看物联网技术如何推动智慧医疗的发展

智慧医疗投资迎黄金时代 物联网提供技术支撑
2017年，人工智能成为科技巨头布局智慧医疗的创新点，与此同时，十九大报告提出的“现代医院”概念及实施“健康中国”战略，再度提升了智慧医疗的热度。在建设“健康中国”的道路上，智慧医疗能够显著提升医疗效率、挖掘基层医疗设施潜力，因而将迎来新的发展机遇。未来十年，医疗健康行业的创业投资将迎来自己的黄金时代。
智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。
据前瞻产业研究院《智慧医疗建设行业市场前瞻与投资规划分析报告》整理显示，2016-2018年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约60%，至2018年全球智慧医疗服务支出，如远端监测、诊断设备、生活辅助、生理数据监测等，有望达290亿美元。2016年我国智慧医疗投资规模将近500亿元，到2020年，我国智慧医疗投资规模将超过1000亿元。
智慧医疗的广阔前景吸引以BAT为首的企业的积极布局。腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形，目前新三板公司也早已开始布局智慧医疗，多家公司主业涉及智慧医疗领域，包括宁远科技、道拓医药等互联网医疗公司，以及远图互联、鑫亿软件等主营产品为医疗信息化软件的公司。
然而，当下我国智慧医疗行业中，各个环节均处于发展初期。
我国医疗行业的智能化、信息化水平不高，因此医疗资源的效用难以得到充分的发挥。如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题，成为了如今智慧医疗的建设难点。随着“智慧城市”、“健康中国”政府规划的政策落实，“大健康”时代拉开帷幕，智慧医疗的市场空间正在全面打开。
物联网技术是未来智慧医疗的核心，通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术，从而建立起实时、准确、高效的医疗控制和管理系统。
随着智慧医疗在企业管理中重要地位的不断凸显，以及我国“互联网+”战略的进一步发展，针对智慧医疗的研究将形成物联网技术应用的新天地。
目前，医疗物联网发展日趋成熟，逐渐进入产业化阶段。不过我国智慧医疗要想实现更快发展，还要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。

智能医院颠覆人们对传统医院的概念与认识。它有一个高度发达、不断升级迭代的“智慧大脑”，可实现多场景协同应用，全方位智能管理。 病人一入院就戴上了智能手环，既可刷门禁、下单点餐，也可核对机器人发药信息，还可以在床头的电子屏幕查看每天的住院费用和检查结果。 

智能医院有什么好处？

智能医院可以通过信息技术保障治疗质量和治疗安全。结果显示，与临床安全和质量措施相比，医院病房的不良事件从080%下降到040%。此外，智慧医院还可以提高治疗效率。实时、专业的床边交流会改善护士的工作，让护士有更多的时间在床边，带回真正的护士。

智能医院使用到的技术是什么？

智能医院依靠机器学习算法，尤其是其模式识别和漏洞检测能力，来监控患者的健康和表现、医疗设备、识别风险因素，并开发个性化的治疗或干预措施。具有这种能力的医疗记录可以来自许多来源，包括以前存储在医院记录、实验室测试、PGHD（患者创建的医疗记录）和医疗用品中的 EHR。

如何看待智能医院？

智能医院是一个源于技术和优势的概念，它不是一个统一的系统，也不是一个系统。智慧医院是具有教育性、网络化、智能化特征的医院。信息化是指医院创造了不同维度的信息，形成了全方位的信息整合体系；在线意味着医院开发了一个移动应用程序，为医务人员和患者提供诊断前、诊断中和诊断后的数据输入。 ;智能化是指医院运用大数据、云计算、物联网技术、自动化设备、机器人技术、智能化运营和运营管理。智能医院可以识别患者、医务人员、医院和医疗设备之间的交互，提升医院运营水平，提升诊前、诊中、诊后的医疗服务体验。

智慧医院系统可以对人、设备进行全方位地可视化管理，随时掌握各类人员的分布状况和运动轨迹。

1安全的人员管理  ：对于所有进出医院的外来人员、患者进行人员身份识别、异常行为判断快速找人定位，确保管理方对院外人员做到可视可知可控。

2、高效的车辆通行：对所有进出车辆进行分权限管理，系统识别车辆权限后，自动放行提示车主实时停车场内车辆余位，并能引导车主寻找停车位。

3、及时的宣传广播：通过广播系统、信息发布系统、智能会议系统，构建院区高效的信息传递跨院区的协同办公和应急处置能力。

4、可靠的消防管理：加快推进医院安消一体化系统建设，全面促进安防与消防的深度融合，构建立体化、全看盖的火灾防控体系，全面提升单位火灾预警能力、防控能力。

5、便捷的后勒管理：构建医院内部人员一脸通系统，实现对人员身份的快速、准确确认，为保障医护人员安全的工作生活、学习建立起第一道安全屏障，同时还可以和停车场、视频、报警系统等联合使用。

6、统一的管理模式：将门禁、梯控、访客、巡查、停车场、视频监控、消防报警等系统之间实现信息资源共享、业务联动，各系统进行统一管理，优化信息使用效率。

智慧医院将突破现有“医院”范畴，是一个将基础研发、临床研究、转化、预防、医技、治疗、康复、公共卫生等放在一个系统内进行考虑的新的生态体系。

物联网技术在智能医疗领域的主要应用技术，主要在于物资管理可视化技术、医疗信息数字化技术、医疗过程数字化技术三个方面。

医疗器械与药品的监控管理

医疗设备与药品防伪、全程实时监控、医疗垃圾信息管理。

数字化医院

病患信息管理、医疗急救管理、药品存储、血液信息管理、药品制剂防误、医疗器械与药品追溯、信息共享互联、新生儿防盗系统、报警系统。

远程医疗监护

RFID助老人独立生活的应用、智能轮椅的应用、移动医疗、RFID腕带的应用、GPS定位心脏病人的应用、看病只要“一卡、一腕带”。

完善国家智慧教育平台发展数字健康，规范互联网诊疗和互联网医院发展。

资料扩展：

数字健康，指开发并利用数字技术普及健康知识及进行相关实践的领域，涵盖物联网、人工智能、大数据等数字技术在健康管理方面的应用。

该概念于2019年10月最先由世界卫生组织在《数字健康全球战略（2020~2024）》 中提出。 随着网络信息技术的日益发展，数字技术赋能的医疗健康与传统线下医疗之间的边界将日益模糊。

数字化的医疗健康产业和医疗健康产业的数字化互为表里，融合渗透、一体化发展趋势明显，即传统线下医疗必将演进为数字化、网络化、智能化的数字健康。

大数据、云计算和人工智能（AI）等技术与医疗的有机结合，有望大大提升诊断、手术、零售、慢病管理、公共健康管理等各方面的效率，由此迅速为多个场景的医疗健康需求提供解决方案。

《“健康中国2030”规划纲要》提出，2030年中国健康服务业总规模将达16万亿元。随着数字化对医疗健康的全面渗透、融合和赋能，未来，数字健康产业无疑将占主导地位。

背景：上周看了阿里章剑锋写的一篇大数据文章，加上对健康医疗大数据相关政策的分析，想就医院大数据的建设说几点看法，毕竟国家健康大数据战略下智慧医院大数据是必然先驱，有大数据抱负的医院信息科大部分还在摸着石头找过河的路，而其他行业的经验还是很有借鉴意义的。

2019年6月，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃（中国卫生信息学会会长）在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》（尽管找遍网络都没找到这个指南，可能还在整理中）

而基本同一时间，国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》，对“医院大数据”明确为“医院数据”，这也是我一直在解释的名词，正符合大数据的正确引导和深度理解。

2019年的厦门CHIME，中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南（征求意见稿）》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导，大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑，而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台，信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能，当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策：

2018年4月，国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引（试行）》基础上，形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图，云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能，最近几年AI大数据经常被一起称呼，不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家（或者同一生态圈）建设会是最好的选择，毕竟做AI的一定先做数据，但是做数据的却不一定做得好AI，看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了，这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。

再来看大数据的宏观发展环境，从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰，已经迈过了甘特曲线的2个关键节点，现在正处于稳步发展。

大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。何为大数据？这一轮数据到大数据的概念，水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化（这个维度数据大数据都应该称为数据处理），而聚变的是技术栈维度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是闪亮的hadoop不也在没落么，因为技术为业务而生，符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop，就医院数据体量和应用需求，hadoop真不是最佳实践，而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。

再来看医院大数据上云，尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境，但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策，允许医院将患者数据对患者开发，但是把医院数据放在厂家提供的云上，对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平，最重要的资产就是医院数据，医院数据又比较敏感，医院本身是要遵从严格监管的，所以按照当前形势，更适合医院的还是数据在医院（很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云）。

还是回到大数据平台，伴随着大数据概念火热，hadoop缺在逐步没落，就大数据技术栈本身，不存在hadoop架构和oracle架构的选择（在这个点上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存储方案的差异，hadoop是大数据完整技术栈），只存在数据存储架构的选择，根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构，选了hadoop就不能用oracle吗？这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案，根据数据分析需求选择技术栈，如果不清楚需求，何不来个混合架构搞个万金油？其实医院大数据，oracle是可以用的，国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

这里又引申到另一个问题，Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展，医院大数据建设技术要求必提，但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲，难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗？能用的技术才是好技术，自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌，应该是信息科都可以简单上手 *** 作做数据治理，以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易 *** 作、专业化、流程化、全链路的数据平台（绝对不是hadoop），这个平台准备后续专门介绍。

智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢？参见前一篇文章《如何做数据治理》，数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业，以及运营商，现在每个AI互联网公司都会有数据部门，医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身，能不能发展到数据中台，还要看医院战略，而不是各种广告中的概念。

还有一点需要补充的，中美贸易摩擦，美对中进行了严格的出口管制，无论从硬件还是软件，能支持国产化会是一个更好的选择。

最后，数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情，当前市场大量充斥草台班子的数据搬运，没有深度长期的价值挖掘，再好的搬运工做的也是劳民伤财的事，参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议，这才是医院大数据真正有远见的规划。

简单总结下，智慧医院大数据发展趋势：

1 政策会频繁颁布，医院大数据（数据）建设一定是必然，目前已经开始稳步发展；

2 大数据平台概念会褪去，医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台；

3 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身，现阶段还需要一套简单上手的平台辅助；

4 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案；

5 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求；

6 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实，毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工；

---