智慧医疗新引擎

概述

• 数字医疗工具融合新兴数字技术与医疗场景，拥有各种形式（诸如影像处理软件、决策支持软件、AI 技术医疗机器人），深度服务于多种医疗用途。
  
  
• 数字医疗服务模式也更趋向清晰化和深入化。新的数字医疗工具融合了技术、服务和支付方式，正在解决医疗市场过往没有被满足的需求，同时也打破了医疗服务供需不平衡的局面。
  
  
• 医疗与技术的持续结合，正在逐步推动整个产业进入全新格局。

数字医疗服务模式日渐清晰

数字医疗工具不单服务于患者，还服务于医生、科研人员，并被应用在医院的资源管理方面。

从数据采集、录入、整理、辅助问诊、诊疗决策、病例病案管理、病理诊断，到辅助制药、为科研提供依据，数字医疗工具的广泛应用和优异表现，有望成为解决医疗领域难题的重要抓手。

医生在使用数字工具时，需逐步改变传统诊疗的工作习惯，从而使诊疗更加规范化。

以往医生在采集患者信息时，只关注影响诊疗决策的信息，采集到的数据多为离散、不连贯的文本描述，无法直接用于分析和应用；数据录入也不够规范、完整，甚至没有实际意义，数据质量存在很大问题。改进后的工作机制增强了信息采集的维度，使临床工作更加规范化。科学研究者能够直接看到全集数据，并在短时间内迅速获取科研项目的分析结果，帮助科研人员解释疾病背后的病理原因。

“技术”“医疗”不可本末倒置

创新数字医疗工具在研发过程中要以需求为导向，获得使用者的认可。

数字医疗工具的设计应在具有数据质量保障、高科技技术含量以及高精度临床需求的基础上，贴合医疗工作的诉求，有效解决临床问题，比如：

• 程序接口的兼容性是否够强，能否和临床工作无缝衔接，并且和其他工作流程建立较高的协作性？
• 能否真正辅助诊断和治疗，帮助医生减少工作量和时间，为患者带来更好的诊疗效果？
• 数字医疗工具所收集的数据是否准确、一致且高效，并真正有利于科研？
• 操作是否简单、高效，是否有利于工作对接和流程整合？

合理设计数字医疗工具，挖掘数据价值

在数字医疗工具的设计与落地阶段，相关各方都需要从以下四个方面出发，糅合技术与场景，让数字医疗工具真正发挥价值

• 开发思维向临床思维看齐，设计契合专业度和实际场景的数字医疗工具
• 将是否有助于提升“价值医疗”作为衡量数字医疗工具有用与否的重要指标
• 保护患者隐私，合理挖掘数据价值
• 拆分系统构成，助力量化复制和延展

随着数字医疗从高质量数据向高质量工具过渡，行业正在进入智慧医疗的 2.0 阶段。相较于以往，这一阶段的数字医疗建设更需要从临床和科研需求出发、从专业出发，以严谨的态度、科学的方法、精细的作业推动数字医疗工具的设计和应用。这是医疗行业走向高质量智慧医疗的必经之路。