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未来医疗将朝十大趋势发展

首页 » 产业 » 行业 2015-08-10 中国数字医疗网 赞(2)
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导读
“‘互联网+’的时代下,是行业+互联网还是互联网+行业,大家争论很多。无论怎样讲,信息化确实深刻地改变了每一个人的生活,在科技支撑下的未来又将何去何从,值得大家思考。”

“‘互联网+’的时代下,是行业+互联网还是互联网+行业,大家争论很多。无论怎样讲,信息化确实深刻地改变了每一个人的生活,在科技支撑下的未来又将何去何从,值得大家思考。” 国家卫生计生委统计信息中心健康卡管理处处长李岳峰在近日由中国数字医疗网、惠普共同主办的以“超越存储,远见未来医疗”为主题的论坛活动上如是说。以下是他的精彩演讲整理:

现有模式的现状与困境:三大提升与欠缺

他说,近些年国内医院信息化建设水平、区域业务协同和信息共享水平以及政府投入等三方面均有显著提升。一是医院信息化水平逐步提升,最初我们从医院单纯的财务系统的构建,逐步到目前一些大型医院都已经建成相应的集成平台,这样一个发展过程也是医院服务效能、管理效能不断提升的过程;二是区域业务的协同和信息共享水平提升,特别我们建立各级区域信息平台,这些平台有效地支撑了医院的应用,也通过这种数据之间的交换,也使得信息逐步进行归集、逐步进行共享。三是政策投入方面也在逐步提升,特别我们也是一些创新模式等等这些方面,政策,国家从2010、2011、2012年连续三年中国财政投入93个亿用于各级各类的医疗卫生信息化建设,同时中央的投入撬动各地政府的财政投入,同时又加各级各地医疗卫生机构自身信息化需求的投入,这样下来以后,这个投入也是相当大的,我觉得这样一个投入使得我们的信息化水平总体很大程度的提升。

在各方面逐步提升的同时,我们仍需要认识到不足与欠缺的地方。第一,信息利用和大数据新常态,主要三个方面,第一通过社交产生的大数据、第二,通过医疗卫生或者健康服务产生的数据,因为健康服务里面存在医疗卫生我们更多是侧重病人的病历,但是我们还有健康人随时收集我们个人一些生理、健康相关数据,这样都是很大的数据,还有教育,因为现在学习方式,我们以前都是课堂学习,校园学习,现在我们变到网络学习,自学习,大家互相学习,同时学习的方式多样,这样一种采集数据越来越大,他主要讲了产生大数据的方式,我觉得把健康产生的数据也作为一个大数据的重要领域,特别大数据技术方面,我们都在讲大数据,现在大数据到底采用模板架构下对数据进行清理分析,采用合适模型,现在有公司在大数据做,真正做的,我觉得是我们一些互联网企业对我们用户信息进行的分析,但是这些分析有些实际上是在用很多并行计算的大数据技术,大数据技术现在成熟等等,我们还是不够的,只是提出这么一个思考。

第二是集成平台还不够健全,特别是针对于一些大、中型医院,医院的自建系统就达几十甚至上百个,在没有平台的情况下,院内的数据仍处于孤岛,彼此不能互联互通,数据难以做到共享;其次还有标准化、信息安全等方面都存在很大不足与待完善的地方。第三是专业化人才和知识溢出效应。医疗信息化建设需求既懂信息技术,又了解医疗卫生相关需求的复合型人才,就目前来看,这样的专业人才仍很紧缺。另外我们要通过信息化的共享,来发挥知识溢出效应。

随着新技术产生以后大家有需求,比如我们现在讲能够进行人体健康数据采集新的技术的应用,原来没有这样的技术,现在开始应用了,等等这样里面产生了诱导需求我们怎么应对,方便我们去思考,我们行业需要做深层次的思考,这是我想说的现状和困境。

机遇和挑战

信息技术的发展,人们对健康关注度的加强以及经济支付能力的增加,新医改的政策驱动等因素无疑给医院的信息化建设及未来发展带来了新的机遇。面对这些机遇,我们该如何应对变得很关键,李岳峰谈到,人的健康因素、信息化的差异性,还有规律性的认识等因素同样带给我们严峻的挑战。

未来趋势与思考:医疗行业的十大趋势

我觉得未来应该是从出生到生命终结的全方位的、无所不在健康关怀,另外一个是智能化,这种智能化包括我们的治疗设备、包括我们的相关的系统支持、包括我们这种智能的我们个人相关的一些信息都是整个是采取智能化。还有个性化,我们更加关注每一个个体的个性化治疗、个性化的一些系统、个性化的服务一些方案个性化,可能未来的治疗更加关注于这种精准医疗这样的思路,更加精准的意思就是说我有的放矢地针对这些病变的部位,病变的一些器官等等有效地进行干预也好、阻断也好、治疗也好、计划也好,都是精准医疗的方式。

另外一个它的路径我觉得还是以人为本,以患者为中心,当然这个我觉得跟患者还是因为以健康为中心,因为以问题为导向的信息化中心,我们面对问题,不断解决问题过程中我们在向前前进,绝对不可能我们把未来设计得很好,但是因为你的技术在不断地发展、演进过程中,到底现在技术是不是代表未来技术?我觉得有一个自适应,或者逐步我们对技术的调整、适应的过程,因此我觉得它应该有三个方面。以人为本、以患者以健康为中中心,以问题为导向,不断解决问题。

另外,李岳峰认为,医疗行业未来会朝以下十个趋势发展,第一个趋势,卡与个人信息归集以及大数据,我们现在每个医院有一个病号,每个患者进入医院里面产生一个号,但是由于不同的医院对一个患者产生N多号,这个患者信息归集没有办法,没有统一的缩影,怎么办?那就需要一个卡,或者有一个载体,这个载体作用就是身份识别,用于你的信息的归集,我觉得这是第一个。第二,卡时代、无卡时代和可信任、可追溯机制,我推健康卡,有的教授跟我讲未来可能是无卡时代,我说您说对了,未来可能是无卡时代,但是无卡时代一定要考虑可信任机制,我们都是微信群中,我怎么把我的信息传递给你,你的名字已经是你本人,这个可信任机制没有建立起来,他说可以建立起来,我用Ca建立信任机制,我们两个都是Ca机制建立的交流,那也不行,你Ca机制建立交流,居民健康卡里有密钥管理系统,也要建立信任机制,我觉得这个是我们需要思考的问题。第三,精准医疗,包括机器人手术、机器人诊断等等,还有一些芯片等等,这样更加精准。第四,可视化与网络医疗。现在很多东西通过网络技术,图像更清晰,使得可视化成为可能,或者我们更加清晰用于诊断医学处理。第五,知识库,这个未来大家一定要关注,特别很多知识库已经是三维动态的,而且是可扩张的,知识库非常完备,比如一个心脏搭桥手术,可以三维动画做,你可以模拟做等等,甚至可以局部放大,这样的知识库,我指的知识库可能是学习的知识库,还有治疗的,比如有些知识库电子病历、临床路径都是靠知识库做。还有一个自学习,每一个人的学习,医生的学习,患者也在学习,患者学习,我到医院久病成医,我在网络了解保健知识。还有机器学习,越来越聪明,通过机器支持我们很多业务服务,你机器输进去这种不同的环境场景越多,它可能做出的分析的科学性更有效,我觉得机器学习也得关注。还有一个平行系统,所谓平行系统,我们现在做的很多东西就像兵器推演,我要做手术之前先让平行系统帮我做这个试验,做完以后可行不可行,一个是高血压、糖尿病,想做眼睛手术能不能做,我先平行系统中做,把这些参数输进去以后,让平行系统做完以后到底行不行,这样的系统一定要关注,未来都是很大的方向。第六,无所不在的互联网,健康的人、患者、医生、设备,大家都通过互联网连接起来,设备的高精尖,使得我的数字设备更加精准,图像分辨率也好,清晰度各方面更加具有这种诊断,效果和价值。第七,标准化,或者组件式医院系统的构建,很多东西就像车一样,坏了某一个部件把零件重新换一个新的,都是组件式的这样一种方式构建。另外数据挖掘,特别是其他的数据挖掘技术的应用,这些数据到底怎么用。还有时空分析,比如有一些已经加进了芯片,我通过这个芯片可以准确定位你这个人在什么地方,在医院里面要是精神病患者,我可以知道你去了什么地方,有效进行患者的掌控,或者一个小孩,你拿上这样的芯片我知道你准确定位,防止小孩丢失等等这样一些时空定位,大家知道,从哲学的角度讲,时间和空间可以把万世万物进行解决,爱因斯坦相对论,找个时间点,空间上,我可以制造城市聚集时候,为什么会形成城市带,这是空间的概念,时间和空间是决定我们所有事物的两维空间,两个事物绝对没有第三维的空间,那是你描述多维性,从哲学角度就是时空能够描述,你整个一个现象。比如我发生疾病,我知道我在什么时间,在什么地方要进行诊断,我可以跟我相应卫生资源进行匹配。

第八,云即服务、平台建设,因为现在大家讲的也是这样,我把它再往下走一下,看看什么路径。第九,无所不在的移动APP服务,我们很多服务都是APP里面,大家从这里面获取信息,获取相关的资源。第十,云医院和未来医院(O2O)模式上,医联体、学习效应、信息技术的支撑,医院需要建立这样的医院,我觉得建立这样的医院最起码把握三个系统,第一个需要线上的系统,第二个需要线上的知识库支撑,知识库包括两个,一个是真正的医生,第二个机器学习的知识库,这两个必须支撑。为什么?你比如说我有那么多患者,我进到你这个系统中,到底把这个患者分给甲医生还是分给乙医生,你必须进行机器先分解,针对你的相关提供的症状进行分解,先有机器学习,机器知识库支撑,再到实体医生进行分诊,这是线上两个系统,包括一个信息系统,我得建立线上信息系统。关键是线下的标准化的数据采集系统非常成功,因为否则我们建“云医院”,下面数据采集不标准,因为不同的系统你的标准不一样,你的分辨率都不一样,没办法医生进行标准化的诊断,因此你必须建立三个系统,云医院能建立起来,反正大体概念需要这三大系统支持,这是我想对这个趋势所做的思考。

(转化医学网360zhyx.com)

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