我国物联网，年复合增长率超过25%
2016年6月，科技研究机构国际数据公司IDC表示，到2020年，全球物联网的市场将达到17万亿，从2014年的6558亿美元，以每年年复合增长率169%的速率快速攀升。物联网的整个市场形态，正在不断地呈现出新的玩家、新的商业模式以及各种各样的产品以及解决方案。
2017年9月13日，中国经济信息社在无锡发布的《2016-2017年中国物联网发展年度报告》中显示，中国已经形成了包括芯片和元器件、设备、软件、系统集成、电信运营、物联网服务等较为完善的物联网产业链。已部署的机器到机器终端数量突破1亿，物联网产业规模已从2009年的1700亿元跃升至2016年超过9300亿元，年复合增长率超过25%。
当然，这仅仅是整个国内物联网市场的一个缩影。随着移动互联网时代逐渐开始向万物互联时代转变，无论是工业、农业、制造业，物联网都正在成为一种划时代的革命性技术。
医疗，物联网的必争之地
医疗，这个与人类生存息息相关的行业，同样也有理由实现互联互通。
医疗改革的不断推进，迫使医疗机构的内部建设、经营管理在医院运行中的地位越来越高。在此背景下，医院要想进一步提高医疗质量，降低服务成本，提高医疗服务质量，就应该以确切的疗效和无微不至的服务来树立自己的品牌，以品牌的提升来带动医院的全面发展，维护医院正面形象，避免医患冲突。通过精细化运营管理，降低服务成本，让医院长久持续地发展。
因此，人财物的管理必然要更加精细化，以最低的成本提供最优质的服务。
物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象（如医生、护士、病人、设备、物资、药物等）的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息、管理信息的数字化采集、处理、存储、传输等。帮助医院实现解决医疗平台支撑薄弱、医疗服务水平整体较低、医疗安全生产隐患、医疗管理成本高等问题。
简单来说，物联网既提升了医疗服务水平，也帮助医院实现了开源节流。
埃森哲（Accenture）在2017年发布的《2017年医疗物联网调查》中指出，到2020年，物联网在医疗领域的市场价值将达到1630亿美元，2015年至2020年间复合年增长率为381％。
报告显示，当今的医疗机构对于IoHT解决方案的投资比例，正随着IT预算的整体规模而增加。IT预算总额低于2600万美元的医疗机构，将其预算的58％用于投资物联网；预算总额为2600万-5000万美元的医疗机构，投资比例为96％；预算总额为5100万-1亿美元者，投资比例为104%；预算总额为1亿-2亿美元者，投资比例为126％；预算总额超过2亿美元者，投资比例则达到了137％。
国家智慧医疗评价指标体系的构建与物联网应用场景
2016年8月，中国医院杂志发表了一篇《国家智慧医疗评价指标体系的构建》的研究文章。该研究项目组受国家卫生计生委规划信息司委托，采用德尔菲法建立一套科学的国家智慧医疗评价指标体系。用于综合评价医院的智慧应用于管理水平，指导和促进医疗机构的智慧应用与建设。
参与咨询的专家主要来自信息化程度较高的三级医疗机构长期从事医院管理、卫生信息管理的管理者，专家权威系数较高。经过两轮咨询，专家在评价指标体系的构成及权重系数上基本达成一致。目前该评价指标体系已经在北京、上海、广东、浙江、江西、内蒙古、河北、黑龙江等多个省份开始进行内部测评。
其中标黄的部分为医疗物联网企业的潜在切入场景
在智慧医疗评估体系中，与医疗物联网应用场景相关的二级指标主要为基础设施（0764）、智慧患者（0237）、智慧管理(含行政、业务)（0130）、智慧护理（0085）、智慧后勤（0036）和智慧保障（0142）。根据这些信息，我们能够判断出物联网企业发力重点应该为两个方面，一是围绕患者服务为中心的护理、后勤和基础设施；二是围绕医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
事实果真是这样吗？
无锡，中国物联网起航之城
为了解目前医疗物联网的落地场景，动脉网整理和分析了国内的24家知名医疗物联网企业。
从图表中的数据发现，目前国内物联网企业最为集中的地方分别是北京、杭州、深圳和无锡。北京、深圳、杭州作为国内互联网企业最为集中的几个地区，并不让人意外。值得一提是无锡，这个有着“中国物联网起航之城”称号的城市。
从上世纪70年代起，无锡就开始引进半导体产业，在90年代，无锡实施了国家“908”工程。迄今，无锡已形成完整的IC设计、制造、封测产业链，是仅次于上海的中国IC产业产值第二大城市。
也正是由于IC产业是物联网产业链中不可或缺的一环，因此近年来，大量无锡IC设计企业将研发方向转入传感及RFID领域。几乎所有的设计企业都与物联网的配套相关，良好的IC产业基础使无锡成为物联网产业的天然襁褓。
在这24家企业中，本文整理出了14个医疗物联网的应用场景。分别是体征监测（心电、血糖、睡眠质量等）、移动护理（移动查房）、人员管理（护理人员定位、婴儿防盗、老人定位等）、输液管理、资产管理（血液管理、器械管理、高值耗材管理等）、远程转诊会诊、报警求助、手术室管理、环境监控（PM25、温湿度、光照等）、院内导航、标本送检、药品管理、冷链管理以及床旁交互。
根据应用场景的不同特性，本文将这14个场景分为两大属性，分别是医疗服务需求和成本控制需求。正如我们之前预料的那样，围绕患者服务为中心的护理、后勤和基础设施。以及围绕医院人财物为中心的保障和行政业务管理是物联网企业在医疗的落地重点。以下为这两种需求的分布图（仅供参考）：
由图可知，目前医院对于物联网的需求基本重点放在了提升医疗服务质量上。而成本控制方面，包括设备管理、耗材管理等应用还相对较少。
由于设备和耗材管理并不能为医院非常直观地反映成本控制的效果。再加上药品零差率和医疗付费方式改革，让医院不太愿意再在医疗器械等环节加大投入，所以这也导致了医院对于这方面的物联网应用热情度不高。但长期来看，医院通过物联网实现资产管理是必然的趋势，但仍然需要一定的接受时间。
针对体征监测、移动护理、人员管理、输液管理和资产管理这5大重点领域，本文分别采用了具体案例，来详细说明它们的真实落地情况。
4大应用场景落地案例
体征监测
随着医院重症病人、传染病人和发热病人的不断增加，护理人员需要频繁测量体温、脉搏等生命体征。传统测量体温等生命体征的方法和数据记录方法，不仅时间长、效率低，而且测量工作也费时费力。
物联网体温标签，采用物联网技术，对病人体温实现实时、连续、自动采集，变传统的体温测量为体温监护，为医院提供简约、智能的体温监测方案。
1、可连续采集，变体温测量为体温监护，第一时间发现病情拐点
2、24小时实时显示，提供体温信息可视化界面。
人员定位
基于物联网技术的人员定位管理系统，是Wi-Fi技术和RFID技术在医疗行业的典型应用。通过加强对特殊患者位置及动态的监管，能够真正做到“以患者管理为中心”。
该系统实现了对医院各类人群的精细化和智能化管理，精确的RoomLevel级和BedLevel级定位服务、自定义事件机制及多样化提醒方式，更加切合医院实际应用场景，物联网产生的感知信息丰富医疗信息数据的同时也为医护人员的日常工作带来极大的便利。
常见定位人员包含：医生、护士、病患、新生儿以及发送人员等其他医务工作者。
此外，三甲医院的新生儿普遍较多，如果不采用有效的标识，往往会造成婴儿错抱及婴儿被盗等问题，给医院及婴儿家庭带来灾难性的后果。
该婴儿防盗系统通过为婴儿和母亲佩戴有源的RFID远距离标签，实现母亲和婴儿的匹配。其中，母婴身份信息匹配管理功能包含在母亲标签中，婴儿标签一旦被佩戴至婴儿脚踝后，（未经允许） 私自取下，系统将自动产生报警信息。同时，系统可在婴儿活动空间内布置物联网AP用于采集婴儿的信息。配合在病区出入口安装出口监视器，从而实现对婴儿全方位，全时段的24小时监控。
输液管理
作为国家重点大学研究型附属医院的中山医院，每年门急诊量达280万余人次，收住病人6万人次。如此巨大的患者量，给医院的医护人员带来了极大的服务压力。对此，医院希望用物联网技术来帮助护士减轻工作量。
中山医院信息科的相关人员希望搭建一个部署简单、不绑定业务软件厂商的物联网平台，既能稳定支撑业务系统，又可以和现有的无线网络无缝对接的物联网方案。
由于这套系统可以实时监测输液余量，因此医护人员在工作中可以根据屏幕显示输液量，做到提前备药，提前换液。一旦出现某个病人输液速度过快的情况，系统便会自动报警，让医护人员实时掌握输液滴速，保证输液安全。
中山医院护理部主任表示：“过去，我们一直在寻求能提升护理质量和护理安全的好方法。使用了这套全闭环输液管理系统，既缩短了护理工作中输液所占用的时间，同时也极大程度规避了医疗风险事件，有效提升了患者的就医满意度。如今，工作轻松很多，呼叫铃声也变得很少，病区很安静，病人也比较满意，一切都变得井然有序。”
资产管理
过去医院的高值耗材，设备科发出去给科室，并不知道科室到底用在哪一位病人身上，是用了还是丢了。但如果引进物联网之后，就能形成一个全流程的闭环管理。比如耗材是在哪个科室申请的，哪个供应商供应的，采购价格是多少，进入库房之后，被哪个科室领用走了，最后用到哪个病人身上，医院都能一清二楚，因为这些信息都被系统一一记录在案。
在医疗设备方面，现阶段三甲医院固定资产较多，却少有医院能有准确的数据。财务科与设备科的报表差异大，在业内来看却十分正常。
某三甲医院院长称：“我们以前用的条码管理，每年盘点也至少要2个月，有些条码污损还读不出来，而且条码信息量比较少，不能确保数据准确，如果用上RFID电子标签读取，信息量会很完善，全程可追溯，估计1周就能全部完成。”
过去，医院在总体效益好的时候会倾向于增购设备。但在精细化管理之后，医院设备科会先对每台设备的效益进行分析，如果发现其中某台设备的使用率较低，那么就意味着，医院并不需要再购买新的设备，只需要提高这台设备的利用率即可。
很多时候医院修一套设备，比买台新的还贵，因为没参考数据。现在管理人员通过物联网平台，买设备的费用、设备的营收、维修的花销，整个产品的利用曲线都能了如指掌。
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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；《加快建设数字河北行动方案（2023-2027年）》明确要把数字河北建设作为推进高质量发展的基础性先导性工程，组织实施6个专项行动、20项重点工程，推动数字技术与实体经济深度融合，适度超前建设数字基础设施，做强做优做大数字经济，完善数字社会治理体系，提升公共服务水平，拓展发展新空间，为融入新发展格局、建设现代化河北提供有力支撑。
涉及信息化相关工作如下：
实施智慧医疗示范工程。进一步完善实用共享、互联互通的省、市两级全民健康信息平台，支撑省、市、县三级应用，推动京津冀医疗互认网络建设。建立医防协同、联防联控的综合监测系统和传染病多点触发预警响应机制，提升应急响应和快速处置能力。完善“互联网+医疗健康”服务体系，拓展服务模式，推动优质医疗资源扩容下沉，提高卫生健康服务均等化与可及性。推进医院信息化建设提档升级，提升医院智慧服务和智慧管理水平，提高便民惠民服务效率。推进数字健康融合发展，鼓励大数据、人工智能、云计算、5G、区块链等新兴信息技术应用，丰富新兴信息技术在医疗卫生机构的应用场景。到2025年，每个设区的市至少建设5家互联网医院，建成一批医学人工智能、医疗物联网应用示范项目，在二级以上医院全面推广5G智慧医疗应用。
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