电子病历升级：医生的新挑战
电子病历升级：医生的新挑战
随着互联网、大数据和人工智能技术的快速发展，电子病历系统的升级正在改变医生的职业生态。从狭义到广义的电子病历转变，不仅提升了患者信息管理的效率，还促进了医疗数据的互联互通。然而，这也给医生带来了新的挑战，包括适应新技术、提高数据处理能力以及在临床工作中落实标准化术语等。通过不断学习和实践，医生们正逐步掌握这些新技能，以更好地服务于患者并推动医疗行业的进步。
电子病历升级的背景与意义
近年来，国家卫生健康委积极推动以电子病历为核心的智慧医院建设。2024年，国家卫健委医政司决定开展新一轮电子病历系统应用水平分级评价工作，要求各级医疗机构按照《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025年)》的相关要求，提升电子病历应用水平。
这一政策推动下，电子病历系统正经历从简单记录向智能化、一体化的升级转型。IDC发布的《中国电子病历系统市场份额，2023：评级促发展》报告显示，目前通过5级以上高等级电子病历评级的医院仅占三级医院总数的10%左右，而随着技术进步，越来越多的二级医院也开始具备参与高等级评审的能力。
电子病历升级的意义不仅在于提升医院的信息化水平，更重要的是通过大数据和人工智能技术的应用，优化临床决策支持系统，提高医疗质量和效率。例如，华中科技大学附属同济医院在湖北省率先推出医保移动支付“全类型医保线上付”功能，全面实现门诊医保全类型移动支付，既可本人医保付，也可医保亲情付。这一举措不仅为患者提供了极大的便利，也标志着医院在医疗服务信息化道路上迈出了坚实的步伐。
电子病历升级带来的新挑战
电子病历系统的升级给医生带来了多方面的挑战，这些挑战主要体现在工作流程、数据处理能力、病案管理和数据安全等方面。
工作流程的变革
升级后的电子病历系统要求医生在一个集成化的平台上完成所有日常工作。这包括医嘱（CPOE）、电子病历文书（EMR）、临床路径（CP）、查询各种检验检查报告、护理文书类功能，以及跨科业务如会诊、院感上报、死亡上报、借床、病案借阅等。此外，系统还提供了智能辅助功能，如结构化搜索、统一视图、知识库查询和临床决策支持等。
这种集成化的工作方式虽然提高了效率，但也要求医生快速适应新的操作界面和工作流程。例如，医生需要在一个窗体内完成所有日常工作，这需要对系统的各个功能模块有深入的了解和熟练的操作能力。
数据处理能力的要求
电子病历升级后，医生需要具备更强的数据处理和分析能力。系统通过自然语言处理、机器学习等技术对历史数据进行深度解析，形成医院临床最佳实践库。同时，系统还整合了权威循证医学最佳实践库，为医生提供诊断推荐、治疗方案推荐、相似病历推荐以及临床预警提示等。
这意味着医生不仅要熟悉传统的临床知识，还要学会如何利用大数据和AI工具来辅助决策。例如，在诊断一个复杂病例时，医生需要能够理解系统提供的数据分析结果，并将其与自己的临床经验相结合，做出最终的诊断和治疗方案。
病案管理的新要求
电子病历升级还带来了病案管理方式的变革。传统的纸质病案管理模式正在被无纸化、数字化的管理模式所取代。医院需要建立基于可信数字的全流程自动归档体系，实现出院自动归档、晚归归档、修改归档等流程。
医生需要熟悉新的病案归档流程，并确保所有病历文书的完整性和准确性。例如，在修改病历时，系统会要求医生手动触发归档流程，以确保数据的准确性。此外，医生还需要了解CA认证体系，这是保证病历可靠性的基础。
数据安全的严格要求
医疗行业的数据安全性和隐私保护已成为核心议题。国家标准GB/T 39725-2020《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》将健康医疗数据分为五个级别，每个级别都有其特定的业务要求和适用场合。例如，第1级数据可以公开发布，而第5级数据则涉及特殊疾病诊疗所必须的敏感信息。
医生在日常工作中需要严格遵守数据安全规范，包括身份鉴别、访问控制管理、数据加密等。在数据共享时，需要遵循“最少必要原则”，并确保数据开放的目的、内容、使用方等经过相应的审批。此外，对于涉及出境的数据，应依规进行安全评估，涉及重要数据的则需依规进行评估审批。
医生如何应对电子病历升级的挑战
面对电子病历升级带来的挑战，医生需要通过专业培训、经验积累和持续学习来提升自己的能力。
专业培训提升新技术应用能力
医疗机构应为医生提供系统的培训，帮助他们掌握电子病历系统的新功能和操作方法。培训内容应包括集成化工作平台的使用、数据处理和分析能力的提升、病案管理的新要求以及数据安全规范等。
医生也需要主动参与培训，通过实践操作来熟悉系统。例如，在学习智能临床决策支持系统时，医生可以通过模拟病例来练习如何利用系统提供的数据分析结果进行诊断和治疗方案的制定。
结合AI但不依赖AI
虽然AI技术为医生提供了强大的辅助工具，但医生的核心竞争力仍然是临床经验和专业判断。在使用AI提供的诊断建议时，医生需要结合自己的临床经验进行综合分析，避免过度依赖AI的结果。
例如，在使用AI辅助诊断系统时，医生可以参考系统提供的诊断建议，但最终的诊断结果仍需结合患者的实际情况和医生的专业判断。此外，医生还需要对AI提供的数据进行验证，确保其准确性和可靠性。
持续学习跟上技术发展步伐
AI技术日新月异，医生需要不断学习和适应新技术的发展。他们可以通过参加专门的培训课程、研讨会等活动，与同行交流经验心得，保持对AI应用领域的敏锐度。
此外，医生还可以利用AI工具来辅助自己的学习。例如，通过AI翻译工具快速阅读外文文献，利用智能摘要工具提炼核心观点，节省学习时间。通过持续学习，医生可以不断提升自己的专业能力，更好地适应电子病历升级带来的变化。
结语
电子病历系统的升级是医疗行业数字化转型的重要一步，它不仅优化了医疗流程，提高了医疗效率，还为医生提供了更强大的决策支持工具。虽然这一升级带来了诸多挑战，但通过专业培训、经验积累和持续学习，医生们完全有能力掌握新技术，适应新变化。在这个过程中，医生不仅能够提升自我价值，还能为医疗事业的发展贡献力量。