基于上海醫養結合“互聯網+智慧醫療”模式研究

潘 蘋， 閻瑞霞， 鄧佩云， 王兵兵

(上海工程技術大學, 上海 201620)

0 引 言

目前，國內關于醫療現狀的研究指出，為了讓患者在看病的過程中享受高效、快捷、安全的服務，同時減少排隊等待的時間和基本的醫療費用，亟需建立智慧醫療信息平臺，從而真正做到“人人健康，健康人人”[1]。時下，隨著互聯網、物聯網、智能產品和云計算的逐步興起，“互聯網+”智能產品逐漸融入醫療服務的各方面，正在為醫療服務帶來革命性的變化[2]。對此擬展開研究論述如下。

1 文獻綜述

2009年，IBM首先提出了“智慧醫療”的概念，隨后美國、英國等國家紛紛投入巨資建設智能醫療。在學術層面，國外學者對醫療信息系統建設和醫療大數據分析進行了相關研究。Lin ，Huang ，Chou等人提出了一種快速處理、存儲和分析大量醫學數據的綜合方法[3]。Donabedian首先提出了醫療質量概念的三維內涵理論，并建立了醫療質量管理模型，在各國被廣泛應用、并延續至今[4]。在應用方面，國外智慧醫療的發展水平相對較高，以美國為例，美國的智慧醫療市場約占全球市場份額的80%，全球智慧醫療設備40%以上來自美國。與國外相比，中國的智慧醫學起步較晚，但發展迅速。2009年，中國首次總結出智慧醫療。2011年，中國開始試點電子病歷。2015年，大數據在全國范圍內醫療領域開始推廣。在學術層面，中國學者主要研究大數據、醫療信息化、物聯網等方面。裘加林等人[4]首先提出中國醫學智慧的概念, 邵星等人[5]提出了基于物聯網的智能醫療系統，高漢松等人與云計算相結合,提出了一種在生態環境的基礎上健康的云數據挖掘平臺架構,許多學者的研究成果為智慧醫療的發展提供了理論指導[6-7]。

2 上海市“互聯網+智慧醫療”研究現狀

2.1 概念界定

智慧醫療(WIT120)具有廣義和狹義的含義。智慧醫療狹義的定義是臨床決策支持系統(CDSS)，通過輸入條件描述(包括癥狀和實驗室化驗指標)輸出診斷結果。廣義的智慧醫療是指在診斷、治療、康復、支付等環節建立醫療信息完整性、跨服務部門、以患者為中心的醫療信息管理和其他基于物聯網和云計算高科技技術的服務體系，該服務系統實現了醫療信息互聯、共享與協作、臨床創新、診斷科學等功能[8]。

2.2 “互聯網+智慧醫療”模式優勢

具體來說，上海市通過“互聯網+”將養老機構與醫療機構相結合，實現資源在養老機構之間的共享。“互聯網+”的參與使老年日常護理機構可以照顧老人，為其提供高安全的醫療條件[9]。對此模式優勢擬做研究概述如下。

(1)擴大了消費市場。“互聯網+智慧醫療”的醫療服務模式不僅限于傳統的老年日常護理。同時還促進醫療行業和金融業的發展，利于醫療和護理人員的再利用，促進老年人健康產品和健康設備的銷售。

(2)使用“互聯網+”可以大大緩解信息不對稱問題，充分發揮大醫院的主導作用，促進醫療衛生事業與服務鏈上每個成員的協調發展，提高信息的準確性和效率，減少醫療資源浪費。

(3)醫養結合背景下“互聯網+智慧醫療”服務模式可以解決社區醫療資源供給和分配不足的問題，提高社區老年人護理服務質量。此外，還可以擴大社區日常護理服務的范圍，為基本醫療和養老行業的發展提供強有力的支持。通過信息服務將醫學界與社區養老機構的資源相結合是非常必要的。

2.3 服務內容

智慧醫療的服務內容是基于大數據、人工智能、區塊鏈、云計算、物聯網、5G通信的基礎上，主要應用在醫療記錄/文檔分析、輔助決策、醫學影像、智能醫療設備和生物組學疾病篩查與預測、藥物發現、健康管理等領域[10]。智慧醫療必須重視數據和信息安全。信息技術的發展帶來了更多的數據移動性。由可穿戴設備或可植入傳感器記錄的患者健康數據經由因特網從設備發送到PC或移動設備(App)，并最終上傳到云端以進行存儲。這有利于數據的存儲和調用，但也增加了數據泄漏的風險。智慧醫療中的電子醫療保健系統(HER Systems)缺乏交互操作性。目前，區塊鏈技術正在成為一個新興的熱點。就像TPC/IP、HTTP和SMTP協議一樣,該技術也是一種Internet安全協議。

3 上海市“互聯網+智慧醫療”模式的評價模型

3.1 評價指標體系

評價指標體系的建立是在國內外學者相關研究的基礎上進行的。本文以“互聯網+智慧醫療”服務評價為目標，基于《上海市推進智慧城市建設“十三五”規劃》中有關智慧醫療的內容體系構建指標，通過評價指標體系獲取真實信息。綜合相關內容，最終根據醫護人員、患者和專家意見確定了上海市“互聯網+智慧醫療”服務模式需求打分評價表，包括3個一級指標和3個二級指標。其中，一級指標是基于“互聯網+智慧醫療”服務模式的智慧醫院系統、區域衛生系統、以及家庭健康系統來評價對二級指標的影響。二級指標先是信息采集和標準化，基于大數據對病人和藥物使用的信息和數據按照一定的標準進行采集。其次則為相關技術人才。考慮到數據具有獨特性，對于數據的采集需要大量的專業技術人才，如此數據才能發揮應有的作用。此外，還有患者隱私和資訊安全，在保護病人隱私的情況下來獲取大量數據對大數據提供支持。

3.2 評價指標的權重

3.2.1 計算各指標相對權重

為了得出“互聯網+智慧醫療”模式的指標權重選擇1-9比例標度法，采用訪談法的方式，在上海市松江某社區邀請了解“互聯網+智慧醫療”領域的10名專家進行評分，專家用定性的方法描述各層次評價指標的相對重要性，并用準確的數字定量進行表示。

3.2.2 評價模型流程圖

結合“互聯網+智慧醫療”模式的內容和相關學者的文獻查閱，建立整體評價模型流程圖，如圖1所示，運用AHP法建立模型，如圖2所示。

圖1 “互聯網+智慧醫療”評價模型流程圖

圖2 “互聯網+智慧醫療”評價模型

4 “互聯網+智慧醫療”模式的實證分析

4.1 “互聯網+智慧醫療”模式因素分析

“互聯網+智慧醫療”的評價模型包括3方面的內容，分別用B1,B2,B3對一級指標智慧醫院系統、區域衛生系統、家庭健康系統進行表示，二級指標用Bij(i,j=1,2,3)(評分見表1、表2)得到兩兩比較判斷矩陣和求最大正特征根及對應的特征向量，并將其歸一化處理后即為該層次各評價因素對上一層次某因素影響程度大小的權重。

根據表2的評分結果，采用Matlab對各個指標進行權重計算并且通過一致性檢驗，可以采用。

表1 一級指標的判斷矩陣、相對權重和一致性檢驗

Tab. 1 Judgment matrix, relative weight and consistency test of the first-level indicators

評價指標AB1B2B3權重B11350.637 0B21/3130.258 3B31/51/310.104 7

其中，λmax=3.038 5,CI=0.019 3,RI=0.521 6,CR=0.037 0。

表2 二級指標的判斷矩陣、相對權重和一致性檢驗

Tab. 2 Judgment matrix, relative weight and consistency test of secondary indicators

評價指標B1B11B12B13評價指標B2B21B22B23評價指標B3B31B32B33B11125121/5146B121/2131/211/71/413B131/51/315711/61/31權重0.122 00.229 70.648 30.333 20.519 70.075 10.085 20.270 60.644 2

研究后可以得到：

B1:λmax=3.003 7,CI=0.001 8,RI=0.5,CR=0.003 6

B2:λmax=3.014 2,CI=0.007 1,RI=0.522 1,CR=0.013 6

B3:λmax=3.053 6,CI=0.026 8,RI=0.520 4,CR=0.051 5

4.2 “互聯網+智慧醫療”模式綜合評價

確定評估的指標集為A={B1,B2,B3}分別表示3個一級指標。同時確定評估指標子集為Bi={Bij}(i,j=1,2,3)。由表1～表2可知一級指標與二級指標的權重向量。詳見如下。

W={0.637 0 0.258 3 0.104 7}

W1={0.122 0 0.229 7 0.648 3}

W2={0.333 2 0.519 7 0.075 1}

W3={0.085 2 0.270 6 0.644 2}

建立評價集V=(V1,V2,V3,V4,V5)=(非常差，較差，一般，較好，非常好)。通過對某醫院10名在不同年齡段的患者的調查，選擇在“互聯網+智慧醫療”的機構具有較多研究成果的專家對二級指標進行打分，可得到以下評判矩陣：智慧醫院系統評價矩陣(R1)、區域衛生系統評價矩陣(R2)、家庭健康系統評價矩陣(R3)。詳見如下。

根據矩陣可以進行評價Bi=Wi·Ri(i=1,2,3)，分別得出B1,B2,B3的評判結果如下：

B1=W1·R1=(0.281 1 0.241 9 0.224 4 0.1 0.152 6)

B2=W2·R2=(0.107 5 0.474 3 0.252 6 0.330 4 0.007 5)

B3=W3·R3=(0.027 0 0.366 2 0.260 9 0.345 9 0.257 7)

經過歸一化處理得到R=[B'1B'2B'3]T，其中B'i為Bi歸一化后的向量(i=1,2,3)，對目標層進行綜合評價得到評價結果如下：

B=W·R=[0.209 7 0.314 9 0.235 5 0.185 3 0.126 1]

根據最大隸屬度原則，上海市“互聯網+智慧醫療”模式的評價結果為“較差”，對評價集V的5個評分等級依次賦值V1=1,V2=2,V3=3,V4=4,V5=5，并對評價集的分值向量進行運算，得到“互聯網+智慧醫療”模式的評分結果如下：

B''1=[0.281 1 0.241 9 0.224 4 0.1 0.152 6]×[1 2 3 4 5]T=2.601 1

B''2=[0.107 5 0.474 3 0.252 6 0.330 4 0.007 5]×

[1 2 3 4 5]T=4.697 8

B''3=[0.027 0 0.366 2 0.260 9 0.345 9 0.257 7]×

[1 2 3 4 5]T=4.214 2

A=B×V=[0.209 7 0.314 9 0.235 5 0.185 3 0.126 1]×[1 2 3 4 5]T=2.917 7

對上面評分情況進行分析可知，從接受“互聯網+智慧醫療”服務患者的角度出發，上海市“互聯網+智慧醫療”服務模式得分為2.917 7，根據等級評價標準，這一分數位于評價等級的“較差”和“一般”之間，與“非常好”還有很大的差距。

5 仿真結果分析

本文通過運用AHP及模糊綜合評價法對“互聯網+智慧醫療”進行評價得到如下結論：

(1)“互聯網+智慧醫療”內容的3個指標所占權重分別為智慧醫院系統(0.637 0)、區域衛生系統(0.258 3)、家庭健康系統(0.104 7)。因此，在推進“互聯網+智慧醫療”發展的過程中，首先應該考慮“互聯網+智慧醫療”的智慧醫院系統是否能被患者所適應；其次，是區域衛生系統是否全覆蓋，是否能夠被靈活操作運用，最后，應該考慮“互聯網+智慧醫療”的家庭健康系統，對于患者來說能否給其提供比傳統醫療模式更加便利快捷的服務。

(2)從綜合評價的結果可以看出，上海市“互聯網+智慧醫療”服務模式得分為2.917 7，該結果接近于“一般”，說明“互聯網+智慧醫療”有很大的發展空間。一級指標的評分依次由高到低排序為：區域衛生系統、家庭健康系統、智慧醫院系統，相應的分數分別為4.697 8分、4.214 2分、2.601 1分。其中，區域衛生系統無論在數據采集、還是專業技術人才及患者隱私方面都是最好的，家庭健康系統次之，而智慧醫院系統最差。

6 結束語

研究分析后可知，上海“互聯網+智慧醫療”智慧醫院系統模式存在以下問題：

(1) 數據采集及標準化。醫院每天都有很多診療數據，如何快速有效地處理分析數據、且能確保信息安全十分重要。隨著大數據技術的發展，許多醫療機構和醫藥企業可能因為各種原因不愿分享病人、藥物的相關信息。此外，很多互聯網數據較難采集，如基因資訊、感測數據等。同時，智慧醫院系統化建設都涉及十幾個、甚至幾十個公司的不同產品，而每家醫院的數據標準、存儲方式都不盡相同。因此，即便是在同一家醫院，也會出現多個資訊系統之間資訊無法分享、系統難以交互的情況，數據標準化問題亟待解決。

(2) 相關技術人才緊缺。隨著智慧醫院系統、區域衛生系統、家庭健康系統為一體的“互聯網+智慧醫療”模式的覆蓋面的日益擴大，傳統的統計方法不能滿足數據處理的需求，大數據分析的統計方法的專業人才相對緊缺。而且，大數據的應用和處理對專業人才的素質要求非常嚴格，這就需要醫院相關人員對智慧醫療的各方面知識進行不斷的學習、充實及完善。

(3) 患者隱私和信息安全。智慧醫院依托網絡來確保信息架構的穩定性，由于數據量的不斷增加，對數據備份系統與容災機制都提出了更高的要求，以解決數據的物理安全、黑客入侵、病毒感染等問題。個人信息泄漏是由于互聯網應用程序安全漏洞造成的。App的盜版應用會損害醫院、開發者、用戶的相關利益。患者隱私和安全問題現已成為不容忽視、且有待盡快切實解決的一個重要基礎性的問題。

針對以上問題提出建議如下:

(1)強化頂層設計，實現規劃引領。為減少各醫療單位的重復投入或盲目投資，建議應盡快統一信息化建設標準，明確總體目標和階段性建設任務，全面協調和落實全市醫療機構智慧醫療工作的實施。

(2) 實行體系構建，強化互聯互通。引入相對成熟的并得到周邊省市醫療機構認可的城市智慧醫療平臺。最好整合“健康城市+互聯網+智慧醫療”平臺，通過互聯網、大數據和人工智能將信息技術應用到市內各醫療機構的健康信息公共平臺、城鎮街道和社區的慢性病管理平臺、家庭醫生簽約服務系統、醫療支付結算系統等平臺，在全市范圍內醫療機構之間實現醫療機構基本信息的互聯互通、醫療診療記錄和醫療文件等相關資源的交換和共享，并在定期舉辦分級診療活動的基礎上實現跨機構醫療合作。

(3) 分期、分步、分級建設運營。首先，是在市級醫療機構建立統一的支付平臺，利用手機App，自助終端或診間結算解決了用戶在線掛號、預約、支付等棘手問題，解決了病人在就醫過程中來回奔波問題，減少了排隊等待時間。其次，是利用“互聯網+”建立健康檔案管理，遠程圖像判讀，進行醫療信息共享等，優化醫療資源配置，降低信息化建設成本，實現醫療資源的區域流動性，并節省醫療保險資金的支出。最后，是利用“健康城市”互聯網平臺，在該地區建立人口與健康管理平臺，整合各醫療機構上傳的數據，使健康數據充分互聯互通。本次研究可以用作科學研究、統計部門統計數據和家庭醫生健康指導、以及作為有關部門擬定衛生系統未來規劃的重要依據。