智慧医院建设临床需求中国专家共识（2025版）

智慧医院建设临床需求中国专家共识（2025版）随着医疗健康领域数字化转型的深入，智慧医院建设已从单纯的信息化系统堆砌，转向以临床需求为核心、以数据价值为导向的高质量发展阶段。为规范和指导智慧医院建设，切实解决临床痛点，提升医疗服务质量与效率，特组织国内相关领域专家，结合当前技术发展趋势与临床实际工作流程，对智慧医院建设中的临床关键需求进行深入研讨并达成以下共识。一、总体目标与基本原则智慧医院建设的核心目标应定位于利用云计算、大数据、人工智能、物联网及5G等新兴技术，重构临床诊疗流程，实现医疗服务的全流程、全周期、全人群管理。其最终目的并非单纯的技术展示，而是要通过技术手段切实减轻医务人员工作负荷，保障患者安全，提高诊疗精准度，并促进医疗资源的科学配置。在建设过程中，必须严格遵循以下基本原则：一是以临床价值为导向。所有系统功能的设计与开发，必须源于临床一线的实际需求，经过充分的现场调研与流程再造，避免为了智能化而智能化，杜绝脱离实际业务的“面子工程”。二是数据标准化与互联互通。打破信息孤岛，实现院内异构系统间以及院际之间数据的无缝流转与语义互认，确保数据在产生、传输、存储、使用全生命周期中的准确性、一致性与完整性。三是安全合规与隐私保护。在利用数据提升效率的同时，必须建立健全网络安全防护体系与数据隐私保护机制，严格遵循国家相关法律法规，确保患者信息不被泄露、篡改或滥用。四是持续迭代与人性交互。智慧系统应具备自我学习与持续优化能力，同时注重人机交互体验，界面友好、操作便捷，符合医务人员认知习惯，降低系统使用的学习成本。二、临床诊疗系统的智能化升级电子病历（EMR）作为临床信息系统的核心，其智能化水平直接决定了智慧医院的基座稳固程度。专家共识认为，2025年的电子病历系统应突破传统的记录功能，向智能化、结构化、专科化方向深度演进。（一）电子病历的深度语义化与结构化目前的电子病历系统多存在自由文本录入过多、数据难以提取利用的问题。未来建设必须重点推进病历文本的结构化改造。这不仅限于将医嘱、检验检查结果进行字段化录入，更要求运用自然语言处理（NLP）技术，对现病史、既往史、病程记录等叙述性文本进行实体识别与关系抽取，实现临床数据的语义化标记。例如，系统应能自动识别“患者3年前因高血压入院”中的时间节点、疾病名称及因果关系，并将其存入结构化数据库，为后续的科研检索与临床决策支持奠定数据基础。（二）专科化临床数据采集与专病数据库建设综合性的电子病历系统难以满足所有专科的精细化需求。共识强调，应支持基于通用平台之上的专科化定制能力。针对肿瘤、心血管、脑血管等重大疾病领域，需建立专病数据库。该类数据库应能自动抓取院内散落在HIS、LIS、PACS、EMR等系统中的相关数据，并通过前端界面补充录入专科特有的评估量表、影像特征、病理分型等深度数据。专病数据库的建设应遵循CDISC（临床数据交换标准协会）或OMOP（观察性医疗结果合作项目）等国际通用标准，以便于开展高质量的临床研究与真实世界研究。（三）多模态临床数据的集成展示临床医生在诊疗过程中需要调阅大量信息。智慧医院系统应具备强大的视图整合能力，将检验报告、影像图像、心电波形、病理切片、超声动态视频等多模态数据在同一个界面进行时间轴同步展示。特别是在疑难病例讨论或会诊场景中，系统应支持全景视图模式，无需医生在不同系统间频繁切换，从而有效缩短决策时间，提高诊疗效率。三、临床决策支持系统（CDSS）的精准化应用临床决策支持系统是连接医学知识与临床实践的桥梁，是智慧医院建设中最能体现“智能”价值的环节。共识要求，CDSS的建设应从简单的规则提醒向基于大数据与人工智能的精准辅助诊断与治疗建议发展。（一）基于指南的规则引擎与全过程质控CDSS应首先确保对国家发布的核心临床诊疗指南、专家共识以及临床路径的数字化转化。在医生开具医嘱时，系统应根据患者的基本信息（如年龄、性别、妊娠状态、过敏史、肝肾功能指标等）进行实时审查。对于药物相互作用、禁忌症、剂量超标、检验检查异常值的危急值提醒等基础功能，需做到毫秒级响应且准确无误。此外，CDSS应深度嵌入临床路径管理，对变异路径进行自动识别与分析，提示医生变异原因，辅助医院进行精细化运营管理与质量控制。（二）基于人工智能的辅助诊断与预后预测依托深度学习技术，CDSS应逐步具备处理复杂临床问题的能力。在影像诊断方面，AI应能对肺结节、骨折、眼底病变等进行自动筛查与良恶性概率预测，并自动生成结构化报告初稿，供放射科医生审核；在病理诊断方面，AI应能辅助进行细胞计数、组织分割与免疫组化评分；在重症监护领域，AI模型应能利用患者的实时生命体征数据，预测脓毒症休克、急性肾损伤等不良事件的发生风险，提前发出预警，争取抢救黄金时间。（三）知识图谱驱动的循证医学检索临床医生在工作中常需查阅文献以解决疑难问题。智慧医院应构建集成的医学知识图谱，将药物知识、疾病知识、指南文献、典型病例等进行关联。当医生选中电子病历中的某个关键词（如“急性心肌梗死”）时，系统应自动弹出该疾病相关的最新诊疗指南、推荐药物方案、相关的临床研究证据以及院内类似病例的诊疗经过和预后情况，实现“病历即检索”的沉浸式知识服务。四、智慧病房与护理全流程闭环管理护理工作在医疗服务中占据举足轻重的地位，智慧病房建设应聚焦于保障患者安全、优化护理流程、减轻护士工作负担。（一）移动护理与智能硬件的深度融合全面普及移动护理终端（PDA），确保其与医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、电子病历（EMR）的实时交互。护士在床旁执行医嘱时，必须通过扫描患者腕带与药品条码，实现“三查七对”的数字化强制核对，杜绝给药错误。此外，智能硬件应全面覆盖病房场景：1.智能输液监测系统：应能实时监测输液的滴速和余液量，在药液即将输尽或发生堵管、气泡报警时，自动向护士站发送提醒，使护士从繁琐的巡视工作中解放出来。2.智能床垫与体征监测：采用压力传感或光纤传感技术的智能床垫，应能实现非接触式的离床报警、体动监测以及心率、呼吸率的连续监测，特别适用于老年科和精神科，有效防范跌倒与压疮风险。3.智能药柜：实现对毒麻药、高警示药品的智能化管理，记录取药人、取药时间、数量等信息，确保药品管理全程可追溯。（二）护理文书的无纸化与自动化大力推行护理文书的无纸化，通过系统自动采集数据代替人工录入。例如，生命体征数据应自动从监护仪或床旁设备传输至护理记录单；输液量、引流量等数据可通过连接智能输液袋或引流袋的传感器自动导入。护理记录应采用结构化表单勾选与模板录入相结合的方式，最大限度减少护士的打字时间，让护士有更多时间回归临床护理服务。（三）全流程闭环管理延伸除了给药闭环外，智慧病房还应建设包括检验标本采集、运送、接收、报告的全流程闭环；患者入院、评估、转科、出院的全流程闭环；以及高值耗材从申领、使用、计费到追踪的全流程闭环。每一个环节都应通过扫码或RFID技术进行节点确认，确保医疗行为可追溯，管理无死角。五、智慧手术室与围术期管理手术室是医院的高风险、高技术核心部门，智慧手术室建设对于提高手术效率、保障手术安全至关重要。（一）手术排程与资源动态调度建立智能化的手术排程系统，综合考虑手术间资源、麻醉医生资源、手术护士资源、特殊设备（如CT、DSA）占用情况以及医生个人偏好，实现自动化的最优排程。系统应具备动态调整能力，当急诊手术插入或前一台手术延时结束时，能自动计算后续手术的开台时间变动，并实时短信通知相关医护人员与家属，减少无效等待。（二）麻醉围术期信息管理麻醉信息系统（AIMS）应全面覆盖术前访视、术中麻醉记录、术后复苏及随访全过程。术中，系统应自动连接麻醉机、监护仪、呼吸机等设备，实时采集并记录生命体征数据、麻醉药物剂量、输液输血量及出入量变化。系统应具备麻醉深度监测（如BIS）与肌松监测数据的自动记录与分析功能。对于异常事件，系统应高亮警示。术后，系统应自动生成符合质控要求的麻醉小结，并支持术后镇痛泵的配置记录与随访管理。（三）术中影像融合与导航支持在神经外科、骨科等科室，智慧手术室应集成术中影像设备（如术中CT、术中MRI）的数据，实现术前影像与术中影像的融合配准，辅助医生精确定位病灶。结合增强现实（AR）或混合现实（MR）技术，将血管、神经等重要组织的三维模型叠加在手术视野中，提供直观的手术导航，提高手术的精准度与安全性。（四）手术行为控制与感染防控利用物联网技术，建立手术人员的准入管理系统与行为轨迹追踪系统。通过智能更衣柜、感应洗手池等设备，监控医护人员的洗手依从性、着装规范性以及在无菌区与非无菌区的流动轨迹，为院感防控提供客观的数据支持，降低术后感染风险。六、急急救与重症监护的数字化协同急救生命通道的畅通与重症监护的高效响应直接关系到患者的生死存亡，数字化系统需在此类场景下发挥极速响应与协同作用。（一）院前急救与院内急诊的无缝衔接构建“5G+院前急救”体系，通过在救护车上部署5G通讯模块与便携式医疗设备，实现患者生命体征数据、超声图像、心电图等信息的实时传输。院内急诊科医生在患者到达前即可获得相关信息，并提前指导车上的急救人员进行处理，同时做好抢救室、导管室或手术室的准备工作，真正实现“上车即入院”，缩短D2B（进门到球囊扩张）等关键时间节点。（二）急诊分诊与质控管理采用智能分诊系统，依据患者的主诉、生命体征、症状特征等数据，自动计算分诊等级，快速识别危重患者（如胸痛、卒中、创伤），并触发相应的绿色通道流程。系统应自动记录关键时间节点（如到达时间、分诊时间、医生接诊时间、用药时间、检查开始时间），并生成急诊质控报表，辅助医院持续改进急救流程。（三）ICU临床信息系统的集成化ICU信息系统（ICIS）应具备极高的数据采集密度与集成度。除常规的生命体征外，还应能够接入呼吸机、CRRT（连续性肾脏替代治疗）、ECMO（体外膜肺氧合）等高端生命支持设备的详细参数。系统应提供专用的ICU治疗界面，以波形、趋势图、血流动力学图（如每搏变异度SVV等）的形式直观展示患者病情变化。同时，应支持危重程度评分（如APACHEII、SOFA评分）的自动计算，辅助医生评估病情预后。七、医疗数据治理与科研转化平台智慧医院产生的海量数据是宝贵的资产，但只有经过高质量治理的数据才能转化为临床科研与管理的生产力。（一）数据治理体系建设建立覆盖数据全生命周期的治理体系。包括数据标准管理（统一数据字典、术语标准如ICD-10/11、SNOMEDCT、LOINC等）、数据质量管理（完整性、一致性、准确性、及时性校验）、数据安全管理（分级分类、去标识化处理、访问审计）。特别是要对历史存量数据进行清洗与标准化，解决“脏数据”问题。（二）科研大数据平台的构建基于治理后的数据，构建科研大数据平台。该平台应提供面向临床研究者的自助式服务工具，包括专病数据集构建、随访数据管理、单维/多维度统计分析、生存分析、队列研究等功能。平台应支持自然语言查询，让不懂编程的临床医生也能通过简单的交互快速检索符合研究标准的病例数据，大幅提升临床科研的效率。（三）真实世界研究（RWS）支持智慧医院系统应具备支持真实世界研究的能力。利用常规临床实践中产生的多样化数据，评价药物或干预措施在实际人群中的效果。系统应能整合医保数据、公共卫生数据等外部数据源，为上市后药物再评价、临床指南更新提供真实世界的证据支持。八、患者服务体验的优化与连续性医疗智慧医院的建设不仅服务于内部员工，更应外延至患者，打造贯穿诊前、诊中、诊后及健康管理全周期的优质服务链。（一）智能导诊与精准预约利用AI聊天机器人或智能导诊小程序，基于患者的自然语言描述，进行症状分析和科室推荐，解决患者“挂错号”的难题。推行分时段精准预约，精确到30分钟以内，并支持检查检验项目的自动预约与冲突检测，减少患者在院无效等待时间。（二）诊间结算与便民服务全面推行“诊间支付”、“移动支付”，实现医保卡、身份证、电子健康卡“一卡通用”。优化取药流程，支持药品配送上门服务。引入智能导诊机器人、院内导航系统，为患者提供科室查找、路线指引等服务，特别是针对老年人、残障人士等特殊群体，保留人工服务窗口并提供适老化界面改造。（三）全生命周期健康管理与随访依托互联网医院平台，将医疗服务延伸至院外。针对慢病患者，提供可穿戴设备的远程数据监测、在线续方、用药指导与生活方式干预。建立智能随访系统，根据患者病种与手术情况，自动生成随访计划，通过短信、微信或电话机器人进行自动随访，收集术后恢复数据、满意度调查等，并将异常数据反馈给主管医生，实现闭环管理。九、信息安全与隐私保护机制在数字化深入临床业务各个环节的同时，信息安全风险随之增加，必须构建坚固的防御体系。（一）网络安全架构加固严格落实网络安全等级保护制度（等保2.0），重点加强内外网隔离、边界防护、入侵检测与防御。对于核心业务系统，应采用双活或容灾备份架构，确保在发生硬件故障、自然灾害或网络攻击时，数据不丢失，服务不间断。（二）数据隐私脱敏与全链路审计建立数据分级分类保护机制，对于涉及患者隐私的高敏感数据，在非诊疗场景（如科研、教学、管理统计）使用前，必须进行严格的去标识化或匿名化处理。实施全链路的数据操作审计，记录所有用户对数据的查询、导出、修改行为，确保发生安全事件时可追溯、可定责。（三）新兴技术应用的安全伦理规范在应用人工智能算法辅助临床决策时，必须建立算法的可解释性与公平性评估机制，避免算法偏见对特定人群造成误诊或漏诊。应明确人工智