互联网医院是建立医联体的快速路径,深度解构微医

  • 发布人:admin
  • 时间:2018-08-23 18:57
  • 点击:

国务院于2017年4月12日召开常务会,专题部署医联体推进工作,这是国务院首次在常务会上系列部署国家医联体建设,并明确提出四项建设要求和执行路径,将出台系列配套政策,鼓励各地全面启动多种形式的医联体建设。

 

通过分析四项建设要求:

· 其一,破除行政区划等限制

· 其二,结果互认、处方流动、资源共享

· 其三,加快家庭医生签约

· 其四,医联体内医生流动无限制,基层诊疗量加入考核

不难发现,推行医联体的本质其实是通过纵向的资源整合和横向跨区域的联动,实现人才、设备、信息等资源的优化配置。

 

互联网医院是建立医联体的快速路径

 

相比传统路径的医联体而言,基于互联网建设的医联体似乎已经成为建设医联体的快速路径。从大致方向上看,互联网医院的医生可以实现多点执业、团队医疗、远程医疗,而包括影像、检查检验、电子病历与健康档案共享等都可实现互联共享。

不过,基于互联网构建的医联体能否运营好,其核心还在于利益机制,包括线上线下的运营、医保的联动和绩效激励机制等,进而才能通过互联网医院的学科共建、在线协作、培训等职能,提升基层机构的能力,最终实现分级诊疗目标。

翻开过往的资料,我们发现微医在2016年4月就提出以“互联网医联体助力分级诊疗千县行动”的计划,同年10月,微医董事长廖杰远在昆明举行的中国药店高峰论坛上,抛出过“互联网医院升级为互联网医联体是分级诊疗最终落地路径”这样的观点。

直到半年之后,国家全面推进医联体建设。这期间,微医通过升级传统医院成为互联网医院,各省互联网医院在区域内向下连接成为纵向的医联体平台、与各省之间形成跨区域的医联体平台,满足了各级医疗机构建设医联体的需求,帮助基层医疗服务能力提升。从这点来看,微医的平台俨然已经成为全国最大的医联体。

 

 

 
 

通过模式分析,我们发现微医的医联体主要实现了线上和线下三类医疗资源的整合与互通。

 

  • 第一层是将全国重点医院、专家、专家团队的资源聚集,通过互联网促进优质医疗资源下沉;

  • 第二层是在全国19个省市建立了互联网医院。每个互联网医院都实现了上下级连接;

  • 第三层是在已经覆盖全国12000个基层接诊点的基础上,深度连接全国县中心医院和基层医疗点,形成医联体矩阵

 

如何保障医联体的顺畅运作?

以乌镇互联网医院为例,其真正价值应该是搭建一个事物互联、信息互通基础上的连接价值开发。

互联网+医疗需要以大数据、云计算技术作为基础,乌镇互联网医院依托目前国际上规模最大的远程诊疗平台及医生协作平台,也是国际上最大的互联网医疗IaaS平台。

通过柔性接入、基于大数据的MPI的策略算法、核心影像算法等四大自有核心领先技术,微医互联网医联体平台能够为覆盖省、市、县、乡镇卫生院、村卫生室这5级医联体组织,建设安全高效的医联体信息一体化平台。

医联体建设对各方协同机制的要求非常高,是一个系统性的协作大工程,涉及环节多,协同机制多。它涉及到上下级医疗机构与机构之间,上下级医生与医生之间的转诊、转诊的确认与接收,转诊后的医疗对接,各机构间的费用的结算,诊后持续性的协同医疗质量管理、监测,这些需要由一个综合性管理平台运转。

互联网医联体建设需要多层级医疗机构信息系统进行接入的集成能力,微医通过一套统一的接入框架兼容各种系统,保证接入模块的整体稳定和性能,对第三方的各种差异化接口均能有效适应。基于大数据的MPI的策略算法,实现了交叉索引信息生成及共享查询,医联体内上下级医生可实时共享患者电子病历。

针对互联网医联体建设需要具备支持远程诊疗、远程会诊等对远程视频通讯的要求。微医拥有核心影像算法,进行医疗影像数据的转化、压缩、传输,在低带宽需求下实现远程看片。之前微医在南极实施的极地连线,就是对这块的有效考验。

互联网医联体建设对个人医疗数据拥有极高安全要求,微医医联体平台具备对个人人口健康信息、电子病历、电子医嘱、电子处方等医疗核心数据的安全管理能力,制定了严格的数据保护规范,信息系统符合信息安全三级等级保护资质,并与外部安全组织、网监公安部门有紧密的合作,其中杭州公安网监更是直接派驻警务室支持。

 

面向未来的人工智能解决方案

据了解,未来,微医互联网医联体还将以更高效、更智能化的手段来解放医生的工作时间。通过人工智能技术整合区域的医疗数据,替代医生繁重的重复工作部分,在影像学等方面辅助医生进行医疗诊断,缓解医疗产能不足,解放优质医疗资源。

 

关于医学人工智能技术应用

大致有以下三个场景

 

 

一是把大医院、大专家从重复性工作解放出来

     心电、影像、病理等医疗数据都将放在云端,为人工智能的应用建立基础。在医学人工智能应用场景下,图像数据、病例首先通过机器进行初审,再由专家进行复核,效率将提升70%以上,这是对专家时间和精力的解放。

二是面向基层医生的辅助诊疗

     在成熟的人工智能工具协助下,约80%的常见病治疗和治疗方案可以按照标准诊疗路径完成。剩下约20%的复杂病例,则可通过互联网平台请专家进行远程会诊,协助进行诊断及诊疗方案制定。充分应用人工智能后, 80%的诊疗由AI帮助基层医生,20%由专家指导医生,让基层的诊疗水平得到提升。

三是针对老百姓的自主连续健康管理

     人工智能系统通过大数据深入学习医疗经验,相当于随身医生,可以作为自助健康管理的工具。通过智能穿戴式设备等方式采集用户的体征数据,根据数据、电子病例和健康档案形成健康画像后,由人工智能进行持续健康监测,并为用户进行健康状态分析,给出建议保健方案。

     围绕连接和运营能力,微医平台现有业务与技术已经为人工智能深度学习和应用积累了规模的结构化数据,包括大数据平台、电子病历、远程诊疗、检查检验一体机等医学人工智能必须的软硬件,数据每天都在流畅地运行。