物联网技术应用在医疗中的案例有哪些

物联网在医疗机构中的应用:
1病人的识别—ID示踪
2药品配送使用，不良事件报告
3手术质量控制
4门禁系统
5医疗单元的识别
6固定资产管理
7遥感遥控遥测
8急救调度
9终端自助报告
10就诊资料收集与管理
11传染病管理
12医院感染管理
13消毒供应
14膳食资讯
15病人过敏史
16疾病预防控制

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；

拨号连接

PACS系统
PACS(picture archiving and communication systems)全称为医学影像存档与通讯系统。是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学图像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统。

PACS在医院影像科室中迅速普及开来。如同计算机与互联网日益深入地影响我们的日常生活，PACS也在改变着影像科室的运作方式，一种高效率、无胶片化影像系统正在悄然兴起。

在这些变化中，PACS的主要作用有：联接不同的影像设备(CT、MR、XRAY、超声、核医学等);存储与管理图像;图像的调用与后处理。不同的PACS在组织与结构上可以有很大的差别，但都必须能完成这三种类型的功能。

对于PACS的实施，各个部门根据各自所处地区和经济状况的不同而可能有各自的实施方式和实施范围。

不管是大型、中型或小型PACS，其建立不外乎由医学图像获取、大容量数据存储及数据库管理、图像显示和处理以及用于传输影像的网络等多个部分组成,保证PACS成为全开放式系统的重要的网络标准和协议DICOM30。

物联网能利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。
物联网的出现成功地成为我国传统工业至智能工业的桥梁，它实现机器与机器、人与机器间的互联互通。提高了生产线过程检测、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平，在生产过程中进行智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，从而提高了产品质量，优化了生产流程。
在医疗卫生领域，物联网技术实现医院与人之间智能化医疗和管理，当今物联网在我国医疗卫生领域里涉及到条码化病人身份管理、移动药物管理、移动病案管理数据保存及调用、婴儿防盗、护理流程、临床路径等各种管理。目前采用物联网技术最广泛的当属 RFID 技术。RFID(射频识别技术)是物联网感知层核心技术之一。它利用射频信号实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的。

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”。

大数据在医疗领域的应用：

建立电子病历：

在医疗方面，到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。

收集病人数据：

另一个创新是 可穿戴设备 的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

节约医院成本：

医疗资源的按需调配能够极大地降低医疗成本，看似像是不可能完成的任务，但大数据帮助一些“试点”单位实现了这一构想。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。

湖北宜昌发布推进公立医院高质量发展实施方案，明确到2025年，建立健全现代医院管理制度，全面提升区域诊疗服务能力；建成优质高效的市、县、乡三级医疗服务体系，实现“互联网+诊疗”信息化建设新跨越，推动公立医院综合改革效果评价和国家公立医院绩效考核成绩进入全国前列；建设一批省级区域医疗中心、国家和省级临床重点专科，打造公立医院高质量发展“宜昌样板”，引领宜荆荆都市圈，服务宜昌建设联结长江中上游、辐射江汉平原的省域副中心城市。
其中涉及数字化相关内容如下：
1、在“构建公立医院高质量发展新体系”中明确“织牢基层卫生服务网底”，构建城区医联体“三级综合医院+社区卫生服务中心+社区医务室”三级诊疗服务体系，深化“筑堡工程”健康医疗场景建设，织密织牢基层卫生网底。新建一批社区医务室，强化公立医院对社区卫生服务中心的全方位支持，鼓励发展“互联网+”诊疗模式，打造15分钟城市社区卫生服务圈。
2、在“引领公立医院高质量发展新趋势”中明确：
（1）推进医疗服务模式创新，做实责任制整体护理，推行“互联网+护理服务”，开展上门护理、居家护理等延续护理服务。
（2）强化信息化支撑作用，完善区域健康医疗大数据中心，打造区域一体化医疗平台，大力推进医院信息标准化建设和电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”智慧医院建设，提升医院医疗健康信息互联互通标准化、成熟度水平。加强云计算、大数据、物联网、区块链、第五代移动通信(5G)等新一代信息技术与医疗服务深度融合，规范和完善远程医疗和互联网诊疗应用。强化实名制健康医疗服务，继续拓展“互联网+医疗健康”便民惠民服务。到2024年，二级公立医院电子病历功能应用水平分级达到4级以上，30%以上三级公立医院电子病历功能应用水平达到5级，预约诊疗比例占年门诊人次80%以上。建立药品追溯制度，探索建立公立医院处方、药品零售消费、医疗服务监管等信息共享机制。
3、在“建设公立医院高质量发展新文化”中明确“强化便民惠民服务”，推进先诊疗后付费、床旁结算、信息推送等便捷服务，开展远程诊疗、“互联网+诊疗”、护理延伸服务，推行检查检验结果互认、电子处方互联网流转。

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