沃卡惠什么是智能医院?
即使是最传统的医院也是相当复杂的组织，它们拥有庞大的人员、流程和资产网络。考虑到它们的复杂性和风险，改善和平衡这三个要素以使此类组织“更智能”听起来可能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资金或工作岗位的损失，而医院的低效率则是生死攸关的问题。
幸运的是，技术为我们提供了帮助，为我们提供了广泛的工具来增强临床工作流程和患者护理的每一个方面。智能医院代表了此类工具的整体体现，包括人工智能、流程自动化、虚拟现实、数据分析、物联网(IoT)以及推动医疗保健行业数字化转型的所有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，没错您是对的。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》研究中所报告的那样，在新冠肺炎疫情的进一步推动下，出于管理和运营目的而在医疗保健领域采用数字技术已经在稳步增长。
然而，智能医院的真正创新之处在于将上述解决方案整合到一个一致的、协同的技术生态系统中，而这需要医疗机构根据其特定的设计基础来配置这些设施：
智能医疗协调：医院不仅仅是一堆技术资产，而是结合了技术、流程和专业人员的复杂系统。让医疗保健数字化并不困难，但将其转变为智能学科，则需要对临床功能、执行此类功能的工作人员，以及为简化这些功能而部署的技术进行全面协调。为此，智能医院依靠卓越中心来监督这一转变，通过员工培训来促进数字素养，通过医疗BPM来优化医疗流程，并通过跨部门共享知识来建立新的医疗项目。
以患者为中心的医疗保健：智能医院采用注重患者身心健康的医疗护理方法。这可以通过配置物理和数字空间来实现，这些空间可以积极地帮助增强患者体验和加快康复(所谓的康复环境)。想想用于自助预约和 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诊解决方案，或健康可穿戴设备和其他远程医疗工具，以在舒适的家中持续监测患者。
数据驱动的医疗保健：智能医院的另一个主要特点是医生的经验和直觉，并辅以可靠的数据分析解决方案，以实现更有效的风险识别和诊断。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病情。类似的逻辑也适用于医疗设备，可以使用适当的传感器对其进行监测，以发现任何故障迹象并设置适当的维护操作。
医疗保健分散化：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科技公司和其他医疗参与者，如实验室和诊所，共享临床数据和各自的工作量。服务外部化和合作可以通过 EHR、虚拟医疗和物联网驱动的健康可穿戴设备等技术来实现。
工作流程自动化：智能医院减轻其运营和管理负担的另一种方法是通过自动化，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 来简化临床流程，再加上采用RFID技术进行医疗资产管理，显著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。
智能医院：好处与挑战
总而言之，配置智能医院意味着在组织和技术方面都要付出了巨大的努力。值得吗?嗯，评估这种医院模式确保的无形收益(如患者健康)可能具有挑战性，但从实际角度来看，可以根据麦肯锡的评估，全面的医疗数字化可以轻松地为国家医疗预算节省10%以上。
因此，探索这样的机会是绝对值得的，据统计，许多投资者似乎都认同这一点。例如，Juniper Research 报告称，智能医院市场在 2021 年价值 290 亿美元，到 2026 年可能增长到 590 亿美元，其中美国和中国将引领这一趋势。
该研究还指出，缺乏现有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智能医院采用的主要障碍。
智能医院指南
既然我们刚刚谈到了投资，那么就让我们来看看医疗机构在从传统医疗机构转向智能医院时需要投资的关键技术，以及一些实际部署的真实例子。
1、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概述，人工智能可以说是医疗保健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，涵盖或直接影响着广泛的分支和相关学科。因此，它的应用众多，影响深远。以下是其在智能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地从放射图像或其他临床来源中识别潜在健康并发症的迹象，并辅助医生的专业分析，以实现更准确的诊断。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，可以自动追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到临床数据库中，还可以通过 NER(命名实体识别)识别书面文本中的特定概念，从而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，将病理报告中的自由文本医疗数据数字化，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的员工来执行多项任务(西雅图的 Providence St. Joseph Health 使用它们来简化呼叫中心调派)或为有需要的患者提供不间断的护理(例如虚拟护士 Molly，由英国NHS部署，用于监测和帮助慢性病患者)。
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人工智能驱动(如人类驱动的远程手术机器)，但NLP和计算机视觉等人工智能相关的认知技术极大地扩展了它们的交互能力。如今，智能医院可以依靠人工智能驱动的机器人外科医生进行无人协助的手术，并依靠机器人助手来执行常规任务，例如实验室样本派送或房间清洁。例如，看看 Moxi，一位不知疲倦且极具表现力的助手，被部署在达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院。
2、使用RPA减少文书工作
RPA(机器人流程自动化)机器人可能没有上述机器人那么健谈。然而，事实证明，它们在智能医院环境中仍然非常有用，因为它们可以通过编程复制(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，从而取代或协助临床工作人员完成一系列耗时的文书工作。这可能包括患者预约安排、医疗记录更新、自助式分诊、索赔管理等。
印度北部的 Max Healthcare 在其 14 家医院部署了这项技术，以加快索赔处理和数据核对，从而将周转时间缩短 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级力量
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。但这一强大的人工智能分支在医疗保健分析方面也大有可为。
智能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，不断监督患者的健康状况和医疗设备的运行，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。为此类算法提供动力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。
一个临床场景中的数据分析示例来自纽约的萨拉托加医院，该医院实施了一种预测性分析解决方案，以监测患者的生命体征，并识别病情正在恶化的患者。自 2015 年采用以来，该系统已将转入重症监护室的患者人数减少了63%。
4、医疗物联网
如上所述，考虑到智能医院的两个基石是其以数据为中心的医疗护理方法和临床工作流程的“稀疏”性质，像物联网这样技术的重要性不应该让人感到意外。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着在地面收集数据的大手(通常与云计算配合使用，用于数据存储和共享)。
配备了传感器、视频工具甚至带有移动健康应用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(所谓的远程医疗)提供全天候的患者监测和咨询。在这方面，巴尔的摩约翰霍普金斯居家医院开发了一项先进的远程医疗计划，专为有医院感染风险的老年患者设计，与标准医院护理相比，可确保更好的临床结果和高达 30% 的成本节约。
另外，基于物联网的远程医疗也可以用于心理支持。由Itransition团队建造的远程患者监测套件允许专业护士与生活在农村地区的性侵犯受害者进行沟通，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(例如阿姆斯特丹的 OLVG 医院)中实施，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此类资产上粘贴位置识别标签后，通过射频识别跟踪医疗设备，从而显著减少找寻设备的时间。
5、解决实际挑战的虚拟工具
最后一个智能医院技术趋势可以说也是最生动的，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的、基于案例的模拟来增强医疗培训的特殊工具。更不用说手术室中 AR 引导手术带来的机会，其中智能眼镜可以在患者身体上叠加 2D 或 3D 影像，从而更好地关注患者的身体结构，而无需关注不同的监视器。
相反，在患者方面，AR 和 VR 代表了康复期间在沉浸式虚拟场景中锻炼的有效训练解决方案。此外，2019 年在洛杉矶 Cedars-Sinai 医疗中心进行的一项研究表明，它们被证明是缓解慢性疼痛的重要分散注意力来源。
总结
我们生活在一个将“智能”这个词嵌在任何事物上都听起来既便利又时髦的世界，而智能医院绝对值得上这个称号。通过拥抱现代化赋予我们的全方位技术，这一创新模式能够提供灵活的数据驱动型医疗服务，简化临床工作流程，减轻医务人员的工作量并增强患者体验。
然而，智能医院不仅仅是一系列光鲜靓丽的技术，从头开始重新构想医疗保健可能需要对一些临床功能进行彻底的重新设计，同时采取适当的提升技能举措，并与其他机构建立稳固的合作伙伴关系，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、临床流程和工具三者，智能医院就可以真正变得智能。
