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未来医疗的正确打开方式：互联网医疗+面对面诊疗
独角兽工作室&& 发表了文章 • 0 个评论 • 1371 次浏览 • 2017-05-18 19:03
编者按：毋容置疑，互联网发展至今，已深入我们生活的每一个角落。对于互联网医疗、传统医疗的争议也从未停止。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。 查看全部
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。 查看全部
编者按：毋容置疑，互联网发展至今，已深入我们生活的每一个角落。对于互联网医疗、传统医疗的争议也从未停止。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。
厉害了！IBM利用 AI 技术帮助心力衰竭病人提前确诊
独角兽工作室&& 发表了文章 • 0 个评论 • 414 次浏览 • 2017-05-10 08:42
十年以来，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
via ibm, 文章转载自雷锋网 查看全部
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
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十年以来，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
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心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
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未来医疗的正确打开方式：互联网医疗+面对面诊疗
独角兽工作室&& 发表了文章 • 0 个评论 • 1371 次浏览 • 2017-05-18 19:03
编者按：毋容置疑，互联网发展至今，已深入我们生活的每一个角落。对于互联网医疗、传统医疗的争议也从未停止。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。 查看全部
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。 查看全部
编者按：毋容置疑，互联网发展至今，已深入我们生活的每一个角落。对于互联网医疗、传统医疗的争议也从未停止。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
近日，知名医疗信息化专家陈金雄指出：互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。
未来，医疗的正确打开方式不是非此即彼，而应是互联网医疗+面对面诊疗。
本文转载自公众号：HIT专家网news
作者：陈金雄
现代医疗逐渐构建了以实体医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的业务模式，由于培养高层次的专家型医生周期长、难度大，医疗资源特别是高水平的医生资源极度短缺。这些有限的资源在传统医疗业务模式下还不能得到有效利用，医疗资源分布不均导致医疗可及性难以企及，看病难、看病贵、看病烦、质量差和矛盾深等深层次问题尽管多方努力并未得到根本解决。随着人口老龄化和人们对健康医疗的需求不断提升，医疗资源不足问题会越来越突出，传统的以医院为中心、以诊疗为核心和面对面诊疗的医疗业务模式面临更加巨大的挑战。
正是因为传统医疗面临这些难以克服的困难和矛盾，人类寄希望于新的技术和新的模式来解决这些问题，互联网医疗甫一出现就得到强烈关注。尽管困难重重，几年来仍然在争议中砥砺前行，给健康和医疗带来巨大的变化。诊疗流程、诊疗模式、健康管理、慢病管理以及基于互联网的分级诊疗和远程医疗都有了很大的进步，互联网医院（暂且还允许这么称呼）如雨后春笋般涌现，2016年有36家医院建成了互联网医院，2017年以来有更多医疗机构准备构建互联网医院。
为了更好地说明互联网医疗，还是应从医疗业务本质来看待互联网医疗。与智能医疗不同，互联网医疗还是由有资质的医生为有医疗需求的人提供诊疗服务，唯一的区别是传统医疗是面对面，而互联网医疗是在线上通过语音和视频、结合可穿戴设备和电子病历等提供诊疗服务。
要回答互联网医疗是否可行或在什么条件下可行，首先就要来回答为什么要面对面进行诊疗，是否所有的疾病在任何情况都需要面对面诊疗，谁有权利来决定采取哪种方式？
为什么要面对面诊疗？第一个理由其实很简单，因为以前没有别的形式，只能面对面。
第二个理由是取证的需要。医疗业务范围主要有诊断、治疗、护理、康复和服务等，证据是诊断的前提和基础，证据、诊断和治疗的三者关系为：证据是否充分，决定诊断是否正确；诊断是否正确，又决定治疗的过程和结果（参考张中南的《唤醒医疗》）。
面对面的本质其实就是为了更真实采集体征信息，也就是证据，所以中医要求望闻问切，西医要求望触扣听，另外面对面确实有利于更深入的沟通，特别是情感交流。
基于面对面的诊疗模式和业务过程
当医生根据自己的专业知识和经验认为面对面已经采集到证据足够做出诊断时，就可以进入到后续的治疗阶段。
当然人体和疾病毕竟太复杂，面对面也不能凭医生经验和患者主诉采集到所有的证据。当医生认为面对面采集的证据不足以做出诊断时，医生就会借助现代科技发明的DR、CT、MRI等影像设备和各种检验检测设备来帮助进行诊断，而临床信息系统特别是电子病历系统发展为管理这些临床诊疗信息提供了非常有利的工具和手段，让医生能够更便捷、更及时和更全面了解患者的各种临床诊疗信息，从而更有利于诊断和治疗。
当医学从传统的经验医学发展到现代的循证医学以后，检查检验等设备采集的证据就占据更加重要的位置。当大部分疾病医生不能仅仅依靠面对面就能做出诊断时，辅助检查就成为不可缺少的手段。当然，医学会针对各种疾病制定治疗指南，对诊疗行为进行规范。正因为医疗行为的复杂性，反而不能过分要求必须做什么，既然医生都是经过培训有专业资质的，那就要信任医生，医生是医疗行为的主体和责任者。
互联网医疗是否可行？现代通信技术的发展特别是移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径，也就是医生对患者的诊疗行为除了面对面，还可以依托互联网和智能终端设备（见下图）。
移动互联网技术的发展为诊疗行为提供了全新的途径
互联网的便捷性和良好的用户体验很容易成为医患诊疗的入口，至于到底是通过互联网进行诊疗、还是需要面对面线下诊疗，关键取决于医生的判断和证据的需要。
当医生认为互联网上足以采集到足够的证据，或者直接可以通过检查检验来进一步诊断而无需面对面时，就可以直接通过互联网手段进行诊疗。当医生认为通过互联网还不足以采集足够的证据信息需要面对面问诊时，可通过预约平台预约线下进行诊疗。因此，互联网医疗和面对面诊疗会成为很好的协同关系，而不是相互取代关系。
面对面会跟检查检验一样作为采集证据的一种手段，至于到底采取哪种手段更容易采集到足够的证据，完全是有资质医生的行为。正如不能因为面对面采集证据的局限性而限制面对面诊疗一样，也不能因为互联网医疗的局限性而限制互联网医疗。医生的职业能力和职业素养是根本，医生会根据病人的病情、疾病的情况以及自己的经验知识做出正确的选择，互联网医疗仅仅是多了一个更便捷的途径而已。况且对有些偏远山区和海岛，也许互联网医疗是唯一的救命途径。
另外从采集证据的角度讲，面对面只能采集当前信息、当次信息。而互联网结合可穿戴设备可以更实时地采集连续和动态信息，可以更有效地管理电子健康档案，产生的大数据更有利于智能诊疗。当然，互联网不方便采集外在的和情感的信息。
通过最近几天的讨论，感觉不少争议是对互联网医疗的理解不同上，有的把互联网医疗理解为：用了互联网医疗就不要面对面，就不要检查检验，医生完全凭线上问诊进行诊断和治疗；有的甚至把互联网医疗理解为不要医院，不要医生；有的把互联网医疗理解为不要监管或者逃避监管。
因此在这里说明一下，至少笔者理解的互联网医疗依然是有资质的医生对患者的诊疗行为，只不过以前只能面对面，现在增加了线上这么一个手段。有了互联网医疗并不排斥面对面，更不会排斥借助检查和检验设备进一步取证和辅助诊断，医生依然是医疗的主体，有决定性的作用。
医疗有其客观的规律、治疗原则和监管办法，互联网医疗作为医疗的一种新手段，同样要遵循医疗的客观规律、治疗原则和监管办法。线下医疗行为如果缺失信息系统，其实医疗质量监管会更加困难。互联网医疗天生是基于信息系统建立起来的，数据会更完备，从监管角度一定会到位。
互联网医疗有何意义？互联网医疗的发展必然会对原有的医疗业务模式和医疗格局产生重大的影响，笔者在《互联网+医疗健康》一书中归纳了以下几点：
一是改变医疗模式。移动医疗将在前端的诊疗和后端的康复上提供更为人性化的服务。随着慢性病的高发、技术的发展和观念的改变，预防性医疗的时代已经到来。移动医疗非常契合慢性病管理的需求，从健康数据的掌握到诊疗后的服药、运动等一系列的流程，移动医疗都能提供很好的管理模式。病人可以在医生的辅助下更好地管理自己的健康。因此，医疗业务范围从以治病救人为主扩展到全生命周期的健康管理、疾病管理、疾病诊疗和康复等医疗业务。
二是重塑服务形态。远程诊疗、智能诊疗的比重会越来越大。通过互联网技术，患者在云医院看病，线上医生开检查检验单，患者到线下检查检验机构检查检验，检查检验机构同步将结果提供给患者和诊所医生，医生开出在线处方，患者在线上药店购药，药店配送到家，可穿戴设备甚至会把大部分检查检验逐步移到线上，这样的诊疗行为会逐渐成为新常态。互联网医疗有以下主要特点：
第一，可及性强。跨地域远程问诊可以突破医疗资源的地理障碍，边远海岛山区的患者也能通过移动医疗平台享受到大城市医生的问诊。
第二，便利性强。春雨医生首次回应时间是4分钟，这在实体医院是不可想象的。
第三，有效性强。面对面诊疗的核心其实就是更真实地采集信息，互联网可以进行更长期、更实时、更准确的数据采集，建立患者完整的电子健康档案。
第四，协同性强。跨国跨学科医疗协同将会成为可能。
第五，针对性强。医患可以跨越医院建立点对点关系。
第六，管理性强。EHR（电子健康档案）汇聚基因、健康、化验、病理和环境健康医疗消费等丰富数据。这样全球任何一个医生都可以利用患者的档案数据对患者进行诊断。EHR将成为数字医患关系的中枢和纽带。
第七，智能化强。移动互联网、可穿戴设备与电子健康档案结合必然产生医疗大数据，医生、医疗大数据与机器人会协同为患者提供更加高质量的医疗服务，医生不再是单打独斗。
第八，利用率高。智能和有效的医患匹配可以让医生的资源得到更有效的发挥，移动互联网可以让医生同时管理更多的患者，EHR、医疗大数据和机器人可以让医生更高效地工作。
三是倒逼医院改革。医院的中心化和垄断地位会被打破，这会倒逼医院改革，迫使医院真正树立“以病人为中心”的服务理念，更加注重患者的健康需求，把低频、偶发、被动的就诊行为变成高频、主动的健康行为，破除以药补医和以检查养医，改革管理体制，推进价格调整，推动分配制度改革，深化医保支付方式改革，推动医疗机构、医务人员、生产企业、流通企业等方面的综合改革。这有利于推进医疗卫生资源布局结构调整，有利于医联体、人事制度、分级诊疗制度、医师多点执业、社会办医等制度的建立。
四是再造服务流程。过去患者去医院挂号、候诊、检查和取药等，只能被动等待，移动医疗则可以逆转两者的地位，就诊者可以通过移动手段挂号、缴费、远程候诊、查取检查报告等，就诊过程不再需要排长队，在手机上轻轻一点就可以完成。服务平台会发送各种提醒信息，并会提前提醒就诊者当前所处的位置和前面候诊的人数，让就诊者能更合理地安排，随时掌握并调整候诊时间。在服务流程中，医院的挂号环节也可以转移到线上完成，用户直接去医院就诊，从而节省用户时间。在服务链条中，用户可以在线预约医生，线下直接去找医生就诊。
五是降低医疗成本。移动医疗的核心是预防性医疗，无论是前端的问诊还是后端的康复，移动医疗都能有效地降低病人的疾病发生率，进而降低医疗费用。即使是疾病诊疗，线上问诊、远程诊断、智能诊疗和线上+线下诊疗模式也都能有效降低医疗费用。随着充分的医疗市场竞争、价值医疗和控制再住院率等新的政策推行，医疗机构会更加积极主动地通过移动互联网实现健康与疾病管理、线上诊疗与病后康复管理，从而更进一步降低医疗成本。在全球范围内针对移动医疗服务效果的临床研究显示，出院后的远程监护可将病人的全部医疗费用降低42%，延长看医生的时间间隔71%，降低35%的住院时间等。
【作者简介】
陈金雄：医疗信息化长期耕耘者、探索者与布道者，《迈向智能医疗》、《互联网+医疗健康》与《互联网+基因空间》主编，电子工业出版社《互联网+医疗健康》丛书主编。
兼任中国研究型医院学会医疗信息化分会副会长、中国医学装备协会数字医疗技术分会副会长、中国医药信息学会电子病历与电子健康专业委员会 副主任委员、中国医院协会信息管理专业委员会常委等职。
先后被《计算机世界》评为推动中国信息化突出贡献奖，被中国信息化推进联盟评为中国信息化年度优秀人物和《IT经理世界》评为中国优秀CIO ，被中国IT价值联盟评为全国最有价值CIO。2009年被美国《信息周刊》评为全球50个优秀CIO。
厉害了！IBM利用 AI 技术帮助心力衰竭病人提前确诊
独角兽工作室&& 发表了文章 • 0 个评论 • 414 次浏览 • 2017-05-10 08:42
十年以来，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
via ibm, 文章转载自雷锋网 查看全部
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
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十年以来，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。
心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
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心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下， IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历 (Electronic Health Records) 背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。在过去三年里，利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。这项研究提出了关于训练模型所需数据以及实际权衡等方面的重要见解，并开发了更容易应用在未来模型的新应用方法。
正常心脏和衰竭心脏 来源：美国心脏协会
现在的医生通常会对病人安排心力衰竭测试，并在病历中记录患者心力衰竭的体征和症状。尽管已经做出了最大的努力，但是患者通常是在急性事件接受住院治疗之后，才被诊断出心力衰竭，此时疾病已经对身体造成了不可逆转的渐进性器官损伤。
该团队的研究重点是，在典型临床诊断的前一年或前几年，通过利用电子病历系统中包含的数据，检测和预测出病人患有心力衰竭的风险有多大。
为了实现他们的目标，应用自然语言处理和机器学习方法，该团队开发和应用了几种认知计算和 AI 技术来分析项目中的患者数据。
在项目过程中，团队致力于实现一系列目标，得到了一些意想不到的发现，其中包括：
1.第一个目的是了解 Framingham Heart Failure Signs and Symptoms (FHFSS) 用于早期检测的有效性， FHFSS 是临床医生通常用来诊断心力衰竭的传统风险因素。研究者使用自然语言处理技术（NLP），通过解析信息和识别概念（包括富氏风险标准 (Framingham risk criteria) 或其他类型的症状），从非结构化数据（如医生笔记）中提取信息。有趣的是，研究结果显示，28 例原始 FHFSS 体征和症状中，只有6例确定是未来呈现心力衰竭的可靠预测因子。
2.第二个目的是，通过将医生笔记的非结构化数据与结构化电子病历数据相结合，确定能否更准确地预测心力衰竭。为此，团队应用机器学习方法来构建考虑变量组合的预测模型。研究结果显示，与 FHFSS 联合使用时，收集在电子病历中的其他常规数据类型（如疾病诊断，药物处方和实验室检查）可能是预测患者心力衰竭发作更有用的预测因素。
以上显示了心力衰竭预测研究的模型图，该模型可比当前手段早一到两年确定心力衰竭。
使用纵向电子病历数据(EHR)，研究者在观察期中提取和分析了各种结构化和非结构化数据类型，其中索引日期代表可以进行预测的最早日期，预测期（ prediction window ）指的是传统手段诊断前，模型能够做出预测的一个时间段。
在帮助检测个体心力衰竭的可能性方面，研究还使团队深入认识到特定数据类型与实用性之间的权衡。例如，当使用更多样化的数据类型时，模型的性能得到了改善，其中诊断、用药遗嘱和住院数据三者之间的两两组合是最重要的数据类型。利用知识驱动的药物和诊断本体，将变量概括为更高层次的概念，并开发出数据驱动的方法来识别和选择最显着的变量，创建出更小和更强大的变量子集。最终，团队开发出性能和实用性都优良的预测模型。
这从临床的角度来看至关重要，因为模型中使用的患者因素可能超过了1000个，但是没有医疗保健专业人员希望输入如此多的变量。对于训练有效预测疾病模型所需数据的最低数量和类型，这些研究成果提出了可实现的指导方针。去年11月，发表在 Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes 的一篇论文 (“Early Detection of Heart Failure Using Electronic Health Records”) 和另一篇论文 (“Learning About Machine Learning: The Promise and Pitfalls of Big Data and the Electronic Health Record”) 记录了这一研究的其他实际意义。
以上三方将继续合作，进一步推进目前的研究结果。
via ibm, 文章转载自雷锋网