什么(me)是智能醫(yi)院？
即使是(shi)最傳統的(de)(de)(de)醫(yi)(yi)院(yuan)也是(shi)相(xiang)當(dang)復雜的(de)(de)(de)組(zu)織(zhi)，它們擁有龐大的(de)(de)(de)人(ren)員、流程和資產網絡。考慮到(dao)它們的(de)(de)(de)復雜性和風險，改(gai)善和平衡這三個要素(su)以使此類組(zu)織(zhi)“更智能”聽(ting)起來可(ke)能是(shi)一項極具挑戰性的(de)(de)(de)任務(wu)。畢竟，大多數(shu)組(zu)織(zhi)或(huo)公司的(de)(de)(de)失敗(bai)通常只會(hui)導致資金或(huo)工作崗位的(de)(de)(de)損(sun)失，而醫(yi)(yi)院(yuan)的(de)(de)(de)低效率則是(shi)生死攸(you)關的(de)(de)(de)問題。
幸運的是，技術為我們提供了幫助，為我們提供了廣泛的工具來增強臨床工作流程和患者護理的每一個方面。智能醫院代表了此類工具的整體體現，包括人工智能、流程自動化、虛擬現實、數據分析、物聯網（IoT）以及推動醫療保健行業數字化轉型的所有相關高科技解決方案。
在(zai)這(zhe)一(yi)點上，您可能會(hui)說這(zhe)個(ge)行業對(dui)投(tou)資醫院管(guan)理系統和醫療設備軟件(jian)開發并不陌(mo)生，沒錯(cuo)您是對(dui)的(de)(de)。事實上，正如德勤(qin)在(zai)其《2020年數字化(hua)轉型：塑(su)造歐洲醫療保(bao)健(jian)的(de)(de)未(wei)來》研究中所(suo)報(bao)告的(de)(de)那(nei)樣，在(zai)新(xin)冠肺炎疫情(qing)的(de)(de)進(jin)一(yi)步推動下，出(chu)于管(guan)理和運營目的(de)(de)而在(zai)醫療保(bao)健(jian)領域采用(yong)數字技(ji)術(shu)已經在(zai)穩步增長。
然而，智能(neng)醫院的(de)真正創新之處(chu)在于(yu)將上(shang)述(shu)解決方案整合到一個一致的(de)、協同的(de)技術生態系統(tong)中，而這需要醫療機構(gou)根據其特(te)定的(de)設(she)計(ji)基(ji)礎來配置這些設(she)施：
智能醫療協調：醫(yi)(yi)院(yuan)(yuan)不(bu)僅(jin)僅(jin)是(shi)一堆技(ji)術(shu)資產，而是(shi)結合了技(ji)術(shu)、流程和專業人員的復雜系統。讓醫(yi)(yi)療保健數字化(hua)并不(bu)困難，但將其轉變為(wei)智能(neng)學科，則(ze)需要(yao)對臨床功能(neng)、執行此類功能(neng)的工(gong)作人員，以(yi)及為(wei)簡化(hua)這(zhe)些功能(neng)而部署的技(ji)術(shu)進行全面(mian)協(xie)調。為(wei)此，智能(neng)醫(yi)(yi)院(yuan)(yuan)依(yi)靠卓(zhuo)越中心(xin)來監督這(zhe)一轉變，通(tong)過(guo)員工(gong)培訓來促進數字素養，通(tong)過(guo)醫(yi)(yi)療BPM來優化(hua)醫(yi)(yi)療流程，并通(tong)過(guo)跨部門(men)共享知識來建(jian)立新的醫(yi)(yi)療項目。
以患者為中心的醫療保(bao)健：智(zhi)能醫(yi)院(yuan)采用(yong)注重患者身心健康的醫(yi)療護理方(fang)法(fa)。這(zhe)(zhe)可(ke)以通過配(pei)置物(wu)理和(he)數字空間來實現，這(zhe)(zhe)些空間可(ke)以積極(ji)地(di)幫助增強患者體驗和(he)加快康復(fu)(所謂的康復(fu)環境)。想想用(yong)于自助預約和(he) 24/7 臨(lin)床(chuang)記錄(lu)可(ke)訪(fang)問性的移動應用(yong)程序、人(ren)工(gong)智(zhi)能驅動的智(zhi)能分診解決方(fang)案(an)，或健康可(ke)穿戴設備和(he)其(qi)他遠程醫(yi)療工(gong)具，以在舒適的家(jia)中持續監測患者。
數據驅動的醫療保健：智能醫院(yuan)的(de)(de)另一個主要特點(dian)是醫生的(de)(de)經驗和直覺(jue)，并(bing)輔(fu)以(yi)可(ke)靠的(de)(de)數據分(fen)析(xi)(xi)解決(jue)方案，以(yi)實(shi)現更(geng)有效的(de)(de)風(feng)險識別和診斷。這需要從(cong)電子病歷或(huo)通過可(ke)穿戴設備收(shou)集(ji)患(huan)者數據，并(bing)使用基于機器學習的(de)(de)分(fen)析(xi)(xi)系統對其進行(xing)處理，以(yi)更(geng)好地(di)了(le)解患(huan)者的(de)(de)病情(qing)。類似的(de)(de)邏輯也適(shi)用于醫療設備，可(ke)以(yi)使用適(shi)當的(de)(de)傳感(gan)器對其進行(xing)監測(ce)，以(yi)發現任何(he)故障(zhang)跡象(xiang)并(bing)設置(zhi)適(shi)當的(de)(de)維護(hu)操作。
醫療保健分散(san)化：智能醫(yi)院是(shi)一(yi)個靈活的(de)樞紐和數據(ju)聚合(he)器，它們相(xiang)互合(he)作(zuo)，并與同(tong)一(yi)數字生態(tai)系統中的(de)其他設施交(jiao)換持(chi)續的(de)信息流(liu)。其中包括提供專業(ye)知識(shi)的(de)科技公司和其他醫(yi)療(liao)參(can)與者(zhe)，如實驗室和診所，共享臨(lin)床(chuang)數據(ju)和各自的(de)工(gong)作(zuo)量。服務(wu)外部化和合(he)作(zuo)可以通過 EHR、虛擬醫(yi)療(liao)和物聯網驅動的(de)健(jian)康可穿戴設備等技術來實現。
工作(zuo)流(liu)程自動(dong)化：智能醫院減輕其運營(ying)和(he)管(guan)理(li)負擔的另一種方(fang)法是通過自動化(hua)，無論(lun)是物理(li)的（使用(yong)機器(qi)人(ren)）還是數(shu)字的（通過 RPA 機器(qi)人(ren)和(he)數(shu)字助(zhu)理(li)）。采用(yong)機器(qi)人(ren)技術和(he) RPA 來簡化(hua)臨床流程，再加上采用(yong)RFID技術進(jin)行醫療資產(chan)管(guan)理(li)，顯著(zhu)提高了(le)準確(que)性和(he)效(xiao)率，同時讓(rang)醫生能夠更好地(di)關注患者(zhe)健康。
智能醫(yi)院：好處與挑戰
總而言之，配(pei)置智能醫(yi)(yi)院(yuan)意(yi)味著在組織(zhi)和(he)技術方(fang)面都要(yao)付(fu)出了巨大的(de)努力(li)。值得嗎？嗯(ng)，評(ping)估(gu)這種醫(yi)(yi)院(yuan)模式確(que)保的(de)無形收益(yi)(如患者健康)可(ke)(ke)能具有挑戰性，但從實(shi)際(ji)角度來看，可(ke)(ke)以根據麥肯錫的(de)評(ping)估(gu)，全面的(de)醫(yi)(yi)療(liao)數字化可(ke)(ke)以輕松地(di)為(wei)國家醫(yi)(yi)療(liao)預算節省10%以上。
因此，探(tan)索(suo)這(zhe)樣的(de)機會是絕(jue)對值得的(de)，據統計，許多投資者似乎都認同這(zhe)一點。例如，Juniper Research 報(bao)告稱，智能醫院市場在 2021 年價值 290 億美元(yuan)，到 2026 年可能增長到 590 億美元(yuan)，其中美國和中國將引領這(zhe)一趨勢。
該研究還指出，缺乏現有數字基(ji)礎設(she)施和工具（包括EHR）、設(she)備和平臺之間的互(hu)操作性差，以及相關的投(tou)資要求是智能醫院采用的主要障礙。
智(zhi)能(neng)醫院指南(nan)
既然我們(men)剛(gang)(gang)剛(gang)(gang)談到(dao)了投資(zi)，那么就讓我們(men)來看看醫(yi)療(liao)機構在從傳統(tong)醫(yi)療(liao)機構轉向智能醫(yi)院時需要投資(zi)的關鍵(jian)技術(shu)，以及一些實(shi)際部署的真實(shi)例子。
1、智能醫(yi)療的人(ren)工(gong)智能
根據(ju)德勤(qin)的說法，我們(men)將從人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)開(kai)始概述，人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)可(ke)以說是醫(yi)療保健(jian)領域最具變革性(xing)的技術。
這(zhe)并不奇怪(guai)，因(yin)為(wei)人(ren)工智能是一個無限的領域，涵蓋或直接(jie)影響著廣泛的分支和相關學科(ke)。因(yin)此(ci)，它(ta)的應用眾多，影響深遠。以下是其(qi)在智能醫院場景中的一些主(zhu)要內容。
計算機視覺：結合基于機器學習的(de)模式識別和異(yi)常檢測(ce)，人工智能驅動的(de)計算(suan)機視覺可以(yi)輕松地從放射(she)圖像或其他臨床來源中識別潛在健康并發(fa)癥的(de)跡象，并輔(fu)助醫生的(de)專業分(fen)析，以(yi)實現更準確(que)的(de)診(zhen)斷(duan)。在這方(fang)面，劍橋大學醫院與(yu)微(wei)軟(ruan)的(de) InnerEye 團(tuan)隊合作開發(fa)了一(yi)種計算(suan)機視覺系統，可以(yi)自動追蹤腫瘤并簡化放射(she)治療計劃。
自(zi)然語言處理(li)：自然語言處理(li)（NLP）是(shi)人工智(zhi)能的(de)另(ling)一個子(zi)領域，值得在智(zhi)能醫(yi)院(yuan)的(de)各種用(yong)例(li)中(zhong)(zhong)部署。它(ta)通常用(yong)于(yu)將(jiang)醫(yi)療(liao)文檔(dang)轉(zhuan)換為數字(zi)格(ge)式(shi)并將(jiang)其存儲到臨(lin)床(chuang)數據庫中(zhong)(zhong)，還可以通過(guo) NER（命(ming)名實(shi)體識(shi)別）識(shi)別書(shu)面文本(ben)中(zhong)(zhong)的(de)特定概(gai)念，從(cong)而對此類內容進行(xing)分類以便于(yu)編目。例(li)如，澳(ao)大(da)利(li)亞(ya)電子(zi)健康研究中(zhong)(zhong)心(xin)創建了一個NLP工具，將(jiang)病理(li)報(bao)告中(zhong)(zhong)的(de)自由(you)文本(ben)醫(yi)療(liao)數據數字(zi)化，并更好地(di)監測癌癥發(fa)病率趨勢。
聊天機(ji)器人：聊天(tian)(tian)機(ji)器人(ren)可以利用(yong)(yong) NLP 和(he)機(ji)器學習來(lai)模(mo)仿人(ren)類交流，并與臨(lin)床工作人(ren)員和(he)患者(zhe)(zhe)互動。聊天(tian)(tian)機(ji)器人(ren)和(he)虛(xu)擬(ni)助(zhu)手可以支持智(zhi)能醫院的(de)(de)員工來(lai)執行多項任務（西(xi)雅(ya)圖(tu)的(de)(de) Providence St. Joseph Health 使用(yong)(yong)它們來(lai)簡化呼叫中心(xin)調派）或為有需要的(de)(de)患者(zhe)(zhe)提(ti)供不間斷的(de)(de)護理（例如虛(xu)擬(ni)護士 Molly，由英國NHS部署，用(yong)(yong)于監(jian)測和(he)幫助(zhu)慢(man)性病患者(zhe)(zhe))。
機(ji)器(qi)人：物(wu)理機(ji)器(qi)人(ren)(ren)是聊天機(ji)器(qi)人(ren)(ren)在現(xian)實世(shi)界(jie)中的(de)(de)對應物(wu)。雖(sui)然機(ji)器(qi)人(ren)(ren)不一(yi)定由人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)驅動（如人(ren)(ren)類驅動的(de)(de)遠(yuan)程手術(shu)(shu)機(ji)器(qi)），但NLP和計算(suan)機(ji)視覺等人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)相關(guan)的(de)(de)認知技術(shu)(shu)極(ji)大地(di)擴展了它們的(de)(de)交(jiao)互能(neng)(neng)力。如今，智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)醫(yi)院可以(yi)依靠(kao)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)驅動的(de)(de)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)外科醫(yi)生進(jin)行無(wu)人(ren)(ren)協助的(de)(de)手術(shu)(shu)，并依靠(kao)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)助手來執行常規(gui)任務，例如實驗室樣本派(pai)送(song)或房間(jian)清潔(jie)。例如，看(kan)看(kan) Moxi，一(yi)位不知疲(pi)倦且極(ji)具表現(xian)力的(de)(de)助手，被部署(shu)在達拉斯的(de)(de)德克薩斯州健康長老(lao)會醫(yi)院。
2、使用RPA減少文(wen)書工(gong)作(zuo)
RPA（機(ji)器(qi)人流(liu)程(cheng)自動(dong)化）機(ji)器(qi)人可(ke)能(neng)沒有(you)上述機(ji)器(qi)人那(nei)么健談。然而，事實證明，它們在智能(neng)醫(yi)院環境中(zhong)仍然非常有(you)用，因(yin)為它們可(ke)以通過編程(cheng)復制(zhi)（甚至在人工(gong)智能(neng)的支持下自行(xing)學習）人類(lei)與軟件應(ying)用程(cheng)序(xu)的交互(hu)，從而取代或協助臨床工(gong)作(zuo)人員完成一系列耗時的文書工(gong)作(zuo)。這可(ke)能(neng)包括患(huan)者預約安排(pai)、醫(yi)療記錄更新、自助式分診、索賠管理等。
印度北部的 Max Healthcare 在其(qi)(qi) 14 家醫院(yuan)部署了這項技(ji)術(shu)，以加(jia)快(kuai)索賠(pei)處理和數(shu)據(ju)(ju)核(he)對，從而將周轉時間縮短 50%。他們(men)的 RPA 解決方案可(ke)以從電子郵件(jian)和 PDF 文件(jian)中收集數(shu)據(ju)(ju)，將其(qi)(qi)轉換為 CSV 格式(shi)，并(bing)將其(qi)(qi)輸入到(dao)他們(men)的數(shu)據(ju)(ju)庫中。
3、數據(ju)分析是醫生(sheng)的(de)超級力量
我們(men)提到了機器(qi)學習(xi)在推動認知技術方(fang)面的(de)作用(yong)，使醫療(liao)設備能(neng)夠（幾乎）像人(ren)類一樣看、聽和說(shuo)。但這一強大的(de)人(ren)工智能(neng)分支在醫療(liao)保健分析(xi)方(fang)面也大有可為。
智能(neng)醫(yi)(yi)院依靠機器學習算法，特別是其模式識別和(he)異常(chang)檢測能(neng)力(li)，不(bu)斷監(jian)督患(huan)者的(de)(de)健康狀況和(he)醫(yi)(yi)療(liao)設(she)備的(de)(de)運行，識別風險因素(su)，并制定完全(quan)個(ge)性化(hua)的(de)(de)治療(liao)或有(you)針對性的(de)(de)干預措施(shi)。為此類(lei)算法提供動力(li)的(de)(de)醫(yi)(yi)療(liao)數據(ju)集(ji)可以(yi)來自(zi)多個(ge)來源，包括以(yi)前存(cun)儲在醫(yi)(yi)院數據(ju)庫中的(de)(de) EHR、實驗室測試、PGHD（患(huan)者生成的(de)(de)健康數據(ju)）和(he)健康可穿戴設(she)備。
一(yi)個臨床場景中的(de)數據(ju)分析示例來自紐(niu)約的(de)薩拉托加(jia)醫院(yuan)，該(gai)醫院(yuan)實施了一(yi)種預測(ce)性分析解(jie)決(jue)方案，以(yi)監(jian)測(ce)患者的(de)生命體征(zheng)，并識別病情正在(zai)惡化的(de)患者。自 2015 年采用以(yi)來，該(gai)系統已將(jiang)轉入重癥監(jian)護(hu)室的(de)患者人數減少了63%。
4、醫療物聯網
如上所述，考慮到智能醫院的(de)兩個基石(shi)是其以數(shu)據(ju)為(wei)中(zhong)心的(de)醫療護(hu)理(li)方法和(he)臨床工作流程(cheng)的(de)“稀疏”性質，像(xiang)物(wu)聯(lian)網這(zhe)樣技術的(de)重要性不(bu)應該(gai)讓人感到意外。數(shu)據(ju)分析系統是處理(li)醫療數(shu)據(ju)的(de)大(da)腦(nao)，而物(wu)聯(lian)網設備(bei)則代表著在地面收集數(shu)據(ju)的(de)大(da)手（通常與云計算配合(he)使用，用于數(shu)據(ju)存儲和(he)共享）。
配備了傳感器、視頻工具甚(shen)至帶(dai)有移(yi)動健康應(ying)用的(de)健康可(ke)穿戴(dai)設(she)(she)備可(ke)以輕松收(shou)集臨(lin)床(chuang)數據和患者(zhe)反饋，使智能醫(yi)院能夠在其設(she)(she)施內外（所(suo)謂的(de)遠(yuan)程醫(yi)療）提供全天候的(de)患者(zhe)監測和咨詢(xun)。在這方面，巴爾的(de)摩(mo)約(yue)翰霍普金斯居家(jia)醫(yi)院開發了一項先(xian)進(jin)的(de)遠(yuan)程醫(yi)療計(ji)劃，專為(wei)有醫(yi)院感染風險的(de)老年患者(zhe)設(she)(she)計(ji)，與標準(zhun)醫(yi)院護(hu)理(li)相(xiang)比(bi)，可(ke)確保(bao)更好(hao)的(de)臨(lin)床(chuang)結果和高達 30% 的(de)成本節(jie)約(yue)。
另外，基于(yu)物聯網(wang)的遠(yuan)程醫療也可(ke)以用(yong)于(yu)心理(li)支持。由Itransition團隊建造的遠(yuan)程患者(zhe)監(jian)測套件允許專(zhuan)業護士與生活在農村(cun)地區的性侵犯受害者(zhe)進行(xing)溝通，并通過高分辨率智能手機攝像頭進行(xing)法醫檢查。
從面向患者的(de)物(wu)聯(lian)網(wang)到面向設備的(de)物(wu)聯(lian)網(wang)，該(gai)技(ji)術也已在(zai)多(duo)個智能設施（例如(ru)阿姆斯(si)特丹的(de) OLVG 醫(yi)院）中實施，以通過實時定(ding)位系統（RTLS）簡化資產管理。這些(xie)解(jie)決方(fang)案(an)允許臨床工作(zuo)人員在(zai)此類資產上粘(zhan)貼位置識(shi)別(bie)標簽后，通過射頻識(shi)別(bie)跟(gen)蹤醫(yi)療(liao)設備，從而(er)顯著減(jian)少找尋設備的(de)時間。
5、解決實際挑戰的虛擬工具
最(zui)后一個智能(neng)醫(yi)院技術趨勢可(ke)以(yi)說也(ye)是最(zui)生(sheng)動的(de)(de)，即增強現(xian)實（AR）和虛擬現(xian)實（VR）。從醫(yi)生(sheng)的(de)(de)角度來看(kan)，AR 和 VR 可(ke)以(yi)成為(wei)通過高(gao)度交互的(de)(de)、基于案例的(de)(de)模擬來增強醫(yi)療培訓的(de)(de)特殊工具。更(geng)不用(yong)說手術室中(zhong) AR 引導(dao)手術帶來的(de)(de)機會，其中(zhong)智能(neng)眼鏡可(ke)以(yi)在患者(zhe)身體(ti)上疊加 2D 或 3D 影像，從而更(geng)好地關注患者(zhe)的(de)(de)身體(ti)結構，而無需關注不同的(de)(de)監(jian)視器。
相反，在患(huan)者方(fang)面，AR 和 VR 代表了康復期間在沉浸式虛擬場景中鍛煉的有效訓(xun)練解決方(fang)案。此外，2019 年在洛杉磯 Cedars-Sinai 醫療中心進行的一(yi)項研究(jiu)表明(ming)(ming)，它(ta)們被證明(ming)(ming)是緩解慢性疼痛的重要分散注(zhu)意(yi)力(li)來源。
總結
我們(men)生活在一個將“智(zhi)能(neng)”這個詞嵌在任(ren)何事物上(shang)(shang)都聽起來既(ji)便利又(you)時(shi)髦的世(shi)界，而智(zhi)能(neng)醫(yi)院絕對值得(de)上(shang)(shang)這個稱號。通過擁抱現代化賦予我們(men)的全方位技術，這一創新模式能(neng)夠提供靈活的數(shu)據驅動型醫(yi)療(liao)服務(wu)，簡化臨床工(gong)作流程，減輕醫(yi)務(wu)人(ren)員的工(gong)作量并(bing)增強患者體驗。
然而，智能醫院不僅(jin)僅(jin)是一系(xi)列光鮮靚麗的(de)(de)技術，從頭(tou)開始(shi)重新構(gou)想(xiang)醫療保健可能需要(yao)對一些(xie)臨床功能進行徹(che)底的(de)(de)重新設計(ji)，同時采取(qu)適(shi)當的(de)(de)提升技能舉措(cuo)，并與(yu)其他機構(gou)建立(li)穩固的(de)(de)合作(zuo)伙伴關系(xi)，以共享(xiang)數(shu)據和專業(ye)知識。簡而言之，只要(yao)我們明智地采用所有(you)這些(xie)最佳實踐來協調上述人(ren)員(yuan)、臨床流程和工具三者(zhe)，智能醫院就可以真正變得智能。
