，医疗护理质控管理、医疗准入管理、医院感染管理与控制、不良事件管理、和谐医患关系、人力资源规划、人事管理、人员考核与薪酬管理、医疗收入管理、财务会计、预算管理、资产账务管理、购置管理、使用运维管理、质量管理、效益分析、药品耗材遴选与购置、库存管理、消毒与循环物品管理、监测与使用评价、成本控制、绩效核算管理、医疗服务分析评价、后勤服务管理、安全保卫管理、医疗废弃物管理、楼宇管控、信息系统保障管理、教学管理、科研管理、协同办公管理、档案管理、基础设施与网络安全管理等 33 个业务项目。数字技术赋能智慧医院建设白皮书38智慧医院应用场景|0404智慧医123、院应用场景智慧医疗的主要应用4.14.1.1 移动医护移动医护作为智慧医院中的关键组成部分，通过将移动设备和通讯技术应用于医疗领域，提升医疗服务的效率和质量。移动医护的典型应用场景包括移动问诊和智慧护理。移动问诊的核心理念是利用移动应用和互联网技术，将医疗咨询和诊断过程带入了数字化时代。患者可以轻松地通过智能手机、平板电脑或笔记本电脑与医生进行远程沟通。此外，医生通过移动应用为患者开具电子处方，患者可以将处方直接发送到药店，省去排队取药的麻烦。对于慢性疾病患者，移动问诊还提供医疗随访服务，医生可定期监测患者的病情，随时调整治疗计划，为患者提供持续的医疗关怀。特别是在疫情期间，移动问诊能提供线上124、就医路径，有助于减少传染风险。数字技术赋能智慧医院建设白皮书3904|智慧医院应用场景 智慧护理是当今智慧医院中的一项革命性服务，能够通过智能传感器和监测设备，医护人员能够实时监测患者的生理参数，将这些数据传输到医疗系统中。这样，医生和护士可以随时查看患者的状况，立即采取必要的干预措施。慢性病患者可使用移动应用来记录症状、药物使用情况以及其他健康数据。这些数据能够被医护人员远程访问，及时提供个性化的治疗建议和监测。这种方式不仅提高了患者的生活质量，还减少了医院入院率，降低了医疗系统的负担。图 4-1 移动护理4.1.2 AI 辅助诊疗AI 辅助诊疗在智慧医院发展过程中具有重要地位。AI 辅助诊125、疗在智慧医院中的应用涵盖了医学影像分析、病历数据挖掘以及基因组学分析等。AI 辅助诊疗的典型应用场景包括智能辅助决策和智能诊断。图 4-2 甲状腺超声 AI 辅助诊断系统 智能辅助决策通过深度分析临床数据、患者病历、医学文献等信息，为医生和医护人员提供有效的参考和建议，帮助做出更明智的诊断和治疗决策；AI 智能辅助决策广泛应用于多个领域，能够通过深度学习和神经网络技术快速识别医学影像中的异常，如肿瘤、病变等，为放射科医生提供关键信息，缩短诊断时间。智能诊断系统能够迅速而准确地分析医学影像、临床数据和患者病历，为医生提供可靠的诊断支持，提高医疗服务的质量和效率。在智慧医院中，智能诊断系统能够快速126、识别和标记医学影像中的异常区域，协助医生及时发现疾病迹象；通过处理大规模病历数据，为医生提供更精准的诊断参考，同时减轻了医护人员的工作负担。数字技术赋能智慧医院建设白皮书40智慧医院应用场景|044.1.3 远程监护远程监护在智慧医院中扮演着重要的应用角色，使医疗专业人员能够实时监测患者的生理参数和健康状况。远程监护的典型应用场景包括远程居家监护和院内远程监护。图 4-3 远程居家监护图 4-4 院内远程监护 远程居家监护通过先进的信息技术和通信工具，将医疗护理延伸到患者的家庭，实现医护人员对患者的实时监测和护理，提供更个性化、高效和便捷的医疗服务。远程居家监护涵盖多个方面，包括慢性病管理、老127、年护理、术后康复、远程诊断和虚拟医疗咨询等，能够提高患者的生活质量，减轻医疗系统的负担，特别在全球范围内爆发的健康危机背景下，显示出巨大的潜力。院内远程监护通过整合医疗设备终端及相关软硬件，支持实时监测和管理患者体征状态，能够提高护理工作的质量、效率和安全性，有助于制定更好的诊疗决策和护理计划。院内远程监护广泛应用于重症监护室（ICU）、术后康复监护、心血管病房、新生儿监护室等场景。在 ICU 中，需要及时监测患者身体状态，确保生命体征稳定。传感器和监测设备被连接到患者身上，实时收集并传输心率、血压、氧饱和度等关键生理数据。医生和护士可以通过专用的监测站或移动设备随时查看数据，如果出现异常系统128、将立即发出警报，医护人员可以立刻采取行动，确保患者得到及时的干预。这种实时监测和响应系统对于重症患者的护理至关重要，有助于减少并发症风险，提高生存率。远程监护的发展将推动医疗服务向更个性化的方向发展。根据患者的健康数据和历史记录，医生可以为患者提供定制化的治疗方案和建议。远程监护在智慧医院中的应用前景广阔，通过运用先进的软硬件技术，能有效提高监护服务的质量和可靠性，为患者提供更全面的医疗关怀。数字技术赋能智慧医院建设白皮书4104|智慧医院应用场景4.1.4 远程医疗远程医疗是指利用信息和通信技术，通过远程连接医疗专业人员和患者，提供医学服务和健康管理的一种模式，主要包括远程会诊、远程急救、远129、程心电、远程影像、远程病理、远程教育、远程医疗信息服务等。远程医疗是伴随信息高速公路发展起来的新型医疗方式，有助于推动医疗机构间优质资源共享，缓解不同地区的医疗资源匮乏与不均衡发展问题，推动提高居民健康水平。据统计，截至 2022 年 10 月，全国设置超过 2700 家互联网医院，开展互联网诊疗服务超过 2590 万人次。据中国远程医疗研究报告，远程综合会诊、远程教育和远程影像诊断系统是医院建设比例最高的前三类信息系统，远程门诊、远程查房和远程应急指挥系统建设比例较低。二级医院远程手术示教、远程查房和远程门诊系统建设比例明显低于三级医院。2012-2016 年间全国互联网医疗年复合增长率 3130、8.7%，2016 年市场规模达到 109 亿元，预计 2026 年将达 2000 亿元。图 4-5 三级医院与二级医院远程医疗信息系统建设情况远程会诊是远程医疗中的重要业务之一，它通过申请医院和受邀医院专业医疗团队的远程连接，进行诊断、治疗建议和专业意见交流。远程会诊需要可靠的网络连接和适当的技术设备支持，以确保会诊业务的顺利进行。远程急救是在急救事件发生时，通过远程连接和专业指导，向患者提供即时、准确的医疗救治和急救建议服务。远程急救对于许多紧急救治情况，都可以提供及时的医疗援助，并在救治过程中发挥重要作用。远程心电是将患者心电图数据传输给医疗专家进行分析和诊断的一种服务。它由心电监测设备131、、数据传输系统和远程医疗平台组成，适用于需要心电监测和诊断的情况，提供实时心电监测和远程诊断，使医疗专家能及时评估患者的心脏状况，提供科学治疗方案。远程影像是通过传输患者 X 射线、CT、MRI 等医学影像数据，开展医学影像分析和诊断的一种服务。它由医学影像设备、图像传输网络、影像存储与管理系统以及远程调阅和诊断平台组成。数字技术赋能智慧医院建设白皮书42智慧医院应用场景|04远程病理是通过远程病理扫描仪实现病理标本图像的数字化、传输和远程诊断的一种服务系统，它由数字病理扫描仪、图像传输网络、远程病理平台和远程诊断工具组成。远程病理系统适用于病理标本数字扫描、图像传输和远程诊断，可用于肿瘤病理132、学、组织学等领域。远程教育是通过医疗教育专题课程，实现医学教育和培训内容的传输、学习和交互的一套服务系统。它由在线学习平台、远程教学工具、医学教育课程和学习管理系统组成。远程教育适用于医学院校、医疗机构和医护人员继续教育培训，涵盖医学知识、临床技能、医疗管理等。远程医疗信息服务是指远程医疗业务数据采集、存储、共享和安全服务系统。它由电子病历系统、远程业务系统、数据存储、数据安全系统等组成。远程医疗信息服务适用于医疗机构、医生和患者之间的信息交流与协作，包括病历记录、远程诊断、健康监测等。4.1.5 多学科会诊（MDT）多学科会诊（Multi-Disciplinary Treatment）主要是133、指以多学科资深专家共同讨论的方式，为患者制定个性化诊疗方案的过程，由本地医院医务人员结合患者病情向专家提出远程会诊申请，会诊专家可通过视讯终端设备参与会诊。该系统主要包括远程会诊申请、会诊管理、病历共享、语音视频、专家管理、查询统计等功能，整体架构如下所示：多学科会诊主要特点是多学科协作为患者进行诊治，具体流程包括：（1）申请医生在远程医疗系统上提交会诊申请；（2）会诊服务器接收到会诊申请后，将会诊申请记录、该记录对应的病人电子病历存储在数据中心；（3）业务调度人员查看需要进行调度的会诊，根据申请要求确定参与会诊的专家及时间、诊室；（4）系统根据会诊要求，自动调度视频服务器；（5）相关专家和申134、请医生按时开始综合会诊，通过视频辅助的方式进行互动讨论。现代医学技术发展日新月异，学科分类越来越细。专科细分在给患者带来专业诊疗服务的同时，也引发了不同专科医生各自为战的问题，不利于患者得到综合诊疗。在多学科会诊 MDT 模式中，患者可以得到内外科、影像科及相关学科专家等的综合评估，通过多方协同制定科学、精准的治疗方案，减少误诊误治，增加治疗方案的可选择性，改善肿瘤患者预后，提高肿瘤疾病治愈率和患者满意度。图 4-6 多学科会诊数字技术赋能智慧医院建设白皮书4304|智慧医院应用场景4.1.6 应急救援远程应急救援是指在急救人员、救护车、应急指挥中心和医院之间集成各类智能医疗终端、远程医疗网络135、、信息系统，利用信息化手段整合医疗机构院内急救资源，实现急救资源、数据、服务的全方位协同，打造衔接院前院内的远程急救系统，优化传统的急救模式，解决急救业务中院前与院内脱节、即时通讯能力不足等问题，为患者提供医疗救治绿色通道和“一站式急救”服务，保障好人民群众生命健康安全。远程急救系统主要流程包括准备阶段、转运阶段、院内救治三个阶段：（1）准备阶段：患者发出呼救，120 指挥中心发起调度任务，急救站点接收到调度指令后出车赶赴现场；（2）转运阶段：急救车抵达现场后根据患者情况确定转运线路；跟车人员利用车载医疗设备对患者进行初步检查并将体征数据传回医院，院内医生音视频连线急救车掌握患者最新病情变化，136、远程指导进行现场处理；针对病情复杂的患者提前做好抢救准备工作；（3）院内救治：急救车把患者转运到医院后，第一时间完成分诊、入院流程，针对危急重症患者可以直接创建绿色通道展开抢救。4.1.7 智能药房智能药房利用物联网等信息技术，集成自动发药机、药品管理系统、自动化传输设备、库存消耗智能分析平台、智能核对系统等软硬件，覆盖了对药品的存储、补药、物流传输、调剂以及前台配发等全流程，支持智能调配、快速出药,同时具有视觉监控、温湿度监测、缺药提示等功能，实现药房药品的自动化存储、调配、传送和发放。智能药房工作流程如下图，主要包括：（1）处方信息同步，门诊患者在医生开具处方并缴费以后，医院 HIS 自动137、将处方信息发送到发药管理系统；发药管理系统把处方信息分配到实时窗口（自动配药机发药）和预配药窗口（自动配药或人工配药）；（2）预配药，针对全为机内药品的情况，由自动配药机发药，药品自动传输至发药窗口；针对分配药品包括了机内药品和机外药品的情况，打印预配药清单，机内药品发药机自动发药，机外药品由药师人工配置；（3）取药，患者按指引到窗口刷卡，货架对应货位上的指示灯亮，药师拿药核对药品，同时打印用药清单并发药。远程应急救援把医院内急救指挥中心与医院外的急救车形成一个紧密配合的整体，支撑院内专家与救护车上的急救医生实时互动、紧密配合，实现院前院内无缝衔接，形成院前院内一体化救治服务模式。近年来，许多138、大型医院在远程应急救援方面进行了积极探索，以郑州大学第一附属医院为例，2019 年 10 月，联合河南移动搭建 5G 远程应急救援系统，整合院内急救中心、抢救室和 ICU 病房、急救车等资源，实现多路高清视频实时传输、多方语音对讲、信息全互通，能够实时连线院内专家进行远程指导，构建科学高效的急救生命通道，提高危急重症患者抢救成功率。图 4-7 应急救援数字技术赋能智慧医院建设白皮书44智慧医院应用场景|044.1.8 智能医疗机器人随着人工智能技术的不断进步，在各领域中的应用逐渐深化，医疗器械智能化逐渐成为各国的发展重点之一，智能医用机器人以其广泛的应用前景和技术优势为临床诊断和治疗带来了划时139、代的深层变革，在各个医疗业务环节发挥着重要的作用。医疗机器人主要指用于医院、诊所的医疗或辅助医疗机器人，能独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动。医疗机器人种类很多，按照其用途不同，具体可以分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和医疗服务机器人四大类。相关数据显示，截至在 2021 年年底，全球医疗机器人的市场规模达到了 210 亿美元。目前我国智能医疗机器人市场正以高于 30%的增速稳步增长，预计到 2025 年，我国智能医疗机器人市场将达到 249.91 亿元。而在智能医疗机器人市场中，占比最大的为康复机器人，高达 47%，其次为辅助机器人，占比达 23%140、，手术机器人及医疗服务机器人占比分别达 17%、13%。图 4-8 智能药房系统智能药房系统通过对药房工作进行流程再造，给患者提供更安全、便捷、高效的服务，提升药品调配效率，实现药品库存效期智能管理，进而提升药事服务质量，缩短患者取药等候时间。智慧药房系统的应用，提高了药品管理的效率和精度，避免了药品管理中的一些疏漏和错误，有助于药品管理的闭环化、精细化，确保药品的质量。同时支持信息留痕，避免溯源环节丢失和失真现象，更好地保障患者用药安全。数字技术赋能智慧医院建设白皮书4504|智慧医院应用场景手术机器人是医疗机器人里最火热的细分赛道。由于技术壁垒较高，布局该赛道的国内厂商有限，未来将成为市场141、前景最广阔的医疗机器人。2021 年以来，我国已有 40 多款医用机器人上市，涵盖骨科、神经外科、口腔等手术机器人临床应用范围也在持续扩大，不断改变很多学科的手术方式，让更多患者受益。图 4-9 2019-2021 年全球医疗机器人行业市场规模情况4.1.9 远程手术指导远程手术指导是一套基于互联网协议（Internet Protocol，IP）网络，采用先进的音视频采集编码技术、通讯技术和计算机多媒体技术，在各种网络环境条件下提供高清、实时、全动态图像和声音，并可进行录像、存储和后期整理的示教系统。远程手术指导系统的物理设备主要包括 3 个部分：（1）视频采集和音频信号采集部分，应用的设备有142、全景摄像机、口内摄像机、便携手持口腔窥镜等；（2）控制中心，包括示教服务器和录播服务器等，实现采集信号的汇接和管理，如视音频的录制与转播，并在网络上提供视频的点播和组播工作；（3）示教终端部分，是示教的具体展示部分，如投影仪、液晶显示器等。近年来，有多家大型三甲医院在远程手术方面进行了探索。2019 年 9 月 17 日，河南省首次基于移动 5G 网络开展远程手术指导，郑大一附院专家通过中国移动 5G 网络远程指导鄢陵县中医院手术室为一名患者进行介入手术。2023 年 3 月 29 日，银川市第一人民医院团队依托远程手术指导平台，远程指导中国（宁夏）第 26 批援助贝宁医疗队成功完成一例颈部巨143、大肿瘤切除手术。图 4-10 郑大一附院与鄢陵县中医院间远程手术指导现场数字技术赋能智慧医院建设白皮书46智慧医院应用场景|044.1.10 智慧教学智慧教学可实现不同科室终端任意两点间或多点之间同时进行远程医疗教学，实现专家与专家之间、专家与学生之间的多点交互研讨和示教，促进多学科之间的交叉整合，使医疗教学更为丰富、直观和有效；学生能够通过观摩或参与讨论学习如何利用各学科的专业知识综合解决临床问题。智慧医疗教学是一种安全、共享、交互式的教学模式，能够提供多样化的教学内容展示形式，包括音频、视频、图像、3D 动画等，能够对整个操作过程进行完整地模拟，使教学过程变得更加丰富，有利于激发学生对临床144、技能的学习兴趣；同时通过模拟和复制手术场景，可避免耗材的过度消耗，不受场地、时间、次数的限制，提高教学效率。图 4-11 VR 医疗教学图 4-12 智能预约挂号智慧服务的主要应用4.24.2.1 诊前服务1.智能预约智能预约整合了医院资源和人工智能技术，使患者可以通过简洁的操作界面，自主选择医生和就诊时间，减少了繁琐的排队等候环节。同时，该系统为医院提供了一套高效管理和治疗方案。医院可以根据患者就诊需求和医生的职业特点，合理安排医疗资源，提高医院工作效率。在传统的医疗体系中，挂号排队、医院预约等流程比较繁琐，等候时间也较长。随着人工智能技术的不断发展和创新，智慧医疗预约系统的未来发展前景十分145、广阔。在目前的基础上，智慧医疗预约系统可以进一步与个人健康数据、远程诊断系统等技术结合，形成更加完整的智慧医疗体系。数字技术赋能智慧医院建设白皮书4704|智慧医院应用场景2.在线咨询在线咨询服务是指利用健康大数据与人工智能技术根据患者实际需求，通过健康社区、健康论坛、健康 APP 等方式实现医生与患者的一对一交流，向患者提供疾病预防、治疗、康复指导的一种新型服务形式。针对自身状态不适或患有特殊疾病的来访者，在线咨询服务系统根据患者症状特征智能匹配并安排专科医生，通过语音、文字等交流方式，向远端医生描述病症、商讨病情以及寻求诊治方案。3.院内导航 医院内科室众多，结构复杂，通道纵横，即使有楼层146、分布图及引导标志，很多患者还是会花费大量时间找人、找诊室、找服务、找车位、排队等候等。院内导航系统可满足人们的切身需求，通过医院官方 APP，小程序和微信公众号等，深入患者各个就诊环节和流程，实现全流程导诊，协助患者基于就诊流程的扫码导航，为患者提供移动的、一对一的、精准的智能导航服务，带给患者全新的就诊体验，真正让信息多跑路，让患者少跑腿。4.2.2 诊中服务1.智能导诊大型综合性医院就诊流程复杂、医技检查项目众多、付费手续繁杂，排队时间长现象较为突出，虽然部分医院设置专门的导诊服务，但数量有限且工作负荷较大，难以满足患者就医需求。智能导诊是一种基于人工智能技术的医疗辅助工具，通过患者描述症147、状信息，结合大数据和算法分析，为患者提供可能就诊建议，能提升患者的就诊体验，如图所示。智能导诊系统的核心功能是通过自然语言处理技术，实现与患者的自然语言交流，从而获取患者病史、症状等信息。在此基础上，系统会结合大数据和人工智能算法，为患者提供初步诊断建议和治疗方案。智能导诊系统通常包括4部分：（1）语音识别,用户通过语音输入自己的症状，系统将语音信息转换成文字信息，以便进一步处理;（2）症状分析,系统根据用户输入的症状，结合大量的医学数据和知识库，快速分析症状的原因和可能的疾病;（3）诊断建议,系统根据症状分析的结果，为用户提供可能的诊断建议，给出相应治疗方案;（4）在线挂号,用户根据诊断建议148、，直接在系统中完成挂号手续，节省了大量的时间和精力。2.自动分诊及候诊医院受各种客观条件的限制，不可能无限制地增加诊疗场所和卫生服务人员，这也就形成了候诊病人拥挤排队，门诊护士在本职工作之外，还需承担维持诊区秩序、提醒病人排队候诊等重复性劳动。为缓解医院门诊护士工作负担，急需智能分诊及候诊系统用于改善门诊就诊环境，提高门诊就诊质量。图 4-13 智能导诊系统数字技术赋能智慧医院建设白皮书48智慧医院应用场景|04自动分诊及候诊系统是专用于医院就诊看病的排队系统，由自动分诊排队叫号机和候诊大屏组成，如图所示。自动分诊及候诊系统还可以与医院的 HIS 系统相结合，为医院对就诊患者的统一管理提供了便149、利。医院分诊排队叫号系统是医院提高服务质量、改善就诊环境的一种现代化信息化管理系统。该系统可以实现病人自助取号、排队候诊、叫号提醒等功能，从而提高医院的管理效率和服务质量，为病人提供更好的就诊体验。同时，系统的数据统计功能可以为医院的管理提供数据支持，帮助医院更好地进行资源规划和决策。4.2.3 诊后服务1.智慧护理智慧护理是利用现代信息技术，实现护理活动的智能化、护理资源的共享化、护理数据的可追溯化，以提高护理效率和护理质量的一种新型护理模式。智慧护理的实践应用包括护理质量管理、患者安全管理、临床护理、智能健康管理、智慧护理管理等方面，如图所示。图 4-14 自动分诊排队叫号机与候诊大屏图 150、4-15 智慧病房与智慧护理在护理质量管理方面，智慧护理可以利用智能化技术实现护理流程的自动化和标准化，提高护理质量和效率。例如，利用智能化设备进行患者生命体征监测、体温测量、心电图监测等，可以及时发现患者病情变化，提高护理质量。在患者安全管理方面，智慧护理可以通过智能化技术实现患者安全防护和管理。例如，利用智能化门禁系统、监控系统等设备，数字技术赋能智慧医院建设白皮书4904|智慧医院应用场景可以实时监控病房安全情况，防止患者意外受伤或走失。在临床护理方面，智慧护理可以利用智能化技术实现患者治疗和护理的智能化。例如，利用智能化设备进行输液管理、呼吸机管理、给药管理等，可以提高治疗和护理效率。151、在智能健康管理方面，智慧护理可以利用智能化技术实现患者健康管理的个性化、智能化。例如，利用智能化设备进行健康监测、运动指导、饮食建议等，可以针对患者的具体情况进行个性化健康管理。在智慧护理管理方面，智慧护理可以利用智能化技术实现护理资源的智能化管理。例如，利用智能化设备进行排班管理、床位管理、物资管理等，可以提高护理资源的利用效率和管理效率。2.智能药事服务（用药咨询、用药提醒）智能药事服务是指利用人工智能技术，为患者提供更加精准、高效、安全的用药服务。智能药事服务主要包含智能药品管理、个性化用药咨询和推荐、智能化用药提醒、智能化临床决策支持以及智能化药品监管。智能药品管理通过智能化技术打造智152、慧药房，实现药品库存管理、调度和分发，包括药品采购、存储、配送、分发等环节的自动化和信息化，避免药品过期、损坏、误用等情况发生，保证患者用药安全，如图所示。个性化用药咨询和推荐根据患者的病史、体征、化验结果等信息，结合临床指南和药学知识，为患者推荐合适的用药方案，提高药物治疗效果。智能化用药提醒：通过智能化技术实现患者用药提醒和用药教育，包括药物用法、用量、注意事项、不良反应等内容，提高患者用药依从性和治疗效果。智能化临床决策支持包括药物相互作用、药物过敏反应等方面的信息，帮助医生制定合理的用药方案，提高药物治疗效果和安全性。3.远程随访远程随访是指医生或医疗团队利用互联网技术从远程位置对病人153、进行随访的过程。这种随访可以包括视频通话、电话咨询、通过电子健康记录的交流等方式。在远程随访中，医生通常会询问患者的身体状况、症状变化等情况，并根据患者的回答进行分析和诊断。如果需要进一步检查或治疗，医生会向患者提供相应的建议和指导。此外，医生还会提醒患者按时服药、定期复诊等重要事项。远程随访的主要优点是方便快捷、省时省力。患者不需要花费大量的时间和精力前往医院，只需要在家里使用电脑或手机等设备即可与医生进行视频通话或文字交流，从而节省时间和交通成本，如下图所示。远程随访还可以帮助医生更好地管理患者的病情，医生可以及时了解病人的情况，提供指导和建议，有助于疾病的早期发现和处理，调整治疗方案，提154、高治疗效果。此外，在疫情等特殊情况下，远程随访可以减少病人与医院设施的接触，降低感染风险。图 4-16 智慧药房图 4-17 远程随访数字技术赋能智慧医院建设白皮书50智慧医院应用场景|044.自动就诊报告自动就诊报告是一种利用人工智能和机器学习等技术生成的就诊报告，通过收集患者的基本信息、病史、症状等数据，结合医学知识库和算法模型，自动就诊报告可以为医生提供更加全面、准确和快速的诊断建议和治疗方案。病人可以在医院大厅的自动就诊报告机上，通过刷身份证、就诊卡、医保卡，或者扫描二维码的方式，查询、打印就诊报告，如图所示。自动就诊报告可以帮助医生更快地了解患者的病情和病史，从而更加准确地制定治疗方155、案。同时，自动就诊报告还可以减少医生的工作量，提高工作效率。自动就诊报告系统可以减少手动输入信息的错误，提高报告的准确性和可靠性。此外，自动就诊报告系统可以辅助医生决策，收集分析更多的医疗信息，帮助医生做出更准确和明智的决策,提供更全面和准确的就诊报告。4.2.4 全程服务1.便捷支付便捷支付智慧服务通过打通线上线下的医院各个业务流程和场景，优化现有医疗资源配置，完善医疗服务体系，提升医院管理效率，实现对患者医疗服务的智慧升级。便捷支付主要应用在以下三个方面：一是在连接医院与人方面。在门诊，便捷支付智慧服务集合了包括分诊、挂号支付、候诊查询、看诊、接收检查单、检查室导航、报告查看、药单接收、药156、单支付等在内的线上流程，在住院方面，也实现了包括入院登记、交押金、住院清单、住院点餐、出院结算、出院随访等流程的全覆盖。二是在连接人与服务方面。便捷支付智慧医院能为患者建立个人健康档案，提供长期、高效的诊疗服务。三是在连接服务与硬件方面。通过在移动医疗硬件平台服务号，患者能够接收测量提醒、历史数据和医生定期开出的电子报告。对于不太熟悉操作的老年患者，提供支付迷你缴费机，患者就诊后无需绑定就诊卡，通过扫描二维码就能完成费用缴纳，降低患者的使用门槛。通过采用便捷支付智慧服务为患者提供了更加便捷的支付方式，减少了排队等待和繁琐的支付流程，提高了就医的便利性和效率；降低支付成本，提高了医疗机构的效益；157、促进信息化建设，便捷支付的应用需要与医疗机构的信息系统进行对接，促进了医疗机构信息化建设的进程，提高了医疗服务的质量和效率。图 4-18 自动就诊报告机图 4-19 便捷支付数字技术赋能智慧医院建设白皮书5104|智慧医院应用场景2.智能医保结算 建设智慧医保是时代需要和医保高质量发展必然要求。通过医保信息化水平提升，实现医保大数据和智能监控全面应用，医保电子凭证普遍推广，就医结算更加便捷。智能医保结算应用主要体现在以下几个方面。一是医疗保障结算服务方面，实现医保在线支付和异地就医结算，实现医疗保障数据与相关部门（单位）数据联通共享，拓展在线支付功能，实现个人账户在省级定点医疗机构、定点零售药158、店的线上直接结算。二是慢病管理平台方面，加大“互联网+医保”工作力度，整合参保人可穿戴设备监测数据、医保支付结算数据等，建设全人群健康大数据支撑平台，通过自动化的管理过程辅助医生对患者提供管理服务，同时提高患者自我管理意识和效果，达到慢病管理、医保控费的目标。三是医保智能监测预警方面，以医保结算数据为基础，围绕基金实时监测和欺诈风险预警开展相关工作，建设了医保智能监测预警平台。四是医保大数据平台建设方面，开展医保大数据平台建设，统筹规划医保大数据平台数据结构，覆盖基本人口学信息、就诊信息、结算信息、诊断信息，以及医保以外的相关数据，开展多维度综合分析。通过智能医保结算，实现医保信息统一、高效、159、兼容、便捷、安全。也实现了“经办服务统一”、“医保数据规范统一”和“医保业务编码标准统一”。同时，智能医保结算上线，打破了医保经办服务事项办理的属地限制，打通了医保业务链条和数据共享的难点堵点，实现了医保经办政务服务高频事项“跨省通办、省内通办”“网上办、指尖办”，让医保信息化改革发展红利惠及更多参保群众。3.健康宣教健康宣教是面对患者全流程的服务内容之一，健康宣教主要是用于医院通过后台服务器上传和管理健康科普类知识库，包括视频和文章，主要涉及保健误区、就诊误区、治疗误区、急救常识等知识库，包括疾病概述、症状、病因、就医、预后、随访、预防等。健康宣教主要体现以下几个方面：一是门诊科普。结合医院160、排队叫号系统和信息发布系统，在患者等待就诊区域，播放对应科室的宣教内容，以及在公共休息区域播放流行疾病预防知识等。二是住院宣教。除疾病科普外，医院上传入选须知，在患者办理住院后，通过床旁设备，第一时间了解到住院注意事项。此外，医护人员还可以根据患者的身体情况指定推送宣教内容，患者在床旁设备上可以反复观看。三是院外学习。通过医院公众号，患者在手机上持续了解与自己相关和感兴趣的宣教内容，使的健康宣教能够贯穿诊前、诊中、诊后三个环节，和院内、院外两个场景。通过健康宣教智慧服务，使患者自觉地采纳有益于健康的行为和生活方式，消除或减轻影响健康的危险因素，预防疾病，促进健康，提高生活质量。教育患者树立健康161、意识、促使患者改变不健康的行为生活方式，养成良好的行为生活方式，以减少或消除影响健康的危险因素。图 4-20 健康宣教数字技术赋能智慧医院建设白皮书52智慧医院应用场景|04智慧管理的主要应用4.34.3.1 智慧后勤医院后勤管理系统借助现代通信技术、物联网技术与智能控制技术，对医院支持保障系统相关设备和业务的动静态数据进行定期采集、录入和分析，并在此基础上建立集医院建筑设备与能源监控、后勤业务管理与决策支持功能于一体的运营管理平台。4.3.2 设备管理医疗设备管理主要包含设备日常管理、设备移动盘点、设备能效管理等。1.设备日常管理移动医疗设备、贵重医疗仪器、固定资产都是医院发展的物质基础，是162、医院总资产的重要组成部分。采用物联网技术对医院的资产进行管理，如对资产的实时位置进行监测，回看移动轨迹、设置电子围栏等功能，以完成资产日常管理与清查工作，对固定资产实物生命周期和使用状态进行全程跟踪，最大限度的保证资产的账实相符，避免固定资产的流失，同时提高资产维护效率，合理配置和利用资产，降低投入成本，增加投入产出效率。2.设备移动盘点设备移动盘点包含了设备的采购、录入、字典、台账、转科、综合查询、盘点、报废等设备全生命周期的管理。3.设备能效管理院内设备的使用率、闲置率、能效情况将影响医疗设备的采购、管理、配置等工作，从而进一步影响医院的投入产出比，直接关系到医院的经济效益。医疗设备能效管163、理系统运用物联网技术对各类仪器设备进行能耗实时检测，根据能耗数据分析日常开关机、运行状态、其他相关数据及分析结果，通过应用系统以图形化界面形式展示出来，以达到避免浪费、防止跑、冒、漏费、减少维保费、减少能耗浪费的效果。4.3.3 医院人员管理医院内人员类别复杂，包含医护、患者、亲属、后勤及外部访问人员等。医院人员管理系统通过医护工卡、患者腕表、腕带的形式实现人员定位、电子围栏、人员分布等功能，从而达到区分人员属性、掌握人员区域分布以及快速响应紧急事件的管理目的。1.对患者的管理老人及特殊病患定位管理：通过患者佩戴的手环识别患者的身份，实时感知患者的位置，并通过医院病房人员管理信息系统显示患者的164、基本信息，可通过系统查询某个特定患者的实时位置。医院对于特殊患者，如精神病患者配备高精度定位手环，一旦病患者离开设定的特定区域，则系统自动触发告警。数字技术赋能智慧医院建设白皮书5304|智慧医院应用场景婴儿防盗管理：通过母、婴定位手环配对，再结合门口告警机制，一旦发生婴儿未经授权擅自抱离病区，则系统自动触发出口报警。患者紧急报警求助：当患者感觉身体不适或者需要紧急求助时，可以按动床旁的一键报警按钮，护士站系统将接收到告警信息，结合定位功能显示患者所处的位置，护士可对患者进行及时处理。2.对医护的管理自动交班排班管理：利用人工智能和大数据技术，根据医务人员的特点和工作需求，智能地生成最优化的排165、班计划。通过自动化排班，可以减轻医务人员的工作负担，提高工作效率，同时也可以更好地满足患者的需求。医护手卫生管理：通过精准定位及手势识别技术，对医护人员手卫生（洗手和卫生手消毒）的规范性和依从性和进行量化管理，可以显著提高院内感染控制执行力，降低医护人员及患者感染风险。3.对访客的管理安全出入管理：通过在医院门禁、闸机、停车道闸等通行设施安装具备视频识别和视频采集的能力的监控摄像头，通过与人员识别系统联网，就可以精确的识别出人员身份、车辆身份，尤其可对黑名单医闹、黄牛等的进行精准识别，帮助医院实现安全环境保障。人员进入非法区域自动报警：医院有些区域为访客限制区域，未经授权人员一旦非法闯入，后台166、系统自动报警并弹出事发点视频窗口；在重要关口，可事先设定通过权限及时间段权限，未经授权人员出入关口将自动引发报警。智慧医院应用发展趋势4.44.4.1 智慧医疗发展趋势1.被动治疗 主动预防现实生活中，人们往往是生病了才去看病，在医疗实践中，医院也往往是“重治疗、轻预防”。这样不仅导致慢病及其并发症发生率居高不下，也加重了群众的医疗负担。随着医疗科技的进步和人们健康意识的提高，人们正在更为主动地关注自身的健康风险和疾病预防，医疗健康服务的工作重心也正在从“以治疗为中心”逐渐转向“以预防为中心”，逐步实现从治疗到预防的转变。以乳腺癌为例，传统的治疗方法是手术和化疗等被动治疗方式，但是这种治疗方式167、不仅给患者带来了很大的痛苦，而且治疗周期长，效果并不一定理想。然而，通过定期的乳腺筛查，可以及时发现乳腺肿块，提前进行干预和治疗，有效预防乳腺癌的发生。在荷兰的一项随机对照试验评估结果显示，与未筛查的女性相比，接受乳腺筛查的女性患乳腺癌的概率降低了近三分之二。这一结果证明了主动预防的重要性。数字技术赋能智慧医院建设白皮书54智慧医院应用场景|04因此，从被动治疗到主动预防的变化是医疗实践中的一种趋势，通过早期发现和预防措施，可以有效地减少疾病的发生和减轻病情的严重程度，提高患者的生存质量。2.线下为主 线上线下协同我国医疗需求庞大且复杂，基层医疗机构难以满足居民多层次的就医需求，线下就诊压力极168、大，门诊就医从线下转到线上的趋势也愈发明显。为顺应市场需求，医疗机构联合医疗企业，依托 5G 网络、医疗物联网、云计算、人工智能等数字化技术，通过数字化和互联网化，无缝集成患者、公众和医护人员的信息和业务，以患者为中心，围绕用户健康全生命周期，打造线下医疗机构和线上诊疗平台一体化，线上线下医疗服务高度融合的智慧服务场景。线上线下协同的一体化医疗体系，连接线上线下医疗资源，可以实现医疗服务在线化，提高优质医疗资源的利用率，根据区域需要对医疗资源进行有效分配，线上医疗服务可以覆盖包括预约挂号、会诊、购药、查验检查等诊前、中、后全流程。便捷高效的线上线下一体化诊疗服务模式，丰富了患者就诊的渠道，提高169、了医生的诊疗效率和患者的就诊满意度。3.经验判断 大数据+AI 分析传统医疗模式下，丰富的临床经验是医生的重要能力，也是医院的重要资产，但是医生培养周期长、成本高，且有经验医生多集中在大型三甲医院，造成医生资源分配的严重不均，基层及偏远地区难以获得；另一方面，单纯依靠医生经验，容易导致诊断效率低下，诊断效果存在不确定性，误诊率高，且难以解释等问题。随着人工智能的发展，基于数据分析和模拟来提供决策建议，减少人为的不确定性，可以提高诊断治疗的准确率和效率。通过深度学习模型，人工智能可以分析大量的医学数据，包括病历记录、医学影像、生理参数等，以辅助医生进行疾病的早期诊断和预测。例如在肿瘤诊断领域，人170、工智能可以根据肿瘤影像数据，准确地检测和识别潜在的恶性病变，提供更早期的治疗干预机会，从而提高治疗效果和生存率。4.4.2 智慧服务发展趋势诊疗服务为主 全生命周期服务不断提升的健康理念及对生活品质的追求，使得消费者需求从“医疗”向“健康”延伸，包括健康管理、健康生活、疾病预防和康复护理等全周期服务。医疗服务模式由疾病治疗向全生命周期健康管理转变延伸。全生命周期是指一个人从出生到死亡的整个过程，不同生命阶段，健康管理的侧重点不同，应根据每个生命阶段的健康特点采取针对性的健康管理方式。2022 年 2 月 25 日，复旦大学附属中山医院佘山院区“智慧全生命周期”健康管理项目正式启动，该项目推出“171、高质量健康管理服务”，打造出一个以健康为中心，面向全人群、提供覆盖全生命周期的预防、筛查、疾病预测、诊断、治疗、康复等智慧化的健康管理服务体系，真正实践“以疾病为中心向以人民健康为中心转变，关口前移，健康服务预防为主，防治结合”的理念，为贯彻落实健康中国战略持续助力。基于全生命周期的智慧服务服务，是要把人看做一个整体，提倡以人为中心的全生命周期健康管理和健康看护，这是未来新医疗的一个趋势。数字技术赋能智慧医院建设白皮书5504|智慧医院应用场景4.4.3 智慧管理发展趋势劳动密集型管理 全数字化高效运营传统的医院管理模式下，管理效率低，服务质量难以得到保证，医院的信息化发展受到限制。随着医疗技172、术的不断发展和进步，传统的劳动密集型管理方式已经难以满足现代医疗的需求，数字化和信息化已经成为医院管理的重要发展方向。2020 年 12 月 25 日，国家卫生健康委发布关于加强公立医院运营管理的指导意见，明确公立医院运营管理的重点任务，并表示公立医院亟需加快补齐内部运营管理短板和弱项，向精细化管理要效益。2020 年，国家卫健委、国家中医药管理局联合发布的关于开展“公立医疗机构经济管理年”活动的通知中提出：“推进信息化建设，推进实现医院内部运营管理平台系统与业务系统互联互通，数据共享共用。加强数据管理、分析应用，强化数据资源整合，定期开展数据综合分析研究，为决策提供科学参考。”多项政策文件的173、出台，推动了医院运营管理模式向数字化方向发展。基于运营数据中心建立起来的医院数字化运营平台，能够实现业务数据与财务数据整合，业务管理和运营管理的融合，实现医院人、财、物、技术等核心资源的科学配置和精益管理要求，帮助公立医院在高质量发展时代实现价值和效率的双提升。数字技术赋能智慧医院建设白皮书56数字技术在智慧医院建设中的应用|0505数字技术在智慧医院建设中的应用智慧医院数字化建设总体设计5.1智慧医院数字化建设的目标，是通过把感知、联接、云、AI 和医疗行业应用等协同一体化发展，构建一个立体感知、多域协同、精确判断和持续进化的智能系统，实现医院人、财、物全要素协同，医疗、服务、管理全场景智慧174、，全周期运营和持续创新。以开放、稳定的架构，应对新基建时代智慧医院多样化的创新需求与业务挑战。医院智能体是智慧医院数字化建设的参考架构，用以实现医院的全场景智能。即站在医、护、患、管的视角，以用户体验为中心，将物联网、5G、云计算、人工智能等新技术应用于医、教、研、管等各个领域及流程节点，实现医院人、财、物全要素协同，持续提高就医体验、诊疗效率、服务质量、运营管理水平及创新能力。医院智能体架构包括四层：智能交互、智能联接、智能中枢和智慧应用。数字技术赋能智慧医院建设白皮书5705|数字技术在智慧医院建设中的应用边缘生态云基础设施应用使能AI使能数据使能计算|存储|网络|安全智能中枢智能联接智能175、交互智慧应用智慧管理智慧医疗智慧大脑远程医疗智慧后勤 多院区管理院长驾驶舱电子病历智慧病房AI辅助诊断智慧护理智慧教学科研智慧服务预约挂号智能随访智能导航导诊床边结算互联网医院自助服务云边端网小屏大屏中屏通用智能设备医疗健康设备Wi-Fi 65GIPv6+F5GNBIoTPLC医院数字底座医院数据中心1.智能交互智能交互是医院智能体的“五官”和“手脚”、让智能体可感知，是联通医院物理世界和数字世界的基础。医院的终端种类繁多，协议、数据类型复杂，部署环境、生命周期千差万别。医院智能体把这些复杂且孤立的终端有机协同起来，并实现终端软件和算法的持续升级迭代。具备边云协同操作系统的智能边缘是关键，它既176、要适配不同终端的差异性，又要和位于中心的智能中枢进行训练推理配合，让资源、数据、云服务、生态和 AI 协同起来，就近提供丰富及时的应用。通过边云协同架构，将包括分布在院内外的各种感知设备，以及连接这些设备的适配器、网关，实现万物互联。例如医疗器械设备以往都是独立一体机的存在，放在诊疗室、病床旁，现在通过 5G+适配网关的技术把医疗设备连接起来，掌握医疗设备的运行状态，了解医疗设备中的数据和数据含义；摄像机以往解决可视可回看的能力，现在要做到 SDC（Software-Defined Camera）智能化摄像头，前端就具备判断异常等智能化能力，并连接起来综合锁定异动；目前可穿戴智能终端能够实时的177、跟踪患者的心率、心电等健康数据，把终端连接起来，就可以及时掌握患者健康状态。图 5-1 医院智能化总体设计参考模型数字技术赋能智慧医院建设白皮书58数字技术在智慧医院建设中的应用|052.智能联接智能联接是医院智能体的“躯干”，起到联接智能中枢和智能交互的作用。智能联接主要作用包括三个方面：1.支撑智能中枢到智能交互设备的联接，即云边端之间的联接；2.支撑智能中枢内部联接，如 AI 集群服务器互联、云数据中心之间的互联；3.支撑智能交互设备之间的联接，如 AI 摄像头、智能监护设备等等。利用 5G、物联网、无线技术实现医院各场景的无缝覆盖，在任何位置，医护、患者、业务都能接入网络，实时在线。实178、现从院内、院间、院外、居家的无缝覆盖、万物互联，从而让应用协同、数据协同、组织协同。3.智能中枢智能中枢是医院智能体的“大脑”和决策系统，是医院全量数据的汇聚点。智能中枢对各类数据（数字、文字、影像）进行筛选、梳理、分析并加入基于常识、知识经验的判断，形成智能分析、决策和辅助行动，回答和解释复杂问题，助力医院实现全场景智慧。智慧化转型的主要困难是数据信息分散，新老应用无法有效衔接。智能中枢的核心是打造中央“蓄水池”，让数据和 AI 能力持续积累，实现不断的学习和改进。智能中枢包括云基础设施、数据使能、AI 使能和应用使能等功能模块。云基础设施是智能中枢的底座，它对智能体所依赖的数据、算力、算法179、和智慧应用都能提供足够的能力支撑。数据使能让物理上分布在不同部门、不同系统、不同设备的数据，在逻辑上可集中管理和分析，实现数据在院内的全域共享。AI 使能通过开发平台对数据进行处理、开发、训练、部署，让行业知识与 AI 算法结合，将行业经验通过数字化方式最大化地显现。应用使能通过低代码、零代码开发能力，支持医院系统全云化在线开发和云上云下一键部署，实现新老系统应用的生命周期管理，加速医院数字化应用的升级迭代。通过建设智能中枢，让数据能够聚焦进湖形成规模化和持续化效应，并通过实施数据标准化、归一化治理，在基于数据安全的基础上开展数据管理、共享和应用。依靠 AI 算法和模型研究，将医院专家的经验模180、板化，沉淀在医疗套件和行业工作流中，提升医疗效率，降低医疗成本。4.智慧应用智慧应用是医院智能体的价值呈现。通过与医院、合作伙伴的协同创新，赋能智慧医疗、智慧服务和智慧管理，打造全场景智慧，让就医更便捷，诊治更精准和安全、科研更高效、运营更智慧。智慧应用生态发展需要一个一体化的平台，降低新技术使用门槛，沉淀行业知识，实现开发到需求的良性循环。数字技术赋能智慧医院建设白皮书5905|数字技术在智慧医院建设中的应用智慧医院数字化整体架构5.2 智慧医院解决方案整体架构可归纳为 1+1+3+1，即 1 张融合网络，1 个数字化平台，3 个应用中心和 1 个大脑。1.一张融合网络一张融合网络是指医院有181、线网络、无线网络、物联网和远程协作网统一规划和管理的融合网络平台。通过 5G+IP+光构建统一的固移融合医疗智联专网。2.一个数字化平台基于统一的云基础设施底座，提供医院数字化关键能力，包括业务中台、数据中台和技术平台。业务中台针对就诊、临床、管理、支撑等医院业务，基于微服务框架进行开发、测试和部署；数据中台通过数据采集、数据规范、数据分析、数据治理等多个能力组件，对医院的数据进行有效地汇聚、治理和应用，构建 CDR、RDR、ODR 等专题库，为应用前台提供了标准化、结构化、可快速调用和集成的数据服务，并提供算法、模型的训练和构建等能力；技术平台主要提供融合集成平台、微服务框架引擎、AI 平台182、、影像识别、大数据平台等主要能力组件，为服务中台提供通用技术能力支撑。3.三个应用中心应用中心用于支撑医院智慧管理、智慧医疗和智慧服务的建设目标和需求。智慧管理中心主要提供对资产、人员、车辆的智能化管理，实现系统相互联动，保障人、车、物的安全，实现平安医院。同时对水电气等能源进行智能化管理，基于医院智能体的智慧医院数字化解决方案整体架构建议如下：图 5-2 智慧医院数字化解决方案整体架构医院数字化平台 大数据平台 IOT 数据中台 CDR 数据湖（结构化/半结构化/非结构化）数据治理与运营 业务中台 患者业务 就诊业务 临床业务 管理业务 支撑服务 容器 灾备 计算 网络 存储 数据集成平台 183、统一 安全 体系 运维运营 体系 有线网络、无线网络、物联网、5G、远程协作网 智 慧 应 用 一平台 一网 三中心 智能运营中心IOC:实现智慧医院数字化运营 一大脑 RDR ODR 影像识别 NLP AI平台 微服务框架引擎 统一云基础设施 视频监控 门禁系统 周界防范 广播系统 消防系统 医疗设备 总院 分院 医联体 医疗急救车 HIS LIS PACS 远程诊疗 行政后勤 医教研 融合网络 服务网关 设备大数据 健康服务 医疗IOT 综合安防 通行管理 资产 管理 能效管理 后勤管理 业务运营 科研大数据 远程教学 5G+医疗 医联体 互联网医院 智慧管理 智慧服务 智慧医疗 远程诊疗184、 远程协作 智慧导诊 智慧病房 医疗大数据 AI创新平台 安全 5G远程医疗平台 医疗大数据AI平台 大健康服务平台 院区管理平台 医疗物联网平台 运行监测 决策支持 事件管理 联动指挥 技术平台 融合集成平台 数字技术赋能智慧医院建设白皮书60数字技术在智慧医院建设中的应用|05物联网技术在智慧医院建设中的应用5.35.3.1 统一的医疗物联网操作系统医疗物联网的发展，需要解决好设备续航能力、设备互联互通、设备数据安全等系统性问题，其整体解决方案落地实施离不开操作系统的支持，需要从操作系统维度，提供整体性解决方案。OpenHarmony 是由华为公司捐赠智能终端操作系统基础能力代码，由全球开185、发者共建的开源分布式操作系统。OpenHarmony 开源项目是由开放原子开源基金会孵化及运营的开源项目，目标是面向全场景、全连接、全智能时代，基于开源的方式，搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台，促进万物互联产业的繁荣发展。OpenHarmony 操作系统具备的以下特性可很好的满足医疗物联网的业务要求。1.可伸缩、低功耗OpenHarmony 操作系统可以覆盖各类的终端设备，从输液器到护士巡检仪等设备都可以使用同一操作系统。OpenHarmony 还可以支持系统功能解耦，可随产品能力和业务需求裁剪，为医院终端设备提供统一的数据化底座。同时由于 OpenHarmony 由消费类产品孵化而来186、，在设计时对于待机时长、功耗指标异常敏感，通过休眠模式、节能模式、降频模式等逻辑判断来支持足够的电源续航能力。2.互联互通OpenHarmony 操作系统可以通过分布式软总线技术实现互联，打破设备边界，解决数据孤岛问题，为医疗物联网提供更广泛的应用解决方案。分布式软总线通过设备间的自发现、自连接、自组网能力，实现配置和数据的自动同步，达到生命体征数据快速收集、病情预警响应迅速的目的。3.安全可靠OpenHarmony 设备的分布式能力，对于设备间流动的数据隐私和网络安全保护提出了更高的要求。围绕“正确的人，通过正确的设备，正确的访问数据”的原则，OpenHarmony 建立了一套完整的安全体系187、，从硬件安全、系统安全、数据安全、分布式互联安全、应用安全、安全更新多个维度提供安全保障。实现节能减排的绿色医院；智慧医疗中心提供医疗大数据科研、智慧教室、教学资源平台等，充分利用新技术，实现包含设备大数据、智慧医院、健康服务等创新应用；智慧服务中心提供互联网医院、医联体、智慧导诊等标准化的业务服务体验。4.一个大脑医院智慧大脑即医院智能运营中心（Hospital Operation Center:HOC），主要提供管理驾驶舱，提供院情（人、财、物）等方面的可视化、实时展示，实现医院精细化运营，辅助院领导决策及联动指挥。数字技术赋能智慧医院建设白皮书6105|数字技术在智慧医院建设中的应用4.188、数据模型统一传统医疗场景应用与设备的业务结合度很高，导致设备数据模型私有化，应用和设备耦合，数据模型呈碎片化发展。OpenHarmony 系统抽象化设备实体，定义统一的物模型协议，规范数据定义的方法，构建东西南北向数据互通的基础。以物模型为底座，东西南北向通信实行统一协议，灵活部署，统一管理，统一授信，有效屏蔽不同厂商带来的差异，提高了生命数据收集的效率，降低了数据流转安全风险。5.3.2 物联网技术实现体征数据实时采集医院病房需要采集病人生命体征数据，包括心电、心率、血压、血氧饱和度、尿样等，以便准确、实时的掌握患者病情并采取及时、有效的救治措施。体征数据的采集涉及多种医疗设备，这些设备采用189、了不同的通信与联接方式。如生命体征类设备（如监护仪、呼吸机等）接口为 RS232、RJ45 等；穿戴式医疗设备（如动态心电监护、手环等）采用蓝牙、Wi-Fi等传输技术。同时各设备厂家提供了各自的接入网关，以有线或无线的接入，导致医院网络复杂，管理、维护成本高。基于先进的 Wi-Fi6/Wi-Fi7 无线技术的医疗物联网，融合多种设备协议，进行一张网的统一规划建设，实现全场景的物联融合接入。如图所示，基于 Wi-Fi AP 与 IoT 多协议射频融合，实现了 All-in-One 无线站点，对医院只需一次建网，即可以实现院内全场景的医疗终端的无线化接入。医院大多数设备不具备联网能力，但往往具备 190、232 调试串口，可通过 Wi-Fi CPE(Customer Premise Equipment)，将 RS232 转换为 Wi-Fi，实现有线设备“剪辫子”，方便医疗设备移动共享。图 5-3 物联网统一体征数据采集示意图数字技术赋能智慧医院建设白皮书62数字技术在智慧医院建设中的应用|055.3.3 物联网技术实现医院智慧管理1.人员管理采用物联网技术对医院及病房各类人员进行定位，可使管理部门对医护人员和患者进行有效监护和管理，提高服务效率。人员管理系统由终端标签（Tag）、物联网 AP、边界管理器、计算机、数据库和应用软件等关键设备组成，系统拓扑图如下所示：图 5-4 物联网定位方案架构191、图对人员的定位，根据精度、覆盖范围以及终端功耗需求的不同，可采用 Wi-Fi、蓝牙、UWB 或者 RFID 等技术来实现。物联网 AP 或边界定位器作为电子标签的定位设备，其激活标签的距离在 3-5 米，不同的定位器都有自己唯一的地址码，当医护人员或患者带着电子标签进入定位器区域被激活后，标签正常工作，向外界发送标签的 ID 号，同时也发送出激活标签的地址码，这样，通过定位器的地址码，我们就能够定位出标签所在的位置。当标签从一个区域被拿到另一个区域时，上传上来的定位器地址码也会随之变化，从而形成了完整的定位体系。物联网基站接收到标签上传的数据，将信息上传至管理中心进行处理，从而完成了整个定位过192、程。人员管理系统基于定位能力，可实现的功能包括：人员身份识别及实时位置定位：通过患者佩戴的手环识别患者的身份，实时感知患者的位置，并在系统中实时显示患者的位置信息。人员进入非法区域自动报警：在重要关口，可事先设定通过权限及时间段权限，未经授权人员非法闯入限制区域，后台系统自动报警并弹出事发点视频窗口。数字技术赋能智慧医院建设白皮书6305|数字技术在智慧医院建设中的应用 移动路线回放：管理人员根据权限范围可以查询某一区域人员或者某一指定人员在某段时间的移动路线。紧急报警求助：当患者感觉身体不适或者需要紧急求助时，可以按动手环上的一键报警按钮，护士站系统接收告警信息并提示信息护士进行处理。查询统193、计和报表功能：管理系统能自动生成符合管理者日常管理所使需的各种图，帮助管理者分析统计一段时期以来的患者的活动情况，以及各类报警事件的发生情况、发生频率、发生地点、发生原因等管理所需的各类要素。2.资产管理医院器材和设备等固定资产具有贵重、可移动等特点，很多科室设备和仪器的互借、调度、归还等工作需要手工操作，烦琐且容易出错。利用条形码、RFID、无线网络、边缘计算等技术和智能设备构建的资产管理系统，可对资产所在位置进行监控和追踪，实时监控资产的位置信息及运动轨迹，并通过越界报警、信息不符报警、消失报警、低电量报警等多种报警形式，达到固定资产引进、查找、清点、安全监管等全生命周期管理，使用状态的全194、程跟踪与安全保护，有效解决固定资产的管理难题。资产定位管理系统主要包括物联网模块、资产标签、边界定位器以及应用系统。物联网模块:提供 RFID/LoRa/蓝牙/ZigBee 等协议接入能力，用于接收标签信号。资产标签:采用防拆卸设计，每个标签具有唯一的 ID 标识，在系统内进行设备匹配绑定后粘贴于对应设备上。标签周期性自动发送信号，以便系统实时对设备状态进行监控、定位，提供全方位的设备定位与追踪管理。边界管理器:是资产管理系统中安装于边界区域的设备。一旦资产标签进入该区域，即触发系统报警，并将报警信息转发至对接的视频监控系统和门禁系统进行联动，实现视频监控、声光报警及控制自动门关闭，确保资产安195、全。应用系统：提供系统管理、资产出入库、资产盘点、资产查询、电子围栏告警、资产统计等功能。3.智慧药房管理药房管理系统是医院信息系统的重要组成部分。当前，智慧药房管理系统、智能药品管理系统等信息系统的智能终端设备大多基于 windows、安卓等操作系统等进行开发，“七国八治”的操作系统对医疗信息等关键资源的控制风险亦显著放大，国产化、本土化操作系统的取而代之，成为我国保障医疗数据安全的重要技术手段。在此背景下，基于 OpenHarmony（开源鸿蒙）操作系统研发的新型智慧药房管理系统和智能药品管理系统应运而生。OpenHarmony 操作系统可与 HIS 等医院现有 IT 系统、第三方系统对接196、，交互鸿蒙化的智能终端设备，对毒麻精、高危、贵重、普通等药品进行安全存储、合理库存周转和精细化管理，将日常运营数据通过 AIoT 平台进行采集、清洗，将具有业务指导价值的数据进行可视化展示，辅助医院和药品流通商在管理合规、数据安全的前提下，对所有药品进行精益化地全流程闭环管控。相较于基于 Windows 和安卓开发的智能设备，基于国产 OpenHarmony 操作系统可以更好地保障药品数据、收费信息、病人信息等敏感医疗数据的安全可控。现行传统的药品供应链管理（Supply-Processing-Distribution,以下简称为 SPD）以软件为主，难以实现院内最后100 米的精细化管理。新197、型智慧药房管理系统可以对 SPD 延伸赋能，以弥补床房应用环节的不足，打通药品流通全流程监管的最后 100 米。数字技术赋能智慧医院建设白皮书64数字技术在智慧医院建设中的应用|05新型智慧药房管理系统通过与医院 HIS、EMR、HRP、SPD、手术麻醉等各业务系统对接、打通医院信息平台与药品管理平台，实现对系统内所有智能设备的动态监控和可视化数据呈现。使得信息化平台的输出结果和具有业务价值的数据，能够按医院规划和实际需求，在各科室、病区内实现应用与流转。5.3.4 物联网新型感知技术在智慧医院中的应用1.毫米波雷达感知技术在医疗中的应用对于患者体征监测解决方案，现有的测量仪器大多是接触式的，198、它们需要附着在患者身上才能进行测量和监测，这对于需要长时间连续监测的患者来说是不方便的。另外在疫情下，非接触式生命体征监测设备会变得更加重要，因为它将有助于最大程度地减少通过接触点和接触者造成的病毒传播，更好地确保人员的安全。基于毫米波感知技术的无接触式人员体征安全监测系统，支持对患者日常静态中大部分姿态进行无感检测，可对睡眠过程中的微小动作，离床、回床、翻身及坠床等动作进行识别并报警，并提供整夜的呼吸与心跳检测结果。监测系统还支持其他外设拓展，如协同麦克风等外设进行打呼噜声音分析等操作，进一步提升无感检测精度。该系统主要应用于特需病房、康复病房或临床科室等需要持续监护患者的场景，其主要关键技199、术如下：1)弱生命体征相位信号提取技术毫米波雷达测量得到的原始数据由（人体呼吸和心跳引起的）胸腔周期起伏所产生的生命体征相位信号和周边环境反射体（如病床和地面等）所产生的静态信号叠加而成。在测量呼吸和心跳频率之前，首先需要从原始数据中消除静态信号以得到生命体征相位信号。当患者处于不同体位以及位于病床的不同位置时，生命体征相位信号的强弱不同，静态信号的大小也不一样。为了适应任意的患者体位和位置，毫米波雷达采用基于期望传播的消息传递算法，通过在最大下降梯度下快速搜索静态信号，迭代最大化生命体征相位信号的信噪比，实现弱信号增强。2)高精度雷达设计通过对国产少通道雷达进行芯片级联方案设计，扩展雷达收发200、通道数，以增加雷达孔径；同时对现有通道数进行稀疏阵列设计，增加角度分辨率与波束赋形能力，可进一步降低系统复杂度与成本，最后配合高增益天线与超分辨算法，极大地提升毫米波雷达的感知能力。2.激光雷达感知技术在医疗中的应用基于激光雷达感知技术在医疗健康领域的应用处于相对前沿的创新探索阶段，以下是一些典型的应用场景及其技术特征。1)人体跌倒精准检测易发生跌倒的人群主要为老年人，且大部分发生在卧室、浴室、卫生间等隐私保护要求较高的室内空间。激光雷达作为智能感知领域重要的高精度感知硬件之一，有体积小、精度高、探测远的优点，通过采集点云数据而不暴露面容、体貌等信息，隐私侵犯程度小，且可生成三维图像，因此有望201、成为人体跌倒检测的优选技术。基于激光雷达+AI 融合感知算法，可以实现高精度、高准确性的人体跌倒监测，实时发现人体跌倒等意外事故，并在被监测者跌倒时及时向亲属及监护人员示警，以便第一时间采取医疗救护等干预措施。数字技术赋能智慧医院建设白皮书6505|数字技术在智慧医院建设中的应用激光雷达感知技术能比较好地解决医疗康复应用最关注的检测精度、隐私保护两大核心难点：激光雷达可实现更好的可安装性，同时具有更高分辨率的三维成像能力，检测精度更高，检测速度快，躺倒、跌坐等精细姿态均可检测。三维点云数据结合 AI 人体识别，不易受其他非人移动物体影响，可支持更多复杂姿态检测、演进性更强。激光雷达不仅可提供检202、测告警，还可提供点云成像视频，在保护隐私的前提下，支持视频回放复核，减少跌倒误报率。2)患者人体姿态识别及医护人员动作质控在目前的大部分医院中，患者人体姿态及医护人员质控监测普遍面临着如下的痛点：（1）医护人员对患者的护理动作完成率依靠自觉性，管理困难，实际执行率低，容易影响治疗效果；（2）大部分医院的卫生质量管理更多依靠医护人员的自觉遵从，缺乏精准高效的智能检测手段；（3）患者的坠床、跌倒等高风险事件，坐立、平躺、俯卧、站立等医嘱要求动作缺乏有效持续的检测、监督及管理，单纯依靠人力的传统监测方案，无法满足巨大的患者监测需求；（4）医院病房场景中，涉及患者、家属、医护人员隐私，不适合使用相机进203、行监测，否则将极易被投诉并引发医患纠纷。基于激光雷达+AI 融合感知算法，可在确保人员隐私不受侵犯的前提下，实现高精度、高准确率的患者人体姿态及医护人员质控监测，降低患者风险，降低院内传染，提高医疗护理水平。图 5-5 华为基于激光雷达的人体跌倒检测的创新探索数字技术赋能智慧医院建设白皮书66数字技术在智慧医院建设中的应用|05图 5-6 华为基于激光雷达的医疗应用场景验证阶段性成果5种人体姿态检测，整体识别率95%实验室场景多人姿态识别 医院场景单人姿态识别 4类医护质控动作检测，检测精度90%洗手检测，降低院内感染率 翻身检测，降低患者褥疮风险 擦身检测，降低患者皮肤病风险 床头抬高角度检204、测，降低患者死亡率 目前，激光雷达感知技术在医疗健康领域尚未形成商业化的应用，但在未来几年有望迎来快速增长。5G 技术在智慧医院建设中的应用5.45.4.1 5G 远程会诊远程会诊是指采用通信、计算机及互联网等技术完成远程医疗诊断，提供远程医疗信息和服务。5G 网络具备高带宽，低时延的特性，能够支持 4K 远程高清视频和医学影像数据的高速传输与共享，可让专家多方在线开展会诊，提升诊断准确率和指导效率，促进优质医疗资源下沉基层。为解决广大人民群众“看病难”的问题，响应优质医疗下沉、医疗下乡的国家政策要求，互联网医疗系统与应用国家工程实验室和郑大一附院联合中国移动和华为公司，率先建设了一张 5G 205、医疗专网，打通了基层医院与郑大一附院之间的 5G 远程医疗专享通道。5G 远程医疗专享通道是一种基于 5G 切片技术实现的专用管道，与提供公众业务流量的普通管道相互隔离，能够提供有保障的带宽资源，满足 5G 移动医疗中院内和院间业务应用场景。如下图所示：数字技术赋能智慧医院建设白皮书6705|数字技术在智慧医院建设中的应用5G 远程医疗专享通道的建立可以满足多种远程医疗业务需求。通过 5G 专网的切片技术，医疗专享通道可支撑医疗影像数据采集、传输和指令回传，提供高达 100Mps 以上稳定数据传输，时延抖动控制在 2ms 以内，可以满足多种医疗业务同时开展工作。郑大一附院利用 5G 医疗专网开206、展了诸如远程会诊、远程 B 超、移动查房机器人等多项远程医疗业务，有效地提高了医护人员的工作效率和基层医院的诊疗水平。2020 年疫情期间，借助中国移动的 5G 网络，郑大一附院完成了河南省 18 个地市、108 个县的 147 家新冠肺炎医疗救治定点医院隔离病区远程会诊系统的建设，全省所有的重症病人都能通过该系统得到省级专家的及时会诊，有效支撑了河南省在防疫期间的统一调度、远程会诊、方案共享、救治指导等工作的顺利开展。通过优质医疗资源下沉。图 5-8 5G 网络的远程会诊场景（郑大一附院）5.4.2 5G 远程智慧超声相比于其他医疗影像手段，超声的应用场景更广泛，但超声检查对医生的经验要求更207、高。根据国家卫健委数据统计，我国超声设备保有量约 22 万台，支撑每年高达 20 亿人次的超声检查，然而全国目前注册的超声医生 12 万多人，缺口至少还有 15 万，其中基层超声医生的缺口尤为严重，而培养一个合格的超声医生需要大量的病例和时间。因此有必要建立远程智慧超声系统，发挥优质医院专家优质诊断能力，同时利用 AI 辅助诊断技术，实现跨区域、跨医院之间的业务指导、质量管控、辅助诊断，保障下级医院进行超声工作时手法的规范性和合理性。图 5-7 5G 远程会诊技术架构数字技术赋能智慧医院建设白皮书68数字技术在智慧医院建设中的应用|055.4.3 5G 远程查房病人的病情千变万化,医生和护士通208、过查房能随时了解患者病情变化,做出及时而准确的治疗方案。传统的查房模式存在很多弊端，比如医生和护士在多个病房奔走，工作强度高，查房效率低；普通病房内查房医生和护士过多也会增加交叉感染的可能性等等。借助移动查房车、查房机器人等终端设备，医师和护士可以灵活高效地进行远程查房。通过对接医院内 HIS 系统，医护人员还可实时采集分析患者病情、生命体征等数据，同步录入病人信息，同步下达医嘱，不需要在查房结束后再回办公室处理，从而提高工作效率。随着 5G 网络的规模部署，多数医院也实现了 5G 覆盖，通过 5G 网络实现远程查房成为了多数医院的选择。5G 远程查房的技术架构如下图所示。图 5-9 5G 智209、慧超声架构图（华为方案）台超 端（设备侧）AI辅助诊断显示界面 远程会诊显示界面 HDMI 5G AI辅助/统一质控 远程辅助/会诊（远程超声专家）掌超 超声数据采集设备 基础终端硬件+OS 支撑软件 0 buffer 视频采集 低时延视频编解码 低时延 视频传输 AI 辅助渲染 远程AI辅助超声客户端 影像诊断 报告 远程交互 AI辅助 实时超声图像（视频流）1.实时AI辅助标注2.远程会诊3.实时报告4.中心（院数据中心）远程AI辅助超声服务 云基础设施（计算、存储、网络）视频处理中间件 超声影像接入存储平台（影像接入、流式存储/调阅）超声远程会诊服务 超声质控服务 超声AI辅助诊断算法（210、甲状腺、乳腺、颈动脉、造影、）超声报告服务 超声影像管理服务 远程智慧超声基于 5G 网络、云计算和 AI 技术，通过网络连接本地超声设备检查端和远程医生（超声专家）端。超声专家可利用实时音视频系统实现和下级医院医生和患者的实时沟通，指导下级医院医生实时超声检测，同时云平台的AI 算法可实时针对特定部位的诊断提供辅助诊断建议，诊断结束后出具有效的超声报告作为参考，从而提高基层医院超声诊断的准确率、降低漏诊误诊率。远程智慧超声业务需要同时传输高清的音视频数据以及 AI 辅助诊断结果的同步显示，且同时需要与下级医院进行交互，指导下级医院医生或者护士进行操作，因此对于通信网络的传输带宽、传输时延以及211、传输稳定性都有很高的要求。通常情况下，每台超声要求通信网络的上行传输带宽（从下级医院到上级医院）不小于 30Mbps，传输时延小于30ms。借助运营商已部署的 5G 网络，采用 5G 切片技术为远程超声医疗业务分配一条专享通道，可保障智慧超声业务的带宽及时延等网络服务质量要求。根据实测结果，5G 专享通道可提供 100Mps 以上的稳定数据传输以及 20ms 以内的稳定传输时延，完全满足远程智慧超声的业务需求。数字技术赋能智慧医院建设白皮书6905|数字技术在智慧医院建设中的应用通过在移动查房车或者查房机器人中集成 5G 模组，或者通过外接 5G CPE(Customer Premise Eq212、uipment)，将移动查房车或者查房机器人连接到医院的 5G 网络上，5G 网络通过医疗互联网与医院的信息系统，如 HIS 系统和视频系统相连接，组成 5G 远程查房系统。医生和护士可以通过移动查房终端，同时借助智能手机、PAD 等数字设备，便捷地采集病人的病情及体征等信息，并自动上传录入医院信息系统。5.4.4 5G 院前急救院前急救中时间就是生命，严重创伤病人抢救黄金时间为 30 分钟以内，猝死病人抢救的最佳时间 4 分钟以内。急、危、重症患者死于原发病的不到 10%，多由于抢救时机的延误，并发症加重而死亡。而现场救护人员由于经验和治疗能力限制，难以开展必要的急救措施。此时通过通信网络及213、相关的互联网技术开展院前远程急救，医院的专科或者全科医师就可以远程指导现场急救人员开展必要的救治处理，同时通过采集患者的体征数据做一些院前病情诊断，也有助于院内医生提前做好救治方案及相关准备，提高救治成功率。5G 技术以其随时随地的移动性，以及高带宽，低时延的特征，结合互联网相关技术，是实现院前急救的最佳方案。5G救护车在现有救护车上装备CPE(Customer Premise Equipment)和音视频系统，还可以配备便携式超声等诊断设备，随时现场出诊。救护人员通过音视频系统将现场病人的情况实时回传到中心医院，由医院专家远程指导医疗救护。应急救援场景的业务流量只有在急救车执行救护作业的时候214、才会出现，业务请求都是临时性的，持续时间不长，且救援地点不固定。针对这类场景，需要一种可以基于业务诉求按需使用，且可以动态调整带宽通道，动态保障医疗业务的网络通信服务。基于 5G 切片技术的 5G“优享”通道正是为这种临时性服务保障需求“量身定制”的，它可以给业务提供专有切片管道，实现不同业务的传输资源隔离，且能够动态调整，满足有临时业务诉求且移动连接场景的业务。如下图所示：图 5-10 5G 移动查房技术架构数字技术赋能智慧医院建设白皮书70数字技术在智慧医院建设中的应用|05图 5-11 5G 院前急救技术架构图 5-12 5G 远程急救(郑大一附院)互联网医疗系统与应用国家工程实验室和郑215、州大学第一附属医院从本省医疗实际现状出发，在全国率先建设了一张5G 医疗专网，打通了院内院外医疗服务协同的“最后一公里”，达到了“上救护车即入院”的目的。在河南省的一个著名风景区举办的大型博览会上，一名中年游客突然急性心梗发作，园区医疗组立即启动医疗预案，通过 5G 应急救护系统初步诊断为急性下壁心肌梗死，病情危重，紧急调度最近的救护车进行危重转诊。在救护车上通过 5G 网络将患者体征数据实时回传县级医院并获得上级医院 5G 视频手术指导，前后仅用时 1 小时 38 分钟就完成救护、诊断和实施手术，上演了一场挽救生命的“生死接力”。数字技术赋能智慧医院建设白皮书7105|数字技术在智慧医院建设216、中的应用全光网络在智慧医院建设中的应用5.55.5.1 F5G 第五代固定网络的定义F5G（The 5th Generation Fixed Networks）是第五代固定网络，是由中国提出，欧洲电信标准协会 ETSI 接纳，由业界广泛参与的最新一代固定网络。F5G 与 5G 是协同关系，有线网络和无线网络互相补充，为万物感知和网络应用赋能。ETSI 预测 F5G 与 5G 技术将一同开启万物互联时代，助力千行百业数字化转型。图 5-13 固定网络技术与移动通信技术代际演进F5G 具备大带宽（eFBB，enhanced fixed broadband，增强型固定宽带）、多连接（FFC，full217、-fiber connection，全光联接）和好体验（GRE，guaranteed reliable experience，极致体验）三个关键特征，其代表性技术是 10G GPON和 WI-FI6 等技术。数字技术赋能智慧医院建设白皮书72数字技术在智慧医院建设中的应用|05医疗影像分类影像数据大小F5G 全光阅片传输时间DR 单片阅片图片数量：1 张图片包大小：30M Bytes0.02 秒CT 组图阅片图片数量：500800 张图片包大小：400M Bytes0.3 秒MR 组图阅片图片数量：5002000 张图片包大小：1G Bytes0.8 秒PET-CT 组图阅片图片数量：5002218、000 张图片包大小：1G Bytes2 秒客户端三维阅片图片数量：20005000 张图片包大小：2.5G Bytes2 秒表 4 F5G 全光秒级阅片性能要求5.5.2 F5G 全光阅片 病人每次检查产生大量的图像，如一次 CT 检查影像数量会达到 500-800 张，MR 检查的数量达到 500-2000 张，在传统的基于以太网络架构的医疗影像系统下，医疗影像数据上传时间长、医生阅片速度慢（几十秒到几分钟）、病人携片不方便、影像设备三维信息不能直接应用于临床诊疗等问题，极大影响医生看病效率和病人等候时间。F5G全光阅片解决方案基于F5G全光网络和高性能存储等技术，采用万兆/超万兆专线网络219、技术，一跳直达数据中心，具备超高带宽和极低时延，一套数百张组图的医疗影像文件秒级加载，实现秒级阅片。依托人工智能算法和三维影像快速重建技术，可将 CT/MR 等数据进行实时的智能三维重建，可随时发起音视频会议，瞬间再现实时影像阅片及双向标注同步进行，在医生诊断阅片、医患沟通、教学讨论、远程会诊等方面有较为广泛的应用。数字技术赋能智慧医院建设白皮书7305|数字技术在智慧医院建设中的应用大数据技术在智慧医院建设中的应用5.75.7.1 医疗大数据平台建设医疗数据经过长时间积累后，能够广泛运用到临床、科研等领域，但这些数据面临分散、结构化程度低的问题。大数据医疗平台旨在将医疗数据、医疗信息和医学知220、识整合在一起，为医疗机构、医生、患者等提供全方位的医疗服务和支持。不少医院虽然建立了集成平台，同时在集成平台基础上了建立了临床数据中心，从业务的角度规范了业务交换与传输。但是上述建设都以数据应用本身为出发点，而不是以医院整体数据利用和管理为出发点，在数据挖掘、精细化运营方面，现有数据中心的数据质量、扩展性和应用性面临较大困境。所以迫切需要对历史数据进行采集、清洗后构建标准化数据库，整合主要医疗系统数据，解决数据质量问题，并实现数据的结构化、标准化，使原本复杂、分散及多系统来源的数据整合起来进行深度分析和高效利用。一个大数据医疗平台通常包括以下部分：云计算技术在智慧医院建设中的应用5.65.6.221、1 云医院云医院（Cloud Hospital），指传统医疗机构基于互联网提供的超越传统模式的诊疗服务形态，包括面向患者的互联网医疗服务和机构间的医疗协作。云医院通过物联网、互联网、云计算等新一代信息技术来构造云平台，使得基层能够遵循大医院的标准和流程，同时所有医疗行为在云端能够被管理，能够按照标准的医疗路径约束基层医生的行为。这个平台可以包括医疗设备、公共影像中心、公共生化实验室以及公共健康评估平台，将大医院的优势医疗资源同基层医疗机构、专科医生、社区医生有机地整合，同时，还可以引入药店、保险公司等第三方机构接入平台提供完善服务，为患者提供超越传统社区医院可以开展的服务，使得服务质量、服务内222、容和服务规范化得到改变和提高。云医院平台架构是一个基于云计算技术的医疗服务平台，主要由前端、后端、数据库、云存储、云计算等模块组成。前端模块负责用户界面的展示和交互，后端模块负责业务逻辑的处理和数据的存储，数据库模块负责数据的管理和存储，云存储模块负责大量数据的存储和备份，云计算模块负责平台的弹性扩容和高可用性保障。整个架构采用分布式架构，具有高并发、高可用、高性能、高安全等特点，能够满足医院医疗服务平台的各种需求。云医院的实质，是传统医疗向线上的迁移。它可以是独家医院的架构，也可以是一个地区医院的架构。云医院为区卫/医联体/医共体/医疗集团提供了多医院管理端，支持双向转诊、远程诊疗、统一采购223、、统一财务管控、统一查询统计、一体化 BI 等管理功能。云医院以建设“互联网的医联体”为目标，通过在互联网上打造“无边界、无围墙”的医院，为患者提供无处不在、触手可及的个性化健康服务，为医生提供线上线下协同的业务平台，充分释放医务人员的生产力，助力优质医疗资源普惠基层。数字技术赋能智慧医院建设白皮书74数字技术在智慧医院建设中的应用|05 数据汇聚：支持将包括电子病历、医学影像、实验室数据和其他等各类不同来源的数据资源汇聚并存储到统一的大数据平台中，为数据分析、数据挖掘和数据共享提供基础资源。数据存储：负责存储采集到的数据，通常采用分布式存储技术，如 Hadoop、HBase、Cassandr224、a 等。数据处理：负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等。数据展示：负责将处理后的数据以可视化的方式呈现给医疗工作者和决策者，以便他们更好地理解和利用数据。数据安全：负责保障医疗数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、身份认证等。数据应用：负责将医疗大数据平台的数据和分析结果应用于实际的医疗工作中，如疾病预测、临床决策支持、医疗资源调配等。医疗大数据平台能够将分散的医疗数据整合在一起，使得医生能够快速、准确地获取患者的医疗信息，从而能够提高医院的治疗效率和管理水平。同时，大量医疗数据的分析和挖掘能够促进临床研究和决策，医生可以更深入地了解疾病的发225、病机制、治疗方法和药物疗效等方面的信息，从而为患者提供更好的治疗方案。5.7.2 基于大数据分析的医院运营中心(HOC)医院运营中心（Hospital Operation Center，HOC）是医院信息平台建设中的重要部分，从医院的临床服务、医疗管理、资源管理等系统中抽取业务及管理数据，经过清洗、转换后，结合医院管理决策需求进行加工和整理，形成面向不同业务的主题库，通过可视化等手段为管理决策和业务运行提供数据支持。医院日常运营数据分析系统整个技术架构分为三层，分别为：贴源数据层：来自医院各业务流程的数据汇集在贴源数据层，这里包括了全量、原始的数据，数据经过清洗后能够满足部分业务系统的查询需求226、，实现互联互通。应用数据层：贴源数据层的数据经过加工、整理后形成应用数据层。根据医院的运营管理需求，围绕各项业务流程，规划资源管理、临床运营、经济运行等主题库建设。水平方向上可以为业务系统提供数据服务，垂直方向上可以进一步支撑医院运营管理各大主题的数据分析和展现。数据展现层：数据展现层是面向用户的访问入口。针对管理目标梳理归纳出各项业务指标和分析逻辑，关键环节实时监控数据经过分析后，以查询报表、定期报告、专项分析预测等多种方式呈现在用户面前，用户可以通过 PC、手机、大屏等多种终端访问，获取数据分析的结果。HOC 能够打破数据孤岛，使分散在各个系统中的数据被汇聚起来有效利用，进而释放数据价值，227、充分融合业务流程和运营管理，使得业务中产生的数据能够指导决策、优化流程，从而反哺业务，形成闭环，促进医院“人财物”、“医教研”、“护药技”等领域的全流程精细化管理。数字技术赋能智慧医院建设白皮书7505|数字技术在智慧医院建设中的应用AI 和大模型技术在智慧医院建设中的应用5.85.8.1 AI 辅助临床决策传统的临床决策支持系统（CDSS）核心为知识库和推理机，知识库存储着大量的编译信息，推理机根据知识库里的规则对资料进行自动整合、分析，再将结果提供给用户。基于知识库和推理机的CDSS根据已有的规则和知识进行推理，无法处理未知的情况或新的知识，难以全面准确地应对临床知识的复杂性和多样性。基于228、人工智能的 CDSS 能够对医院海量的非标准化数据和非结构化数据进行结构化、标准化和归一化，并分析和提炼各种人工智能模型，掌握语义搜索、辅助诊疗、风险预警等能力。AI辅助诊疗模型封装了特定业务逻辑和机器学习模型，支持基于临床数据的个性化预测；语义搜索引擎综合了自然语义处理和知识图谱技术，支持对电子病历后结构化文本和结构化数据的语义级搜索，可用于临床研究队列发现、语义检索等业务。依赖人工神经网络具备的机器学习能力，可以在人机交互、不断训练的过程中总结和明确知识，并利用知识为用户提供建议。AI 辅助临床决策系统包含如下关键内容：1.多源异构医疗数据库建设收集多中心多模态影像和检验数据、生命组学数据229、、结构化电子病历等数据集，研究疾病影像特征及临床特征，构建标准疾病分类数据库；组织专家组构建多病种标注标准及专家共识，构建人工标注及机器标注数据库；建立多源异构数据库整合分析的工作流与工具集，搭建训练、测试、验证及临床评价平台及系统，并支持动态更新与拓展。2.临床辅助决策模型建设根据疾病诊疗知识拆解决策树，并转化成相关规则引擎，确定疾病所需的变量及数据源对应关系；基于自然语言处理、数据预处理等技术，将院内多模态、多源异构数据进行结构化、标准化处理，并基于深度学习、大数据分析等技术构建 AI 算法模型库；基于 AI 大数据及疾病数据库，实现 AI 智能辅助筛查预警、临床治疗方案推荐等临床决策及预230、后预测和疗效评估。3.应用服务建设无缝集成医院现有电子病历系统和 AI 辅助临床决策系统，实现在线即时的临床辅助决策支持功能，通过插件式的部署方式，提供基于应用场景的智能组件设计模式。并对 HIS、EMR 等上下文环境提供自然语言在线解析，能对电子病历信息自动识别与分析，实时提示与警示；针对半结构化或非结构化医学问题，可通过人机交互方式改善和提高决策效率。AI 辅助临床决策同样有助于病案质量控制，例如瑞金医院在病历病案管理中采用了 CDSS 系统，将医务人员和质控人员从高负荷的工作中解放出来。该系统利用 AI 实时检验门诊医生病历书写质量，对缺陷问题进行实时提醒与质控干预，为临床医生提供符合循231、证证据的诊疗建议，预警患者禁忌、检验异常指标等。这种事中监控可以让质控员根据 AI 提供的可视化数据进行日常监管和整改，让医生根据 AI 实时提示修正病历，优化诊疗方案，提升临床和管理效率。数字技术赋能智慧医院建设白皮书76数字技术在智慧医院建设中的应用|055.8.2 AI 辅助超声诊断超声诊断不同于放射科影像诊断，放射科医生可通过静态图像进行诊断，而超声医生则需要采集不同切面的实时动态图像进行诊断，超声影像的获取和诊断都非常依赖医生经验。在实际临床中，超声医生人数与实际需求量之间存在巨大差距，普遍存在超声医学数据信息量大，超声医师工作强度大的问题，同时不同年资的医生诊断结果差异大、质量缺乏232、统一标准。AI 辅助能力可以让超声诊断变得更加简单、可及性更高。AI 辅助超声诊断运用超大规模卷积神经网络、深度学习、医学图像处理等人工智能技术，可实现在超声检查过程中，AI实时同步分析超声影像，提供人工智能精准辅助诊断的能力。AI 辅助超声诊断技术在包括甲状腺、乳腺、心脏、血管、胎儿产前筛查、骨科、淋巴、皮肤等领域均具有广泛的应用前景。通过 AI 辅助超声诊断，一方面可以节约医生对患者超声影像图的判读时间和精力，提高判读准确度，整体提高超声医务人员工作效率，降低漏诊率和误诊率；另一方面可以快速诊断出具结果，减少穿刺给患者带来的痛苦，降低患者经济成本，大大提高患者就医满意度。5.8.3 语音智233、能随访临床随访是患者诊疗过程中的重要组成部分，既能有效了解患者病情发展，也能延伸患者院外管理范围，满足患者需求，提供及时有效的医疗帮助。目前我国医疗资源尚且不足，而传统的诊后管理模式需要投入大量的人力资源，特别是慢性疾病的随访，需要与患者建立长期联系。复杂性与长周期性往往使得随访工作难以维系，鲜有成效。将人工智能技术应用于临床随访，建立语音智能随访平台，可以协助医护人员低成本、高效率地完成临床随访、病人就诊随访、科研随访、慢病随访等工作，并为广大患者提供健康宣教、康复指导、满意度调查、预约提醒等智能语音外呼服务。5.8.4 健康咨询大模型人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，对大量的健康数234、据进行分析和挖掘，为用户提供健康结论与建议。人工智能大模型可以模拟临床医生问诊思维，以自然语言与用户进行交互，智能采集用户病情信息，评估用户可能的患病情况，进而提供健康管理或分诊挂号建议；或者通过智能穿戴设备收集的心率、血压等用户的生理数据，分析用户睡眠质量、运动效果，为用户提供更加个性化的健康管理建议。相比于传统的智能健康咨询，健康咨询大模型在自然语言大模型的基础上，输入大量高质量医患对话数据和大规模医疗知识图谱，具备更出色的自然语言处理能力和理解能力，可以理解图片图像、处理各类医疗数据、文献和病历，为患者提供咨询服务。健康咨询大模型能够自动生成文字、图像等多种形式的治疗方案和健康管理计划，235、为用户提供更加个性化、全面的健康咨询服务。健康咨询大模型的训练基于循证医学，在最新版本临床医学指南、疾病诊疗模型、专家共识等数据的基础上，结合大量的医患问答数据，形成针对不同疾病的知识库。同时，健康咨询大模型具备强大的医学语义理解能力，能够根据用户的非专业描述，进行多轮问询，分析判断出患者的真实健康状况，并在输出咨询建议后对用户提出的疑问进行进一步解答。数字技术赋能智慧医院建设白皮书7705|数字技术在智慧医院建设中的应用5.8.5 用药推荐大模型用药推荐指的是根据病患的健康状况推荐最佳治疗药物。早期的药物推荐系统核心是诊断与药物关系的知识库，这种知识库中的规则往往来自专家经验，开发和更新维护236、难度较大，覆盖范围有限。在深度学习被引入药物推荐之后，人们得以挖掘出药物与大量其他医疗实体之间的关系，把用药推荐的基础由简单的诊断-药物关联拓展到药物疗效、药物间相互作用关系、病情、病因、症状等多维度模型，更准确地为用户推荐合适的药物。运用深度学习技术，基于大规模数据集进行训练，深入探索药物和其他医疗实体之间的复杂关联，构建药物推荐大模型。相比于传统的 AI 药物推荐，药物推荐大模型具有更高的精度和复杂度。结合语言大模型的文本理解、对话等能力，用户可以通过对话的方式获得用药推荐，降低使用难度。用药推荐大模型通过利用多模态数据、图神经网络和大规模无监督训练，提取并整合药物协同作用的重要特征，从而237、准确地预测协同效应。通过输入药物的化学结构图、细胞系的基因/蛋白质表达等，用药推荐大模型可以构建药物-药物相似性关系、药物-靶点基因/蛋白对应关系、以及蛋白和蛋白相互作用关系等信息丰富的图，实现联合用药效果预测。大模型能够更为充分地考虑到耐药性、治疗效果、相互作用等因素，给出更准确高效的用药方案。在具体应用层面，郑州大学第一附属医院国家远程医疗中心与商汤科技合作，将医院海量药学知识和专家经验与商汤科技的 AI 技术和医疗行业经验结合，让大模型赋能影像、病理、心电三大智能远程诊断平台，辅助地区特色病、疑难病的诊疗。双方联合研发出的用药咨询语言大模型，已经开始为患者提供线上用药咨询服务。区块链技术238、在智慧医院建设中的应用5.95.9.1 基于区块链的电子病历信息共享随着大数据技术的不断发展，数据的共享流通需求越来越高。中国国家卫健委高度重视国家健康医疗大数据共享服务，正在研究建立全国统一的电子健康档案、电子病历、药品器械、公共卫生、医疗服务、医保等信息标准体系，并逐步实现互联互通、信息共享和业务协同。当前主要医院已经完成电子病历系统的建设，但目前的电子病历仅存储在各个医院的档案库或资料室，医院为防止病历信息泄露或者被篡改，不愿意将其共享，这导致用户本身不能随时随地的进行查询，且用户一旦更换医生或转院治疗，将无法提供之前的历史病历，这不仅对病人看病造成麻烦，更是对历史病历信息的资源浪费。因239、此，有必要对电子病历存储查询进行改进，实现异地电子病历共享查询，充分利用历史病历数据，为用户提供行之有效的诊断方案。数字技术赋能智慧医院建设白皮书78数字技术在智慧医院建设中的应用|05利用区块链的全流程可追溯、防篡改、安全等特性，搭建可监管、可追溯、可信任的数据安全流转管道，保证电子病历等健康医疗数据可以安全可信地被多方共享和流转，实现跨机构、跨系统的数据协同和业务协同。同时，提供基于区块链的场景应用服务，为卫健委、疾控中心、医保局等政府垂直管理单位，以及医共体、总院分院的大型医疗机构等解决“行业监管+民生服务”方面的诸多问题和痛点。通过区块链实现区域间电子病历共享的方案架构如下图所示：利用240、区块链打通这些医院的电子病历的上链、共享和追溯，从而保证链上的电子病历真实性和隐私性。将医院、公共医疗监管机构、银行和医保单位组成联盟链，实现电子病历的生成上链、上链后的共享和责任人的签名、用户跨院就诊时病历信息的同步以及医保报销的跟踪，从而可有效的保障电子病历上链的真实性以及在传递共享中的可信性，同时解决的医保骗保的问题，实现医疗与医保的有效协同。用户可以通过手机查询自己的全套的病历以及相关医院的共享情况和医保的使用情况。通过区块链技术，提升医院信息化、数字化、互联网化整体能力和应用，延伸医院服务触角。图 5-14 区块链技术实现病历共享方案架构数字技术赋能智慧医院建设白皮书7906|数字技241、术引领下的未来智慧医院展望数字技术应用于智慧医院的发展趋势6.1趋势一：多学科技术交叉融合21 世纪以来，生命科学研究迅猛发展，并与机械、光学、材料、电子和计算机等领域的突破性创新结合在一起，以应对当今医学、健康和生命领域的重大挑战。以云计算、大数据、人工智能、数字孪生等为代表的前沿工程技术，正以前所未有的力量推动医学技术的进步。世界各国政府越来越重视生物医学和工程学的融合发展，纷纷出台促进医工交叉融合发展的相关战略、政策和规划。美国国家生物经济蓝图和材料基因组计划战略规划、英国合成生物学路线图、印度2015-2020 年国家生物技术发展战略等战略规划的出台，体现了各国政府对促进生物医学领域和242、工程领域融合发展的高度重视。06数字技术引领下的未来智慧医院展望数字技术赋能智慧医院建设白皮书80数字技术引领下的未来智慧医院展望|062021 年 12 月，在国家发展改革委印发的“十四五”生物经济发展规划中，提出支持前沿交叉学科体系建设，鼓励生命科学与医学、物理、工程、信息、化学等学科交叉融合，培养生命科学复合型人才。“十四五”生物经济发展规划提出要促进生物技术与信息技术深度融合，全面提升生物产业多样化水平，推动生物经济高质量发展。利用云计算、大数据、人工智能等信息技术，支撑新药研制；支持基于人工智能的医学影像辅助诊断、病理分型、生理信号分析等应用发展，开展脑、肺、眼、骨、心脑血管、皮肤等243、常见伤病的图像识别技术研发，加快医学图像辅助诊断系统产品化和临床辅助应用；研发多模态临床决策支持系统，综合使用常见疾病的临床指南和临床标准术语集，覆盖常见疾病种类，支持每年及时加入新的疾病类型诊断、治疗、康复指南，借助自然语言处理、知识图谱等技术手段，实现智能引导采集判别病历信息，覆盖体检、分诊、决策、术后复查等全流程；支持发展“互联网+卫生健康”，建设区域性远程医疗服务中心、基因技术服务中心、第三方影像信息中心等。世界一流科研机构将医工交叉作为未来发展的新方向，并且已经取得了卓越研究成果。例如，麻省理工学院科赫综合癌症研究所是美国乃至世界最先进的癌症研究机构，研究人员不仅来自生物系（原麻省理244、工学院癌症研究中心）和工程学院，而且还来自造就了当今世界一流的生物医学交叉研究中心的怀特黑德生物医学研究所，以及布罗德基因组医学研究所。生物学、化学、机械工程、材料科学、计算机科学和临床医学的多学科团队成员，为推动抗击癌症提出创新观点和跨学科方法。2019 年 5 月 6 日，科赫综合癌症研究所研究人员宣称开发出一种能够靶向肿瘤和转移灶的新方法，该成果发表在美国国家科学院院刊上。趋势二：技术驱动向精准医疗发展精准医疗(Precision Medicine)是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式，其本质是通过基因组、蛋245、白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防效率。精准医疗主要包括三个层次。第一层是基因测序，从血液或唾液中分析测定基因全序列，这是精准医疗的基础；第二层主要涉及细胞免疫治疗，通过激活人体免疫细胞，间接杀死肿瘤细胞，其优势在于无毒副作用；第三层是基因编辑，如 CRISPR/Cas9 基因组编辑技术及其在精准医疗中的应用。全球精准医疗更多地集中在人类对恶性肿瘤的早期诊断和治疗上，癌症的诊治有望成为下一246、阶段表现最为突出的领域。趋势三：人工智能由单点应用迈向多能力融合人工智能技术发展至今，虽然取得了许多突破与进步，但仍存在三大主要局限：首先，人工智能模型的功能单一，一个模型只能解决一个任务；其次，人工智能模型的训练依赖于大量的样本，如果缺乏足够的样本支撑，训练也就无从谈起；第三，人工智能模型的泛化能力差，难以向更加广泛的应用场景推广。人工智能经历了对单点技术的聚焦后，客户逐渐发现自身的复杂需求难以得到快速响应，转向寻求获取人工智能综合解决方案，在技术层面表现为由计算机视觉等单点感知向视觉+语音等多模态感知，从人工智能在单个环节的应用向感知+认识+决策等多个环节融合，以及通过一体化解决方案以实现247、对全业务链条赋能等方向发展，以形成行业价值闭环。当前快速发展的多模态大模型就是一种多能力融合的人工智能。医疗多模态大模型是指将多种医疗数据类型（如医学图像、病历信息、基因数据等）进行融合和分析的大型人工智能模型。这种模型可以充分利用不同数据类型之间的互补性，提高医疗诊断和治疗的准确性和可靠性。数字技术赋能智慧医院建设白皮书8106|数字技术引领下的未来智慧医院展望医疗多模态大模型的应用领域非常广泛，包括医学影像诊断、病理学分析、医学遗传学研究、个性化治疗方案制定等。例如，在医学影像诊断中，多模态大模型可以将 MRI、CT、X 光等不同的医学图像数据融合在一起，提高对病变的识别准确率；在个性化治248、疗方案制定中，多模态大模型可以综合分析患者的病历信息、基因数据、生活方式等多方面的信息，为患者提供更加精准、个性化的治疗方案。趋势四：AI+数字孪生，重塑医院运营模式AI+数字孪生是将人工智能和数字孪生技术相结合，创建物理实体的虚拟模型，实现对物理实体的模拟、预测和控制。数字孪生技术通过收集物理实体的历史数据、实时数据以及算法模型等，创建物理实体的虚拟模型，实现与物理实体之间的虚实交互。而人工智能技术则通过对虚拟模型的处理和分析，实现对物理实体的预测和控制。AI 和数字孪生技术的应用可以重塑医院的运营模式，具体表现在以下几个方面：优化医疗资源的配置：通过数字孪生技术，医院可以对医疗资源的使用情249、况进行实时管理和分析，实现资源的优化配置，提高资源的利用效率。提高医疗服务的效率和质量：通过 AI 和数字孪生技术，医院可以对患者的医疗数据进行综合分析，提高诊断和治疗的准确性和效率。例如，通过智能医疗诊断系统，可以为患者提供更加精准的诊断结果，缩短等待时间，提高医疗服务的效率和质量。实现医院的可视化、数字化管理：基于物联网、云计算、大数据和数字孪生等技术，采集、处理并实时展示医疗设备状态、患者及医护人员情况、医疗诊断信息等各医疗环节数据，将复杂的、难以理解的数据以可视化的形式进行直观呈现，构建以数据为中心的医疗信息管理服务体系，从而全面提升医院人员管理、设备管理、安全管理、科研教学管理等效率250、。个性化医疗服务和健康管理：通过 AI 和数字孪生技术，医院可以为患者提供更加个性化、精准的医疗服务和健康管理方案。例如，通过个性化的健康管理方案，可以为患者提供针对性的健康指导和建议，提高患者的健康水平和生活质量。未来数字技术赋能智慧医院畅想6.26.2.1 生物柔性传感技术的应用 生物柔性传感技术是一种基于人体生物信号的传感技术，能够实现对人体生理、生化信息的实时采集和分析，从而实现对人体健康状况的监测和预测，以实现更精准的医学诊断。生物柔性可穿戴设备可穿戴设备以其小型化、重量轻、灵活等特点，被广泛用于生物医学、信息获取、人机交互和机器人等领域，从而引发新一轮技术生物医疗器械行业的创新。随251、着各学科技术交叉融合的发展，柔性可穿戴传感技术已经出现，该技术将生物医学、材料科学、控制科学和通信技术等多学科结合在一起，形成了包括电子皮肤贴片、软机器人、生物电池和个性化医疗设备等多种形态的产品，近年来已经广泛应用于人类生理信号检测等领域。数字技术赋能智慧医院建设白皮书82数字技术引领下的未来智慧医院展望|06柔性生物可穿戴设备按照不同的应用场景和实现方式，可以分为体外传感和体内传感两种类型。相比于体外传感，体内传感对应用环境的要求更加苛刻。近年来，随着无线通信和人机交互技术的迅速发展，信号传输呈现出高度一致性和实时性，体外传感式的可穿戴设备成为主要焦点，其可被用于跟踪人体各部位运动、协助诊252、断各种疾病、并能够建立更高水平的人机交互。一种典型的体外柔性可穿戴设备是基于可拉伸有机光电系统的体外实时健康监测贴片，该贴片通过与手腕的保形接触检测心率的变化。贴片的主体是由有机光电二极管（OPD）和两个有机发光二极管（OLED）组成的柔性光体积跟踪传感器阵列。OLED 发出的红灯在背壁反射后，OPD 检测反射光强度的变化，反射光的强度因心率的变化而变化。它还携带具有可变微裂纹的二极管阵列组成的软显示器。基于Au（黄金）材料的互连与应力消除层结合，以便在折叠、扭曲和拉伸下稳定运行，信号经过微控制器处理、滤波、计数并实时显示在二极管阵列上。该贴片可以大规模生产及应用，以监测日常生活中的生物信号，253、有助于更全面地进行健康检测。柔性可穿戴传感器在辅助诊断和治疗、健康监测、细胞捕获、医疗假肢、人机交互、药物输送和靶向治疗等领域具有巨大的发展潜力。图 6-1 生物柔性健康贴片(图片源自 Micromachines 期刊)体血管 薄膜封装 阴极 像素定义层 阳极 连接器（微裂纹Au）可拉伸基座 减压层 牺牲层 6.2.2 人机接口及类脑计算的应用在科学研究迅速发展以及社会需求的强烈推动下，脑科学正处于发展的关键时期。脑科学通过对大脑认知神经原理的研究，提升人类对自身的理解和大脑重大疾病的诊治水平，也为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供了重要的依据。脑科学领域中对困扰人们已久的若254、干大脑及神经系统疾病（如阿尔茨海默症、帕金森症、精神分裂症、抑郁症、自闭症、中风等）的病因和发病机制的研究，以及在此基础上研发早期诊断指标和新的治疗对策（如应用新的脑影像技术、光遗传技术、脑电技术和细胞、分子生物学技术），已成为迫切的社会需求和重要研究方向。类脑计算正处于新兴发展阶段，随着云计算、物联网、传感网络、大数据和人工智能等新技术持续突破，在实现依靠海量数据建立以数据驱动的模型学习能力后，基于认知仿生驱动的类脑计算已逐步成为下一阶段人工智能发展的新动力。脑机接口技术是一种通过软硬件相结合的通信系统实现大脑和外部环境直接交互的技术，即不借助人类的神经肌肉控制系统，将大脑中枢系统产生的动作255、意图直接通过计算机进行信号提取和处理，再将此信号进行转换后驱动外部设备产生实际的动作，进而完成大脑的动作指令。此项技术现已被广泛应用于脑科学、生物医学和康复医学等诸多领域。脑机接口治疗瘫痪中风是全球发病率较高的一种可致残疾病。中风可引起神经功能失常或缺损，严重者可能会导致半身不遂甚至全身瘫痪，如果再出现声音瘫痪导致丧失说话能力，对患者的打击是毁灭性的。随着科学技术的发展，脑机接口技术可以帮助失语瘫痪患者直接从大脑中“读取”他们的意图，并利用这些信息控制外部设备移动瘫痪患者的肢体。目前在这一领域已经取得了突破性的进展。自然(Nature)期刊 2023 年 8 月 23 日发表了具里程碑意义的脑256、神经科学研究结果，旧金山加州大学(UCSF)神经外科研究团队通过在大脑表层植入芯片，再结合人工智能算法，让近 20 年无法说话、也不能运用四肢的中风患者，得以使用数字虚拟化身“开口说话”。数字技术赋能智慧医院建设白皮书8306|数字技术引领下的未来智慧医院展望这项研究采用了全新的脑机接口技术，通过患者面部表情为患者的数字虚拟化身制作动画，以模仿人类交流的细节。为了实现这一目标，研究人员首先在患者的大脑表层下植入了一组由 253 个电极组成的薄片状矩形电极。然后通过一根电缆插入患者头部固定的端口，将电极连接到一组处理器上。这个系统能够驱动电脑以每分钟近 78 个单词的速度说话，接近正常人的说话速257、度。这项研究还采用了创新的脑机接口结合多模态人工智能技术来解码面部动作，从而驱动数字虚拟化身进行交流。研究人员利用深度学习模型将检测到的神经信号映射到语音单元、语音特征，以输出文本、合成语音和驱动数字虚拟化身。这种多模态语音解码系统使瘫痪者能够通过控制数字虚拟化身的头像来显示发音动作表达强烈的情感，从而实现非语言交流。目前患者的大脑表层芯片仍采用有线的方式连接到电脑，未来采用无线连接技术，可以使该项技术的使用更加地轻便、灵活，可应用到更加广泛的场景。6.2.3 人工智能及大模型的应用智能云超声 随着数字技术不断发展，综合大带宽、低时延网络和云端大算力的支持，利用全光、5G 等高带宽、低延迟网络258、传输特性，将超声图像甚至原始信号数据传输至云端，由云端的大算力进行分析处理，超声诊断的能力将得到进一步提升。图 6-2 脑机接口技术治疗瘫痪（图片来自网络）图 6-3 智能云超声架构图智能云超声将带来超声诊断模式的变革。相比传统的超声检查模式，智能云超声具备如下优势：传统的超声图像重建是基于本机 FPGA/GPU 进行，如果将信号实时传输到云端，可以利用云端的大算力进行超声信号的高质量成像，可大幅度提高超声设备成像质量，即使使用小型化、中低端超声设备也可能得到高端台式超声的成像效果。本地医生端超声云端成像+AI 实时辅助诊断台超超声辅助终端云服务器算力+影像存储服务超声影像统一质控IP+5G 259、融合网络掌超云数据中心超声信号数据/图像增强图像/AI 辅助诊断结果数字技术赋能智慧医院建设白皮书84数字技术引领下的未来智慧医院展望|06 利用计算机视觉处理的能力，将超声采集的图像传输到云端，在云端进行组织器官的三维重建、切割着色，将有效地帮助医生更好地理解超声检查的结果，提高诊断的准确性。超声AI辅助诊断算法集中化部署在云端，超声设备视频实时传输到云端进行实时推理运算得到AI辅助诊断结果；随着超声 AI 辅助诊断技术的发展，超声 AI 辅助诊断的能力将越来越强，可大幅度提高诊断准确率和效率。利用 AI 大模型的能力，可根据超声诊断图像自动生成超声诊断报告，提高医生诊断效率。超声诊断影像统260、一接入到云端并存储，借助云端的大算力进行 AI 质控，及时发现问题，提高诊断质量。借助大带宽网络+人工智能的数字化技术，未来智慧云超声可提供超越现有高端台式超声的诊断能力和体验，在提高超声诊断的水平和质量的同时也可以降低超声诊断服务的门槛。云端提供的服务如同一个高龄资超声医生 7*24 不间断服务，为各级医院/医疗机构超声医生、临床医生服务，降低漏诊和误诊率，提高超声诊断的整体服务能力，同时也缓解高龄资超声医生紧缺的问题。6.2.4 3D 打印技术的应用3D 生物打印组织器官再生医学是利用生物学及工程学的理论方法重新制造丢失或功能损害的组织和器官，使其具备正常组织和器官的结构和功能的一门学科。261、再生医学是 21 世纪人类新型健康保健的前沿科学，有助于攻克目前无法治疗的疾病，例如由糖尿病、脊髓损伤、心肌梗死、肝衰、肾衰、骨关节炎、骨质疏松等导致的组织和器官的损坏都可能通过再生医学技术获得治愈。随着 3D 打印技术的逐渐成熟和广泛应用，3D 生物打印技术成为再生医学的一种重要实现手段。3D 生物打印是以用户自由设计或医学影像三维重建的计算机三维模型为基础，通过软件分层离散和数控成型的方法，定位装配生物材料或活细胞，制造生物支架、组织器官和个性化医疗器械等生物医学产品的 3D 打印技术，其最终目标是实现打印出的生物体血管化，以构建出具备完整生物学功能的组织和器官，从而精确修复或替代人体病变262、或衰老的组织和器官。根据其原理和方法，3D 生物打印可以被分为三步：首先，对打印前的数据进行收集及软件建模，主要包括 3D 影像采集、数字化三维设计和打印材料的选择等；其次，将选定的材料与细胞制成“生物墨水”，使用相对应的 3D 生物打印机，设定相关的打印参数，进行生物打印成型；最后，对生物打印体的仿生结构、机械性能和生物活性等方面进行加工改善等后续培养，最终制造出符合要求的生物体。2016 年，美国某大学再生医学研究所的研究人员发表论文称，他们已经创建了一台可以制造器官、组织和骨骼的3D 打印机，该论文表示，科学家们此次研发的 3D 打印机使用计算机控制的喷嘴以一种非常精确的模式逐层挤出主要263、含人体细胞的水凝胶沉积材料。这些沉积层最终会硬化，从而生成预设的对象。他们利用这台打印机打印出了耳形软骨、肌肉和下颌骨，理论上，这些打印出来的器官、组织和骨骼能够直接植入人体。3D 打印器官是目前生物 3D 打印界的终极目标，可以极大的缓解移植器官的数量不足的问题，从而最大限度的延续患者的生命或者提高患者的生命质量。数字技术赋能智慧医院建设白皮书8506|数字技术引领下的未来智慧医院展望6.2.5 XR 及数字孪生技术的应用XR 技术是虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及混合现实(MR)等多种技术的统称，其在智慧医院建设中具有广阔的应用前景。XR 技术将带来更具互动性和沉浸感的教学环境、提升264、医疗诊断和手术规划的准确性、改善病人体验和康复效果、提高医疗设备维护和管理效率，以及促进运营分析和流程优化。这些应用和效果将促进智慧医院建设，提高医疗服务的质量和效益。1.XR 辅助教学XR 辅助教学是指利用虚拟现实和增强现实技术来提供更具互动性和沉浸感的教学环境，可以帮助医学生和医务人员更直观地学习与理解医学知识和操作技术。XR 辅助教学是将 XR 技术应用于医学教育和培训中的重要领域，通过虚拟现实和增强现实技术，医学生可以进行身临其境的实践训练，模拟真实的手术操作或急救场景，提高医学生的专业技能和应急反应能力。此外，增强现实技术可以将医学教材、解剖图像和生理数据实时投影到真实场景中，帮助学265、生更好地理解和应用医学知识。通过使用 XR 技术，医学生可以模拟真实的手术操作，学习解剖知识以及疾病的诊断和治疗方法。这种虚拟仿真训练可以提高学生对医疗操作的熟练度和自信心，减少实习风险和错误。目前，已经有一些智慧医院开始使用 XR 技术进行医疗教育，比如解剖教学、手术模拟、病例演示等领域，但还处于起步阶段。XR 辅助教学已经在国内外多家医学院校和医疗机构得到应用，例如，美国哈佛医学院、约翰 霍普金斯医院，以及国内的上海交通大学医学院、浙江大学医学院等都开展了相关的 XR 教学项目。未来，医学院校和医疗机构可以结合虚拟现实和增强现实技术，构建更加真实且多样化的教育环境，提高医学教育的质量，培养266、更多的优秀医疗人才，XR 辅助教学将在未来得到更加广泛的应用，可以通过虚拟现实技术模拟手术、诊断等场景，帮助医学生更好地掌握医学知识和技能，将学习效果推向更高级别，为医学教育提供更具有效性和可行性的教学手段。2.XR 辅助医疗XR 辅助医疗是指利用虚拟现实和增强现实技术，辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率和准确度。XR 辅助医疗已经在多个领域得到应用，例如：在手术中使用增强现实技术辅助医生进行手术操作，在术前术后使用虚拟现实来减轻焦虑，在提供疗效的同时，减轻了患者的痛苦和负担等。XR 辅助医疗将在未来得到更加广泛的应用，可以通过虚拟现实技术模拟疾病、手术等场景，帮助医生更加准确地进行诊断和治267、疗。XR 辅助医疗可以提供精准的手术导航、三维立体可视化的病情分析和远程会诊等功能。通过虚拟现实和增强现实技术，医护人员可以在手术前通过仿真手术实践，更加准确地进行手术规划和操作，减少手术风险和并发症发生的可能性。另外，XR 技术可以将医学影像与实时生理数据相结合，显示在医生视野中，帮助医生更准确地判断病情，以更加全面和准确地判断疾病的发展情况。在治疗方面，虚拟现实和增强现实技术可以为医生提供更全面、直观的信息，帮助进行复杂手术操作和精确治疗，并可以进行远程会诊和指导手术。目前，一些医院已经开始应用 XR 技术进行手术导航和病情分析，未来可能还会有更广泛的应用，进一步提升医疗质量和效率。目前，268、一些智慧医院已经开始应用这些技术进行个别病例的治疗，但在大规模应用方面还有待进一步发展。未来，可预见的是，医疗机构将加大对 XR 技术的投入，通过虚拟现实和增强现实实现医疗诊疗过程的优化与精细化，提高医疗质量和效率。数字技术赋能智慧医院建设白皮书86数字技术引领下的未来智慧医院展望|063.基于数字孪生的全数字化运营基于数字孪生的全数字化运营是指将医院实体与虚拟现实场景相结合，实现医院内部各项运营管理的数字化。通过将医院的各个环节数字化，包括预约、接诊、检查、治疗和药品配送等，可以提高医院的运作效率和服务质量。AR 技术可以被用于诊断影像的实时展示和分析，VR 技术可以为医院管理人员提供虚拟实269、境的模拟预测，以便更好地规划医院资源和人员。通过数字孪生技术，医院可以实时监测和模拟医疗设备的状态，提高设备的使用效率和维护效果。医院管理者可以在虚拟环境中模拟医院的运营情况并进行分析，包括人员配置、流程优化和资源管理等，以便更好地做出决策和规划，提高医疗服务的质量和效益。XR 技术还可以将各类监控数据以增强现实方式展示，提醒工作人员进行合规操作，提高医院的安全性和效率。一些医院已经开始尝试使用 AR 技术逐步进行数字化运营，以提升医院服务质量。未来数字孪生技术将广泛应用于医院管理、流程改进、预测性维护等方面，推动医院管理方式的变革，提高医院运营效率，优化临床决策，提升医疗服务质量、降低成本。270、数字技术赋能智慧医院建设白皮书8707|总结数次技术创新引领的工业革命，强力推动并促进了整个社会文化、经济的发展和变革，同时也促进了医学技术、诊疗服务和医疗机构的建立和发展。医疗健康技术和服务的发展提升了人类健康水平，但医疗保健和社会照护伴随着人口老龄化、慢病人群的增加而面临着巨大压力。加速医疗创新和提高医疗效率、提升医疗服务的可及性，已成为新趋势。现代生活的重塑是数字技术从根本上的驱动，但数字技术驱动医疗健康变革的充分度远远不足。随着“智慧医院”成为建设目标和愿景，物联网、5G、人工智能等新技术逐步导入，突破了医疗领域流程系统的限制，创新的医疗健康技术譬如人工智能辅助影像诊断、远程会诊和远程271、监测等在新冠大流行中被加速应用。07总结数字技术赋能智慧医院建设白皮书87数字技术赋能智慧医院建设白皮书88总结|07本白皮书所介绍的物联网、5G、云计算、大数据和人工智能等创新的数字技术能够助力实现实体与网络的紧密联接，构建出以患者为核心的全新的、个性化的医疗服务系统，患者与医护人员都可以享有实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）、服务自助（DIY）和社交化（Social）的创新体验。在提升患者和医护满意度的同时，医院综合管理中工作流的优化改进、诊疗服务质量的提高、院感发生和传播的减少、资产管理的效率提升都是“智慧医院”所必须具备的。同时降低经272、营成本、提升员工效率、减少延误和差错也是整个医疗行业面临的巨大压力和挑战。为应对这些压力和挑战，越来越多的“他山之石”被借鉴和采用，譬如，基于低功率蓝牙（BLE）、超宽带（UWB）、Wi-Fi、红外（IR）、射频识别（RFID）等技术和产品所开发的实时定位系统（RTLS），这个助力实现资产受控和安全合规的技术，在医疗行业中已被用于实现资产和患者的跟踪定位、数据录入和设备维护的自动化，从而有益于医院工作流的优化和改善、设备利用率的提升、医疗文书差错的减少和患者监测的简化。普遍采用的电子病历、远程医疗服务在世界各地的开展、日渐被接受的虚拟医院以及 AI 技术与医疗健康应用相结合等，都展现了数字技术273、驱动医疗健康服务变革和转型的成功实践。基于医疗健康数据实现的越来越精准的健康模型、更加个性化的医疗健康服务模式、广泛采用数字医疗健康技术的医院和诊所，都充分体现了医疗健康行业的数字化能够助力医护专注于患者的目标和结果，数字技术融合医疗服务给予医护综合且全面的方法，在确保医疗的人文关怀的同时，助力医疗服务从数字化走向“智慧化”，推动医疗健康行业实现智慧化的变革。数字技术赋能智慧医院建设白皮书88参考文献1.2020 年政府工作报告，国务院，2020 年2.探秘 5G 新空口技术，华为技术有限公司，2016 年3.中国医院医疗物联感知网技术白皮书，2023 年4.浅谈物联网的技术特点及其广泛应用，274、刘陈，景兴红，董钢，20115.2023 物联网十大技术与产业创新发展趋势，中国通信学会、中国电子学会6.2023-2028 年中国云计算行业市场分析及发展前景预测报告，思瀚产业研究院7.大数据标准化白皮书（2023 版）8.数据中心设计规范，中华人民共和国国家标准 GB 50174-20179.智慧医院建设指南，安徽省卫健委 2021 年发布10.智慧医院白皮书，麦肯锡，20190711.全生命周期健康服务概念、内涵及研究进展，四川大学华西医院/四川大学华西护理学院，青海省人民医院急诊重症加强护理病房12.全生命周期健康:健康中国建设的战略思想.人口与发展，宋新明，2018 年13.脑机接口275、总体愿景与关键技术研究报告，中国信通院，2022 年14.医工交叉，全球尖端科技展望，北京理工大学，2022 年15.区块链的共识机制研究，翟冉，陈学斌，2021 年16.医院信息系统建设中的问题探析，傅沛蕾，2019 年17.医药产业创新驱动与高质量发展的思考，刘伟，2022 年18.质量追溯系统在医院消毒供应中心的应用研究，王爱华，2020 年19.医用冰箱无线温度监测系统的设计与应用，张志芳，2019 年20.完善公立医院资产管理对策研究，王红磊，2021 年21.关于优化医院门诊收费服务流程的思考，侯国蓉，2016 年22.医疗领域人工智能的应用、风险及对策，郭一帆，2021 年23.276、阿里健康的互联网医院，温淑萍;白金蕾，2016 年24.基于医院集成平台的数据质量核查系统应用分析，徐艳萍，2021 年25.基于 AI 大数据的医疗卫生信息化建设研究，过骏愈，2021 年26.医学影像 AI 技术创业探讨，许建林;林准升;刘婷;李启铭;刘志武;赵洁，2021 年27.PDX 模型与肿瘤个体化用药指导，胡瑞娟;谢鹏;胡策;谭秦东;吴兆红，2018 年28.精准医疗离我们还有多远，王丽娜，2017 年29.重症医疗数据的可视化，崔洪振;高静;王世超;颜泽;李丹宁;杜杭丽，2021 年30.基于区块链的电子病历数据共享模型研究，刘芬;朱壮友;许勇，2021 年31.新兴技术在智慧277、医院工程全生命周期中的应用，张建忠，陈梅，李永奎，2021 年32.智慧医院：技术创新和产业生态构建，翟运开，陈保站，2022 年33.云计算的发展历史及其应用.信息记录材料，许子明，田杨锋，2018 年34.浅谈云计算的发展.电子世界，罗晓慧，2019 年35.计算机云计算及其实现技术分析.军民两用技术与产品李文军，2018 年36.融合患者体征与用药数据的图神经网络药物推荐方法研究，成全;佘德昕，福州大学经济与管理学院版权声明本白皮书著作权属于郑州大学第一附属医院和华为技术有限公司共同所有。转载、摘编或以其他任何方式使用本白皮书的全部或部分内容的，应注明来源，违反上述声明者，著作权方将追究其相关法律责任。