即使是最傳統的醫院也是相當復雜的組織，它們擁有龐大的人員、流程和資產網絡。考慮到它們的復雜性和風險，改善和平衡這三個要素以使此類組織“更智能”聽起來可能是一項極具挑戰性的任務。畢竟，大多數組織或公司的失敗通常只會導致資金或工作崗位的損失，而醫院的低效率則是生死攸關的問題。

　　幸運的是，技術為我們提供了幫助，為我們提供了廣泛的工具來增強臨床工作流程和患者護理的每一個方面。智能醫院代表了此類工具的整體體現，包括人工智能、流程自動化、虛擬現實、數據分析、物聯網（IoT）以及推動醫療保健行業數字化轉型的所有相關高科技解決方案。

　　在這一點上，您可能會說這個行業對投資醫院管理系統和醫療設備軟件開發并不陌生，沒錯您是對的。事實上，正如德勤在其《2020年數字化轉型：塑造歐洲醫療保健的未來》研究中所報告的那樣，在新冠肺炎疫情的進一步推動下，出于管理和運營目的而在醫療保健領域采用數字技術已經在穩步增長。

　　然而，智能醫院的真正創新之處在于將上述解決方案整合到一個一致的、協同的技術生態系統中，而這需要醫療機構根據其特定的設計基礎來配置這些設施：

　　智能醫療協調：醫院不僅僅是一堆技術資產，而是結合了技術、流程和專業人員的復雜系統。讓醫療保健數字化并不困難，但將其轉變為智能學科，則需要對臨床功能、執行此類功能的工作人員，以及為簡化這些功能而部署的技術進行全面協調。為此，智能醫院依靠卓越中心來監督這一轉變，通過員工培訓來促進數字素養，通過醫療BPM來優化醫療流程，并通過跨部門共享知識來建立新的醫療項目。

　　以患者為中心的醫療保健：智能醫院采用注重患者身心健康的醫療護理方法。這可以通過配置物理和數字空間來實現，這些空間可以積極地幫助增強患者體驗和加快康復(所謂的康復環境)。想想用于自助預約和 24/7 臨床記錄可訪問性的移動應用程序、人工智能驅動的智能分診解決方案，或健康可穿戴設備和其他遠程醫療工具，以在舒適的家中持續監測患者。

　　數據驅動的醫療保健：智能醫院的另一個主要特點是醫生的經驗和直覺，并輔以可靠的數據分析解決方案，以實現更有效的風險識別和診斷。這需要從電子病歷或通過可穿戴設備收集患者數據，并使用基于機器學習的分析系統對其進行處理，以更好地了解患者的病情。類似的邏輯也適用于醫療設備，可以使用適當的傳感器對其進行監測，以發現任何故障跡象并設置適當的維護操作。

　　醫療保健分散化：智能醫院是一個靈活的樞紐和數據聚合器，它們相互合作，并與同一數字生態系統中的其他設施交換持續的信息流。其中包括提供專業知識的科技公司和其他醫療參與者，如實驗室和診所，共享臨床數據和各自的工作量。服務外部化和合作可以通過 EHR、虛擬醫療和物聯網驅動的健康可穿戴設備等技術來實現。

　　工作流程自動化：智能醫院減輕其運營和管理負擔的另一種方法是通過自動化，無論是物理的（使用機器人）還是數字的（通過 RPA 機器人和數字助理）。采用機器人技術和 RPA 來簡化臨床流程，再加上采用RFID技術進行醫療資產管理，顯著提高了準確性和效率，同時讓醫生能夠更好地關注患者健康。

　　智能醫院：好處與挑戰

　　總而言之，配置智能醫院意味著在組織和技術方面都要付出了巨大的努力。值得嗎？嗯，評估這種醫院模式確保的無形收益(如患者健康)可能具有挑戰性，但從實際角度來看，可以根據麥肯錫的評估，全面的醫療數字化可以輕松地為國家醫療預算節省10%以上。

　　因此，探索這樣的機會是絕對值得的，據統計，許多投資者似乎都認同這一點。例如，Juniper Research 報告稱，智能醫院市場在 2021 年價值 290 億美元，到 2026 年可能增長到 590 億美元，其中美國和中國將引領這一趨勢。

　　該研究還指出，缺乏現有數字基礎設施和工具（包括EHR）、設備和平臺之間的互操作性差，以及相關的投資要求是智能醫院采用的主要障礙。

　　智能醫院指南

　　既然我們剛剛談到了投資，那么就讓我們來看看醫療機構在從傳統醫療機構轉向智能醫院時需要投資的關鍵技術，以及一些實際部署的真實例子。

　　1、智能醫療的人工智能

　　根據德勤的說法，我們將從人工智能開始概述，人工智能可以說是醫療保健領域最具變革性的技術。

　　這并不奇怪，因為人工智能是一個無限的領域，涵蓋或直接影響著廣泛的分支和相關學科。因此，它的應用眾多，影響深遠。以下是其在智能醫院場景中的一些主要內容。

　　計算機視覺：結合基于機器學習的模式識別和異常檢測，人工智能驅動的計算機視覺可以輕松地從放射圖像或其他臨床來源中識別潛在健康并發癥的跡象，并輔助醫生的專業分析，以實現更準確的診斷。在這方面，劍橋大學醫院與微軟的 InnerEye 團隊合作開發了一種計算機視覺系統，可以自動追蹤腫瘤并簡化放射治療計劃。

　　自然語言處理：自然語言處理（NLP）是人工智能的另一個子領域，值得在智能醫院的各種用例中部署。它通常用于將醫療文檔轉換為數字格式并將其存儲到臨床數據庫中，還可以通過 NER（命名實體識別）識別書面文本中的特定概念，從而對此類內容進行分類以便于編目。例如，澳大利亞電子健康研究中心創建了一個NLP工具，將病理報告中的自由文本醫療數據數字化，并更好地監測癌癥發病率趨勢。

　　聊天機器人：聊天機器人可以利用 NLP 和機器學習來模仿人類交流，并與臨床工作人員和患者互動。聊天機器人和虛擬助手可以支持智能醫院的員工來執行多項任務（西雅圖的 Providence St. Joseph Health 使用它們來簡化呼叫中心調派）或為有需要的患者提供不間斷的護理（例如虛擬護士 Molly，由英國NHS部署，用于監測和幫助慢性病患者)。

　　機器人：物理機器人是聊天機器人在現實世界中的對應物。雖然機器人不一定由人工智能驅動（如人類驅動的遠程手術機器），但NLP和計算機視覺等人工智能相關的認知技術極大地擴展了它們的交互能力。如今，智能醫院可以依靠人工智能驅動的機器人外科醫生進行無人協助的手術，并依靠機器人助手來執行常規任務，例如實驗室樣本派送或房間清潔。例如，看看 Moxi，一位不知疲倦且極具表現力的助手，被部署在達拉斯的德克薩斯州健康長老會醫院。

　　2、使用RPA減少文書工作

　　RPA（機器人流程自動化）機器人可能沒有上述機器人那么健談。然而，事實證明，它們在智能醫院環境中仍然非常有用，因為它們可以通過編程復制（甚至在人工智能的支持下自行學習）人類與軟件應用程序的交互，從而取代或協助臨床工作人員完成一系列耗時的文書工作。這可能包括患者預約安排、醫療記錄更新、自助式分診、索賠管理等。

　　印度北部的 Max Healthcare 在其 14 家醫院部署了這項技術，以加快索賠處理和數據核對，從而將周轉時間縮短 50%。他們的 RPA 解決方案可以從電子郵件和 PDF 文件中收集數據，將其轉換為 CSV 格式，并將其輸入到他們的數據庫中。

　　3、數據分析是醫生的超級力量

　　我們提到了機器學習在推動認知技術方面的作用，使醫療設備能夠（幾乎）像人類一樣看、聽和說。但這一強大的人工智能分支在醫療保健分析方面也大有可為。

　　智能醫院依靠機器學習算法，特別是其模式識別和異常檢測能力，不斷監督患者的健康狀況和醫療設備的運行，識別風險因素，并制定完全個性化的治療或有針對性的干預措施。為此類算法提供動力的醫療數據集可以來自多個來源，包括以前存儲在醫院數據庫中的 EHR、實驗室測試、PGHD（患者生成的健康數據）和健康可穿戴設備。

　　一個臨床場景中的數據分析示例來自紐約的薩拉托加醫院，該醫院實施了一種預測性分析解決方案，以監測患者的生命體征，并識別病情正在惡化的患者。自 2015 年采用以來，該系統已將轉入重癥監護室的患者人數減少了63%。

　　4、醫療物聯網

　　如上所述，考慮到智能醫院的兩個基石是其以數據為中心的醫療護理方法和臨床工作流程的“稀疏”性質，像物聯網這樣技術的重要性不應該讓人感到意外。數據分析系統是處理醫療數據的大腦，而物聯網設備則代表著在地面收集數據的大手（通常與云計算配合使用，用于數據存儲和共享）。

　　配備了傳感器、視頻工具甚至帶有移動健康應用的健康可穿戴設備可以輕松收集臨床數據和患者反饋，使智能醫院能夠在其設施內外（所謂的遠程醫療）提供全天候的患者監測和咨詢。在這方面，巴爾的摩約翰霍普金斯居家醫院開發了一項先進的遠程醫療計劃，專為有醫院感染風險的老年患者設計，與標準醫院護理相比，可確保更好的臨床結果和高達 30% 的成本節約。

　　另外，基于物聯網的遠程醫療也可以用于心理支持。由Itransition團隊建造的遠程患者監測套件允許專業護士與生活在農村地區的性侵犯受害者進行溝通，并通過高分辨率智能手機攝像頭進行法醫檢查。

　　從面向患者的物聯網到面向設備的物聯網，該技術也已在多個智能設施（例如阿姆斯特丹的 OLVG 醫院）中實施，以通過實時定位系統（RTLS）簡化資產管理。這些解決方案允許臨床工作人員在此類資產上粘貼位置識別標簽后，通過射頻識別跟蹤醫療設備，從而顯著減少找尋設備的時間。

　　5、解決實際挑戰的虛擬工具

　　最后一個智能醫院技術趨勢可以說也是最生動的，即增強現實（AR）和虛擬現實（VR）。從醫生的角度來看，AR 和 VR 可以成為通過高度交互的、基于案例的模擬來增強醫療培訓的特殊工具。更不用說手術室中 AR 引導手術帶來的機會，其中智能眼鏡可以在患者身體上疊加 2D 或 3D 影像，從而更好地關注患者的身體結構，而無需關注不同的監視器。

　　相反，在患者方面，AR 和 VR 代表了康復期間在沉浸式虛擬場景中鍛煉的有效訓練解決方案。此外，2019 年在洛杉磯 Cedars-Sinai 醫療中心進行的一項研究表明，它們被證明是緩解慢性疼痛的重要分散注意力來源。

　　總結

　　我們生活在一個將“智能”這個詞嵌在任何事物上都聽起來既便利又時髦的世界，而智能醫院絕對值得上這個稱號。通過擁抱現代化賦予我們的全方位技術，這一創新模式能夠提供靈活的數據驅動型醫療服務，簡化臨床工作流程，減輕醫務人員的工作量并增強患者體驗。

　　然而，智能醫院不僅僅是一系列光鮮靚麗的技術，從頭開始重新構想醫療保健可能需要對一些臨床功能進行徹底的重新設計，同時采取適當的提升技能舉措，并與其他機構建立穩固的合作伙伴關系，以共享數據和專業知識。簡而言之，只要我們明智地采用所有這些最佳實踐來協調上述人員、臨床流程和工具三者，智能醫院就可以真正變得智能。

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