数字医院有多美？

邱月烨

试想一下：一天夜里，一名患者拨打了某医院急救中心的电话，急救中心接到电话后，便通过云端将与社区医院、家庭医生共享的患者信息和医疗档案从系统里调取出来。在患者到达医院前，他的健康档案、病史资料、生命体征等，就已经传到了医生的手上。患者到达医院后，一切已准备就绪。

人未到，信息先到，这样的场景并非假想，GE医疗在2013年发布的名为“影像及临床文档管理中心（Centricity？ Clinical Archive）”解决方案（CCA）中介绍了这一国外的成功案例。在这个过程中，云计算、大数据这两种技术起到了关键作用，展示了未来数字化医疗的可能性。

云计算对医疗带来的好处很好理解，促进信息流通、加快信息传播、减少沟通成本等，但大数据呢？大数据曾被捧上神坛，似乎谈及未来发展非谈大数据的应用不可。经过一番捧杀，现在言及大数据，人们抛出的态度变成了质疑。那么，医疗大数据可行吗？数字医院会是怎样的？

“医疗信息化必然会拥抱大数据，就像快消行业，医疗行业本身就是具有大数据特性的行业。” GE医疗大中华区医疗信息部总经理杨涛斩钉截铁地告诉《二十一世纪商业评论》（以下简称《21CBR》）记者。医疗大数据本身并不神秘的，例如在中国，一个拥有 5000张床位、服务于周边城市几百万人群的大体量集团医院，所有检查、治疗、随访的影像和临床数据经年积累起来，就能够产生海量的大数据。事实上，医疗大数据的应用在国外也已经有了。大数据技术被用来监视早产婴儿以及患病婴儿，通过记录和分析婴儿的每次心跳以及呼吸模式，医生可以提前24小时预测任何身体不适症状的出现，更及时地救助患病婴儿。

对于医疗设备来说，大数据也有实实在在的应用，比如做CT时，如何把X射线剂量降至最低从而降低致癌风险，但又不影响检查效果，就可以利用大数据做决策。杨涛介绍道：“比如一个男性患者，55岁，身高1.7米，体重超重，大概200多斤。当他来到在医院做CT时，我用多少CT辐射剂量呢？多剂量是不好的，我们需要针对患者个人的情况，制定最优的诊疗方案，这就要求大量的数据支撑和分析。”

针对这一问题，GE推出了一款名为“Dose Watch”的剂量管理平台，对患者CT检查剂量进行管理。在这个过程中，就利用到了大数据——建立一个数据库，检测并记录病人在一段时间内接受到的辐射剂量数据。在数据分析阶段，则要寻找有价值的信息，比如一个病人的X射线辐射累积剂量，不同部位的CT检查剂量，不同型号CT机扫描同一部位的辐射剂量，不同扫描方式的辐射剂量。“Dose Watch”可以在系统中设置个体单次扫描剂量、累积剂量和预值，超过预值它就可以实现远程警报，并反馈给医生。“比利时的CT实验室做过这样一个实验，只是通过Dose Watch观察每一个扫描技师的扫描行为，并进行行为学监测和纠正，就可以将整个科室全年的同一部CT的扫描剂量降低41%。”GE医疗超高端CT产品经理刘华阳介绍道。

不过，一家单体医院的数据其实很难有大数据之说，从数据的多样性、多变性以及价值来看，都是不足够的。这就需要将医疗机构间的数据联合起来，互联互通。但最大的问题是，如何统一管理？ 事实上，中国的数字化医院建设或许还没走到这一步。讨论医疗数据如何统一管理之前，还必须了解数字医院以及医疗信息化发展的基本情况。

杨涛向《21CBR》记者介绍道，由于医疗信息化的发展起步较慢，在别的行业已经历过信息化发展的基本规律和阶段时，医疗行业才刚刚开始，“第一阶段即数字化阶段，电子病历系统、临床信息系统的上线都在这个阶段完成。第二阶段则是连接这些数字化的临床信息系统，进行工作流程协同、信息数据整合，实现互联互通。例如 CCA解决方案就可以帮助医院在保护既有投资的基础上，以患者为中心，以诊疗时间为轴线，整合患者的临床信息，打破‘信息烟囱。第三个阶段，也是最有意思的，就是分析工作流程和数据里所隐藏的价值，对数据进行拓展、整合和优化，对数据的行为进行可控化、规则化和智能化， 帮助医务工作者和领导获得更好的决策力和洞察力。 ”

文章开头所提到的案例，之所以能够实现的基础之一，就是信息传输与存储的无缝对接。就发展阶段看，欧美的医疗市场已经发展到了第二到第三阶段。而此时，中国大部分医疗机构的发展还处于第一和第二阶段之间，少数三甲医院刚刚进入第二到第三阶段。“数字化医疗的建设，有一个很重要的考核指标，就是以病人为中心，以数据为基础，以流程优化为联通，以医疗服务为内容，以管理来驱动。要将医院的人力资源、技术资源、管理资源进行高效的整合，重整聚集，为病人提供高品质的医疗服务。”杨涛说，虽然我国医疗行业的信息化发展水平比国外晚了15年，但并不意味着需要 15年才能赶上，“从技术角度来看，我们可以利用创新性的技术来飞跃。”

此外，要实现数字化医院建设，还必须跨过管理上的障碍。“在中国，需要稍微费点劲推动的，是现代化医院管理理念、管理制度、考核体系、医疗诊疗流程和标准、质控等。这些才是数字化医院信息系统支撑的根本，否则很难做到。医生的多点执业是现在最热门的话题，事实上，这些都是与数字化医院建设息息相关的——如果不能把医疗资源联通起来，医生多点执业也很难起到根本性的改变。”杨涛分析道。

回到统一管理的问题上，或许可以从医疗数据的结构化、标准化入手——没有标准化，各医院之间就像“各说各方言”。

可以想见，如何管理海量的数据将是医院数字化建设所要面临的第一个挑战——一张CT扫描图像，150MB；一个基因组序列文件，750MB；标准的病理图，5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命的话，仅一个社区医院累积的数据量，就可达数TB甚至数PB（1TB相当于l024TB）之多，更勿论规模更大的医疗机构，甚至是地區医疗主管部门汇集的数据集了。而根据麦肯锡的数据，到2020年，全球数据将急剧增长到35ZB（35 ZB相当于35万亿GB），相当于2009年数据量的99倍。如何管理医疗数据，存储数据，让数据结构化、标准化，对非结构化数据进行整合与价值挖掘，都任重道远。

随着中国医疗市场的转型，医疗机构会越来越注重精密化、精细化的管理。那时，数字化医院的核心含义与价值才会越来越体现出来。