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标准不一医疗信息大数据难共享 数字医疗还需分步走 承德民族师范高等专科学校 2012四级考试真题 阿拉丁神灯国语 三回程烘干机产量 王震之子王军简历 arraypush 扒火车回家遭电击 特种兵之火凤凰49 当当返利 若濑七海 世卫组织:采取措施尽量避免儿童暴露于受污染的空气
您当前的位置 :首页 > 影视 正文 来源: zazsgs.com.cn 太仓新闻网 发布时间:
2019-11-28

  数字医疗服务 离“五颗星”还差四步

  记者日前从国家卫生计生委获悉为保证医患双方合法权益电子病历新规4月1日起施行。这预示着我国在医疗信息化融合方面又迈进了一步。

  不过近日出版的〖数字医疗〗一书中却谈及了过去人们在医疗信息化路上遇到的一些障碍。该书作者被称为“医院医生之父”加州大学旧金山分校医学院院长罗伯特·瓦赫特在书中他曝光了不少医疗事故:一位在加州大学旧金山分校医学中心贝尼奥夫儿童医院接受治疗的罕见遗传病少年患者遵医嘱应该吃1片抗生素护士却让他吃了38.5片!这个离谱错误发生的部分原因是因为信息系统参与到了医疗过程中:系统中的计量单位与医生熟悉的不一致机器人取药系统未提出质疑系统警告因为太多假警报而被忽视……

  数字医疗一个计量单位的小错误就可能危及生命。当整个世界信息化的比重越来越大每个人的生活甚至可以分为“实体维”与“二进制维”时医疗的信息化却进展缓慢。尽管各种机器人奔走于药房与病房之间尽管AI诊断工具的诊断错误率在大幅降低但“就医的便利性提升”一栏中患者的直观感受并不能像金融、通信等领域那样不假思索地打上“五颗星”。

  尽管步伐艰难医疗却是最需要信息化的领域医疗信息化过程中有哪些困难?该如何破解?如何又快又安全地让民众获得最大便利?树兰医疗集团总裁、该书的翻译者郑杰表示“医疗与信息技术的‘婚姻’确实是一个全球性课题尤其作为超级大国中美有一定的可比性”。

  标准不统一 医疗信息大数据难共享

  在没有医疗信息系统之前美国数一数二的梅奥医学中心通过气动管道传输系统传送病人的纸质病历与X射线胶片等有1万多条总长16公里的气动管道在地底把病人的信息传来换去。直到2004年美国明确提出十年内让每个美国人都拥有电子健康档案。

  我国的数字化进程起步稍晚资料显示2009年下半年当时的卫生部开始推行健康档案电子化在半年中先后发布了〖电子病历基本架构与数据标准(征求意见稿)〗、有关印发〖基于健康档案的区域卫生信息平台建设技术解决方案(试行)〗的通知等多个文件与标准。

  假如没有健康档案医生对于患者的了解将每次都要从“零”开始档案的积累让信息得以连接成连续的“健康线”。在数据积累的过程中中美两国遇到了医学所特有的相似的技术难题。“比如血液钾含量低可能被记为‘低钾’‘血钾过少症’‘低K离子’‘↓K’等。”瓦赫特在书中写到这些五花八门的医学专有名词在电子化中必须统一否则无法实现医疗系统间的无缝对接。

  2011年发表在〖中国卫生产业〗的一篇题为〖浅谈电子病历与电子健康档案发展历程〗的论文写到目前的数据资源局限在某部门或某一个业务系统内建设标准不统一各个系统之间难以进行数据交换与信息共享产生大量的“信息孤岛”。

  多年来随着硬件与算法的升级信息“孤岛”逐渐毗邻计算机不仅能够识别文本信息还可以识别图片信息虚拟世界里“结构化数据与非结构化数据”能被同时“消化”的时代如同现实中的“全球一体化”般到来信息交换从技术上已经不再是难题它迅速在基层得到应用。

  “为了构建紧密型的医联体我们把社区与三级医院的信息联系起来。”北京大学首钢医院院长顾钢介绍基于可对接的信息系统他们自发地尝试信息共享但其他医院假如效仿可能还需要从机制体制上推一把。

  北京市方庄社区卫生服务中心是主动联合的社区医院之一。中心主任吴浩介绍“我们与天坛医院(联合的4家三级医院之一)信息已经联网打通方庄所有病人的信息每天晚上要与天坛医院交互。我们的签约患者在天坛医院的病历、住院信息等都会同步到他的健康档案数据库与签约医生的管理平台”。据此人们完整的“健康线”逐渐显现社区签约患者不同阶段的健康可以做到“有踪可查”并且由医护人员进行随访与健康管理。

  AI加入 科技巨头纷纷放“大招”

  “沃森清楚它需要与医生互动并且成为他们所在生态系统中的一部分。”IBM的全球医疗改革总监这样告诉作者瓦赫特。IBM的沃森是进入医疗行业的人工智能(AI)之一它掌握大量的病历甚至可以初步诊断尽管不少媒体用“沃森医生”报道它但是它的创造者其实是极力想要撇清这个称谓的。

  在中国对AI医疗的资本投入占整个AI投入的一半左右。中国同样拥有自我版本的“沃森”。2017年11月科大讯飞“智医助理”机器人以456分的成绩通过了临床执业医师考试其专业知识已能够担负起执业医师的工作。

  中国自主研发的肺部结节等图像识别系统在国际比赛中也多次名列前茅。公众感受最直观的是多地大医院配备的人形导医机器人为患者回答问题、初步分诊、疏导患者。AI落地医疗目前正在为一线医生降低劳动强度并帮助医疗资源覆盖到偏远地区。

  更复杂算法被用于开拓此前不存在的诊断方法增强医学整体能力。尤其在近期科技巨头们频繁放出“大招”:2月谷歌大脑从视网膜图像辅以各种因素如年龄、性别、吸烟史、血压等数据中可以预测心血管疾病的风险他们构建的系统使用了130000个视网膜图像进行训练成功率7成左右。而3月15日〖自然〗发表了德国癌症中心的脑肿瘤诊断AI工具弥补神经系统肿瘤诊断的短板。

  中国在AI拓展医学能力方面的进展鲜见于公众记者在多次采访中了解到多个院所高校均在AI医疗领域有所部属例如在国家重点研发计划的捧场下中科院软件所田丰研究团队与协与医院进行合作利用患者持物的微小抖动试图预测患帕金森症等神经退行性疾病的风险。

  集纳数据 数字医疗还需分步走

  中国拥有庞大的患者人群能提供宝贵的研究数据。“给出10000个基因组与疗效的案例能够通过数据挖掘预判出10000+1个患者的可能疗效。”国家重点研发计划干细胞专项专家组副组长王小宁建议建立国家生物治疗疗效数据库强制要求生物治疗临床研究申报单位将数据集中解决无法判定疗效适应症指标的难题。

  集纳数据仍旧是中国需要进一步完善的工作“我们需要提升的是医疗信息的标准化目前一些主流的医学信息标准大部分来自美国的标准化组织美国在医疗系统的‘互操作’方面的进展也值得我们注意与学习”。郑杰说从火车与铁轨、灯泡与灯座、互联网TCP/IP协议的例子可以看出一个复杂的信息生态系统里标准可以极大地提高效率获得数据价值。

  “一个人一生的健康数据一定会分散在不同的医疗健康服务机构必然面临跨医疗机构、跨健康医疗终端的数据共享问题。”郑杰提醒相关配套的法律、法规数据追溯防篡改的技术机制也要不断完善。

  我们走到哪儿了?〖数字医疗〗一书中将目前可预知的医疗卫生信息化过程分为4个发展阶段。一阶段:实现整个医疗卫生服务体系的数字化;二阶段:不同的医疗信息系统间实现互联;三阶段:充分发挥医疗大数据的价值;四阶段:创造技术工具、完善医疗制度、建设医疗机构、改进医院文化在前三个阶段的基础上提升大家健康与改善医疗质量。假如高度概括的话可总结为“建库、互联、AI与落地”。这4个阶段不是分割明确的瓦赫特认为美国即将完成一阶段正在解锁二阶段为三阶段奠定基础也初步涉及四阶段。

  “未来我们可以通过‘数字病人’模拟一系列的临床医疗问题通过分析大数据做出更佳的临床决策但最终只有真正的患者才是需要我们真心去注意的。”瓦赫特说。对比中国也在相同的阶段摸索国家层面指征全面营养健康的“全息数字人”的提出也是对医疗信息化未来走向观点一致性的表现。(记者 张佳星)

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  中新社联合国10月29日电据联合国网站29日消息世卫组织当日发布题为〖空气污染与儿童健康:清洁空气是良策〗的报告评估了室外环境与家庭空气污染对世界儿童健康的影响特别是在低收入与中等收入国家。

  报告阐明假如孕妇暴露于受污染的空气更可能过早分娩并产下低出生体重的瘦小婴儿。空气污染还会影响神经发育与认知能力并可能引发哮喘与儿童期癌症。暴露于高水平空气污染的儿童在以后生命中罹患心血管病等慢性疾病的风险可能更高。

  报告指出儿童特别容易遭受空气污染影响的一个原因是他们的呼吸速度比成人快因此会吸收更多的污染物。此外大脑与身体尚处于发育中的儿童的生活空间更接近地面而一些污染物在此的浓度最高。

  报告表示在经常使用污染性燃料用于烹饪、取暖与照明的家庭中新生儿与幼儿也更容易受到家庭空气污染的影响。

  世卫组织公共卫生、健康问题的环境与社会确定因素司司长内拉表示空气污染正在阻碍儿童大脑的正常发育并以超出想象的更多方式影响其健康。而其实有许多能减少危险污染物排放的简单方法。

  世界卫生组织表示各国政府应采取措施减少全球能源结构中对化石燃料的过度依赖投资提高能源效率并促进对可再生能源的利用。更好的废物管理可以减少社区内燃烧的废物量从而减少“社区空气污染”。专用于家庭烹饪、取暖与照明活动的清洁技术与燃料可以大大改善家庭与周围社区的空气质量。采取措施尽量避免儿童暴露于受污染的空气例如使学校与游乐场远离繁忙的道路、工厂与发电厂等主要空气污染源。

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