什么是智慧医院？即使是最传统的医院也是相当复杂的组织，拥有庞大的人员、流程和资产网络。鉴于其复杂性和风险，改进和平衡这三个要素以使此类组织“更聪明”可能听起来是一项极具挑战性的任务。毕竟，大多数组织或公司的失败通常只会导致金钱或工作的损失，而医院的效率低下则是生死攸关的问题。幸运的是，技术可以提供帮助，为我们提供范围广泛的工具来改进临床工作流程和患者护理的各个方面。智能医院代表了此类工具的全部范围，包括人工智能、过程自动化、虚拟现实、数据分析、物联网(IoT)以及所有推动医疗保健行业数字化转型的相关高科技解决方案。在这一点上，您可能会说这个行业对投资医院管理系统和医疗设备软件开发并不陌生，您是对的。事实上，正如德勤在其《2020年数字化转型：塑造欧洲医疗保健的未来》研究中报告的那样，在COVID-19大流行的进一步推动下，出于行政和运营目的在医疗保健中采用数字技术的情况已经稳步增长。然而，智慧医院真正的创新在于将上述解决方案整合成一个连贯、协同的技术生态系统，这就需要医疗机构根据其特定的设计基础来配置这些设施：智能医疗协同：医院不仅是不是技术资产的集合，而是结合了技术、流程和专业人员的复杂系统。数字化医疗保健并不困难，但将其转变为一门智能学科需要全面协调临床职能、执行这些职能的员工以及为简化这些职能而部署的技术。为此，智能医院依靠卓越中心来监督这一转变，通过员工培训提高数字素养，通过医疗保健BPM优化护理流程，并通过跨部门共享知识来构建新的医疗保健计划。以患者为中心的医疗保健：智能医院采用一种关注患者身心健康的医疗保健方法。这可以通过配置积极帮助增强患者体验和加速恢复的物理和数字空间（所谓的恢复环境）来实现。考虑用于自助预订和24/7临床记录可访问性的移动应用程序、人工智能驱动的智能分类解决方案，或健康可穿??戴设备和其他远程医疗工具，用于在家中舒适地持续监测患者。数据驱动的医疗保健：智慧医院的另一个关键特征是医生的经验和直觉，辅以可靠的数据分析解决方案，以更有效地识别和诊断风险。这需要从电子病历或通过可穿戴设备收集患者数据，并使用基于机器学习的分析系统对其进行处理，以更好地了解患者的状况。类似的逻辑适用于医疗设备，可以使用适当的传感器对其进行监控，以检测任何故障迹象并设置适当的维护措施。医疗保健的分散化：智能医院是一个灵活的枢纽和数据聚合器，它们相互合作并与同一数字生态系统中的其他设施交换持续的信息流。其中包括提供专业知识的技术公司和其他医疗保健参与者，例如实验室和诊所，共享临床数据及其各自的工作量。可以通过EHR、虚拟医疗保健和物联网驱动的健康可穿戴设备等技术实现服务外部化和协作。工作流程自动化：智能医院减轻运营和管理负担的另一种方式是通过自动化，无论是物理的（使用机器人）还是数字的（通过RPA机器人和数字助理）。采用机器人技术和RPA简化临床流程，结合RFID技术进行医疗资产管理，显着提高了准确性和效率，同时让医生能够更好地关注患者健康。智慧医院：优势与挑战总而言之，部署智慧医院需要付出巨大的组织和技术努力。值得吗？嗯，评估这种医院模式确保的无形利益（例如患者健康）可能具有挑战性，但从实际的角度来看，全面的医疗保健数字化可以轻松地将国家医疗保健预算节省10%以上。因此，探索这样的机会绝对是值得的，从统计数据来看，许多投资者似乎都同意这一点。例如，JuniperResearch报告称，2021年智能医院市场价值290亿美元，到2026年可能增长到590亿美元，其中美国和中国处于领先地位。该研究还发现，缺乏现有的数字基础设施和工具（包括EHR）、设备和平台之间的互操作性差以及相关的投资要求是采用智能医院的主要障碍。智慧医院指南刚才我们谈到了投资，让我们来看看医疗机构在从传统医疗机构转向智慧医院时需要投资的关键技术，以及实际部署的一些真实示例。1.用于智能医疗的人工智能根据德勤的说法，我们将从人工智能开始我们的概述，人工智能可以说是医疗领域最具变革性的技术。这并不奇怪，因为人工智能是一个无限的领域，涵盖或直接影响广泛的子领域和相关学科。因此，其应用范围广泛，影响深远。以下是其在智慧医院场景中的一些主要内容。计算机视觉：结合基于机器学习的模式识别和异常检测，人工智能驱动的计算机视觉可以轻松识别放射影像或其他临床来源的潜在健康并发症迹象，并协助医生进行专业分析以进行更准确的诊断。在这方面，剑桥大学医院与微软的InnerEye团队合作开发了一种计算机视觉系统，可以自动跟踪肿瘤并简化放射治疗计划。自然语言处理：自然语言处理(NLP)是人工智能的另一个子领域，值得在智能医院的各种用例中部署。它通常用于将医疗文档转换为数字格式并将其存储在临床数据库中，还可以通过NER（命名实体识别）识别书面文本中的特定概念，对此类内容进行分类以便于编目。例如，澳大利亚电子健康研究中心创建了一个NLP工具，用于将病理报告中的自由文本医学数据数字化，并更好地监测癌症发病率趋势。聊天机器人：聊天机器人可以利用NLP和机器学习来模仿人类交流并与临床工作人员和患者互动。聊天机器人和虚拟助手可以支持智能医院工作人员执行多项任务（西雅图的ProvidenceSt.JosephHealth使用它们来简化呼叫中心调度）或为有需要的患者提供不间断的护理（例如虚拟护士Molly，由NHS提供支持英格兰监测和帮助患有慢性病的人）。机器人：物理机器人是聊天机器人在现实世界中的对应物。虽然机器人不一定由AI提供动力（例如人类驱动的远程手术机器），但与AI相关的认知技术（例如NLP和计算机视觉）极大地扩展了它们的交互能力。如今，智能医院可以依靠AI驱动的机器人外科医生来执行无辅助手术，并依靠机器人助手来执行常规任务，例如实验室样本递送或房间清洁。例如，Moxi是一位孜孜不倦且富有表现力的助理，部署在达拉斯的德克萨斯健康长老会医院。2.使用RPA减少文书工作RPA（机器人过程自动化）机器人可能不像上面那些那样健谈。然而，它们仍然可以被证明在智能医院环境中非常有用，因为它们可以被编程为复制（甚至在人工智能的支持下自行学习）人类与软件应用程序的交互，取代或协助一系列临床工作人员任务。耗时的文书工作。这可能包括患者预约安排、病历更新、自助分诊、理赔管理等。印度北部的MaxHealthcare在其14家医院部署了该技术，以加快索赔处理和数据核对速度，将周转时间缩短50%。他们的RPA解决方案可以从电子邮件和PDF文件中收集数据，将其转换为CSV格式，并将其输入到他们的数据库中。3.数据分析是医生的超能力我们提到了机器学习在推动认知技术方面的作用，使医疗设备能够（几乎）像人类一样看、听和说。但人工智能的这一强大分支在医疗保健分析领域也大有可为。智慧医院依靠机器学习算法，特别是其模式识别和异常检测能力，持续监测患者的健康状况和医疗设备的运行情况，识别风险因素，并制定完全个性化的治疗或有针对性的干预措施。支持此类算法的医疗数据集可以来自多个来源，包括以前存储在医院数据库中的EHR、实验室测试、PGHD（患者生成的健康数据）和健康可穿戴设备。临床环境中的数据分析示例来自纽约萨拉托加医院，该医院实施了预测分析解决方案来监测患者生命体征并识别病情恶化的患者。自2015年推出以来，该系统已将重症监护室收治的患者人数减少了63%。4.医疗物联网如上所述，考虑到智慧医院的两大基石是以数据为中心的医疗方法和“稀疏”性质，物联网等技术的重要性不言而喻。临床工作流程。事故。数据分析系统是处理医疗数据的大脑，而物联网设备则代表了地面收集数据的大手（通常与云计算配对用于数据存储和共享）。配备传感器、视频工具甚至移动健康应用程序的健康可穿戴设备可以轻松收集临床数据和患者反馈，使智能医院能够在其设施内外提供24/7全天候患者监测和咨询（所谓的远程医疗）。在这方面，位于巴尔的摩的约翰霍普金斯家庭医院开发了一项先进的远程医疗计划，专为有院内感染风险的老年患者设计，可确保获得更好的临床结果并节省高达30%的成本。此外，基于物联网的远程医疗也可用于心理支持。Itransition团队打造的远程病人监控套件，让专业护士可以与生活在农村地区的性侵受害者进行交流，并通过高分辨率智能手机摄像头进行法医检查。从面向患者的物联网到面向设备的物联网，该技术也已在多个智能设施中实施，例如阿姆斯特丹的OLVG医院，以通过实时定位系统(RTLS)简化资产管理。这些解决方案允许临床工作人员在为此类资产贴上位置识别标签后，通过射频识别来跟踪医疗设备，从而显着减少寻找设备所需的时间。5.解决现实世界挑战的虚拟工具最后一个智能医院技术趋势可以说是最生动的，即增强现实（AR）和虚拟现实（VR）。从医生的角度来看，AR和VR可以成为通过高度交互、基于案例的模拟来加强医学培训的卓越工具。更不用说在手术室进行AR引导手术所带来的机会，智能眼镜可以在患者身体上叠加2D或3D图像，从而更好地关注患者的解剖结构，而不是在不同的显示器上。相反，在患者方面，AR和VR代表了康复期间在沉浸式虚拟环境中锻炼的有效训练解决方案。此外，根据2019年在洛杉矶Cedars-Sinai医疗中心进行的一项研究，它们已被证明是缓解慢性疼痛的重要分心来源。总结我们生活在一个将“智能”一词嵌入任何事物听起来既方便又时尚的世界，而智能医院当之无愧。通过采用现代化为我们提供的全方位技术，这种创新模式实现了灵活的、数据驱动的护理交付，简化了临床工作流程，减少了医务人员的工作量并改善了患者体验。然而，智能医院不仅仅是一堆闪亮的技术，从头开始重新构想医疗保健可能需要对某些临床功能进行彻底的重新设计，以及适当的技能提升计划和与其他机构的牢固合作伙伴关系，以共享数据和专业知识。简而言之，只要我们明智地采用所有这些最佳实践来协调上述人员、临床流程和工具三重奏，智慧医院就可以真正变得聪明。（编译：??iothome）
