2019-02-22 11:25

　　李斌：非常有幸跟大家做分享，听了前面几位的演讲，工业互联网我们觉得非常的高大上，医疗的工业互联网整个的进程比其他行业慢很多。因为医疗行业相比其他的传统的工业行业来说，我们更加注重劳动力。医疗工业化也是这几年随着医疗装备数字化的水平跟应用能力不断的提升，这几年也开始做这方面的工作。

　　首先汇报一下申康医院发展中心，我们是央企，是属于上海国资委的。我们现在下属的单位总共有38家，都是上海的top医院，包括很多大的三甲医院、三乙医院。我们的整个的业务量大概占到上海的三分之一到二分之一。我们申康中心从2005年成立以后，2006年就开始搞医院的医疗信息化工程，简称为“医联工程”，当时要做到互联互通互认。目前“申康医联”工程一期的信息覆盖做到了1.43亿人口，可查阅的病例有7.69亿，检查报告包括病案首例、出院小结都实现了信息化。目前接入的异构系统有200多个，医院38家，终端超过3000个，这些基本上是目前的医联一期的现状。医联一期的工作包括医疗业务的服务系统、医疗保障的系统，我们目前正在推进医联二期的工程，更加偏向于现在的装备装置的工作。

　　我们知道医疗这几年的装备现代化，包括数字化已经越来越多了，有越来越多的大型医用设备，包括CT、核磁、DSA、SPECT、直线加速器等，这些装备都来自于全球的顶级的跨国公司，包括美国、德国、荷兰、日本，也有国内这些大的行业，GE、西门子、飞利浦，包括东北的东软，有这些大型的装备。这些装备的联网包括互联互认这块也在慢慢推行。

　　从整个现状来看，医疗互联网、物联网我们能够部署的入口大概有一些，包括一些传统的电子标签、传感器，包括工业互联网连接的方式，解决方案是面向于临床的管理，也有一些应用在做，还包括我们面向于设备，还有患者的便民服务方面的工作。

　　面临的问题也跟咱们行业前几年碰到的问题非常相似，基础相对比较薄弱，而且我们这个行业号称是“八国联军”，产品是来自于全球，所以国内的标准其实是没办法覆盖的。我们产品的80%，特别是大型的装备80%来自于国际，是完全国际化的市场。第二，解决的场景比较复杂，要求特别高，因为涉及到治疗，我们很多项目的要求是非常高的。第三，应用的情况也比较复杂，涉及到各家单位。而且我们的行业跟其他的行业相比集成度也是比较低的，一个地区有几千家单位是很正常的，全国有大概几万家医疗机构，光三级以上大的医院就有9000多家，近一万家。

　　部门角色也特别多，我们从三台大型设备的内部来看，整个的数据来源点有很多，包括这台通用的CT，CT的检测点大概有145个数据检测点，其实这些数据的检测对于我们这个设备的运行和质量是非常有效的。

　　如何去做我们这个行业的数据平台呢？来提升协同的生产能力或者说运营能力。我们首先需要有一个行业的标准规范，同时我们要有一个平台。这两年我们在做这方面的规划，希望能通过这种规划来实现医学装备全生命周期的管理，包括质量管理、包括运行维修维护方面的管理。因为对于一家医院来说，一般一家医院资产特别多的就是医学装备，每家医院的资产量大概在一万台以上，而且都是小的、零散的。如何做好这些设备的管理、去协同化，对整个的感觉是有一定要求的。主要的功能上，可能从我们的效率效益到优化配置，尤其是我们现在强调医疗行业的工艺化，整个上海医院医疗机构的大型装备都是由政府投入的，每年政府对每家大的市级医院都有几千万的投入。这些设备的整个运行，优化配置，都需要有一个运营商的效率考核，来进行优化的配置。

　　对整个装备，这几年我们也做了探索。在全市我们选取了以下单位，利用物联网技术把这些装备通过物联的方式连接起来，可以实现对主要设备的运行情况、质量的情况做一些综合的评价。比如说建立了这样的云平台，对于部分医院的设备进行连接，我们总的目标对象有超过300多台大型设备。目前已经连了大概几十台设备。可以实现云平台的监控，实现资产的分类等。同时也对市级医院支持的设备做了一些探索，做了一个云平台，可以方便急救设备的调配，减少闲置、优化配置，也实现了质量管理初步的功能。

　　市级医院的大型设备和急救设备这块，我们可以实现对每一台设备的扫描量、工作量、质控的数据、运行的状态，以及区域的分布等。比如说我们可以实现对每台设备的运行时长、运行的效率进行评价，可以对设备每次的扫描次数和大型设备的衡量做比较，这为我们设备的优化配置提供依据。可以为我们的关键部件，包括CT的探测器等使用寿命进行监控，可以体现进行预防性的维护保养。也可以对磁共振的线圈的使用率进行分析。同时也对我们专业的功能的软件做一些使用率的分析。另外还可以对急救设备等大型的设备质控的数据和报警数据进行及时的采集和分析。尤其是对互联设备的质量管理，通过对故障的预警，实现了由原来简单的维修转化为预防的维修，包括对它的环境的监测，这里可以实现磁体的监测、球管的监测、平板的监测、供电环境的监测，可以通过各种的方式监测。另外可以实现医疗服务质量的提升，现在大家提的人工智能在医疗大数据当中的应用，但现在碰到一个瓶颈问题，在不同的应用环境下人工智能的正确率会有显著性的差异。就在于这些基础产生数据的源头，这些影像设备产生的数据没有很好地得到统一的标准，没有统一的质控。因为目前是靠人工，各家医院是按自己的标准来设置的，在这种情况下人工智能的应用会受到很大的限制。包括我们现在很多厂家，拿着中山医院做的东西，很难拿到瑞金医院去，所以很难实现标准化。未来必须要对这些设备进行协同化、标准化、规范化，首先要做到设备的统一标准化、质量化，最终才能提升数据的质量，来实现人工智能的推广应用。

　　另外重要的一点要实现区域的质控，我们要实现区域设备的信息统一化、设备质控的统一化，通过质控云来实现整个设备质量的质控，从而使影像数据质量的提升。

　　下一步医联的二期有一个目标，要从技术层面、从数据的层面来实现提升我们的医联工程的二期。基于物联网和医院重点设备资源的管理，目前下一步要做大型设备的物联网，还有急救设备的物联网的网络化，以及数据化的运行。同时也会对整个设备和技术方面不断做技术支撑，做升级迭代，基于数据、技术做最佳实践的研究。同时围绕医疗工业互联网的建设目标，结合数据的采集、数据的服务、数据的应用、数据的管理这四大方面，要把设备、企业管理、行业分析和总数据方面去做进一步的标准化和规范化，尤其是行业的标准。现在我们面临的最大的问题，因为我们的产品是来自于全球的，我们的标准很难统一，所以实施当中就会发生很多的统一化、规范化的问题。这里就需要行业要联手制定一些基础的标准，能够实现我们的设备互联互通互认。

　　存在的一些问题，首先可能在政策层面上缺少规范的标准，同时也缺少一些技术的标准，比如说要实现不同的医院，卫计委、食药监局、厂家等。另外设备也缺少规范。在技术层面上现在也呼吁我们的厂家需要把数据进行进一步的开放，共同探讨一个规范的标准。比如说我们最近做一些厂家的连接，有些厂家非常好，有一些工作日志，有一些标准的数据库可以进行分享。而有些厂家的数据库和标准日志就非常的稀少，在互联互通连接上就会存在一些问题。同时也有一些厂家出于自己商业保护的目的，把大量的数据都隐藏了，这样的话互联互通当中就会碰到很多的麻烦。在此也呼吁我们更多的厂家，包括我们IT行业能够共同推动这个行业，尤其是我们在用设备，因为在用设备的使用年限都比较长了，要实现这些设备的互联互通还需要我们共同的努力。

　　感谢各位的聆听，谢谢！