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千億規模的智慧醫院市場:每家三甲醫院年投入至少五千萬

智慧醫院是智慧城市最重要的組成部分之一。伴隨衛生信息化相關政策的推動,國內醫院已基本建立HIS、PACS、LIS、EMR、EHR以及醫院信息平台、區域衛生信息平台、遠程醫療平台等各種信息系統,已基本滿足智慧醫院以電子病歷為核心的醫療信息化。但隨著進入數據智能時代,數據智能技術使醫院信息系統的建設與運行更加智慧化。對傳統醫院運營過程進行智慧化改造升級,能夠為患者帶來更加便利的醫療服務,減輕醫護人員的工作負擔,提高醫院的整體管理效率,讓醫療資源得到高效利用。

作者 | 付海天、樊曉芳

一、智慧醫院概覽

1.1智慧醫院定義及範疇

1)面向醫務人員的“智慧醫療”:以電子病歷為核心,通過分級來引導,並與醫生錄入的電子病歷和影像、檢驗等其他系統互聯互通。

2)面向患者的“智慧服務”:醫院內一體機、自助機、手機結算、預約掛號、預約診療、信息提醒,以及衍生的停車信息的推送、提示等服務,讓患者就診過程更加方便和快捷。

3)面向醫院管理的“智慧管理”:包括財務、結算、物資管理等,涉及醫院裡大量的藥品、耗材、檢驗試劑的管理,以及醫療廢棄物、患者被服等物資管理、醫院後勤的水電氣管理等。

1.2智慧醫院建設模式

1)基於單體醫院的智慧醫院:醫院內部運用大數據技術進行內部管理,利用互聯網、物聯網等信息化手段,為患者提供預約診療、候診提醒、院內導航等服務等。

2)以智慧醫院和醫聯體為基礎,建立智慧醫院集團:牽頭醫院通過建立遠程平台,為醫療集團內各成員部門提供遠程會診、雙向轉診等遠程服務,幫助基層提高醫療服務水準。

3)覆蓋一定區域的智慧醫療服務體系:依托區域信息平台,實現一定區域內任何醫療機構的接診醫生,都能夠獲取患者的健康檔案、既往診療記錄等信息。

1.3智慧醫院基本構成

1.4智慧醫院數據流通架構

二、智慧醫院產業背景及市場規模

國務院辦公廳分別在2009年、2015年、2017年發布關於遠程醫療、分級診療、醫聯體的建設與發展指導意見。這類醫療服務體系改革對普及電子健康檔案、電子病歷、視頻示教等互聯互通方案提出較高的要求,推動了醫院進行相應智慧化建設的需求。2018年4月,國家衛生健康委員會規劃與信息司研究制定了《全國醫院信息化建設標準與規範(試行)》。2019年,國家衛健委醫政醫管局指出將在國內100個城市開展城市醫療集團建設試點,加快智慧醫院建設。

根據中商產業研究院數據,2018年我國醫療信息化市場規模約430億元,其中醫療信息化硬體市場逼近300億元,醫療信息化軟體市場約70億元,醫療信息化服務市場約80億元,2017年醫療信息化項目總金額達47.5億元。

三、智慧醫院領域細分應用場景及代表機構

四、智慧醫院代表數據智能技術應用產品/解決方案及應用案例

易普森——導醫機器人:該機器人具有院內指路、智能谘詢、疾病導診、指標解讀等多種功能,採用全雙工語音互動技術並內置醫療知識庫,可定位聲源,實現語音智能互動。機器人在回答問題的過程中也在進行自我學習,通過醫療數據的不斷整合提升服務水準。AI智腦平台則作為機器人的中樞大腦,包含醫學知識庫系統、智能對話NLP系統、機器人協同管理、系統集成等功能,具備多機器人協同調度管理功能,兼容不同品牌機器人,實現遠程監控和任務調度。

深睿醫療——臨床科研平台:該平台不僅可以進行影像組學研究,還支持臨床文本、基因、病理等醫學數據的上傳和融合,將應用拓展至臨床領域。平台提供包括基礎統計、機器學習和深度學習等多樣的數據處理及研究方法,適用於不同醫學領域的科學研究,拓展了單病種數據庫的研究和應用,挖掘單病種科研數據,統一科研資源管理,支持科研工作與臨床工作一體化,可在雲端部署,不佔用本地資源,方便醫院間合作,支持多中心以及醫聯體研究。

森億智能——AI智慧醫院綜合解決方案:該產品包括智能化VTE防治管一站式解決方案、膿毒血症智慧臨床解決方案、心內科智慧醫療解決方案、病案首頁智能填充、語音電子病歷等等。其中,智能化VTE防治管一站式解決方案在合作醫院使用半年後,醫院的VTE風險評估比率從過去的53.75%提升至98.8%,評估效率也從每位患者15分鐘提升至1-2分鐘,系統一個月平均可為全體醫護人員節省600小時工作時間。

Xenex——滅菌消毒機器人:該產品所使用的脈衝氙氣是一種環境友好型的惰性氣體,通過高強度紫外線燈,能夠消滅感染性細菌。根據機器人的不同型號,每次消毒大約需要4-5分鐘。機器人每天大約可以為包括病房、手術室、設備室、急診室、重症監護室和公共區域等在內的30-62個房間消毒。根據已經使用Xenex設備的醫院發布的研究結果表明,當這些醫院使用Xenex的機器人為房間消毒時,C.diff、MRSA、手術部位感染率可以下降50%以上。

AiCure——用藥依從性APP:AiCure的APP通過移動技術和面部識別技術獲取患者數據,利用算法來識別患者是否準備了正確的藥物,以及是否已經攝取藥物,並且將數據發送回醫務人員或者研究人員。數據接收方通過AiCure平台觀察到的患者的一切數據都會被加密和模糊化,語音和文本等信息會被集成到基於雲的儀表盤中,從而符合HIPAA法案的要求。研究人員或醫療服務提供者可以實時監測用戶的攝藥依從性並處理一些潛在問題,還可以通過儀表盤與患者進行交流,提供即時幫助。

五、數據智能技術在智慧醫院中的應用局限性

1.醫院信息系統防範薄弱,易被黑客入侵,存在數據信息安全問題。

2.智慧醫院建設容易忽視各系統之間的關聯性及兼容性問題。

3.各級醫療機構數據呈現碎片化,缺乏進一步整合。

4.導診機器人定位技術尚不成熟,自由移動能力受限。

5.輔助診斷產品主要集中在醫學影像領域,其它診斷產品較少。

6.醫院傳統信息系統版本老舊,智慧化升級較為困難。

7.遠程醫療及手術受到網絡帶寬影響,難以大規模普及。

六、智慧醫院智能化發展趨勢

1.智能導診機器人逐漸替代醫院中的傳統掛號就診機器。

2.深度學習技術輔助智能影像診斷,減輕影像醫生工作負擔。

3.滅菌消毒機器人承擔清潔工作,降低醫護人員感染風險。

4.醫院物流機器人承擔物資運輸工作,提高物資流轉效率。

5.基層醫院信息化需求快速增長,區域信息化促進互聯互通。

6.遠程醫療實現跨地區診斷和治療,緩解資源不均問題。

7.智慧科研平台加速醫療科研及論文成果產出。

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