陈学涛

陆军军医大学新桥医院信息科主任

副高职称，博士学位，长期从事医院信息系统建设与管理工作。主要研究方向：医院信息化，医疗信息标准化，大数据与人工智能在医院知识服务、患者服务等领域的应用研究。兼任重庆市医院协会信息管理专委会副主任委员等职，主持和参与省部级课题5项，发表相关学术论文28篇，获软件著作权3项。

数据建设与技术创新：智慧医院发展的双轮驱动

我国医院信息化经过20年的快速发展，当前正处于从信息化向智能化转型的关键时期。在推进数字化医院建设实践中，一方面面临系统集成难、数据标准化差、智能化程度低等诸多现实困难，另一方面又要拥抱云大物移、人工智能、区块链等不断兴起的各种新型信息技术带来的医疗模式深刻变化。具体体现为需求爆发与条件受限、技术创新与数据不佳、顶层设计与局部现实、短期成效与长远布局等多种矛盾交织。

人们憧憬无所不及的智慧时代早日到来，理想是丰满的，但现实仍然特别骨感，智慧医院的实现必然有相当长的路要走。落实到具体的行动计划上，我们又该如何把握？我们认为，不管外部形势如何风云变幻，始终把握数据建设与技术创新两条主线，智慧医院建设之路才会行稳致远，智慧之光终究会逐步明亮。

01 对智慧医院的内涵与特征的认识

医院信息化工作的称谓，从早期的“信息化医院”、“数字化医院”到“智慧医院”建设。为此，业内常有人提出疑问，到底什么叫智慧医院，智慧医院的特征是什么？现在我们就是智慧医院了吗？这些问题确实要予以科学的明确，否则就会迷失前进方向，造成资源投入的巨大浪费。

智慧医院的名词在官方文件中最早提及的是，2014年8月国务院下发的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》。笔者也查阅了国内文献对智慧医院的定义，其中以中国数字医学杂志执行主编李华才的解释较为准确——

“智慧医院是综合运用云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等信息技术和通信技术手段，感测、分析、整合、感知医院相关信息系统的数据或信息，从而为满足医疗、服务、管理的各种需求作出智能响应”。

由此可见，在可预见的未来，智慧医院的特征是泛在的互联、深度的感知、智能的应用；同时，智慧医院的内涵不是一成不变的，而是随着社会发展、技术进步不断升级和超越。

笔者对国内医院信息化发展水平的定位判断是：目前尚处于数字化医院向智能医院1.0转型的关键时期，数字化医院建设基础还不扎实，发展很不均衡。当前智慧医院雏形开始展现，但还不能称为完全意义的智慧医院，智慧医院的实现依托单体医院很难实现，需要依靠全行业甚至全社会的共同努力。

事实上，我们注意到国家卫健委官方文件中，对“智慧医院”这一名称的使用较为慎重，比如《医院智慧服务分级评估标准体系》中提到：“指导医院以问题和需求为导向持续加强信息化建设、提供智慧服务，为进一步建立智慧医院奠定基础”，换句话说，当前还没有达到智慧医院的层次，只是为之准备和铺垫。一些非IT专业的媒体和少数医疗机构的宣传报导则比较“前卫”，声称“国内首家智慧医院”之类的报道时有出现。智慧功能的局部亮点显然不能换而言之为智慧医院的整体实现。

02 医院数据体系建设的核心理念

医院数据体系建设是实现智能化的必备条件。

智能应用总体上可分为数据驱动和知识驱动的智能应用两大类。知识可来源于数据分析，也可直接来自领域专家的认知，知识的计算机存储和利用归根到底依然需要一种有效的计算机表示，即知识的数据化。因此，无论是数据驱动还是知识驱动，归根到底，都是一种数据形式。我院近期召集了一次人工智能研究临床专家座谈会，大家提出的最多的问题是数据收集、加工、标记困难。

传统意义上，医院信息化建设按业务模块可分为患者服务信息化、医疗信息化和医院管理化三大类。每一个类模块包含了诸多子系统（比如医疗信息化包含医护工作站、电子病历、LIS、PACS、电生理、输血等几十个子系统），这些子系统通过相关协同和互联，共同构建成医院信息化整体体系。

面向智能时代的智慧医院基础建设，我们需要升级建设理念。传统意义上，医院信息化建设是以业务驱动的，数据只是支撑业务的附属品。新形势下，业务体系建设应升级为数据体系建设，以数据为核心建设要素，通过业务现实需求分析和未来需求预测，建立可扩展的数据模型，综合利用数据实时治理和数据后治理的双重手段，实现数据颗粒度饱满、数据链完整一致、数据标准集成统一等数据质量要求。

03 智能技术应用创新的基本思路

从智慧医院发展整体的角度看待医用人工智能技术研究与应用，需要把握以下三个方面的原则和思路。

一是智能技术并不等同于人工智能技术。大数据与人工智能技术只是医院实现智能化的一种新型技术而已。医院大多数应用场景中，在数据质量基础支撑较好的条件下，使用常规信息技术即可实现业务的智能化。医院现有信息系统之所以表现出令医务人员感觉不够智能，常常因为数据离散缺失、软件自身架构扩展性差多种综合因素引起。我们需要积极探索和布局新型技术的应用，但唯人工智能论也会使智慧医院建设陷入误区。

二是人工智能研究应遴选特定场景。当前人工智能技术发展总体处于弱人工智能阶段，实现通用智能尚待时日。具体就医疗行业的人工智能研究而言，应聚焦特定病种、特定场景开展。不明确这一定位，极易造成研究风险，比如放射等医技部门希望AI能排出绝大部分正常胸片，使医务人员专注于异常病例的分析和判断。从需求的角度看非常合理，切实可极大提高医技科室工作效率（因为大部分片子都是正常的），但从AI技术角度看，AI需要通过学习具备识别诸多病种的阳/阴性特征的能力，无论从数据采集与标注、算法设计和规避临床应用风险的角度看，都是非常困难的。

三是智能创新应与信息化有效融合。信息系统为智能化提供数据来源和场景条件，并通过其独有的算法予以智能感知触发信息系统相关行为响应。正如李国杰院士所言，人工智能不是单项技术，在实际应用中，很难分清哪些是人工智能应用，哪些是一般的计算机技术应用。在智慧医院建设实践中，智能化和信息化同等重要，智慧医院将会越来越呈现智能化和信息化融合发展的新业态。