解析醫療IT行業的發展趨勢

　　疫情過后醫療IT行業發展趨勢如何？IT技術利用現有各種格式的電子數據開展清洗導入、數據采集，以合適簡單的可視化方式直觀展示，引入外部門輔助決策數據，指導疫情監控，在疫情期間IT技術發揮了重要作用。

　　一、互聯網醫院
　　互聯網醫療應用落地或將成為新冠疫情助推醫療IT企業新基建的一個方向。疫情期間，由于COVID-19病毒具有高傳染性特點，醫院成為易發交叉感染的高危區域，普通感冒等輕微病癥患者采用在線問診，送藥上門的方式進行診斷和治療，減少前往醫院進行暴露，能夠降低感染風險。
　　互聯網醫療將原來統一在醫院的疾病救治拆成若干可以互聯網化的環節，典型的環節包括三個：線上問診、開電子處方、藥品審核配送，是早期入局的互聯網醫療企業、近期入局的互聯網流量平臺等C端企業的主戰場。

　　二、互聯互通評級
　　互聯互通，是大數據形成并據此開發多樣化應用的基礎。2017 年 9 月國家衛健委發布《國家醫療健康信息區域（醫院）信息互聯互通標準化成熟度測評方案（2017 年版）》。醫院信息互聯通測評的項目應用評級分為七個等級，由低到高依次一、二級、三級、四級乙等、四級甲等、五級乙等、五級甲等。每個等級的要求由低到高逐級覆蓋累加，即較高等級包含較低等級的全部要求。
　　醫院信息互聯互通標準化成熟度測評四級水平的最低門檻為四級乙等。其中，四級乙等的具體要求包括初步建成基于電子病歷的醫院信息平臺、建成基于平臺的電子病歷共享文檔庫、平臺實現符合標準要求的注冊服務以及與上級平臺的基礎交互服務、應用功能數量不少于 13個、連通的業務系統數量不少于 15 個、聯通的外部機構數量不少于 3 個等。
　　三、底層上云
　　運算能力在一定程度上制約了醫療大數據輸出更多實用功能，IT 系統底層上云可以帶來協同性和擴展性優勢。自上世紀60年代以來，醫療IT作為計算機產業的重要組成部分，經歷了從大型機到PC機、小型機，再到互聯網數據中心，直至進入云計算時代的4個發展階段。
　　從計算能力被極少機構獨占到企業按需獲取計算空間，計算成為水電一樣的社會公共基礎設施，每一次的技術迭代都帶來了裂變式的生產率提升，底層上云無疑是醫療IT的必然趨勢。未來醫療防對于跨醫院、跨科室、跨團隊的溝通協作要求高，云化的底層系統意味著更便捷的互聯互通，對于院內溝通協作，醫院與管理部門間疫情數據的實時上報都有促進作用。
　　云架構更為靈活，可擴展性更強。防疫時期醫院短時間內流量和工作量激增，對于IT 系統承載力的要求上升，也衍生出對新的功能模塊的需求。在云架構下，可以更靈活，更快速地配置新的工作站和流程，方便組建新的團隊和業務線，也方便跨院醫聯體的快速組建。

　　四、數字分級診療
　　從試點到全面推廣，城市醫聯體和縣域醫共體成為分級診療的重要載體。2019 年 5 月，國家衛健委官網發布《關于開展城市醫療聯合體建設試點工作的通知》(國衛醫函〔2019〕125 號)，制定了《城市醫療聯合體建設試點工作方案》。根據《方案》要求，醫共體實行藥品耗材統一管理，統一用藥目錄、統一采購配送、統一支付貨款；醫共體實行醫學影像檢查結果互認；鼓勵以縣為單位，建立開放共享的影像、心電、病理診斷和醫學檢驗等中心，推動基層檢查、上級診斷和區域互認；醫共體內診療資源共享；加強醫共體內部和醫共體之間床位、號源、設備的統籌使用，進一步貫通服務鏈，實現資源共享。
　　五、醫保異地結算
　　目前，人口充分就醫帶來的醫保異地結算已經成為一種常態。在未來，建設數字化的醫保異地就醫結算系統將成為趨勢。國家和各省市醫保局的設立及醫保改革推進,醫保的內涵和外延都發生了很大變化。全國統一的醫保IT系統是醫保異地結算系統的基礎，2019年上半年，國家醫保局推出了9個包14個信息系統項目招標，開啟了新醫保信息系統建設的序幕。
　　同年 7 月，全國統一醫保 IT 系統建設標準正式推出。疫情結束后，統一醫保 IT，以及后續異地結算、醫保控費、醫保監管 IT 系統的建設有望加速。此外，醫保中心端系統建設完成后，需要連接定點醫療機構、診所和藥店并提供服務，醫療IT企業還可以面向醫療機構和藥店提供精細化管理、藥店云MIS系統等，面向商保公司可提供監管、快賠等業務，形成新的增長點。
　　六、公共衛生信息化平臺
　　過去十多年來，我國已經逐步建立起覆蓋超過13億人口的公共衛生信息體系，實時更新的精確疫情數據便是出自這一龐雜的體系。截至2017年《“十三五”全國人口健康信息化發展規劃》發布時，初步建立了全員人口信息、電子健康檔案、電子病歷等數據庫，全國有27個省（區、市）建立了省級人口健康信息平臺，連同44家委屬管醫院分別與國家平臺實現聯通。
　　全國多數省級、副省級和地級政府已及時在其數據開放平臺上提供了可獲取的、完整的、細顆粒的、及時的、可機讀的、結構化的數據。每個平臺提供的數據集數量和結構不一，但這些符合開發基本標準的數據，為疫情期間一系列基于大數據的智能應用提供了前提