一、數(shù)字醫(yī)療市場：直面機遇與挑戰(zhàn)?

Bridge Connector是一家為醫(yī)療保健提供精簡的集成解決方案的iPaaS組織，其首席技術官Joshua Douglas在這次大會上介紹了規(guī)模化的數(shù)字醫(yī)療技術的互通策略，他認為對于數(shù)字醫(yī)療這個新興市場來說，機遇與挑戰(zhàn)各有三點。挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三點，

首先是臨床信息難以收集。患者數(shù)據(jù)的收集是數(shù)字醫(yī)療市場供應商提供服務的重要依據(jù)，但是目前的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并沒有應用到客戶日常生活中，這導致了許多數(shù)據(jù)仍然未被信息收集系統(tǒng)收集。因此服務提供商不得不使用另一種系統(tǒng)來收集數(shù)據(jù)、跟蹤市場信息。但是與之矛盾的是，醫(yī)生已經(jīng)有很多數(shù)據(jù)需要處理，他們不愿意接受增加一個新的需要輸入數(shù)據(jù)的新系統(tǒng)。?

其次是系統(tǒng)與數(shù)據(jù)難以集成。一些數(shù)字醫(yī)療市場供應商花費了大量精力在功能集成上，集成是一個復雜的過程，每個客戶的需求大大增加了工程團隊的工作量，并增加了發(fā)生問題的幾率。在集成開發(fā)和維護上花費更多的時間，意味著實際產(chǎn)品的解決方案或服務所花費的時間變少。但是為了擴大規(guī)模，數(shù)字醫(yī)療市場供應商又必須向著集成方向邁進。?

最后是成本難以控制。很多數(shù)字醫(yī)療市場的供應商對于一些具體要求的臨床解決方案，往往是傾向于直接購買而不是自己搭建，這樣的策略給成本控制帶來了挑戰(zhàn)。伴隨著挑戰(zhàn)而來的就是，大多數(shù)字醫(yī)療市場提供商難以有足夠的資金完成復雜的定制集成服務。?? ??

? ?

?與風險相對，數(shù)字醫(yī)療這個領域目前有不少新提出的解決方案和改進模型實現(xiàn)了更好的互通性，數(shù)字醫(yī)療市場也迎來了不可多得的機遇。?數(shù)字醫(yī)療市場用戶粘性增加。供應商可以利用數(shù)字醫(yī)療的特點，推出既能改善患者使用體驗又不增加額外的管理時間和工作量的產(chǎn)品來打開市場。例如，智能網(wǎng)絡健康站Higi改變了它的數(shù)據(jù)集成方法，使患者健康狀態(tài)下的數(shù)據(jù)能在前后兩次就診中互通互用，避免重復檢查，這既收集了患者信息又幫助醫(yī)生減少了工作量。一旦這種模式被市場接受，嵌入日常工作流程中，產(chǎn)品的用戶粘性就會變得很高，同時產(chǎn)品的市場占有率也會逐步增加。?數(shù)字醫(yī)療促進醫(yī)療產(chǎn)品的開發(fā)。數(shù)字醫(yī)療不光能給自身領域帶來發(fā)展，還將帶動醫(yī)療產(chǎn)品的發(fā)展，這是一種雙贏的方式。對于患者來說，在正確的時間向正確的人員提供正確的數(shù)據(jù)可以改善患者的護理體驗。對數(shù)字醫(yī)療提供商或者其他醫(yī)療產(chǎn)品制造商來說，他們可以通過大量的臨床數(shù)據(jù)看到患者治療狀況，能夠基于數(shù)據(jù)為患者設計更好的解決方案，提供更合適的醫(yī)療產(chǎn)品。?數(shù)據(jù)互通保證患者更好地治療。歸根結底，數(shù)字醫(yī)療技術的最終用戶是患者，醫(yī)療技術的發(fā)展應與改善患者體驗并肩同行。互通的數(shù)字醫(yī)療技術消除了不同系統(tǒng)間重復的數(shù)據(jù)輸入，而多出來的時間增加到了醫(yī)生和患者之間的交流中。研究表明，以醫(yī)患關系為中心的護理方式不僅可以改善患者體驗，而且還能提升醫(yī)生在工作中的幸福感。?二、確保患者隱私和數(shù)據(jù)實用性：使用數(shù)據(jù)而不控制數(shù)據(jù)?HIMSS會上有研究者提出了這樣一個問題：在當今機器學習和人工智能使用率不斷增長的現(xiàn)代醫(yī)療數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，我們?nèi)绾瓮瑫r確保數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)實用性？?現(xiàn)有的做法雖然滿足了識別數(shù)據(jù)的監(jiān)管要求，但并沒有實質(zhì)性地解決保護個人隱私和大規(guī)模使用數(shù)據(jù)之間的矛盾，目前現(xiàn)有技術中所使用的刪除或聚合等處理方法會使醫(yī)療數(shù)據(jù)集失去意義，還會對下游應用程序的完整性造成損害。在會議討論過程中，有研究者認為要同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護和保證數(shù)據(jù)實用性需要滿足以下要求：首先應使數(shù)據(jù)價值最大化，并通過數(shù)據(jù)得出觀點。其次是基于數(shù)學和密碼學的量化方法來切實可觀地減少共享數(shù)據(jù)的風險。最后，應該保證數(shù)據(jù)應歸數(shù)據(jù)所有者所有，所有的數(shù)據(jù)分析商僅可以使用數(shù)據(jù)而不能控制數(shù)據(jù)。?一種叫做差異隱私的數(shù)學標準是解決數(shù)據(jù)價值和數(shù)據(jù)隱私的有效方法，且可以與目前軟件體系相結合來確保數(shù)據(jù)控制。經(jīng)過15年來深入的專家研究，同行評審，已經(jīng)針對差異性隱私發(fā)布了統(tǒng)計和建模功能的詳細信息。例如蘋果和谷歌已經(jīng)使用該技術來保護他們的用戶數(shù)據(jù)。但是想讓這項技術實現(xiàn)功能最大化，必須將其整合到各種軟件中，實現(xiàn)可以由業(yè)余人士使用，并廣泛應用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析工作，例如跨組織數(shù)據(jù)共享和內(nèi)部數(shù)據(jù)共享。AI醫(yī)療的風口早已到來，但我們必須認清一點：我們有義務履行數(shù)據(jù)隱私權，不是冷冰冰地使用數(shù)據(jù)。AI醫(yī)療開發(fā)者必須積極尋找不僅可以滿足數(shù)據(jù)合規(guī)性、隱私性，還能增強學習能力并建立最優(yōu)解的解決方案，從而推動醫(yī)療保健的發(fā)展。?

三、機器學習處理臨床數(shù)據(jù)：從記錄匯總到預測分析?HIMSS的首席技術創(chuàng)新官Steve Wreting認為，在衛(wèi)生和醫(yī)療領域使用Al會帶來革命性的改變。

毫無疑問，患者和醫(yī)生都希望治療速度越快越好，對于早已采用電子記錄的醫(yī)療行業(yè)來說，智能化技術的使用是保證數(shù)據(jù)量和即時結果的基礎。但當前的市場需要的不僅僅是快速處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)，智慧醫(yī)療的下一個熱點是通過已有信息來判斷未知——比如通過機器學習來預測數(shù)據(jù)。機器學習是人工智能（AI）的一部分，可以自動進行數(shù)據(jù)分析，這樣在處理數(shù)據(jù)時機器可以智能地預判斷可能出現(xiàn)的情況。目前機器學習正在以下幾個方面日益凸顯出優(yōu)勢。

匯總并分析臨床數(shù)據(jù)。機器學習的優(yōu)勢之一是它可以大范圍的分析數(shù)據(jù)，包括醫(yī)生的記錄，人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，藥品價格，甚至是藥品的購買記錄或藥房位置。然后可以將這些數(shù)據(jù)應用于預測和診斷，甚至可以用于疾病風險計算。

如今醫(yī)院中使用的大多數(shù)輸液泵依靠重力輸注藥物，這就要求臨床醫(yī)生在放置輸液袋時要將主袋懸掛得比副袋低。而基于盒式系統(tǒng)的智能輸液泵利用容積差泵送機制，將次級管線直接連接至暗盒，將次級輸注與初級輸注分開管理。輸液袋可放置在方便的地方，避免了二次輸注的風險。

? ?

這種智能輸液泵的亮點不光是不需要依靠重力進行輸液，而且還可以和患者的電子病歷進行相互關聯(lián)，將輸液信息及時更新到電子病歷，輸液開始和停止時間可以自動添加到護理人員的工作記錄中。自動化的記錄方式代替了手動記錄，從而增加了數(shù)據(jù)記錄的準確性和完整性，簡化了護士的工作流程，方便了醫(yī)生對患者情況進行實時檢查。??

總結