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在本次疫情中，遠(yuǎn)程診療、線上問診、健康碼、診療流程無紙化等應(yīng)用得到了普遍的應(yīng)用，這些應(yīng)用基于對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、處理與分析，為疫情防治工作提供了重要的參考與支撐。例如，全國(guó)普遍推行的健康碼能夠有效反映居民與疫情相關(guān)的健康風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，便于對(duì)于人員流動(dòng)進(jìn)行有序管理，支撐復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作，也為醫(yī)院門診提供了人員的篩查分流依據(jù)。

但是，我們?nèi)匀豢吹降氖牵瑪?shù)據(jù)在本次疫情中的價(jià)值仍然沒有得到充分的發(fā)揮，大部分應(yīng)用仍然停留在對(duì)于數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單歸納與提取中，并未對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的洞察和分析，也缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的整合利用。在醫(yī)院，疫情防治中所產(chǎn)生的流行病學(xué)觀察、醫(yī)學(xué)影像篩查、在線咨詢等數(shù)據(jù)都屬于高頻度、高價(jià)值、高熱度的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在大多數(shù)醫(yī)院中只用于對(duì)特定業(yè)務(wù)的支撐，并沒有進(jìn)行有機(jī)融合與深度關(guān)聯(lián)分析，使疫情防控難以從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)控制”。

而事實(shí)上，這些數(shù)據(jù)對(duì)于疫情防治有著極高的應(yīng)用潛力。例如，在疫情之中，通過將門診數(shù)據(jù)與人口流動(dòng)數(shù)據(jù)、人口基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、病毒傳播數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)融合起來，并利用人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行建模推理，可以預(yù)測(cè)區(qū)域的疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)、發(fā)現(xiàn)疫情防控策略的漏洞，為防控決策提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)參考。

從運(yùn)營(yíng)管理的層面來看，由于疫情的爆發(fā)影響了醫(yī)療業(yè)務(wù)，不少醫(yī)院出現(xiàn)了由于患者量下滑所導(dǎo)致的資金流緊張等問題。此外，疫情所涉及的醫(yī)護(hù)補(bǔ)貼發(fā)放、醫(yī)療物資采購、病房改造等運(yùn)營(yíng)管理事項(xiàng)不僅極具敏感度，也顯著提升了醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理的復(fù)雜性。在此背景下，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的精細(xì)化、智慧化運(yùn)營(yíng)管理，不僅有利于緩解運(yùn)營(yíng)壓力，也能夠更好地處理醫(yī)院人財(cái)物等各種事項(xiàng)，規(guī)避相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。

無論是前端的智慧診療，還是后端的智慧運(yùn)營(yíng)管理，一個(gè)重要前提是將數(shù)據(jù)匯總并納入到醫(yī)院統(tǒng)一的管理體系之中。我們必須看到的是，很多醫(yī)院對(duì)于數(shù)據(jù)的收益與利用仍然停留在孤島時(shí)代，不僅不同應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)無法打通，前端數(shù)據(jù)與后端數(shù)據(jù)之間也未進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這不僅導(dǎo)致數(shù)據(jù)需要重復(fù)收集而帶來的效率問題，也帶來數(shù)據(jù)一致性差、缺乏數(shù)據(jù)全生命周期管理、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被忽略等問題，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值也難以沉淀和體現(xiàn)。

而通過數(shù)據(jù)中臺(tái)戰(zhàn)略，能夠有效打通醫(yī)療系統(tǒng)的前臺(tái)與后臺(tái)，對(duì)海量、多源的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的聚合、計(jì)算、存儲(chǔ)、加工，并進(jìn)一步借助數(shù)據(jù)分析與處理工具，實(shí)現(xiàn)即時(shí)、高效、高準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)洞察，在支撐醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理需求的同時(shí)，更有助于打通醫(yī)療業(yè)務(wù)流程，為疫情防控提供關(guān)鍵的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與判斷能力，同時(shí)也為AI醫(yī)療影像、智慧導(dǎo)診、智慧醫(yī)療物流等創(chuàng)新的醫(yī)療業(yè)務(wù)奠定基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)中臺(tái)是一個(gè)系統(tǒng)化工程，其核心的目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一聚合、統(tǒng)一運(yùn)維、統(tǒng)一資源調(diào)度、統(tǒng)一監(jiān)控。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)戰(zhàn)略，首先需要關(guān)注不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的打通，通過數(shù)據(jù)清洗等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，并聚合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)湖之中。此外，這些還需要進(jìn)行聚類和轉(zhuǎn)化，以及嚴(yán)苛的數(shù)據(jù)質(zhì)控，來為上層應(yīng)用提供支撐。

對(duì)于醫(yī)院來說，要實(shí)施數(shù)據(jù)中臺(tái)戰(zhàn)略，還需要關(guān)注以下幾個(gè)重要因素：

醫(yī)療是一個(gè)專業(yè)化、精細(xì)化程度極高的行業(yè)，不同的專科系統(tǒng)往往涉及到不同的醫(yī)療設(shè)備、應(yīng)用、診療體系以及專有的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，而且處于實(shí)時(shí)更新之中。在數(shù)據(jù)中臺(tái)戰(zhàn)略的實(shí)施過程中，醫(yī)院需要重視數(shù)據(jù)中臺(tái)的敏捷維護(hù)，并在引入的時(shí)候就考慮到與數(shù)據(jù)中臺(tái)的適配問題。

要避免數(shù)據(jù)中臺(tái)淪為形式，醫(yī)院在建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的過程中，需要充分關(guān)注數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值，構(gòu)建具備足夠細(xì)粒度、便于快捷調(diào)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。醫(yī)院可以借鑒微服務(wù)的理念，將數(shù)據(jù)整合為不同種類的數(shù)據(jù)包，統(tǒng)一提供對(duì)外服務(wù)，向下發(fā)展提高性能，保障數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力，向上拓展能夠提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值和賦能業(yè)務(wù)。

醫(yī)院特別是集團(tuán)化醫(yī)院需要建立統(tǒng)一的醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理和臨床業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心，從臨床診療、運(yùn)營(yíng)管理、決策分析、患者服務(wù)、集團(tuán)協(xié)同等多個(gè)維度建設(shè)覆蓋全院全業(yè)務(wù)應(yīng)用的信息化體系，最終幫助醫(yī)院解決系統(tǒng)缺乏互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)分散、前后臺(tái)脫節(jié)、資源管理粗獷、對(duì)醫(yī)療集團(tuán)支持不足等問題，提升醫(yī)院的管控力。

在豐富的領(lǐng)域和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，用友推出了數(shù)據(jù)中臺(tái)的產(chǎn)品架構(gòu)，并將數(shù)據(jù)中臺(tái)升級(jí)成為智能數(shù)據(jù)中臺(tái)。整個(gè)中臺(tái)從數(shù)據(jù)湖、智能分析、智能搜索等多個(gè)維度、不同側(cè)面為行業(yè)提供了一個(gè)共享、開放、創(chuàng)新的平臺(tái)。它從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、AI與高級(jí)分析、應(yīng)用開發(fā)，覆蓋醫(yī)院數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全流程，解決了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心問題。

對(duì)于醫(yī)療行業(yè)來說，用友智能數(shù)據(jù)中臺(tái)結(jié)合用友HRP、HIS、HIIP、HC等應(yīng)用，能夠幫助醫(yī)院對(duì)于醫(yī)療業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效整合，滿足數(shù)據(jù)的融合、管理、洞察等需求。

用友數(shù)據(jù)移動(dòng)平臺(tái)支持市面上主流的數(shù)據(jù)源，提供面向數(shù)據(jù)流的分布式數(shù)據(jù)處理和調(diào)度能力，可支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的線性擴(kuò)展，并且支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。其具備上百個(gè)數(shù)據(jù)源采集組件，可以支撐數(shù)據(jù)ETL處理，覆蓋30多種類型數(shù)據(jù)源，開箱即用，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)采集處理的各種場(chǎng)景。

用友面向醫(yī)療的數(shù)據(jù)中臺(tái)的解決方案能夠通過數(shù)據(jù)湖技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量的、多類型的、多來源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，沉淀并形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，醫(yī)院數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)編目、元數(shù)據(jù)的管理。同時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理也提供了數(shù)據(jù)主題的服務(wù)工具，幫助醫(yī)院進(jìn)行數(shù)據(jù)主題的構(gòu)建、共享和開放服務(wù)，為醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行融合提供了新的方法和工具。

用友通過面向智能的數(shù)據(jù)方法和工具，可大幅的提升醫(yī)療數(shù)據(jù)運(yùn)用的效率，幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)。其中，用友HRP涵蓋的運(yùn)營(yíng)管控與決策支持模塊包含數(shù)據(jù)集成平臺(tái)和智能數(shù)據(jù)分析中心，能夠?yàn)獒t(yī)院管理層提供整體經(jīng)濟(jì)和運(yùn)營(yíng)狀況的宏觀動(dòng)態(tài)分析，還能對(duì)醫(yī)院收入、成本指標(biāo)、工作量、醫(yī)療質(zhì)量等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。針對(duì)醫(yī)院財(cái)務(wù)、人力、后勤和醫(yī)務(wù)處等不同職能部門，該模塊能夠提供財(cái)務(wù)分析、人力資源、采購分析和庫存分析等多種業(yè)務(wù)分析模塊，以業(yè)務(wù)科室為基本分析單元，幫助管理層更好地了解和分析各科室運(yùn)營(yíng)狀況和工作目標(biāo)完成情況。