厦门大学附属第一医院通过HIMSS（门诊）七级评审

“电脑医生”把关就诊各环节 自动给出诊疗建议

临床决策支持系统贯穿于就诊的全过程，为诊疗、护理、药品、检查、检验等提供了决策支持。比如导诊护士给患者测体温，一旦体温超过38.5℃，系统自动提醒护士并给予采取物理降温等措施的决策建议。同时该患者体温过高的标示也提醒到医生电子病历工作站，当医生的主诉病史中含有咳嗽发热等症状信息时，临床决策支持系统自动给出诊断建议，同时还自动推荐检验检查项目、用药情况以及诊疗建议。药品决策支持系统对患者的生命体征、检验指标、临床诊断、危急值、血药浓度等数据进行综合分析，时时进行药品干预，避免处方错误，并推荐最佳给药方案。

随时获取全院数据 智能决策分析助力精细化管理

基于集成平台CDR数据中心，建立了BI决策分析系统，将分散在各个业务系统的数据进行了综合分析利用，不仅让医院管理者随时随地获取全院的数据信息，同时还能对医院各项工作进行分析和预测，并对与患者安全相关的质量指标进行监控，帮助医院管理者发现问题，提出解决方案，提高质量管理效率和医疗质量安全，推动了医院精细化管理。

打破院内外藩篱 医生可调阅社区慢病患者就诊数据

第一医院推出手机APP，患者除了可以自行在手机上预约挂号、缴费充值、查询就诊信息、查询费用清单、查询检查检验报告结果、分诊叫号时时查询、医技检查自动预约等，还可以直接在线问诊，患者只需要将检查检验报告结果通过APP发送给医生，医生通过APP医患版就可以接收并进行回复，实现了无障碍的医患沟通。

不仅如此，第一医院打通内外网壁垒，借助外联平台，将手机APP与院内电子病历系统数据打通，手机APP上患者录入的高血压糖尿病等慢病问诊表信息，医生通过电子病历系统即可查看并能数据引用，实现了健康人群的一体化管理。

同时，还借助厦门市卫计委慢病平台，将高血压糖尿病患者信息通过平台转到患者居住地的社区医院，由社区医生定期跟踪随访。第一医院专科医生将慢病患者纳入健康人群管理后，可随时调阅患者社区就诊数据以及监测指标，并通过系统自动将慢病平台的数据与医院数据进行整合，形成完整的监测指标分析趋势图，从而方便专科医生对患者进行管理。

【人物原声】

HIMSS大中华区总裁刘继兰:

HIMSS的门诊电子病历模型与住院模型相比，在数字化、智慧化基础上，更加关注患者参与、慢病管理和人群健康管理。通过患者门户(APP)，实现医务人员、医疗机构与患者无缝对接，不仅让患者就医、付费变得便捷高效，更让医疗机构能够突破医院的围墙，为患者提供远程诊疗、精准随访、疾病预防及健康教育和促进等服务。恰逢其时，这也正是国家目前大力推动的“以医疗机构为依托的互联网医院”的核心和价值所在。

很高兴看到厦门大学附属第一医院的信息化建设再结硕果。在2017年通过HIMSS(住院)七级的基础上，医院通过现代信息技术改善医疗服务流程，方便患者就医，提升门诊服务内涵等方面又取得显著的成果。围绕着“互联网+医疗健康”，市第一医院推出了一系列卓有成效的新举措。大力发展互联网医院，运用网络技术构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式，进一步丰富医疗服务内涵；推出了手机智能APP公众端和医生端，打通了内外网壁垒，实现百姓的“掌上就医”，向患者提供个性化的诊疗服务。通过APP连接患者，通过HIE连接其他医疗机构。厦门大学附属第一医院在人工智能、大数据应用等方面，也开始了有效的尝试和探索。尤其可贵的是医院把信息化带来的红利以成本效益和效果分析的模式很好地展现了出来。

北美区总监Philip W.Bradley:

厦门大学附属第一医院有着良好的治理机制，临床一线人员高度参与医院信息化建设。医院在门诊电子医嘱的基础上全面推行门诊结构化电子病历，在原来住院诊疗无纸化的基础上，实现了整个门诊诊疗的无纸化。医生通过自己的工作站就能够调到患者在院内就诊的所有病历，院内外所有检查/检验报告、图像，构建了一个相对完整的患者健康档案。同时结构化的电子病历模板将原本难以利用的文本资料转换成一个个的数据源，方便了信息系统对于患者信息的利用。为后续的人工智能和大数据奠定了雄厚的基础。医院构建了自己的临床知识库，开展了门诊临床路径的建设工作，提高了医疗的质量和效率。

广州市妇女儿童医疗中心医务部主任孙新:

厦门大学附属第一医院的健康体检中心建立了“一站式”的服务模式，整个流程顺畅，并且实现了体检中心与门诊、住院的信息互联互通，提高了效率以及患者的就诊体验。

依托厦门市卫生计生委的市民健康信息系统以及外联平台，第一医院不仅实现了区域数据例如影像、检验检查结果、门诊病历等的调阅，同时也实现了这些数据的直接引用，减少患者重复检查，避免医疗资源浪费，实现了医疗的连续性。第一医院建设了良好的数据平台，有效的开展临床大数据的挖掘、抓取、整合和使用，不仅让医院管理层随时随地获取全院的数据信息，同时还能对医院各项工作进行分析和预测，并对与患者安全相关的质量指标进行监控，帮助医院管理者发现问题，提出解决方案，提高质量管理效率和医疗质量安全，为医院精准医疗奠定了坚实的基础。