智慧医疗除了医院还需要大数据和信息化技术来配合，随着社会不断的发展，科学不断的进步，医院也需要精细化管理，这些就包含精细化的 *** 作、精细化的控制、精细化的核算、精细化的分析、精细化的规划，需要通过现代化手段，其中包含医院安全管理、人员管理、车辆管理、消防管理后勒管理、信息广播发布等各项工作，是医院精细化管理，是保障智慧医疗、智慧服务的基础智慧。
关于飞博科技
武汉飞博科技有限公司前身起源于华中科技大学产学研共同合作项目，是1998年创始人张开方与华中科技大学教授共同发起。公司于2005年正式成立，为大型医院提供专业医疗卫生信息系统的设计、建设及运维服务，至今已在行业积累23年，公司成立之初就建立了低代码开发软件应用的理念并发展至今。
目前，武汉飞博科技有限公司是具备颠覆性创新的低代码快速开发开源平台的高新技术企业。已经深耕智慧医疗信息化行业二十余年！致力于打造工具智造时代的软件智慧工厂，以B/S架构、云平台、物联网、大数据，为底层算法，颠覆客户参与模式、交付模式及后续开发模式，通过”要素共性提炼、核心技术封装、关键元素一键生成“等独有技术路径，使客户总体开发速度、客户响应及时度、应用体验幸福感多倍提升，从而为客户创造信息价值和成本价值！
2、国际电信联盟把射频识别技术、传感器技术 、纳米技术 、智能嵌入技术视为物联网发展过程中的关键技术。应该着重发展以下关键技术 ：包括物体标识体系架构 、通信和网络、安全和隐私、服务发现和搜索 、软硬件 、能量获取和存储 、设备微型小型化 、标准 。在医疗卫生领域 ，物联网的主要应用技术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 。
3、医疗器械与药品的监控管理借助物资管理的可视化技术，可以实现医疗器械与药品的生产 、配送 、防伪 、追溯避免公共医疗安全问题 ，实现医疗器械与药品 从科研 、生产 、流动到使用过程的全方位实时监控传统技术被广泛应用在资产管理和设备追踪的应用中，人们希望通过立法加强该技术在药品追踪与设备追踪方面的应用 。
4、物联网在医疗信息管理等方面具有广阔的应用前景。目前医院对医疗信息管理的需求主要集中在以下几个方面：身份识别、样品识别、病案识别。其中，身份识别主要包括病人的身份识别、医生的身份识别，样品识别包括药品识别 、医疗器械识别、化验品识别等，病案识别包括病况识别、体征识别等。
5、远程医疗监护，主要是利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。远程医疗监护技术的设计初衷是为了减少患者进医院和诊所的次数 。物联网这项医疗管理新技术的应用，必将给我国的医药流通领域带来一场新的革命。
智慧医疗是什么呢？相信直到现在仍有许多人不了解智慧医疗。智慧医疗的本质是打通患者与医务人员、医疗机构、医疗设备的关联，建立健康档案区域医疗信息平台，利用物联网技术，逐步达到信息化。
我国的医疗问题一直停留在“医疗体系效率低下、医疗服务质量欠佳、就医现状看病难且贵”的阶段。公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、渠道少、覆盖面低等问题困扰着大众民生。大医院人满为患，社区医院无人问津，病人就诊手续繁琐造令就医体验极差，这些都是医疗信息不畅，医疗资源分配不均匀造成的。建立一套智慧的医疗信息网络平台体系，可以大大缩短就医时间，降低就医费用，享受安全、便利、优质的诊疗服务。从根本上解决“看病难、看病贵”等问题。
智慧医疗是什么呢？智慧医疗是由智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统三部分组成。
1智慧医院系统是由数字医院和提升应用两部分组成。
数字医院包括医院信息系统、实验室信息管理系统、医学影像信息的存储系统和传输系统以及医生工作站四个部分。收集、存储、处理、提取及数据交换病人诊疗信息和行政管理信息。
提升应用包括远程探视，远程会诊，临床决策系统，智慧处方等等。
2区域卫生系统，由区域卫生平台和公共卫生系统两部分组成。
区域卫生平台包括收集、处理、传输社区、医院、医疗科研机构、卫生监管部门记录的所有信息的区域卫生信息平台；帮助医疗单位以及其它有关组织开展疾病危险度的评价，运用先进的科学技术，制定定制性的危险因素干预计划，减少医疗成本，制定预防和控制疾病的发生和发展的电子健康档案。公共卫生系统由卫生监督管理系统和疫情发布控制系统组成。
3家庭健康系统。
家庭健康系为市民的健康提供保障，为行动不便无法上医院就诊的患者提供视讯医疗，对慢性病以及老幼病患远程的照护，对特殊人群比如智障、残疾、传染病等患者做健康监测，提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
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；
易云维®医院IBMS集成化智能管理平台是在BA楼宇设备自控系统和BMS建筑设备管理系统的基础上进一步地与通信网络系统、信息网络系统实现更高一层的楼宇智能化集成管理平台。它是以全面实现优化控制和管理，节能降耗、降本高效、舒适环境、安全等为目的的物联网平台系统；利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统有机地整合起来，集中监控，统一管理，使它们协调工作，共同为医院创造一个舒适、便捷、绿色、安全的就医环境。
可集成的系统包括：
1、BA监控管理系统
2、视频监控系统
3、智慧后勤管理系统
4、门禁管理系统
5、Ai手术室管理系统
6、停车场管理系统
7、能源管理系统
8、智慧物业管理系统
9、其他子系统
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）