醫(yī)療IT化從最初的系統(tǒng)數(shù)字化逐漸拓展到云服務、開放共享平臺，甚至人工智能和認知技術領域，形成了近年來醫(yī)療領域中日益受到關注的計算機智能趨勢。

 
　　過去幾年來，“醫(yī)院上云”在醫(yī)療行業(yè)開始形成趨勢，包括金山、阿里等主流云服務提供商都為醫(yī)療行業(yè)提供了云服務，這其中大多是以基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）架構(gòu)為主。然而對醫(yī)療行業(yè)而言，向云端遷移只是IT化的一個步驟，目前整個醫(yī)療數(shù)位化仍然需要來自服務商、硬件、軟件和集成技術能力的支持。
 
計算機智能開始在醫(yī)療領域崛起
 
　　老齡化、慢性病都在逐年加重醫(yī)療負擔，這個趨勢催生了計算機智能在醫(yī)療領域的崛起。用醫(yī)療IT化來形容這個過程或許不能完整地覆蓋，因為涉及大量智能化、認知技術、數(shù)據(jù)采集和分析的醫(yī)療領域的計算機智能化趨勢面對的挑戰(zhàn)遠比傳統(tǒng)的系統(tǒng)IT化更加艱巨。
 
　　在醫(yī)療大數(shù)據(jù)的建設目標下，可穿戴設備成為采集病患健康數(shù)據(jù)的新途徑。然而“目前全球的醫(yī)療設備制造商都面臨了獲取患者資訊的困境，但可穿戴設備讓制造商有更多途徑收到到這類數(shù)據(jù)，”咨詢機構(gòu)IDC高級研究經(jīng)理肖宏亮認為，可穿戴設備在醫(yī)療領域?qū)缰匾巧?。?jù)IDC預估，到2019年中國醫(yī)療行業(yè)中30%的醫(yī)療軟件將能提供來自物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的實時場景數(shù)據(jù)，自動生成醫(yī)療需要的文檔，估計可為醫(yī)護人員節(jié)省20%時間。
 
　　對醫(yī)療系統(tǒng)而言，目前面臨的最大挑戰(zhàn)之一，是在開發(fā)醫(yī)院核心管理系統(tǒng)時，必須特別考慮能自動生成文檔的技術。這就代表著醫(yī)院核心系統(tǒng)要有能力收獲、規(guī)范化和存儲相關的數(shù)據(jù)，包括健康問題和社會的影響因素等，并使用預測分析來找出病人的風險和可能被視為最容易受到干預的類型。
 
　　從技術角度而言。無論是醫(yī)院核心管理系統(tǒng)，或是自動數(shù)據(jù)采集軟件，都需要建立認知能力，才能支持文檔自動生成。因而部署認知、人工智能技術進行實時數(shù)據(jù)分析并提供可操作的建議至關重要。
 
　　這些都需要認知和人工智能技術，以及搭載這些技術的可穿戴設備用于收集數(shù)據(jù)來做為支持。因而建立包含認知和人工智能在內(nèi)的系統(tǒng)是醫(yī)療IT化和醫(yī)療單位的首要任務，特別是認知技術，它將是未來理解個人健康狀況，提供醫(yī)療建議，讓患者加入自主健康管理的關鍵所在。
 
醫(yī)療大數(shù)據(jù)需導入認知技術
 
  在醫(yī)療環(huán)境中導入計算機智能，將推動真正的醫(yī)療大數(shù)據(jù)落地應用。過去幾年來，醫(yī)療大數(shù)據(jù)一直是政府和醫(yī)療機構(gòu)的發(fā)展重點，但過去僅止于收集數(shù)據(jù)和分析是遠遠無法因應醫(yī)療保健、個性化護理計劃甚至是預防醫(yī)學的需求。因而目前的醫(yī)療大數(shù)據(jù)建置重點開始導向認知計算，進一步發(fā)展以數(shù)據(jù)為基礎的醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
 
　　IBM的Watson是將認知計算導入醫(yī)療應用的例子。目前Watson已經(jīng)應用在國外二十幾家醫(yī)院之中，而中國也已經(jīng)有醫(yī)院開始測試人工智能應用。
 
　　目前無論是是政府或醫(yī)院，都在談論健康大數(shù)據(jù)，這意味著醫(yī)療大數(shù)據(jù)將是包含醫(yī)療、健康、食品等跨行業(yè)的整合，要讓本來不相關的數(shù)據(jù)共同組成大數(shù)據(jù)，這是醫(yī)療數(shù)字化技術提供商面臨的另一個挑戰(zhàn)，卻也是一大機會。
 
　　肖宏亮指出，在國內(nèi)因應醫(yī)療大數(shù)據(jù)的建置，政府目前已經(jīng)有目標了，但業(yè)內(nèi)仍然沒有廠商有能力建設示范性的項目，今年將是開展相關業(yè)務的好起點。
 
　　另一方面是需要針對醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)建算法，以提供最佳的護理管理實踐方式。醫(yī)院在采用智能設備時，需要統(tǒng)籌考慮認知和人工智能系統(tǒng)的導入，建設具備認知和總結(jié)能力的系統(tǒng)，因此，目前醫(yī)院的核心管理系統(tǒng)建設和采集場景數(shù)據(jù)系統(tǒng)的集成已經(jīng)成為醫(yī)療數(shù)字化的建設重點。
 
　　基于數(shù)字化的醫(yī)療系統(tǒng)在互操作性上仍然有待提升。健康信息交換(Health Information Exchange，HIE)平臺是醫(yī)療信息共享的目標，這個愿景雖然仍未實現(xiàn)，但隨著醫(yī)療數(shù)字化的發(fā)展，基于特定業(yè)務規(guī)則數(shù)據(jù)實時共享將會增加，這些改變將支持更多臨床醫(yī)療獲取實時信息，幫助病患獲得更好的照護或診斷，而這也意味著傳統(tǒng)醫(yī)療單位應用系統(tǒng)的用戶界面必須做出改變。
 
　　系統(tǒng)開發(fā)商們在開發(fā)下一代醫(yī)療核心系統(tǒng)時，應該考慮與臨床工作人員共同制定業(yè)務規(guī)則，這些規(guī)則會用在數(shù)據(jù)驅(qū)動事件中產(chǎn)生預測性的臨床效果，并自動將臨床信息生成文檔。醫(yī)院則必須以更開放的態(tài)度迎接傳感器和新的文檔技術，包括語音識別、物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設備等，并將實時定位系統(tǒng)(RTLS）做為臨床應用系統(tǒng)自動輸入方式的一部分。
 
　　這些改變都象征著醫(yī)療系統(tǒng)集成行業(yè)將迎來重大變化。對中國的醫(yī)療機構(gòu)來說，要提前統(tǒng)一規(guī)劃和部署物聯(lián)網(wǎng)設備與軟件的集成，制定通信、集成的標準和規(guī)范，才能確保獲得好的收益。另外，在升級醫(yī)院核心系統(tǒng)時需要考慮人工智能應用，在建立醫(yī)院和集成平臺時則需要考慮認知計算的應用。
 
向云遷移的挑戰(zhàn)
 
　　從醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀來看，盡管向云上遷移從技術角度來講已經(jīng)是一個成熟的業(yè)務，但醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的廠商仍必須和醫(yī)院及云廠商一起形成云服務的基礎能力。
 
　　“目前行業(yè)較欠缺的是云上遷移的能力，”肖宏亮說。目前行業(yè)內(nèi)都是由云服務商或硬件廠商提供支持，但從滿足需求來講，目前云集成能力在醫(yī)療行業(yè)還是較落后的，因為該行業(yè)對云的遷移并不是那么迫切。
 
　　基于云的系統(tǒng)是未來實現(xiàn)個性化護理計劃甚至精準醫(yī)療，以及落實商業(yè)醫(yī)療保險提供實時服務的基礎。所謂個性化護理計劃是指患者恢復過程中依照患者情況來調(diào)整醫(yī)療計劃，這部份還涉及到了負責患者數(shù)據(jù)采集技術；而精準醫(yī)療則更多地涉及到基因或遺傳病學等數(shù)據(jù)，目前北大、清華都有計劃。難點在技術要突破，且應用模式還沒有形成，現(xiàn)階段以實驗性的項目為主。
 
商業(yè)醫(yī)療保險蓄勢待發(fā)
 
　　商業(yè)醫(yī)療健康保險正在建立直接報銷系統(tǒng)，加上互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，未來商業(yè)醫(yī)療健康保險將具備或強化收集客戶健康數(shù)據(jù)，為客戶提供個性化服務的能力。
 
　　簡言之，支付方必須具有跟蹤、接收、存儲、集成和報告?zhèn)€人健康數(shù)據(jù)的能力，而這些數(shù)據(jù)來自于各種來源，包括個然性數(shù)據(jù)、實驗室數(shù)據(jù)、電子健康檔案(EHR)數(shù)據(jù)、理賠數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。具備這些能力的支付方才能讓產(chǎn)品快速推向市場，而且能夠靈活地為團體和個人規(guī)劃組合產(chǎn)品，以降低保費或?qū)崿F(xiàn)共同支付等。而其中的重點就在于支付方必須把病人健康表現(xiàn)的數(shù)據(jù)與保單數(shù)據(jù)集成。
 
　　這些工作代表著隨著醫(yī)療數(shù)字化啟動的商業(yè)醫(yī)療保險將引入大規(guī)模的IT投資，數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著以技術為中心的改革將對醫(yī)療業(yè)務和與之相連的社會運作形態(tài)帶來重大轉(zhuǎn)變。舉例來說，未來醫(yī)院必須建設支付或收款平臺，才能和商業(yè)醫(yī)療健康保險體系對接，建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)交換體系。
 
　　在這個平臺上，用于生命體征監(jiān)測的智能可穿戴設備、用于分析患者實時生命數(shù)據(jù)的認知技術都將是支持醫(yī)療服務中護理計劃的關鍵。在美國，F(xiàn)DA已批準多種臨床用的智能可穿戴設備，中國預計2020年起可跟進做認證，屆時后臺的認知計算技術也將開始起步。
 
 

	全球	中國
1	2018年全球的醫(yī)療機構(gòu)網(wǎng)絡攻擊事件預計會翻倍。	2019年中國醫(yī)療機構(gòu)的網(wǎng)絡勒索攻擊將增長20%。
2	到2019年發(fā)達國家醫(yī)院使用的機器人將增加30%。	到2020年中國醫(yī)院使用的機器人將增加20%。
3	到2019年40%的醫(yī)療軟件將提供來自物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的實時場景數(shù)據(jù)，自動生成醫(yī)療需要的文檔，可為醫(yī)護人員節(jié)省30%時間。	到2019年中國醫(yī)療行業(yè)中30%的醫(yī)療軟件將能提供來自物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的實時場景數(shù)據(jù)，自動生成醫(yī)療需要的文檔，可為醫(yī)護人員節(jié)省20%時間。
4	到2020年，20%的醫(yī)療支付方(保險公司等)將能根據(jù)客戶提供的健康數(shù)據(jù)提供個性化的保障方案。	到2021年中國20%的醫(yī)療支付方(保險公司等)將能根據(jù)客戶提供的健康數(shù)據(jù)提供個性化的保障方案。
5	截至2018年底，醫(yī)療支付方(保險公司等)通過實施機器人過程自動化相關的工具、技能和流程再造等，全球醫(yī)療行業(yè)大約可節(jié)省10億美元費用。	截至2020年底，中國醫(yī)療支付方(保險公司等)通過實施機器人過程自動化相關的工具、技能和流程再造等，本地醫(yī)療行業(yè)大約可節(jié)省5億美元費用。
6	2017年，患者參與治療和健康管理的過程將從被動轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃印?/td>	2018年中國醫(yī)療服務中患者參與參與治療和健康管理的過程將從被動轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃印?/td>
7	2020年，70%發(fā)達國家轉(zhuǎn)向以擴大政府資助來替代個人購買或企業(yè)購買醫(yī)療保險。	2019年中國居民對商業(yè)醫(yī)療保險和政府社保醫(yī)療保險認可程度將達到普遍接受水平。
8	到2019年全球40%醫(yī)療機構(gòu)將采用基于物聯(lián)網(wǎng)的生物傳感器技術，自動度量患者的關鍵體征和其他生物特征。	到2019年20%的中國醫(yī)療機構(gòu)將采用基于物聯(lián)網(wǎng)的生物傳感器技術，自動度量患者的關鍵體征和其他生物特征。
9	到2020年護理計劃實時調(diào)整將會實現(xiàn)，20%以上的病人將參與到其治療和保健規(guī)劃中。	到2021年中國醫(yī)療服務中的護理計劃實時調(diào)整將會實現(xiàn)，20%以上的病人將參與到其治療和保健規(guī)劃中。
10	到2018年制藥廠將雙倍投資用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析。	到2020年中國的將雙倍投資用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析。

表：全球醫(yī)療IT化十大趨勢預測。中國醫(yī)療IT化在導入新技術和提升醫(yī)療服務方面仍與全球市場有著1-2年左右的差距。（來源：IDC，2017.03）