大数据和人工智能(artificial intelligence，AI)技术在医疗领域的应用实践是医院信息化建设的重要内容。2018年10月，某三级甲等医院启用临床智能应用平台，该平台以AI助理为智能应用载体，支持智能应用的角色扩展、功能扩展和内涵扩展，为临床智能化建设奠定基础。截至2022年7月，临床智能应用平台借助AI助理已嵌入医院门诊、急诊和住院业务系统，实现了辅助诊断、辅助治疗、风险预警、AI病历质控、科研入组和传染病管理等智能应用，丰富了骨科和耳鼻喉等专科的智能应用内涵，满足了医院信息化建设集成化和一体化要求，为临床提供了便捷有效的智能辅助工具。

为推进区域心电诊断同质化，2020年4月，新疆某三级甲等医院基于"互联网＋专科联盟"模式，牵头组建了符合新疆地域特色的区域远程心电诊断专科联盟。该专科联盟在区域五级远程网络体系的基础上搭建了远程心电诊断平台，实现静态心电图、动态心电图和动态血压"三位一体"的远程诊断服务，并为心电诊断数据一体化管理和远程培训等提供技术支撑；牵头医院与联盟成员单位借助远程心电诊断平台可开展多元化的"线上＋线下"合作，涵盖远程诊断、远程培训、适宜技术分享、科研协作和学科建设等方面，实现了三级医院优质诊断资源的下沉及共享，促进了区域心电诊断同质化。截至2023年12月，牵头医院与56家医疗机构签订远程心电诊断专科联盟协议，与37家基层医疗卫生机构签订远程心电诊断合作协议，完成远程心电诊断28 217例，开展学术活动50余次，推广新技术/新项目6项，取得良好成效，可为其他公立医院推动专科联盟发展提供参考。

为有效整合科研数据资源，提高数据利用率，国家老年疾病临床医学研究中心建立了一体化大数据共享协作创新平台，通过提供科研全程支撑、梳理成果分配机制、制定权限管理规范，解决了数据共享能力、共享意愿、共享安全不强的问题，充分发挥了临床研究大数据平台效能。截至2022年2月，国家老年疾病临床医学研究中心依托该大数据平台汇聚了超过104万例老年患者数据，开展科研项目75项，建立大型人群临床研究队列10个，实现了老年疾病领域主要疾病病种的全覆盖，有力推动了国家临床医学研究中心高质量发展，提升了协作单位的科研创新能力。

目的:基于广州医科大学附属第二医院急诊科大数据探究临床规律，建立急诊临床科研一体化平台最终应用于临床实践。方法:基于广州医科大学附属第二医院的医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、急诊专科系统、影像归档和通信系统（PACS）及电子病历系统，将2019年3月至2022年4月急诊科就诊患者的结构及非结构化信息通过抽取融合、标化归一、脱敏质控等手段建立数据库。此外，从数据库中提取2019年3月至2022年4月急诊就诊的预检分诊Ⅲ级及以下成人患者的数据，如人口学特征、预检分诊时生命体征、诊疗特征、诊断和分级、时间指标和结局指标等，分析患者不良预后的独立危险因素。结果:①广州医科大学附属第二医院急诊数据库记录2019年3月至2022年4月急诊科就诊患者共计338 681人次，就诊信息包括人口学信息、分诊信息、就诊信息、绿通和抢救、诊断信息、病历信息、检验检查概况、检验信息、检查信息、微生物信息、用药信息、治疗信息及住院信息、胸痛管理及卒中管理等15个模块数据，数据库保证了数据的可视化和可操作性。②从急诊数据库中筛选出预检分诊Ⅲ级及以下患者140 868例，纳入患者的性别、年龄、来院方式、脉搏、血压、格拉斯哥昏迷评分（GCS）等指标，以急诊入手术室、急诊入介入室、急诊入重症监护病房（ICU）或急诊死亡为不良预后，构建预检分诊Ⅲ级及以下患者预后不良预测模型。通过受试者工作特征曲线和森林图结果表明，该模型具有较好的预测效能，用于临床有利于降低急诊预检分诊不足的风险。结论:基于急诊科大数据建立高质量的临床数据库，有利于挖掘大数据中的临床价值，并辅助临床决策，提高临床诊治质量。

大数据和人工智能技术的迅速发展推动了大规模、多中心和多形式的临床研究开展，而如何高效整合利用临床研究数据资源成为了亟须解决的问题。国家老年疾病临床医学研究中心基于美国地质调查局提出的科学数据生命周期模型，设计"S－C－V－C－R－A"数据管理平台框架，确定标准化(standardization)、可控(controllable)、可见(visible)、可信(credible)、可靠(reliable)、可得(available)6项数据管理原则，通过解决数据聚合、数据标准化和数据共享3项关键技术，搭建一体化临床科研数据平台，实现数据的管理计划标准化、获取可控、处理可见、分析可信、存储可靠、发布与共享可得，解决了数据质量差、利用效率低、安全性低、共享难的问题。截至2023年7月，该平台已聚合487 096例老年临床病例数据，开展10余项科研项目，支撑200余家协同创新网络单位，建设4个老年特色人群队列。该平台实现了数据管理计划、获取、处理、分析、保存、发布与共享的全流程一站式服务，提升了科研效率，促进了协同研究和数据共享。

辨证论治是中医核心诊疗思维,是决定临床疗效的关键.如今,基于临床数据研究是探索中医证治规律的主要方法,但未真正而全面地剖析出"病-证-方-药-效"关键因素的内在关系,导致研究结果的临床价值较低.因此,笔者系统梳理了电子病历与临床研究匹配性差、数据治理影响数据准确性、数据分析方法难以发掘中医证治规律等核心问题,并在数据驱动的背景下,建立中医临床科研大数据平台、开发以人工智能为核心的数据治理与分析技术,从而实现临床科研一体化,为中医证治规律研究提供新思路与方法,推动中医药的发展.

目的 通过信息系统一体化融合建设,助推3家公立医院进行合并后的业务、管理融合.方法 统筹设计信息系统及网络架构,建设一体化核心业务系统,并通过集成平台实现核心业务系统和其他异构系统的数据交互,建设集成融合的临床、运营和科研数据中心,加强数据应用.结果 实现了业务层面应用模块基本统一、数据互联互通,为集团统一决策、统一管理提供有效的数据支撑.结论 以信息化融合为目的,统筹设计信息系统,推动跨院区业务协同,实现医疗、信息资源共享,为集团临床业务整合、资产管理统一、科研持续发展打下了坚实的基础.

随着科技的进步,信息化已深入到普通人群的日常生活,同样也促进了医疗行业的变革.而信息化管理能提高患者的管理效率和质量,保障医疗安全及质量控制,优化操作流程,减少医务人员工作量.本院通过引进血液透析(血透)信息系统管理平台,规范了接诊流程、护理流程、护士行为、患者排床,方便了血管通路、辅助药品、耗材、费用的管理及宣教的实施,也能辅助绩效管理,方便医护人员全面、便捷地掌握患者病情和相关信息,帮助医疗护理质控与科研,实现了无纸化办公,减轻了医护人员的工作量,助力医院通过国家电子病历五级评审等.同时根据临床需求和国家发展方向对血透信息化管理提出了一些展望,如人工智能(AI)的临床应用,不同城市、不同医院系统间的横向数据互联互通和慢性肾脏病(CKD)的"一体化"信息管理等方面有全面深入地应用,以期更好地让信息化管理手段服务于临床,为患者提供更安全更优质的服务.现就血透信息系统在患者管理及护理管理中的临床获益和展望进行综述.

旨在通过对长春中医药大学附属医院医疗队救治的新型冠状病毒肺炎患者临床数据的收集和整理,建立服务于临床医生和科研人员的新型冠状病毒肺炎专病库,为总结中医药干预新型冠状病毒肺炎的临床疗效提供有力支撑.依托长春中医药大学附属医院科研一体化平台,以新型冠状病毒肺炎患者为研究对象,融合与处理多源异构数据,经过数据集成、数据清洗、数据整合、数据后结构化等数据治理过程,形成新冠肺炎疾病结构化数据库标准数据集.专病库纳入患者 1138 例,为开展新型冠状病毒肺炎临床研究提供了有力的数据支撑,为充分利用相关临床研究数据开展各类临床研究提供了充分的保障.

随着生活水平的不断提升,人们对健康服务的需求呈现出多样性和个性化的特点,越来越多的人选择在健康医疗服务机构进行日常检查和治疗.目前我国的健康服务市场主要采用以医院为主,以第三方健康运营机构为辅的模式.全程健康管理服务模式创新性地将健康信息运营服务机构与医院信息平台进行无缝对接,实现健康信息运营服务机构数据中心与医院信息平台的互联互通.通过大数据分析,实现疾病预警和预测,通过患者主索引(EMPI)作为线索将患者病历、健康、消费、服务、反馈等信息进行串联,为患者建立全维度信息库,以一体化健康档案为载体,为业务及服务的联动提供信息基础支撑,既能为患者提供便捷的就医体验和延伸的医疗服务,也能为医生提供临床诊疗参考和临床科研数据,是一种新型全程健康管理服务模式的应用.