Sisoft Integrated Digital Health Platform for University and Teaching Hospitals
原始语言： 英语
Sisoft的 综合数字 健康平台专为大学、学术、教学及研究型医院设计，该平台旨在 患者护理、医学教育、科学研究和临床智能必须协同运作。它不仅超越了传统的医院信息系统，还将常规临床数据转化为结构化、可检索且可重复利用的知识，从而为护理、教育、研究和机构决策提供支持。
高级诊断筛查使临床医生和研究人员能够探索纵向患者数据，涵盖诊断、症状、检查、实验室及病理结果、操作、用药、人口统计学数据及其他临床参数等各个方面的纵向患者数据进行探索。该平台支持针对疾病患病率、人口统计学特征及队列发现与分析，涵盖疾病患病率、人口统计学及地理分布，以及随时间推移的变化，适用于回顾性与前瞻性研究、流行病学及人口健康研究。
该 平台 包含 130 多种 集成 临床 评分 和 评估 工具，涵盖多个专科领域。标准化评估可被记录并进行纵向追踪，从而为临床决策、教育、比较分析及结果研究提供支持。
《疾病监测与公共卫生报告》
报告将这些功能扩展到人群健康监测领域，通过将临床和实验室信息与监测病例、疾病模式及报告流程相联系。
科学研究由一个集成的临床试验管理系统系统（CTMS）提供支持，该系统涵盖研究管理、监测、文档记录、预算和支出，同时伦理委员会工作流，用于评估、会议、决策及状态历史记录。
多学科工作流程使专家能够就复杂病例，既支持患者护理，也支持专业教育。
这些功能运行在 Sisoft 更广泛的 集成数字健康平台中运行，将医院信息系统（HIS）与实验室、影像、重症监护、药房、手术室室、电子病历、研究及机构数据。
其目标是构建一个学习型数字健康生态系统，其中日常医疗数据能够助力提升医疗护理质量、促进教育发展并推动科学发现：
数据 → 证据 → 知识 → 更优质的医疗服务.
大学、学术型及教学与研究型医院是医疗环境中最为复杂的医疗环境之一，需要进行数字化转型。 它们将大容量 的 患者 护理与 教育、 多学科 实践、科学研究、临床试验以及不断发展的医学知识。一个关键的挑战在于，如何将这些要求整合起来，同时避免形成割裂的系统或扰乱临床工作流程。
其中一项最具挑战性的任务是将科学与临床知识转化为可靠的数字化工作流程。 开发先进的诊断筛查、临床决策支持以及130多种临床评分和评估工具的开发，需要与教授、专科医师及学术团队的密切合作，同时需对医学 文献、临床指南、经验证的方法以及不断发展的科学证据的广泛审阅。
其他 挑战还包括 对变革的抵触、各专科之间的差异、本地化、持续的用户培训以及 在标准化与研究、教育及复杂病例管理所需的灵活性之间取得平衡。
从技术角度来看，该平台必须整合来自医院信息系统（HIS）、实验室、影像、病理、药房及其他系统，同时确保数据质量、互操作性、隐私性、可追溯性以及受控的研究访问权限。监管要求、伦理流程以及不断演变的公共卫生报告规则，同样要求进行持续的调整。
一项关键的最佳实践是将学术和教学领域的数字化转型医院中的数字化转型视为临床与科学领域的协作，而不仅仅是IT系统的实施。 教授、专科医生、研究人员、护士及其他医疗保健专业人员应从分析和设计的最初阶段开始参与，并持续参与改进工作。
临床功能应以循证医学为基础。 开发先进的诊断筛查、临床决策支持以及130多种评分与评估工具，需要对医学文献、经验证的方法学、临床指南以及不断发展的科学证据进行持续审查。将这些知识 转化为 数字化 工作流程 的过程，应 包含 临床 验证 以及 随着 证据 的发展而进行的受控 更新。
另一项重要做法是，以整合的纵向患者数据为基础进行构建，，而非孤立的部门级应用程序。实验室、影像、病理、药房、重症监护以及其他临床信息在安全地 连接并用于诊疗、队列研究、科研、教育和结果分析时，其价值便会倍增。
标准化应与灵活性保持平衡。 国际标准、通用 术语和结构化数据可提高互操作性、质量和可扩展性，而可配置的工作流程则使各专科、机构和国家能够满足其临床、学术和监管要求。
实施应采取迭代方式，而非一次性完成。来自临床医生、研究人员和用户的持续反馈，结合培训和实际应用经验相结合，可提高系统的采用率和优化工作流程。
为了实现可扩展性和可持续性，我们建议采用模块化架构、基于标准的互操作性、强隐私保护和基于角色的访问控制、可审计性以及持续的知识更新。
护理 → 数据 → 证据 → 知识 → 教育 → 更好的护理。
这使机构能够演变为学习型卫生系统，能够持续地生成、验证和再利用知识。
