在5月下旬国家卫生健康委医院管理研究所主办的“智慧医院助力公立医院高质量发展”学术交流大会上，北京大学人民医院赵翔宇副院长结合医院两年多的数字化转型项目作了题为《新架构下医院数字化转型之路》的报告，受到现场与会嘉宾和参会者的关注和热议。北京大学人民医院自2022年开始数字化转型项目，在项目推进过程中，医院在发展思路、运营战略、信息技术应用和项目过程管理方面的探索和经验，成为了其他大型公立医院关注，以及正在启动数字化转型医院参考的“范本”。

副院长 赵翔宇

如何构建一个好的数字化系统？北京大学人民医院首先面对的现实问题是：医院系统是一个业务繁多、流程复杂的系统。如何让这样一个庞杂的业务体系流畅、高效、灵活运转？破解这个难题需要系统化的工作方法。北京大学人民医院参考了其它行业信息化的典型方法——基于企业架构的顶层设计，包含了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个层次。这为北京大学人民医院的数字化转型提供了一个全面的视角，更为医疗行业带来了全新的破题之选。

在业务架构层面，医院选择强调业务能力独立性的微服务作为核心技术——不为技术而技术，而是充分利用技术的优势解决医院面临的业务挑战。以专科系统的构建为例，医院实现了内分泌科提出的甲亢专病模式的复杂专科需求，从需求调研到实施上线不到2个月时间。能做到这一点，得益于微服务架构：在已有的业务能力基础上，通过流程编排和界面组装，快速构建甲亢专科业务所需的病历采集、专病评估、病历模板及辅助诊断功能，无需进行系统的整体升级。在保障系统稳定性的基础上，极大提高了需求响应速度。

在技术架构层面，微服务技术近年来在行业里被关注和讨论较多，其优势不言而喻，但微服务带来的部署和运维的复杂度提升，也是公认的难点。在技术选择和项目实施过程中，北京大学人民医院重点关注了服务方在研发、交付和运维的技术路径、实施工具和管理方法，确保技术工作可用、可控、可管。特别是在日常运维方面，医院健康监控平台通过全程跟踪，从用户请求到中间件响应、代码执行、数据库等方面进行分析，实现了异常指标提前预警处置、出现问题快速定位修复。这一系列措施确保了系统的稳定性和可靠性，同时为医院业务的持续发展提供了有力支持。

充分利用新技术优势解决医院高质量发展过程中产生的复杂、紧急业务场景带来的挑战是北京大学人民医院敢为人先的创新之举，也为正在决策和抉择的各级各类医院做出了示范和借鉴。

在应用架构层面，一个重要的挑战是如何让各系统之间相互对接与集成使用。为了应对这个挑战，医院采用了“双平台”的策略：将已有的业务系统与已有的集成平台对接，同时新建的业务系统也与新建的平台对接，然后将两个平台对接，成功实现了大量老系统与新系统的互操作。这一举措不仅降低了系统集成的难度，还保护了医院原有的IT资产。

“双平台”策略不仅是北京大学人民医院在应用集成架构的大胆尝试，更是为当前各级各类医院提供了在数字化转型过程中实现新老系统对接的“最佳实践”。

大型公立医院高质量发展必然将“积极探索数字化驱动临床与科研紧密结合，持续提升临床专病诊疗水平，推动医院学科发展”作为核心要务。

数据作为医院的重要资产，其治理和应用是数字化转型的关键内容，北京大学人民医院围绕数据标准制定、数据采集与整合、数据治理及应用等方面建立了一整套强有力的数据资产管理机制。一体化的数据架构、标准化的数据，为医院后续的“数智化”工作推进提供了良好的基础。以甲亢为例，北京大学人民医院将甲亢的规范化治疗方案及科研病历数据采集融合到医护工作站，医生在诊疗过程可以一体化完成外院检查检验指标、用药记录的采集，系统可以进行实时的专病综合分析，依据规范化治疗方案给出治疗方案的调整建议，促进临床与科研的深度融合。

在临床管理一体化的过程中，医院通过数据驱动实现了临床业务与管理业务的深度融合。如建立多学科联合救治患者的危急值联合提醒，增强危重患者的联合救治能力；院感病例的智能识别、预警以及与临床的动态互动模式，提升了院感病例的及时处置；基于大语言模型的实时病历内涵质控，在医生书写病历过程中给予反馈提示，提升病历书写规范度与及时度。

北京大学人民医院早在2013年就建立了临床数据中心CDR，汇聚了集成平台中流转的临床结果性信息和部分医疗过程信息。经过十余年的发展，原CDR底层架构支持已不能满足科研管理需求。此次数字化转型过程中，医院对数据资产进行重新梳理、搭建统一汇聚数据中心，进而基于数字资产的智能分析及研判，赋能临床、科研及管理评价，初步形成全院级、可复用的——数据资产能力中心。医院在全院数据资产能力中心的基础上，建立的统一科研数据模型，实现了科研数据的全面采集、深度治理与标准化管理，充分发挥数据资产价值，为临床科研、科技创新提供坚实的数据支撑。目前，科研大数据平台中已整合22个业务系统、37个数据库，并基于数据研发重症预测模型、血液系统疾病危险分层管理工具、造血干细胞移植数据集等多项临床应用，为医学科技创新提供新动能。

对于日常业务管理中面临的业务统计分析工作量大、结果数据不一致等行业普遍遇到的挑战，北京大学人民医院找到了自己的破题法则：梳理医院常用统计指标，逐一明确关键指标的内涵、口径、数据源、查询逻辑、值域，支持业务人员根据指标自助式开展业务查询与深度分析；医院正在探索利用该统计模型工具，将常规的业务查询分析从IT部门转移到业务部门，充分发挥技术与数据赋能，提升数据分析的即时性与准确性。

科技创新是任何时代中成为先锋的不二法则和行动纲领，也是习总书记提出的发展新质生产力的原动力。北京大学人民医院的血液科多年占据着全国范围内专科声誉权威评比的榜首位置。与血液科相关的科技创新自然成为了医院数字化转型的重点项目。《造血干细胞移植患者基本信息表》是血液科造血干细胞移植患者出院后再次就诊的重要信息摘要，其信息分散在多个信息系统的结构化和非结构化的多类型数据中，以往依靠血液科医生人工誊抄的方式完成内容的填写，耗时耗力。现如今，针对《造血干细胞移植患者基本信息表》的每一项信息，经由医疗AI大模型对病历内容的自动提取，结合AI智能提醒，生成对应的信息项并标注数据来源，便于后续追溯查询。这一解决方案，不仅极大提高了血液科医生的诊疗效率，同时也为其他专科的同类场景提供了一套高效可行的解决方案。

目前，北京大学人民医院的信息化建设从基础夯实、探索提升，到现阶段的数字化转型一期，完成了一系列基础工作，下一步医院将积极探索未来发展，助力学科发展和服务深化，构建统一管理、业务及服务协同等集团化协作能力，支持医院跨区域多院区发展。与此同时，医院还将以医工交叉研究院、联合实验室为载体，开展生成式AI、信创等前沿医疗数字化研究及工程落地推进。

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