“互联网+医疗”的新挑战

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“互联网+医疗”的新挑战

互联网医疗，是互联网在医疗行业的新应用，其包括了以互联网为载体和技术手段的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊、及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。随着信息技术特别是移动互联网的大发展，互联网医疗代表了我国医疗行业新的发展方向，医疗服务的数字化、网络化，通过计算机技术和网络通信技术为各医院和部门提供患者信息以及管理信息的收集、存储、处理、提取、交换，同时还包括移动医疗、云医疗、医保信息化、药品流通信息化等。“互联网+医疗”的蓬勃发展有利于解决中国医疗资源不平衡和人们日益增加的健康医疗需求之间的矛盾，是卫生部积极引导和支持的医疗发展模式。

目前我国医疗体系正经历着革命性的演进，朝着以患者为中心的价值导向方向转型。“互联网+医疗”的本质目的是打通医患、医疗机构、医疗设备之间的关联，建立全民健康信息平台，利用人工智能技术，达到信息的共享和充分利用。利用信息化手段加强智慧医疗建设，提升医疗服务质量和进一步释放医疗效率，从根本上改善病患诊疗的时间和效果。

互联网技术在医疗上的应用领域

互联网医疗是将医疗卫生网络化、数据化。互联网医疗卫生发展总体处于起步阶段，然而发展态势迅猛，国内已经形成了形式多样的互联网医疗体系。概括起来主要有以下几种模式：远程会诊模式，如区域远程会诊中心;互联网院区模式，如乌镇互联网医院等;单纯互联网医疗平台模式，如好大夫、微医、春雨医生等;专科专项互联网医疗模式，部分医务功能与互联网结合;未来“互联网+医疗”模式，线下线上结合、开发式平台、可控区域管理、医疗信息互联互通、可穿戴设备监测等。但互联网医疗存在一定的问题，如接诊的病种与医疗技术缺乏明确规范，部分医院未经权威认证私自设定互联网诊疗目录;互联网医疗下医师的接诊方法不一，没有标准的流程对医疗安全和医疗质量进行监督等。互联网医疗的核心是医疗，安全可控是互联网适宜病症与技术准入的基本要求。在互联网医疗建设中应贯彻基本医疗制度的原则，在产生医疗健康大数据、促进医疗互联网技术应用、催化医疗健康人工智能、医疗资源布局与利用重新整合等方面给予适当考虑。 大数据技术在医疗上的应用领域

移動互联网、物联网、云计算等最新技术的应用，推动着区域医疗大数据的形成。区域大数据平台可将各个医疗机构的数据进行有效整合，建立以患者为中心的数据平台。可穿戴设备、移动便携设备更是使得数据的收集路径得到了最大的延伸，区域平台、移动设备为医疗大数据的收集提供了最佳通道。

目前，在我国医疗大数据平台的建设中，医疗大数据主要包含：医疗记录、公共卫生服务数据、可以佩戴设备数据、临床研究数据。医疗大数据的应用领域主要包含：区域协同，利用医疗大数据，根据患者的病情及身心健康数据，同时实现智能诊治、智能预订、


远程医疗等服务;辅助确诊，通过人工智能算法对海量数据展开机器学习和深度发掘，一方面可以帮助医生以获取相似疾病的化疗方案，全面把握住患者的确诊和化疗，另一方面可以独立自主展开临床确诊，减低医生的工作压力;临床研究，医疗大数据可以为临床研究提供数据积极支持，助力科研发展;流行病预测，公共卫生研究机构可以利用大数据更早地预测传染病的传播途径及传播范围等;个性化医疗，利用大数据可以将患者的全部用药信息、健康检查信息资源整合，并融合历史数据、当下病情等加以分析，从而针对该患者制订出来个性化的医疗服务和精准化疗方案;慢性病管理，资源整合医疗求诊、基层卫生、家庭医生、患者等多方数据，为相同慢性病患者创建精准画像，从饮食、运动、用药等方面全方位提供更多个性化管理方案。 人工智能技术在医疗上的应用

人工智能的发展将快速医疗信息化进程，大力推进医疗各个领域的进步，已经沦为影响医疗行业发展、提高医疗服务水平的关键因素。基于计算机视觉技术的医疗影像智能确诊，基于语音辨识技术的人工智能交互式助理，智能医用机器人，基于智能搜寻、科学知识以获取技术的智能药物研发，基于数据处理和芯片技术的智能身心健康管理就是医疗人工智能的主要应用领域场景。人工智能将为医疗领域变革提供更多动力，协助其从被动的、基于医院的模式向主动的、基于家庭的模式转型。人工智能技术的发展，将为快病患者提供更多更大的助力，人工智能与家庭传感器、可以佩戴设备及其他家庭治疗方案结合可望在症状发生之前检测至关键性疾病的出现，达至及早展开针对性的化疗的目的。 医疗信息化面临的诸多挑战

在国家的大力支持下，我国医疗信息化建设虽然获得了阶段性成果，但在促进全国医疗信息化建设中仍遭遇诸多挑战，主要包含以下方面。

首先，数据挑战。其一，现有医院内的医疗信息系统呈现出多样化建设的特征，医院内数字孤岛丛生，数据共享与互联互通存在障碍，数据孤岛效应一方面造成了患者数据的重复采集和医疗资源的浪费，另一方面也阻碍了健康医疗大数据的系统性开发和建设。 其二，医疗身心健康大数据来源多、形式多样。医疗身心健康大数据可能将源于医院、医药公司等相同的医疗机构，数据缺少统一的行业标准，难以横跨系统F83E43Se、融合;医疗数据既有关系型数据，同时除了大量的文本内容、图像、影像等非结构化数据，发掘医疗数据的深层次价值也就是医疗数据环境治理必须应付的挑战。

其次，智慧医疗应用及安全的挑战。智慧医疗应用存在于多重场景中，包括临床科研、分级诊疗、患者管理、患者教育等多个方面，涉及的使用者包括医务人员、科研人员、患者及家属等多种角色，每一个应用场景都有复杂的应用逻辑和应用模型，每种角色的用户都有个性化的需求需要满足，同时应用的专业化、合规化要求也极高，另外还要建立完善的健康医疗大数据安全保障体系，明确患者数据的安全性是应用安全优先衡量的硬性指标。因此如何针对智慧医疗应用进行体系化的建设，如何在复杂的医疗服务场景中体现智慧医疗的先进性，并同时保障数据安全，是智慧医疗要面对的挑战和需要解决的问题。

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