今天我们聊聊让区域医疗健康管理单位，又喜欢又迟疑的事情。在各区域医疗健康平台建设项目中，地区主管单位对区域级的数字化项目，总会感觉有点是像“种树”，工程浩大效果响影未知，看好数字化平台趋势是不会错，政策依据也是显而易见，但牵一发动全身的事情，短期内部获得感明显，提升监管，提高效率，但是外部获得感可能未必强烈，此时对此类项目建设都会在建设时机上打个“问号”。

  本次文章，我们对区域医疗健康数字化平台的如何赋于大众百姓人群强烈的获得感的探索，成为了今日的话题。

首先，我们先分析一下，哪些数字化应用会引发大众人群的强烈获得感？

（一）面向大众的能够带来便捷，在身边有体验的应用；

（二）当下大众热点的解决实际的问题的应用；

（三）让大众节约成本的应用。

  其次，再看让区域医疗健康主管单位、服务机构的重点关注数字化平台应用

（一）全面高效的数据监管，政策执行与实际工作体验得到提升的应用；

（二）跨组织跨系统不再是瓶颈，全面协同的数字应用；

（三）海量数据自动化处理，完全服务于区域管理的应用；

（四）无感工作状态下，系统的数字化引导和数据驱动完成工作，传递任务；

（五）跨系统平台的场景化，不区分系统，只区分工作场景。

接下我们讨论如何满足不同视角下的获得感，做到平台建设内外兼修，实现中心赋能、 随需而动的前台应用融合、全面互联互通、智能高效的数据应用。

一、中心赋能

  建设中心赋能模式的区级平台，具备应用赋能和数据赋能，赋能是区域信息化平台中心的重要职责之一，可以通过以下方式实现：

（一）标准化体系支撑：在区域维度下，实现公共卫生及医疗跨系统的环境下，信息互认，数据互认，结果可形成有效数据资产和深度分析挖掘的样本。

（二）提供技术支持：信息化平台中心可以提供技术支持，帮助区域医疗卫生组织选择和使用更加适合的技术工具和应用程序。这不仅可以提高组织的效率，也可以促进其数字化转型。

（三）建立共享平台：信息化平台中心可以建立共享平台，将不同部门的数据集成在一起，实现知识和资源的共享。这样可以避免重复工作，并且可以快速响应政策、服务需求变化。

（四）进行输出和知识分享：信息化平台中心可以通过培训和知识分享活动来提高区域医疗卫生组织人员（医、护、技、药等）的技能水平，并且推广新技术、新应用程序和最佳实践等信息。

（五）提供管理支持：信息化平台中心还可以提供管理支持，确保各医疗卫生组织机构的信息系统稳定运行，并且协调各个部门之间的沟通和协作。

二、随需而动的前台应用的融合

  互联网医院、远程诊疗、远程会诊、远程影像、远程检验等，甚至当前流行的人工智能ChatGPT都可以为患者和医生提供各种支持和服务，可以实现更高效、更精确、更便捷的医疗服务，同时利用中台的赋能，高效融合，体验感、获得感便会更强烈。

  随需而动方面更需要结合平台的大数据能力，人工智能能力的接入和支持：

（一）数据资源丰富：医疗健康区域平台汇聚了多个医疗机构的数据资源，包括患者基本信息、检查报告、治疗方案、药品处方等。

（二）综合服务支持：医疗健康区域平台提供一站式医疗服务，包括挂号、预约、检查、诊断、治疗等所有环节。

（三）医疗质量协同：医疗健康区域平台通过医疗质量评估等手段，促进医疗机构间的协同合作，提高整体医疗服务质量。

（四）与患者进行聊天，帮助他们了解某些疾病、症状或治疗方案。通过这种方式，患者可以获得有关其疾病的更多信息，并更好地了解如何管理其健康问题。

（五）与医生进行交互，以帮助他们诊断患者和选择治疗方案。这种技术可以为医生提供额外的支持和资源，从而提高诊断的准确性和治疗的效果。

  总之， 前台的智能与灵动在医疗健康区域平台中的应用具有广泛的潜力，可以为患者和医生提供极大的帮助和支持。随着技术的发展，在医疗健康领域中的应用将会越来越广泛。

三、全面互联互通

  通过信息技术手段，实现不同医疗机构、不同医疗设备、不同医疗应用之间的数据共享和交流，从而提高医疗服务的质量和效率。它可以让医生更加便捷地获取患者的健康信息，减少重复检查、错诊漏诊等问题。

  医疗健康互联互通需要建立一套统一的数据标准和信息交换协议，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。同时，也要考虑信息安全和隐私保护，防止患者个人隐私泄露。

  在未来，医疗健康互联互通将成为医疗行业发展的重要趋势和方向，推动医疗服务的普及化、便民化和高效化。

四、智能高效的数据应用

  据挖掘与分析：通过使用现代化的数据挖掘和分析技术，可以帮助区域医疗健康组织机构更好地理解其数据，并从中发掘出潜在的商业价值。这些技术可以包括机器学习、深度学习、自然语言处理等；

  数据可视化：通过将数据以图表、仪表盘等形式进行可视化，可以帮助用户更好地理解数据，并支持决策制定。一些流行的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等；

  自动化决策：通过利用人工智能和机器学习技术，可以帮助区域医疗健康组织机构自动化决策过程。例如，通过预测销售趋势和需求，区域医疗健康组织机构可以自动确定库存水平和采购计划；

  数据安全和隐私：在数据应用过程中，保护数据的安全和隐私是至关重要的。因此，必须采取适当的安全措施，如加密、访问控制等，以确保数据不受损害和泄露；

  数据共享和开放性：为了实现智能高效的数据应用，必须在组织内部和外部之间实现数据的共享和开放性。这有助于消除数据孤岛，增加数据的价值，并促进合作和创新。