本文作者從一段採訪說起，將我國電子病歷系統的構建和發展進行了梳理，詳細闡述了電子病歷的困境與改革，並對其未來發展進行了預測，與大家分享。
在抖音上看到央視網的這樣一段採訪。主持人問湖北中西醫結合醫院的張繼先醫生：您當時是怎麼發現，華南海鮮市場有可能是個源頭？張繼生醫生說：我們醫生寫病歷，有病歷系統，填出來的時候就發現了，這些人的共同點都是在華南海鮮待過。
作為一個做診療系統的產品經理，我觸動很深。病歷系統是一個很好的工具，在這裡幫助了這些醫生發現問題，上報問題。但如果醫生疏忽了，豈不是可能讓源頭揭開得更晚，影響更大？未來的病歷系統是否可以做到更智能？
本文就來談談我對電子病歷困境與發展的看法。
電子病歷不僅僅指病程記錄，還包含相關的檢驗、檢查項目及結果，處方記錄，手術記錄，護理記錄等。是患者所有健康相關的完整檔案。
電子病歷系統看似不複雜，當我們查看病歷時，就是一份份報告和結果。但實際上，電子病歷牽扯了很多面，有很多相當複雜的系統在背後做著默默的支撐。
比如說患者在家對慢病的體徵監測；幫助醫生診斷和處理疾病的輔助決策系統；不同人群用藥規範的提醒；化驗檢測儀器的數據對接；拍片時的影像系統對接……以及麻醉系統、心電監護系統、重症監護系統、會診系統等等。
對外，電子病歷系統作為一個核心，連結了多方，醫療機構，政府學術機構，支付保險機構，藥企器械機構，居民患者等。使得相關行業可以配合的更加緊密，高效解決病患問題。
從2010年3月，國家開展電子病歷試行，到現在2020年，這10年的時間，我們去看病就會發現，整個病歷系統及相關的系統功能已經做的比較完善了。
但它的發展目前還是有不少困難存在的。
如上所述，電子病歷的困境不來自於自身功能的不完善，而是其錄入數據的準確性，以及對外的共通、聯合。
我們都知道，如果一個人的病歷數據是不一定準確和分散的，對醫生的決策是不利的。如果全國人民的病歷數據是不一定準確和分散的，就不能監測到國民健康。
目前，這種不準確和分散問題還很突出，我們來看看這中緣由。
一個人的病歷可能來源於哪些地方？公立醫院，私立專科醫院，社區醫院，私人診所，藥店……
這是國家衛健委發布的醫療機構類型及數量。我們可以看到，3大類，99萬家，都可能產生醫療數據。
理想狀態是，這些機構產生的數據，都可以統一存儲和管理。但我們也知道，這是目前不可能的。
首先，國家對於這些機構的監管力度是不同的。三甲醫院和一些社區衛生站的病歷數據已經可以被國家集中查閱，但那些私立機構和診所的數據，還未被納入。
其次，由於信息化的發展水平區域不平衡，一些偏遠地區的大醫院都有數據未同步的情況。更別說很多小診所，還在手寫病歷和處方。
再者，醫護從業人員的信息化水平也層次不齊。年輕醫生在寫電子病歷時，還是比較容易上手的，但對於年紀較大的醫生來說，很難去改變，特別是一些老中醫。
這些原因都會導致病歷資料的缺失。
我們都聽過這個詞：醫保異地就醫結算。
就從醫保來說，顆粒度細到市，每個市的結算規則都不一樣。各個地區就像是一盤散沙。（圖僅為示意，實際市的數量多很多）。
我國對於醫療的監管長期以來都是以市為單位在運作，病歷資料就很難共享。即使所有的病歷都能電子化了，區域界限的打破也不是一朝能夠完成的。
承接上面原因：各區為戰，醫療標準和監管力度肯定不一樣。就會導致很多病歷數據的不規範化。這種不規範會表現出2種情況：
（1）病歷不完整
一份完整的病歷應該包含病歷、處方、檢驗等數據，但很多鄉村小診所為了多看幾個病人，直接開藥，也不寫病歷。那如何知道開立的處方到底是治哪種病的呢？
（2）病曆書寫不規範
國家對於病歷的書寫有指導性文書，但不是強制。比如有些地區可能會要求主訴一定要寫，有些地區可能會要求診斷一定要寫。如果沒有強制要求一定填寫，很多醫生就可能不會去寫。
就算寫了，其準確度也是要打一個問號的。這是我見過的幾個主訴和診斷。
非專業人士都覺得這主訴和診斷對不上，醫生肯定不會這麼瞎判，那為什麼反應到病歷上的數據就這樣了呢？
不禁要思考這個問題了：現在的醫療資源下，能給醫生寫一份完整、準確病歷的時間有多少？大部分的醫生看病3分鐘，已經花2分鐘時間在寫病歷了。
（1）病歷系統性能要求高
以一個大型三甲醫院為例，平均門診量高達7000—10000人次/天，這樣算下來，一年的門診量高達240萬—250萬人次/年。當患者就診時，醫生通過電子病歷系統從200多萬份數據中快速、準確的找到該患者在該醫院的數據。
如果是全國的數據匯總在一起。就需要更加多的存儲空間和強大的計算能力，同時要確保系統的穩定，這是一個比較龐大的工程。
（2）病歷數據安全性要求高
曾經，深圳市婦幼保健院上千名孕產婦個人信息遭到洩露，信息甚至詳細到孕周及預產期、居住地址、電話號碼等。
病歷內容不管是患者醫療信息還是患者個人的隱私都具有法律效力，很多醫療機構更喜歡資料庫的本地部署，不願意把患者資料進行公開共享。
病人的電子病歷信息需要長期保存，且信息數據量大，系統不僅要實現病人信息的長期保存，而且在發生故障時，病人的信息都不能丟失，在需要時還要能提取出來。
總的來說，目前的技術做到單院的存儲問題不大，要做到全國集中就很難了。
雖然電子病歷的改革任重而道遠，但國家這2年開始邁出了腳步。在北京和杭州，已經開始了醫療機構的病歷共享和完全電子化。
這些改革會大力惠及這三方。個人歷史病歷保管及就醫的便捷，醫療機構看診更加準確和高效；國家可以全面監測和預測。
從市裡的一個區開始，政府針對之前一些醫療機構監管不到的情況，開始構建監管平臺了。
比如說走的比較快的，上海浦東區，就規定新開立的診所須使用電子病歷系統，且該系統可以接入到監管平臺。杭州的一些區也開始了監管平臺的構思。
這一步是把病歷可能存在的來源都能夠收集起來。假設大部分人的生活區域是相對固定的，比如我一直生活在杭州，那這一步就可以收集到我絕大部分的病歷信息了，是非常重要的一步。
但這會比醫保更加的分散，等這些分散的點各自建立完，再合起來，是很漫長的。
就像上面看到的，2018年8月，北京地區實現了30家試點醫院的病歷共享。要知道，在這之前，各家醫院的數據都是不對外開放的。
不僅是醫院之間，現在一些私立醫療機構也會和醫院進行會診、轉診合作，可以進行患者病歷信息的共享。
這不僅能讓醫生在看診時全面了解患者，減少誤判，漏判。對於病人的就診體驗也是一個很大的提升。以前去醫院看病、藥店買藥，一定要拿上紙質病曆本，醫生把病歷列印出來後貼在病曆本上，要是沒拿還不給看。等病曆本寫滿後，還要去市民中心更換，非常的不方便。現在杭州的改革已經讓我可以看病買藥只帶病歷卡了。
這背後少不了政府的支持和呼籲。各省前幾年就開始紛紛出臺《關於促進和規範健康醫療大數據應用發展的實施意見》，比如廣東省其中就有一條指出，要推動政府健康醫療信息系統與全省全員人口、居民電子健康檔案、電子病歷三大資料庫互聯互通，數據共享共用，業務應用高效協同。
這裡面的問題是，公立醫院要求數據開放是比較容易的，而私立醫院、私人健康管理機構等這些民營機構，想要完全的開放數據，不是光靠政策施壓就可以的，也不是一聲號令就可以完成的。
像支付寶等第三方平臺的介入，病歷卡都不需要實體了，只需要帶上手機，出示電子病歷卡就行，對個人來說實現了隨時隨地不適就診的便捷。
杭州還推出了健康通app，對接了大部分的省市重點醫院和社區服務站，個人在app上就能看到在不同醫院就診的門診、住院、體檢報告等。實現了病歷的無紙化長期保管。
除了針對個人的，一些面向醫療機構的軟體方也在做牽線搭橋的工作，就像上面提到的診所到醫院的轉診，某雲轉診平臺就是其中的橋梁之一，幫助雙方實現資料的共享。
隨著醫療政策的更加放開，國家大力支持社會辦醫，以增加醫療資源的供給。還有一些第三方平臺在給眾多小型醫療機構提供便捷的電子病歷系統的同時，接入了國家的監管平臺，做著串聯的工作。
近年來，這些相關的第三方平臺和服務商數量越來越多，一些還處於競爭對手的關係，數據都是獨立保存的，很難做到平臺間的數據共享。
想要構建一個全國共通的電子病歷共享平臺，個人能實現病歷的終身無紙化保存，醫療機構能實現患者病歷的任意調取查看，國家能利用大數據來預測疾病，合理調配資源。前面的路還很長，我們只是剛出發。
當然，對於未來的預期，還是要暢想一下的。
這幾年很火的技術——區塊鏈，對於他在優化電子病歷系統方面的探討非常的多。他可以實現個人健康數據的的數據共享、安全存儲。
（1）醫療數據共享
區塊鏈將個人數據進行分布式存儲，利用去中心化的優勢，輕鬆實現數據共享。
（2）保護數據安全
區塊鏈將所有數據進行分布式存儲，通過公鑰和私鑰訪問數據。醫療機構及政府機關使用公鑰，而個人可以使用私鑰訪問。區塊鏈的非對稱加密技術和哈希算法可以對其進行加密，防止隱私洩露或丟失。同時分布式的存儲方式分散了數據丟失風險，增加醫療數據的安全性。
近年來我們聽到的因病歷修改引起的醫療糾紛也相當的多，紙質病歷和電子病歷都可能被篡改。但區塊鏈一經生成節點不容許被修改的特點，防止了病歷數據的篡改，一經修改必留痕跡。
雖然區塊鏈能很好的解決數據安全性問題，但是數據量大的存儲和處理，還是一個很大的考驗。
如果未來所有患者的所有病歷能集中化管理，當下很火的另一個技術——大數據分析，就能很好的把這些數據利用起來，助力於醫療的發展。
（1）臨床輔助決策更優
中國醫學會的一份誤診數據資料顯示，中國臨床醫療每年誤診人數約為5700萬人，總誤診率為27.8%，器官異位誤診率為60%，惡性腫瘤平均誤診率為40%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝結核、胃結核等肺外結核的平均誤診率也在40%以上。基層醫生的水平普遍低於三甲醫院，且人數眾多，誤診很容易發生。
另一方面，由於醫療水平的差距，小城市及偏遠地區針對疾病的治療手法還停留在以前，甚至不知道如何處理，無法高效地解決患者問題。
美國輔助診斷做的比較好的公司是梅奧集團，國內也有很多公司在做臨床輔助決策系統，但目前在數據的採量，科學術語的整理，機器的深度學習上還是有很多不足的，也被一些醫生成為「雞肋」。
輔助決策的難點不在於疾病知識庫的不完整，雖然每年還會有新型病毒，但醫學的發展已經走的很前了，缺的是大量的有效分析和訓練。如果能利用足夠量大且規範的數據來進行長期地分析和訓練，還是很有希望做到替代半個醫生，給醫生分擔壓力的。
現在也有不少面向患者端的智能自診軟體，但效果不是很理想。如果這個決策系統做的足夠的全、精、準，很多患者的小病都可以在家就解決了，也能很大程度緩解醫療資源的緊張。
（2）流行病發現更快、準
現在，當各醫療機構在發現患者有傳染病時，是通過這樣一張傳染病報卡上報的。
上報流程是這樣的：
這是國家衛健委發布的2019年1月全國法定傳染病報告發病、死亡統計表，這最下面有這樣一句話也說明了數據來源：
這些環節中有一個不及時或遺漏，都可能導致疾病的晚發現，導致更多的人感染。就像張繼生醫生說的，當病歷填出來時，就發現了患者的共同點。如果發現的這個人不是醫生，而是病歷系統自己，那這預警會更加的及時和準確。
是不是下一個流行病毒來臨時，我們可以更早的嗅到？各行業也能夠及早的動員起來，進行合理的資源調配。比如說口罩廠提前增加量產，快遞提前配送。
如果是已知的疾病，像流感必備藥——奧司他韋，藥企也能提前加大供應，醫療機構加大備貨，避免當年一藥難求的困境。
從紙質病歷到電子病歷的轉變，這10年來已經取得了很大的成就，相關的軟體支持也已經比較完善了。下一階段，是病歷規範化、共享化、全局監管化的階段。未來希望利用海量的病歷數據，解決更多人看病難、花費高的問題，合理調配社會資源。
病歷系統不應該只是一個替代紙的工具，更應該利用好他收集到的數據，這樣才能最大程度的發揮其價值。
作者：司馬特小隊，丁香園高級產品經理。微信公眾號：司馬特小分隊
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