智慧医疗模式下构建的医疗信息平台，充分利用数据信息存储技术、网络通信传输技术，构建了一个“闭环式”的健康管理模式，覆盖业务面广，包括医疗信息开发与存储、远程问诊、健康医疗等，该平台构建需求如下。

        ①标准化。标准化是智慧医疗建设的基础，标准化建设可使得各系统实现兼容，在系统设计时应保障采用统一的通信标准。

        ②可操作性。智慧医疗面向患者，主要目的是为患者提供便利，因此信息化系统的构建应方便患者使用，操作简单， 各个年龄段人群均能够掌握，满足基本需求。

        ③可拓展性。信息化系统建设应预留接口，便于后期维护或系统升级。

        ④安全性是智慧医疗的核心问题，信息化系统包含患者的健康信息，属于个人隐私,应做好权限管理，进行数据加密，保障服务安全性。

        智慧医疗信息化平台系统架构：

        基于物联网的智慧医疗信息化平台包括五层结构。基础层主要管理对象为各项医疗设备、消毒器械、医生等资源。感知层主要功能为信息数据的获取，其中需要利用无线射频识别技术、网络传感技术等，涉及的信息包括患者健康信息、药品存放记录等。网络层能够保障信息的实时传输，目前所用网络技术有4G网络、5G网络以及带宽网络等。

        应用层可分为三个模块，即智慧医院、卫生平台、家庭健康。这些模块是系统的核心部分，利用该系统能够实时监控慢性病、传染病患者情况,有利于慢性病管理。用户层是个人、医生、银行利用客户端完成信息交互,登录后根据需求选择相应的服务，并能够获得相关信息。

        分析物联网结合智慧医疗信息化平台技术核心架构应该包含这些：

        1、实现多模态信息融合技术

        各地区、各医疗机构构建的医疗信息化系统尚未制定统一的标准，呈现出一定的差异性，信息模态问题时有发生。从信息表现形式上看，不同地区语言方式、内容表达存在偏差，使信息融合难度升高。基于此，引进多模态信息融合技术尤为必要。该技术主要目的是消除医疗系统不同的信息表现形式所造成的 语义分歧，解决数据库中数据共享在形式方面的矛盾，提升数据一致性，这不仅能够提升信息处理效率，而且有利于信息共享与应用。多模态数据融合是人工智能技术支持下的数据处理技术，其立足于数据库层面，将各层面数据通道打开，通过加工处理，形成可以识别、利用的有效信息。简述需要的技术：

        （1） 数据抽取，主要涉及患者病历、检验结果、医嘱等历史数据，各数据源、接口以及增量数据等均支持，且保证在不增加工作负担前提下，最大限度地缩短抽取数据的时间。

        （2） 数据融合与处理。患者主索引能够提供匹配功能，完成患者就诊信息的整合，能够按照时间、就诊类型等对患者信息进行统一排序与管理。多模态数据关联可以有效融合患者的各项数据，包括门诊、急诊及住院情况，可根据需要选择患者历次就诊信息，将数据分类后进行后期融合。OCR技术识别（用字符识别方法将字符形状翻译成计算机文字）可通过对采集数据的自然语言处理，保障获取数据的质量， 为科研工作提供数据支持。

        (3)数据标化与治理。获得患者诊断、检验、费用等各项结构化数据后，可采用标准化编码的方式进行整合，将底层数据统一化，便于后期统计分析。针对数据不规范的情况，可采用预处理方式将其转化为标准化数据存储模式，结合既往病历数据纠正发生的错误。

        2、实现医疗设备互联通信技术

        为提升健康信息、电子病历的监控水平及系统集成性，应对关键技术进行全面分析，关注多源信息感知、异构数据接口等，围绕医疗、健康信息数据打造一个数据收集模型，实现设备互通互联，促进信息融合。为解决信息数据收集问题，可采用行为感知技术、健康服务技术以及互联网技术完成信息的收集与传送。医疗设备连接主要依赖无线网络、蓝牙，其能够实现医疗设备的互联与通信。设备的接入需要在网络传输协议支持下完成，其中DHCP应用最为普遍，不仅能监测数据，还能传输片段性数据。另外，利用物联网接口也能对数据进行综合管控，使各医疗设备实现信息融合，有利于信息透明传送。

        3、实现信息保护与信息安全技术

        部分患者疾病特殊，不希望被外人所了解，对个人隐私及诊疗数据要求保密。而当前为保障各项学术活动及科研工作的顺利开展，需要收集患者病历数据，一旦发布在医学期刊或网站上，将会增加患者个人隐私暴露风险。智慧医疗时代，强调保护患者个人隐私。首先，对患者个人隐私数据可以采用干扰性处理方式，即不改变患者的信息特征，但采用匿名的方 式或适当修改无影响的数据，将其应用于科研工作，能够在保障数据应用的同时，保护患者隐私。另外，要对患者信息查阅权利予以限制，只有被赋予权限的工作人员才能够调取患者信息资料，从而保护患者信息安全。

        4、实现数据智能分析与处理技术

        智慧医疗信息化平台的建立提升了临床诊疗工作效率，通过对数据的智能分析能够实现数据与底层系统的匹配和连接，有利于数据交互与汇集，从而避免各组分出现信息错乱。引入跨平台接口，能够使各组件实现可视化，并降低成本、节省时间。我国人口基数大，且随着人口老龄化趋势的加剧，医疗数据尤其是慢性病患者管理数据不断增多，如何处理这些海量数据成为智慧医疗信息化建设的关键。在大数据、云延伸、人工智能和生命科学技术的支持下，可对数据进行处理与筛选，摒弃无价值的数据，保存具有研究价值的信息，为科研提供参考。

        5、实现个性化智能推荐服务技术

        该技术主要针对的是已经存在于信息化管理系统中的患者，其通过收集患者相关诊疗信息，能够掌握患者健康状况，进而提供个性化、专属的医疗服务项目。其中，需要利用人工智能技术，其能够保障医疗服务体系信息数据的完整性，实现精准化治疗，不仅能够提升诊疗工作效率，而且能够保障医疗技术的科学性。通过个性化定制服务，患者可获得优质医疗服务，保障身体健康。随着数据分析技术、自动识别技术的应用，为患者就诊提供便利的同时，也提升了医疗就诊效率。

        6、实现跨域业务流程集成技术

        针对不同地区医疗政策下医疗服务项目及流程的差异，智慧医疗强调不同区域之间加强业务协同，优化技术，实现跨域业务流程集成，减少管理的冗余环节，形成一个实用性强、能够满足大部分医疗系统操作需求的信息化管理体系，建设跨域流程整合平台，打破技术壁垒，简化管理流程，实现流程平台的统一化管理，最大限度地减少差异化操作，降低人力资源成本，提高工作效率。

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