智慧医院是以患者为中心、以临床需求为起点，将大数据、人工智能、云计算、物联网、智能基础设施等技术应用于医疗场景，全方位提升医疗服务的效率和质量场景，以技术创新赋能当代医院的信息化和智慧化建设的新型基础设施。
01智慧医院的建设目标
目前，大多数的医院信息化系统都是按照业务流程、部门运营的需求独立进行设计的，这导致医院同时存在几十或上百个独立的系统，且各系统的业务分割明显、条块化突出，致使基础数据缺乏统一管理、异构系统各自为政、数据不一致不互通。现存的主流医疗信息化发展模式已无法支撑医院运营分析和管理决策的要求，对决策层支持不得力，甚至还会因为系统过多导致管理者“致盲”，具体表现在：数据不能共享，形成信息孤岛；数据准确性不高，有数据不能用；统计结果不一致，有数据不敢用。
要解决这些问题，必须从医院最核心、最本质的组织、人员、资源、业务、管理制度的梳理与分析入手， 构建智慧大脑，形成医院智能管理数据模型和各类知识库，建立智能感知、智能预警与智能管理控制体系。 智慧医院通过信息集成及通信协同实现人、物、系统之间的高效协同，打破医院内部以及各个医院之间的“信息孤岛”现象。智慧医院的建设路径和思路与各行业的数字化转型路径一致，即实现医院数字化转型、智慧化升级，其建设目标如下：
（1）更精准的智能医疗服务与保障
智慧医院系统通过多种渠道自动获取和交换各种类型的临床数据，以主动地管理和提供有预防性和治疗性的医疗服务。该系统能够实现患者疾病与医生专业擅长之间的精准匹配，也可以方便、快捷地获取对应的优质医疗资源，打破医疗资源区域性及时效性的局限，极大地提升患者的医疗服务获得感。
（2）更透彻的智能感应与度量
智慧医院系统打破了信息之间的壁垒，将个人与各方整合为一体以进行更智慧的决策。对于医务工作人员而言，智慧医院的建设能够为其提供更加智能的工作流程，可以帮助其提升工作效率、规范诊疗行为、保证医疗安全、提高医疗质量、增强临床服务能力。
（3）更深入的智能洞察与决策
智慧医院系统持续分析信息，以满足医院不断变化的需求，优化绩效，整合预测模型，通过科学、深入、智能地对医院数据进行挖掘和分析，形成全方位、多层次、多维度的运营数据分析报告，助力医院精准管理，提升人力、物资、设备等医院资产的运营效益。
02智慧医院的整体架构
智慧医院的根基是“业务网络协同和数据智能”，成功的关键是构建好医院信息化的智能神经中枢，形成医院的“高智商”大脑系统。 智慧医院的整体架构主要包括服务门户、医疗大数据中心、医院业务中心、基础设施、安全保障等。 其中，医疗大数据中心和主数据管理系统等共同构成了数据中台，可以实现全院数据仓库规划、临床数据规范定义和临床数据运维监控等功能。各类在线的医疗业务应用和业务中台共同组成了医院业务中心。技术中台、数据中台、业务中台等核心内容共同组成了智慧医院的大脑。如图所示
（1）服务门户
包括内部门户、外部门户、微门户和医院APP等，它既是智慧医院的展现层，也是医生患者相互连接的外在部分。
（2）基础设施
包括医疗设备、办公设施、电力设施、安全设施、网络设施、智能停车、自助设备、身份识别和云基础设施，是智慧医院的聚能层。通过移动网络、院内光纤网和互联网可以与数据交换共享平台进行交互。
（3）技术中台
为医院业务中心提供各类技术支撑，包括运营决策、病种科研、医疗质量分析、医疗过程追溯、AI辅助诊断、动态病例等多个部分，这些部分就是智慧医院的大脑神经中枢。
（4）医疗大数据中心和主数据管理系统等
共同构成了数据中台，通过数据中台实现异构系统的数据集成及互联互通，遵循国家和行业标准，参照CDR（Clinical Data Repository，即临床数据中心）等数据模型，实现全生命周期的医疗数据治理。
（5）医院业务中心
包含医疗业务应用和业务中台，主要应用于服务层及服务开放层，包括运营管理、医疗业务、就诊服务、医院运行和资源协同，提供业务双向开放的能力，做到内部整合、外部开放；同时，提供了统一支付、统一认证、统一用户管理及消息管理等服务。
03智慧医院的建设体系设计
智慧医院的建设体系涉及智慧医院的多个方面，包括标准体系、智慧服务体系、智慧医疗体系、智慧管理体系以及AI能力等。
（1）标准体系
遵循信息技术领域、医疗卫生信息技术领域成熟的国际、国内标准体系，借鉴电子病历应用水平分级评价、互联互通标准化成熟度测评的标准， 建立一套科学、系统的智慧医院生态建设标准体系，以开放平台为技术依托，支撑医疗机构科学、规范地开展智慧医疗、智慧服务、智慧管理建设，逐步开展智慧医院生态建设。
（2）智慧服务体系
基于HIT技术，融合云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术，为患者提供从线上到线下、从人工到自助的覆盖院前、院中、院后的全流程诊疗的智慧医疗服务。通过与实际业务相结合，持续优化医疗服务流程，为患者提供全流程的便捷化、个性化、智能化的诊疗服务，最终形成区域一体化的协同诊疗智慧服务体系，为进一步建立智慧医院奠定基础。
（3）智慧医疗体系
完成全院统一的信息集成和临床数据库建设，提供数据全息展示、医院决策支持等功能。 通过各个医疗业务过程的数据采集、记录与共享等功能，实现全流程数据跟踪、闭环管理及实时数据核查与管控，构建医疗安全的质量管控及信息共享体系，实现区域协同诊疗。
通过医院信息平台建设，推进系统整合和互联互通，使分布在不同科室和部门的不同信息系统由分散到整合再到嵌合融合，逐步解决医疗信息化建设中的信息孤岛、信息烟囱等问题，打造优质高效协同的医疗卫生体系。以电子病历为核心推进智慧医院建设，实现诊疗服务环节全覆盖，全面提升临床诊疗工作的信息化程度，发挥临床诊疗决策支持功能，提高临床诊疗规范化水平，最终完成以电子病历为核心、基于医院信息平台的智慧医院建设，重构智慧医疗体系。
（4）智慧管理体系
引入现代医院管理思想，采用信息技术、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术，在医院综合运营管理系统的基础上，建设智慧医院运营业务的管控和评价体系。将为患者提供更优医疗服务作为管理核心，优化院内院外药械供应链业务流程，实现医院内部医护、管理、后勤、科研、教学的工作协同，实现基于医保部门、财政部门、患者收费等多种模式的价值补偿平衡。通过人力资源、物力资源、财力资源的合理化配置、高效管理，充分发挥医疗资源的价值。
（5）AI能力
集成自然语言处理、语音识别、计算机视觉处理和图像识别、大数据分析和挖掘等医疗领域常用的人工智能技术，构建人工智能的算法库和模型库。 借助回归、分类、聚类、关联分析及神经网络等常用的机器学习算法构建人工智能的算法库，其中涵盖了强化学习和迁移学习等新领域的算法。模型库同时提供了模型管理模块，支持模型的持久化存储、导入和导出等操作。在医疗场景中内置了面向疾病的风险预测、健康管理、新药研发、精准手术、辅助诊断、医院管理等多个方向的智能模型，旨在提高智慧医疗行业的准确性和规范性。
AI技术用以支撑不同的应用场景。AI能力中心支撑使用自然语言处理与理解等技术，对非结构化临床数据进行结构化处理、语义理解、预测建模；通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断；使用语音识别技术，可以根据患者的症状描述，为患者提供自我诊断、医疗咨询、就诊指导等服务。AI能力中心的支撑将进一步加速疾病的诊断与预测、临床实验数据的分析与处理，甚至重大疾病与基因相关的研究，以避免效率低下的重复诊治，降低医疗成本，提高医务人员的工作效率，助力实现医疗资源的最优化配置。
04关键技术介绍
智慧医院建设是一项极其复杂的工程，其中涉及不同类型的关键技术。这些关键技术相互支撑，发挥着不同的功能与作用。其中的部分核心关键技术如下：
（1）NAT技术
NAT（Network Address Translation，即网络地址转换）是一个IETF（Internet Engineering Task Force，因特网工程任务组）标准，允许一个整体机构以一个公用IP地址出现在因特网上。顾名思义，通过这种技术，可以把内部私有网络IP地址转换成合法的网络IP地址。在智慧医院的建设中，各智慧医疗的业务系统需要在公网中对外提供服务，因此，使用NAT技术在一定程度上能够弥补公网地址的不足。
（2）DNS技术
DNS（Domain Name System，即域名系统）是在万维网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，可以让用户更方便地访问互联网。域名或主机名解析就是通过域名得到该域名对应的IP地址的过程。通过应用DNS技术，可将智慧医院的业务系统网址映射到医院的外网IP地址，再由负载均衡等网络设备映射到医院的内网IP地址。
（3）虚拟化技术
虚拟化技术通常是指计算元件在虚拟的基础上运行，而非在真实的基础上运行。它可以同时在多个操作系统上运行多个程序，每个操作系统都在一个虚拟的CPU或者主机上运行。具体到智慧医院的建设，虚拟化技术可以确保各智慧医院的业务系统在相互独立的空间内运行而互不影响，从而明显提高机房的工作效率。通过这种技术，可以降低智慧医院信息系统的性能损耗。
（4）大数据技术
大数据技术支持基于传感网络的物联网应用架构，支持各类医疗终端设备的数据采集和利用，支持MapReduce、Spark、Tez等大数据分布式计算框架。其中，区块链技术作为底层技术，可以对底层数据进行加密，保障医疗病患隐私数据安全可靠地传输。通过使用多种大数据算法，使智慧医院系统具备大数据存储访问及分布式计算任务调度等功能，结合各种智慧医院业务在临床医学中的探索和实践，为患者提供以数字化为特征、智能化与个性化相结合的诊疗服务，涉及预防、诊断、治疗和护理等健康管理全过程。
（5）云计算与分布式计算技术
云计算是指通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解为无数个小程序，然后通过大量服务器组成的系统进行处理分析，并将得到的结果返给用户。在一定的约束条件下，分布式计算使用一个硬件和软件系统处理相关任务，在这个系统中有多个处理器单元、多个并发过程及多个程序。由多个小部分组成一个大程序，连接网络后在计算机上运行。分布式计算和并行计算有点相似，但不同之处是并行计算通常指一个程序的多个部分在一台计算机上的多个处理器上同时运行。异构环境、多样化的网络连接以及未知网络或计算机错误是分布式计算必须处理的问题。此外，云计算强调基于虚拟化等技术，在分布式的硬件环境上提供共享资源服务。通过应用云计算技术和分布式计算技术，可大大加快智慧医院信息系统的计算与响应速度。
