21、医疗信息学与物联网云计算：现状、挑战与未来

医疗信息学与物联网云计算：现状、挑战与未来

医疗信息学研究方法与样本情况

在医疗信息学研究中，采用了多种数据收集方法，包括访谈、观察、阅读和信息记录。对于作为主要信息来源的受访者，充分考虑了伦理因素，如尊重其匿名权。为确保受访者提供详细的答案，采用了开放式问题。同时，对从二手来源收集的信息进行了制表整理。

样本选取方面，通过随机抽样的方式选择受访者。此次研究从三个不同城市选取了九名受访者，每个城市各有三名。受访者来自23 - 30岁、31 - 44岁和45岁及以上三个年龄组。访谈中不区分性别，因为性别区分具有歧视性，男性和女性受访者的答案都被视为其所在年龄组的代表。为了更直观地呈现信息，对不同来源获取的信息进行了制表处理。

数据收集与分析

• 数据收集方法 ：
  1. 访谈 ：与受访者进行交流，获取他们对医疗信息学中云计算应用的看法和经验。
  2. 观察 ：观察医疗环境中实际的操作和流程，了解云计算的应用情况。
  3. 阅读 ：查阅相关的文献和资料，获取行业内的研究成果和实践经验。
  4. 记录 ：将收集到的信息进行详细记录，以便后续分析。
• 样本选择 ：
  • 随机抽样 ：从三个不同城市中随机选取受访者，确保样本的代表性。
  • 年龄分组 ：将受访者分为23 - 30岁、31 - 44岁和45岁及以上三个年龄组，以便分析不同年龄段对云计算的接受程度。
  • 不区分性别 ：避免性别因素对研究结果的影响，确保每个年龄组的观点具有普遍性。

数据收集流程

graph LR
    A[确定研究问题] --> B[设计数据收集方法]
    B --> C[选择样本]
    C --> D[进行访谈、观察、阅读和记录]
    D --> E[整理和分析数据]
    E --> F[得出结论]

医疗信息学云计算面临的挑战与解决方案

序号	挑战	解决方案
11	医疗信息学中云计算技术采用率低	增加资金投入、开展宣传和培训、进行研发
22	患者护理滞后	通过云提供便捷信息访问，采用医疗信息系统
33	数字领导力存在差距	提供可实现远程访问和咨询的医疗设施，借助云计算实现远程医疗和虚拟护理
44	安全担忧	聘请安全专家加强医疗信息系统，例如启用多因素认证以增强云平台的访问控制和安全性
55	基础设施老化	购买现代设施，避免在动态竞争的医疗信息学领域中设施过时

不同城市和年龄组对云计算的态度

不同城市和年龄组的受访者对医疗信息学中云计算的采用态度存在差异。例如，旧金山的受访者比洛杉矶和纽约的受访者更坚决地支持在医疗领域采用云计算。这可能是因为旧金山的科技氛围浓厚，人们对云计算的理解和接受程度更高。

从年龄上看，年轻受访者（23 - 30岁）由于对科技发展较为熟悉，认为采用云计算技术是必要的。31 - 44岁的受访者也了解云计算技术，并且认识到其在医疗领域的实际好处。而45岁及以上的受访者对云计算技术在医疗领域的应用信心相对不足，这可能是因为他们长期在传统医疗环境中工作，习惯了现有的模式。

年龄	城市	纽约	洛杉矶	旧金山
23 - 30		云计算将为医疗带来额外优势	世界云计算技术在增加，需利用该技术	迫切需要在医疗中采用云计算技术
31 - 44		需要在技术方面跟上世界步伐	不能忽视技术，它利大于弊，需采用云计算技术	迫切需要在医疗中利用云计算技术
45岁及以上		可以采用云计算技术，但不是当务之急	云计算技术的采用可以缓一缓，医疗中还有其他问题，如医疗费用可承受性和医疗服务可获得性	迫切需要在医疗中采用云计算技术

物联网与云计算概述

物联网（IoT）可被视为一个生态系统，其中所有物理实体、人群和生物都有独特的身份，并能在无需直接通信的情况下通过网络交换信息。它融合了互联网、无线技术和微机电系统（MEMS）等多种技术，也被称为万物互联。如今，各行业利用物联网设备收集实时和持续的信息，以做出更明智的商业决策，提高客户满意度。

随着物联网产生的信息呈指数级增长，企业需要关注云计算来管理这些信息。云计算成为存储物联网信息的重要选择，与本地存储相比，它具有诸多优势。一方面，设备与公共云供应商之间有直接连接，能更快地存储信息，所需空间小且每个设备的成本降低；另一方面，云供应商负责数据管理和存储管理，企业只需使用服务即可。

云计算的定义与特点

国家标准与技术研究院（NIST）对云计算给出了简单定义：云计算是一种访问共享资源池数据的框架，可实现按需、无处不在的计算资源服务，如存储、服务器、网络等，且管理和处理这些资源所需的工作量极小。

云计算有四种部署模型：
- 公共云 ：信息可通过互联网获取。
- 私有云 ：特定组织的用户可访问，信息安全性高于公共云。
- 混合云 ：结合了私有云和公共云的特点，能克服单一云模型的一些局限性。
- 社区云 ：由一组用户组成的多个组织可相互交互并共享信息。

同时，云计算还有三种服务模型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以及五个关键特征，包括按需自助服务、异构访问、资源池化、计量服务和广泛的网络访问。

物联网与云计算的应用与挑战

物联网与云计算的结合在医疗信息学领域有诸多应用，但也面临一些挑战。在医疗信息学中，云计算可用于存储和管理电子健康记录（EHR），方便医护人员随时访问患者信息。同时，大数据理论在其中也发挥着重要作用，通过收集和分析大量的医疗数据，可实现实时记录，为患者护理提供支持。

然而，目前也存在一些问题。例如，在大数据方面，由于缺乏能实现不同分支机构数据协调和集中发布的云技术，远程实时模拟存在缺陷。因此，需要进一步开展研究，开发适用于每个医疗机构定制需求和运营模式的可行实时远程模拟方案，以提高云效率。

在实际应用中，医疗机构可采取以下措施来推动云计算在医疗信息学中的应用：
1. 人员培训 ：对医护人员进行全面的电子健康系统使用培训，提高他们对医疗信息学作为服务（HaaS）的理解和应用能力。
2. 岗位调整 ：评估医护人员的优势，将他们调整到适合的岗位，确保他们能够胜任与电子健康记录相关的工作。
3. 资金支持 ：提供资金，促进对有兴趣参与云计算计算机系统管理集成的医护人员进行培训。
4. 激励机制 ：设立奖励机制，激励员工适应新的工作模式和技术应用。
5. 绩效评估 ：引入绩效评估措施，确保实施过程按计划进行，可采用基准测试等方法来衡量绩效。

总之，医疗信息学与物联网云计算的结合是医疗行业未来发展的重要方向。虽然目前面临一些挑战，但通过合理的规划和措施，有望实现医疗行业的变革和提升，为患者提供更优质的医疗服务。

医疗信息学与物联网云计算：现状、挑战与未来

理论对医疗信息学云计算应用的启示

Orem理论为医疗信息学作为服务（HaaS）的计算机管理系统集成提供了有效的解决方案。根据该理论，患者应得到最佳治疗，临床医生应尽力提供优质服务。为了确保护士能给予患者充分关注，需要具备灵活的领导风格，深入研究不同技术如何助力医疗服务单位的服务交付。

为了推动电子健康系统在云计算中的应用，可采取以下具体措施：
1. 全面培训 ：对员工进行电子健康系统使用的全面培训，提升他们对HaaS的理解，进而提高医疗机构的绩效。
2. 教育引导 ：对于担心因引入电子健康系统而失去工作的临床医生，应向其普及电子健康记录（EHR）的益处。
3. 岗位调整 ：对不符合处理电子健康记录人员标准的员工，进行岗位调整，使其从事与自身能力相符的工作。可通过评估临床医生的优势，将其调配到擅长的领域。
4. 资金支持 ：提供资金，支持有兴趣参与云计算计算机系统管理集成的临床医生进行培训。
5. 激励机制 ：设置奖励，激励员工适应新的工作文化。
6. 绩效评估 ：引入绩效评估措施，确保实施过程按计划进行，可采用基准测试作为绩效衡量的有效方法。

在实施这些策略时，还需考虑伦理因素，如员工保留问题。若新要求与员工能力不匹配，可能导致员工失业，进而影响他们的生活水平。因此，应尽量将有其他优势的临床医生调配到合适的部门。

医疗信息学云计算的相关理论基础

认知层面上，大数据理论强调获取大量信息，并将其同步为可用于实时记录的分析片段，从而使具备支持云技术系统的任何医疗机构都能轻松查看患者的医疗记录。这在紧急情况下尤为重要，能够快速检查患者的医疗记录，以便更好地进行救治。

医疗信息学云计算的局限性与进一步研究方向

虽然医疗信息学在云计算的应用中取得了一定进展，但也面临着新的挑战。例如，出现了名为mHealth和uHealth的护理信息学新知识，它通过云实现了即时自我护理和个人监测活动。研究结果与现有的大数据理论和医疗信息学知识在专业和互动层面相关，但仍存在问题。

医疗信息学推动了能从旧知识中生成新知识的系统发展，技术也在不断进步。大数据理论在其中得到了应用，云平台上的大量数据增强了按需数据访问和实时患者护理服务。然而，大数据理论在实际应用中存在缺陷，由于缺乏能实现不同分支机构数据协调和集中发布的云技术，远程实时模拟存在困难。因此，需要进一步开展研究，开发适用于每个医疗机构定制需求和运营模式的可行实时远程模拟方案，以提高云效率。

医疗信息学云计算的实践意义

云计算在医疗领域的应用具有重要的实践意义，具体如下：
1. 改善体验 ：在医疗机构中应用云计算，为电子资源（如计算机化的监测设备）提供支持，有助于改善患者和医护人员的体验。
2. 提升竞争力 ：采用云服务（如Oracle 12c、Amazon Web Service或Azure）可使医疗机构在竞争中更具优势，增强安全处理大量数据的能力。
3. 数据利用 ：将患者信息进行整合、汇总和分析，电子健康记录（EHR）作为数据源能发挥更大优势，便于提取有价值的数据。
4. 辅助决策 ：深度学习技术在医疗信号和图像中的应用，可帮助临床医生进行决策，涵盖癌症筛查、疾病监测以及提供定制化治疗建议等多个方面。
5. 预测分析 ：数据分析使医疗信息学更加流畅，临床医生能够预测患者行为和治疗结果，提高医疗行业的灵活性和效率。
6. 技能提升 ：通过培训和日常应用医疗信息学，医护人员可借助按需且可靠的云访问，提升服务技能和专业水平。

然而，医疗信息学中云计算的广泛应用也存在负面影响，可能导致部分非技术人员的工作岗位变得多余。为避免这种情况，医护人员需通过提升能力和技能培训来适应变革，始终保持领先地位。

总结与展望

医疗行业需要采取有效措施来推动变革，以实现其追求的成功。随着科技的发展，患者期望得到快速、可靠的治疗和优质的护理服务，医疗机构也需要提升绩效。虽然目前医疗机构在医疗信息学中尚未充分采用云计算技术，但仍有很大的发展空间。

利益相关者希望通过医疗机构的卓越表现来保障其在医疗领域的投资和利益。因此，将云计算集成到计算机管理系统中，结合Orem理论，将成为医疗行业卓越发展的基石。电子健康记录在云平台上的应用对医疗环境至关重要，临床医生需要熟练掌握其使用方法。

云计算在医疗信息学中的应用是医疗行业未来的发展方向，有望实现医疗行业的真正变革。通过合理规划和有效措施，能够克服当前面临的挑战，为患者提供更优质的医疗服务，推动医疗行业迈向新的高度。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示医疗信息学云计算应用的整体流程：

graph LR
    A[确定需求] --> B[选择云服务]
    B --> C[人员培训]
    C --> D[数据整合与管理]
    D --> E[应用云计算技术]
    E --> F[绩效评估与优化]

同时，为了更清晰地展示不同阶段的重点工作，我们列出以下表格：
|阶段|重点工作|
| ---- | ---- |
|确定需求|明确医疗机构在医疗信息学方面的具体需求，如数据存储、患者护理支持等|
|选择云服务|根据需求选择合适的云服务提供商和服务模式，如公共云、私有云等|
|人员培训|对医护人员进行云计算和医疗信息系统使用的培训|
|数据整合与管理|将患者信息整合到云平台，进行有效的数据管理|
|应用云计算技术|在医疗流程中实际应用云计算技术，如电子健康记录的访问和分析|
|绩效评估与优化|定期评估应用效果，根据评估结果进行优化和调整|

通过以上的分析和措施，我们可以更好地理解和推动医疗信息学与物联网云计算的结合，为医疗行业的发展带来新的机遇和变革。