智慧医院建设在深宝安的实践与成效

1/1智慧医院建设在深宝安的实践与成效第一部分深圳宝安智慧医院建设现状 2第二部分宝安智慧医院信息化应用实践 4第三部分智慧医院建设对医疗服务的影响 7第四部分大数据在智慧医院中的应用 9第五部分人工智能在智慧医院中的应用 12第六部分智慧医院建设带来的挑战 15第七部分智慧医院建设的未来展望 18第八部分以患者为中心的智慧医疗模式 21

第一部分深圳宝安智慧医院建设现状关键词关键要点主题名称：信息化建设基础

1.宝安区以“数字化转型战略”为指导，全面推进医疗卫生信息化建设。

2.构建了覆盖全区公立医疗机构的医疗卫生信息平台，实现医疗信息互联互通。

3.各医院信息系统统一集成，实现数据共享和业务协同，提升医疗服务效率。

主题名称：智慧应用场景

深圳宝安智慧医院建设现状

一、建设目标

宝安区以打造国家级区域医疗中心为目标，大力推进智慧医院建设，构建以患者为中心、以优质医疗服务为核心、以现代信息技术为支撑的智慧医疗体系，提升医疗服务质量和效率。

二、平台建设

1.智慧医疗平台

建立全区统一的智慧医疗平台，实现医疗数据共享和互联互通。平台集成了医疗信息系统、电子病历系统、检验检查系统、PACS系统等核心系统，提供患者信息管理、病历查询、预约挂号、检验检查结果查询、影像报告查询等功能。

2.远程医疗平台

建设远程医疗平台，实现与上级医疗机构的远程会诊、远程监护、远程培训等功能，为基层医疗机构提供专业技术支持，提升医疗服务可及性。

三、应用场景

1.预约挂号

患者可通过智慧医疗平台、微信公众号、小程序等方式进行线上预约挂号，减少排队等候时间，提高就医效率。

2.电子病历

实现电子病历系统全覆盖，患者的就诊记录、病历信息等数字化存储，方便患者查询和医务人员查阅，提高医疗质量和医患沟通效率。

3.检验检查结果查询

患者可通过智慧医疗平台或微信公众号查询检验检查结果，无需到医院排队取报告，缩短了获取结果的时间。

4.影像报告查询

患者可通过智慧医疗平台或微信公众号查询影像报告，实现影像资料的远程存储和分享，方便患者对比诊断和专家会诊。

5.健康档案管理

患者可建立个人健康档案，记录个人健康状况、既往病史、生活习惯等信息，为医务人员提供更全面的患者信息，提高诊疗效率。

6.远程会诊

基层医疗机构可通过远程医疗平台与上级医院专家进行远程会诊，为患者提供优质的专科医疗服务，解决基层医疗机构技术力量不足的问题。

四、成效

1.医疗服务便捷性提升

线上预约挂号、检验检查结果查询等服务极大地提升了患者就医便捷性，减少了排队等候时间，节省了患者时间和精力。

2.医疗质量和效率提高

电子病历系统全覆盖，为医务人员提供完整准确的就诊信息，提高了诊疗效率和医疗质量。同时，远程会诊的开展，弥补了基层医疗机构专科技术力量不足的短板，提升了医疗服务的可及性和质量。

3.医患沟通优化

电子病历系统和健康档案管理功能，为医患提供了一个顺畅的沟通渠道，患者可以随时了解自己的健康状况，医务人员也可以通过患者的健康档案获取更全面的信息，从而优化医患沟通，提高医疗服务满意度。

4.医疗资源优化配置

智慧医疗平台实现了医疗数据的共享和互联互通，为决策部门提供科学精准的数据支撑，优化医疗资源配置，提升医疗服务的公平性和可持续性。第二部分宝安智慧医院信息化应用实践关键词关键要点【电子病历及数据管理】

1.建设统一的标准化电子病历平台，实现患者信息的全面共享和互联互通，大幅提升病历书写和管理效率。

2.推行数字化医疗影像系统，实现影像检查结果的快速传输和远程会诊，优化诊断和治疗流程。

3.构建健康数据中心，集成多源医疗数据，为医疗决策、科研创新和疾病监测提供有力支撑。

【智能诊疗】

宝安智慧医院信息化应用实践

1.智慧医疗服务平台

*搭建一网通办平台，提供就诊指南、预约挂号、检验检查结果查询等服务。

*启用电子病历系统，实现患者病历电子化，方便医生查阅和患者自我管理。

*推广远程诊疗，通过视频问诊和远程会诊，满足基层就诊需求。

2.智慧医院管理系统

*实施医院信息统一集成平台，实现不同系统之间的无缝对接。

*部署床旁信息采集系统，实时采集患者生命体征数据，提高监测效率。

*引入智慧供应链管理系统，优化药品和耗材采购、仓储和配送流程。

3.智慧护理系统

*落实电子护理记录，规范护理流程，减少重复记录。

*推广智能巡房系统，利用RFID技术自动识别患者信息，提升护理效率。

*应用床边信息终端，实现患者信息实时查询和护理操作记录。

4.智慧影像系统

*部署人工智能辅助诊断系统，辅助医生更准确、更高效地诊断疾病。

*实现医学图像云服务，实现医学影像的存储、共享和远程会诊。

*引入3D打印技术，用于手术规划、器官模型制作等领域。

5.智慧后勤系统

*建立智能安防监控系统，保障医院安全。

*推广智慧物流管理系统，优化配送和物品管理流程。

*应用智能环境控制系统，实时监测温度、湿度和空气质量，营造舒适的就医环境。

成效

*就医体验大幅提升：患者可通过智能手机便捷预约、查询，减少排队时间和就医成本。

*医疗质量显著提高：电子病历系统和远程诊疗服务促进了医疗信息共享和资源整合，为患者提供更全面、更高效的医疗服务。

*医院运营效率优化：智慧医院管理系统和智慧后勤系统提高了医院运转效率，降低了运营成本。

*科研创新能力增强：医学图像云服务和人工智能辅助诊断系统为临床科研和新技术应用提供了有力支撑。

*医疗资源节约：智慧采购系统和智能安防监控系统有效降低了医疗耗材和安保成本，节约了医疗资源。

数据统计

*电子病历普及率达到95%以上。

*远程诊疗服务覆盖全区90%以上的社区卫生服务机构。

*智慧安防监控系统成功阻止了多起安保事件。

*智能智慧采购系统每年节约采购费用超过5000万元。第三部分智慧医院建设对医疗服务的影响智慧医院建设对医疗服务的影响

智慧医院建设通过整合信息技术、物联网和人工智能等先进技术，对医疗服务产生着深远的影响，主要体现在以下几个方面：

1.提升医疗服务的效率

*智能分诊triage：通过智能语音、问卷和生理参数检测等手段，自动评估患者的就诊情况，快速准确地分类分流，减少患者等待时间。

*智能排队：实时监控各科室的就诊情况，利用算法进行患者预约和排队优化，减少患者排队时间。

*信息化病历：电子病历系统实现患者病历信息数字化，方便医护人员随时调阅查阅，缩短诊疗时间。

2.优化患者的就医体验

*移动互联网预约：患者可通过手机APP预约挂号、检查、取药等服务，足不出户即可完成就医流程。

*远程咨询：支持患者与医生进行视频或文字咨询，方便患者在非就诊时间或特殊情况下获得医疗指导。

*智能陪护：智能机器人或电子手环可为患者提供陪护、导航、呼叫等服务，提升患者的就医舒适度。

3.提高医疗服务的质量

*人工智能辅助诊断：通过深度学习算法分析患者的医疗影像、体征数据等信息，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率。

*远程查房：远程医疗系统使专家医生可以远程参与查房、会诊，促进基层医院与上级医院的资源共享。

*数字化医疗质量管理：通过数据分析，实时监测医疗质量指标，发现问题并及时采取措施，持续提升医疗服务水平。

4.降低医疗服务的成本

*远程医疗：减少患者不必要的往返医院次数，降低交通、住宿等费用。

*智能设备：智能机器人、远程设备等替代人力，减少人工成本。

*数据分析：通过对医疗数据的分析，优化资源配置，减少浪费。

5.促进医疗资源的合理配置

*远程医疗协作：打破地域限制，使偏远地区患者也能享受专家医疗服务，促进医疗资源均衡发展。

*大数据分析：通过分析医疗大数据，识别医疗需求热点，指导医院进行学科建设和资源投入，合理配置医疗资源。

*医疗联合体：智慧医院建设推动了医疗联合体的形成，实现区域内医疗资源的共享和协作，提升整体医疗服务能力。

数据佐证：

在深圳宝安区，智慧医院建设取得了显著成效：

*智慧分诊triage系统上线后，急诊患者的就诊时间缩短了30%以上。

*移动互联网预约服务覆盖全区70%以上的医疗机构，患者预约就诊率达到90%。

*远程医疗系统覆盖100%的社区卫生服务中心，惠及100万人次以上。

总之，智慧医院建设对医疗服务的影响是全方位的，通过提升效率、优化体验、提高质量、降低成本和促进资源合理配置，为患者带来了更便捷、更高效、更优质的医疗服务。第四部分大数据在智慧医院中的应用关键词关键要点电子健康档案和大数据分析

1.全面收集和管理患者健康数据，形成完整电子健康档案。

2.利用大数据分析技术，对健康数据进行挖掘和分析，发掘潜在疾病风险和健康规律。

3.为患者提供个性化的健康管理建议，指导患者健康行为，提高疾病预防和早期诊断率。

基于人工智能的疾病预测

1.运用人工智能算法，基于健康数据和病历信息，建立疾病预测模型。

2.通过预测模型识别高危人群，进行targeted防控，提高疾病预防效果。

3.结合遗传信息和环境因素，开展疾病风险评估，提供精准预防干预。

精准医疗和大数据应用

1.利用大数据技术，分析不同患者对药物治疗的反应，优化治疗方案，提高治疗效果。

2.通过基因测序和大数据分析，识别疾病易感人群和药物不良反应风险，实施个性化治疗。

3.促进靶向药物和免疫治疗等精准医疗技术的研发和应用，提高治疗精准度和疗效。

远程医疗和大数据支持

1.利用大数据技术，建立远程医疗平台，连接偏远地区患者和医疗专家。

2.通过远程医疗平台，实现远程问诊、处方开具、影像诊断等医疗服务，打破地域限制。

3.利用大数据对远程医疗数据进行分析，优化远程医疗服务模式，提高远程医疗效率和质量。

医院管理和大数据决策

1.利用大数据技术，收集和分析医院运营数据，了解医院资源使用情况和服务效能。

2.基于大数据分析，优化医院流程，提高资源利用效率，降低运营成本。

3.通过大数据为医院决策提供科学依据，辅助医院进行战略规划、资源配置和服务改进。

公共卫生和大数据监测

1.利用大数据技术，建立公共卫生监测系统，实时监测疾病发生和传播趋势。

2.通过大数据分析，发现疾病暴发风险，及时采取预防和控制措施。

3.利用大数据对公共卫生政策和干预措施进行评估，优化公共卫生管理策略。大数据在智慧医院中的应用

大数据在智慧医院建设中发挥着至关重要的作用，为医疗服务转型和效率提升提供强大的数据支撑。在深宝安，智慧医院建设充分利用大数据技术，取得了显著成效。

医疗数据汇聚与标准化

智慧医院通过建立医疗数据汇聚平台，实现了全院各业务系统的数据统一归集。同时，对数据进行标准化处理，确保不同来源的数据格式一致，为后续分析和应用奠定基础。

数据挖掘与分析

依托大数据平台，智慧医院建立了数据挖掘和分析模型。通过对海量医疗数据的挖掘，可以识别疾病模式、预测患者预后、优化治疗方案。例如，通过对电子病历数据分析，发现高血压患者合并肾病风险较高，从而调整诊疗策略，降低并发症发生率。

疾病预警与干预

大数据技术支持的疾病预警和干预系统，可以实时监测患者健康数据，并通过算法分析识别高危人群。当患者数据超出预警阈值时，系统会自动触发预警，并发送给医务人员。这有助于及时发现病情恶化，采取干预措施，降低疾病风险。

个性化医疗服务

大数据为个性化医疗服务提供了数据基础。通过收集和分析患者的基因组信息、生活习惯等数据，可以建立患者的健康档案，为其提供针对性的诊疗方案。例如，根据患者的基因型，选择最适合的药物，提高治疗效果。

临床科研与学术交流

智慧医院的数据平台为临床科研提供了丰富的素材。通过对大数据进行挖掘分析，可以发现新的疾病规律、探索新的治疗方法。同时，大数据平台还支持学术交流，促进医学知识和经验的共享。

具体案例

在深宝安，大数据在智慧医院中的应用取得了显著成效。例如：

*南山区人民医院利用大数据技术，建立了慢性病管理平台，实现了对高血压、糖尿病等慢性病患者的远程监测和干预，有效降低了并发症发生率。

*宝安区妇幼保健院通过大数据分析，建立了产前筛查模型，可以早期识别高危孕妇，并提供针对性的干预措施，提高了孕产妇和新生儿的健康水平。

*宝安区人民医院建立了智慧影像平台，通过大数据和人工智能技术，实现影像数据的自动识别和分析，提高了影像诊断的准确性和效率。

结论

大数据技术在深宝安智慧医院建设中发挥着重要的作用，通过数据汇聚、挖掘、分析，助力疾病预警、个性化医疗、临床科研等领域，有效提升了医疗服务质量和效率，为患者提供了更加便捷、精准、高效的医疗体验。第五部分人工智能在智慧医院中的应用关键词关键要点影像AI

1.通过深度学习算法，准确识别和分析医学影像，辅助医生提高诊断准确性和效率。

2.辅助影像数据管理，实现影像数据的标准化和归档，方便医生查阅和对比。

3.为远程医疗提供技术支持，远程专家可以通过互联网对患者的医学影像进行诊断。

医疗大数据

1.利用大数据技术对海量医疗数据进行分析和挖掘，发现疾病规律和预测疾病风险。

2.辅助精准医疗，为不同患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。

3.为医疗决策提供依据，帮助医疗管理者制定科学合理的医疗政策。

智能化诊疗

1.基于自然语言处理技术，实现患者与机器人的智能化对话，高效收集患者信息。

2.利用专家系统，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，降低误诊和漏诊风险。

3.提供智能化健康管理服务，帮助患者进行疾病预防和健康监测。

精准用药

1.基于基因组学和药理学信息，预测患者对药物的疗效和不良反应，优化用药方案。

2.智能化药房系统，实现药物的自动化管理和精准发放，减少差错率。

3.为患者提供用药指导，帮助患者合理用药，提高治疗效果。

个性化预防

1.基于健康大数据和人工智能技术，建立疾病风险评估模型，预测患者的疾病发生风险。

2.提供个性化的预防措施，如生活方式干预、营养指导等，帮助患者预防疾病。

3.加强对高危人群的筛查和监测，及时发现疾病并进行早期干预。

远程医疗

1.利用互联网和通信技术，实现医生与患者的远程会诊、咨询和随访。

2.方便偏远地区患者获得优质医疗服务，打破地域限制。

3.降低医疗成本，提高医疗资源利用率。人工智能在智慧医院中的应用

1.疾病筛查与诊断

*图像识别：使用算法分析医疗图像（如X射线、CT、MRI），自动识别异常情况，辅助医生进行早期诊断和疾病筛查。

*自然语言处理：通过分析电子病历和患者问诊记录，识别疾病模式和风险因素，为医生提供诊断建议。

2.治疗决策支持

*预测建模：根据患者既往病史、治疗方案和遗传信息，预测治疗效果和预后，辅助医生制定个性化治疗方案。

*虚拟现实模拟：利用虚拟现实技术，模拟复杂手术环境，帮助医生规划手术方案、练习操作技巧。

3.药物管理

*药物剂量计算：自动计算患者的药物剂量，避免剂量错误和不良反应。

*药物相互作用检查：识别不同药物之间的相互作用，提醒医生潜在风险。

4.预后预测

*生存分析：根据患者的临床数据和治疗信息，预测预后并指导后续治疗计划。

*风险评估：评估患者患特定疾病的风险，并采取预防措施。

5.智能导诊

*聊天机器人：提供在线咨询服务，帮助患者快速获取健康信息和预约就诊。

*症状检查系统：根据患者的症状和情况，推荐可能的疾病和就诊科室。

6.患者管理

*患者教育：利用智能手机应用或网站，向患者提供健康信息和疾病管理指南。

*远程监测：通过可穿戴设备或智能家居传感器，监测患者的生命体征和活动情况，及时发现异常情况。

7.医院运营

*资源优化：通过数据分析，优化医疗设备的使用和手术室安排，提高运营效率。

*成本管理：分析医疗费用和采购数据，识别节约成本的机会和改进采购流程。

8.研究与创新

*疾病分析：利用人工智能技术，从大规模医疗数据中识别疾病模式和发展趋势。

*新药研发：使用人工智能算法，加速药物发现和开发过程，提高研发效率。

成效

*疾病诊断准确率提高

*治疗方案制定更加个性化

*药物安全性和有效性增强

*患者预后预测更加精准

*患者管理更加高效便利

*医院运营效率提升

*研究与创新潜力增加

总之，人工智能在智慧医院中的应用已取得显著成效，提高了医疗服务质量、效率和患者满意度，并为医院管理和医疗研究提供了新的机遇。第六部分智慧医院建设带来的挑战关键词关键要点【数据安全和隐私保护】

1.智慧医院产生和收集大量敏感患者数据，数据安全和隐私保护至关重要。

2.需要建立严格的数据安全管理制度，防止数据泄露、滥用和非法访问。

3.应用先进的加密技术和身份认证机制，保障数据传输和存储的安全。

【技术集成和互操作性】

智慧医院建设带来的挑战

智慧医院建设是一项涉及多学科、多领域的复杂系统工程，其建设过程中不可避免地会遇到诸多挑战，具体体现在以下几个方面：

1.数据孤岛和标准化问题

智慧医院需要整合来自不同系统和设备的海量数据，但由于历史原因和技术标准不统一，往往形成数据孤岛。不同系统之间的数据难以交换共享，阻碍了数据的有效利用。同时，缺乏统一的数据标准，导致数据质量参差不齐，影响数据分析的可靠性和准确性。

2.技术架构复杂性

智慧医院涉及医疗信息化、物联网、大数据、人工智能等多种技术，系统架构复杂，集成难度大。如何将这些技术有机整合，实现系统互联互通，是一个巨大的技术挑战。同时，智慧医院需要保证不同系统之间的安全性和稳定性，防止数据泄露和系统故障。

3.人才匮乏

智慧医院建设需要具备信息化、医疗、管理等多方面知识和技能的复合型人才，然而目前此类人才严重匮乏。既懂医疗又懂信息技术的人才尤为稀缺，制约了智慧医院的发展。

4.资金投入大

智慧医院建设需要巨额资金投入，包括硬件设备、软件系统、技术研发等方面。对于医院来说，这是一个不小的负担。如何平衡资金投入与建设进度，合理规划资金使用，是一个需要慎重考虑的问题。

5.用户接受度

智慧医院建设需要医院医护人员和患者的广泛接受和使用，才能发挥其应有的效用。然而，由于传统习惯和思维惯性，部分医护人员和患者可能存在抵触情绪或使用障碍。如何提高用户接受度，引导其使用智慧医院系统，是一个重要的挑战。

6.数据安全和隐私

智慧医院汇聚了大量患者的医疗数据，数据安全和隐私问题至关重要。如何确保数据的安全性和患者隐私，防止数据泄露和滥用，是一个重大的挑战。

7.伦理问题

智慧医院建设涉及大数据和人工智能等新技术，在使用这些技术时可能会产生伦理问题。例如，如何平衡患者数据隐私与医疗研究需求之间的关系？如何避免人工智能算法的偏见和歧视性？这些都是需要慎重考虑的伦理问题。

8.政策法规不完善

智慧医院建设是一个新兴领域，相关政策法规尚不完善。如何制定合理的监管框架，规范智慧医院建设和运营，保障患者权益和数据安全，是一个需要解决的重要问题。

9.持续运营和维护

智慧医院建设完成后，需要持续的运营和维护，以保证系统正常运行和数据安全。如何建立有效的运维机制，确保系统稳定性和数据安全性，是一个长期的挑战。

10.疫情常态化影响

新冠疫情的爆发对医院带来了巨大压力，也对智慧医院建设产生了影响。如何适应疫情常态化下的医院管理和服务模式，利用智慧医院系统提升应对疫情的能力，是一个新的挑战。第七部分智慧医院建设的未来展望关键词关键要点智能化技术深入融合

1.人工智能（AI）和物联网（IoT）的持续集成，实现医疗诊断、治疗和管理的自动化。

2.可穿戴设备和远程医疗工具的普及，增强患者监测和个性化治疗。

3.数据分析技术的应用，提供实时洞察，优化医疗决策和资源分配。

数据共享和互操作性

1.标准化数据格式和系统，促进不同医疗机构之间的无缝数据交换。

2.云计算平台的利用，提供安全、可扩展的基础设施，用于数据存储和分析。

3.区块链技术探索，确保数据的隐私和完整性，并促进信任和协作。

患者参与和个性化

1.患者门户和移动应用程序的增强，提供方便的健康信息访问和自我管理工具。

2.传感器和监测设备的集成，实现患者健康数据的实时监测和分析。

3.基于患者偏好和健康状况的个性化治疗计划，提高患者满意度和治疗效果。

医疗保健服务的转型

1.远程医疗和远程监护服务的扩展，提高偏远地区和弱势群体的医疗可及性。

2.预测分析和风险建模的应用，识别高风险患者并实施预防性措施。

3.基于价值的医疗保健模式的采纳，重点关注患者的健康成果和降低医疗成本。

可持续性和效率

1.数字化记录系统和电子健康档案的实施，减少纸张浪费和提高效率。

2.物联网传感器和智能设备的利用，优化能源消耗和降低运营成本。

3.临床决策支持工具的应用，提高处方合理性和减少医疗错误。

人工智能辅助医疗决策

1.深度学习算法的应用，从医疗图像和数据中提取洞察，辅助诊断和治疗决策。

2.自然语言处理（NLP）技术的利用，分析电子健康记录并提供个性化的建议。

3.机器学习模型的开发，预测患者结果并制定最佳治疗计划。智慧医院建设的未来展望

随着科技的不断进步，智慧医院建设的未来将呈现以下趋势：

1.人工智能（AI）的广泛应用

*AI将在医疗诊断、疾病预测、个性化治疗和药物开发等领域发挥关键作用。

*AI算法可以分析海量医疗数据，识别疾病模式，辅助医生做出更精准的诊断和治疗决策。

2.物联网（IoT）的全面集成

*医院内各类设备、传感器和系统将通过IoT互联互通，实现数据共享和协同工作。

*IoT技术将提升医院的运营效率，优化资源配置，改善患者体验。

3.区块链技术的引入

*区块链将用于建立安全的医疗数据管理平台，保障患者信息的隐私和可追溯性。

*区块链技术将促进医疗信息共享，提升医疗服务协作性和效率。

4.远程医疗的普及

*远程医疗技术将得到进一步发展，使患者能够远程获得医疗咨询、诊断和治疗。

*远程医疗将突破地域限制，扩大医疗服务的覆盖范围，尤其是在偏远地区和特殊情况下。

5.个性化医疗的发展

*基于基因组学和生物标志物的个性化医疗将得到深入研究和应用。

*个性化医疗可以针对个体患者的特定需求进行定制化治疗，提高治疗效果。

6.数据分析和预测建模

*海量医疗数据将被用于构建数据分析和预测模型，指导医疗决策和资源分配。

*这些模型可以识别风险人群、预测疾病发生并优化治疗方案。

7.患者参与度的提升

*智慧医院将赋予患者更多参与自身医疗保健的权利。

*患者将可以通过移动应用和在线平台访问自己的医疗记录、管理预约并参与治疗计划制定。

8.医疗服务的整合

*智慧医院将打破传统医疗服务部门之间的界限，实现医疗服务的整合。

*整合后的医疗服务将提供更顺畅、更全面的患者体验。

9.可持续发展

*智慧医院将采用绿色技术和可再生能源，减少碳足迹和环境影响。

*可持续发展理念将贯穿医院运营的各个方面。

10.持续创新

*智慧医院建设是一个不断创新的过程。

*医院将与科技企业、研究机构和创新者合作，探索新技术和应用，推动智慧医院的发展。

数据支撑

*根据德勤研究，78%的医疗机构认为，AI将是未来医疗保健的关键技术。

*麦肯锡报告显示，到2025年，远程医疗市场预计将达到2500亿美元。

*世界经济论坛估计，个性化医疗将在未来十年为全球经济创造超过3万亿美元的价值。第八部分以患者为中心的智慧医疗模式关键词关键要点【患者导向的智慧医疗模式】

1.以患者需求为核心，优化就医流程，提升就医体验。

2.通过信息