4月12日-14日，2019中华医院信息网络大会（CHINC）在美丽的山城正式拉开了帷幕。本次大会以“共建智慧医院、共享智能医疗”为主题，旨在传递未来智慧医疗发展的新趋势、新理念，共创行业信息技术交流机会。

华卓科技作为国内最早践行医院全部云化的HIT厂商，基于混合云计算平台，构建数据平台和应用市场，并提供三大系列的基础应用，服务涵盖省三甲医院、人民医院、妇保医院、集团医院、中医堂馆五大类型，同时与合作伙伴共同发展和丰富具有智能化、专科化、专业化、个性化的特征应用。

在本次大会上，华卓信息科技CEO李谭伟就《混合云架构的新一代医院信息化》为题，介绍了华卓科技的最新研发成果。

混合云计算平台是华卓信息科技提出的新一代更安全、更弹性、更智能的医疗混合云架构。它集云计算、分布式存储和系统管理平台于一体，可以支撑起底层的基础架构。

目前，在医院大热的人工智能、互联网应用，最底层的运算环境仍旧处在早期水平。华卓科技发布的华卓云计算平台，可以把公有云的计算能力，做成一个私有云的版本。

传统云计算公司给医院搭建一个混合云环境，需要100台左右的设备，投入巨大。而华卓科技实现了业内最小集群的硬件资源，仅用8台服务器，在10分钟以内就可以完成搭建。这样一来，医院信息科就不用再去关心传统的IT设备和计算机运维，从而把重心放到业务上去。

华卓医疗应用市场，旨在让医院部署系统就像手机装APP一样简单。无论是软件的升级迭代还是回滚，都能够实现简单的操作。

华卓医疗应用市场，会有很多的软件开发者，华卓自己也是一个特殊的开发者，这些开发者可在应用市场中上架自己的应用，例如门诊系统、护理系统、电子病历等。

医院在上线了平台管理中心之后，便可以通过注册账户类似手机买软件一样，在应用市场当中购买医疗软件。然后通过混合云架构，部署到医院的本地环境中。后期可实现在线升级、回滚。过去，医院升级一次可能要停机，而使用华卓医疗应用市场，可以实现无感知更新。

医院在使用云平台过程中，通常用的是一些基础功能，如数据库、缓存、文件等。但医院更需要的是一些业务类型的服务，例如检验服务、医嘱服务、病例服务等。因此华卓科技在混合云的技术架构上，把一些通用的服务用微服务架构做成了基础组件。

数据库、缓存、消息队列、搜索引擎等服务为通用服务。华卓科技把医院里的业务分成了三种类型：

一是临床业务，比如疾病代码、药品代码、医嘱服务等；

二是管理业务服务：比如科室病区、组织机构等；

三是患者业务服务，比如患者索引等。

这些服务，被华卓科技做成了微服务的形式。这些服务的组合，便形成了一个完整的解决方案。华卓科技为这些服务加上了一层网关，用户可以通过HIS、PACS等软件从网关直接获取服务。

华卓科技改变了医院软件的计算方式、软件获取、部署和升级方式，以及软件的开发模式。

华卓科技的一体化，首先是业务一体化。医生在门诊、急诊、住院与护士的工作是一体化的，只是使用的场景不同而已。华卓科技可根据用户定制一些门诊的交互流程。第二个一体化是，无论是手机端、电脑端还是PAD端，都采用一套系统。 第三个一体化是，医生和护士工作的一体化，所以华卓科技把传统意义上的HIS、电子病例、ICU等系统融为一体，叫做医护一体化。

医护一体化工作站覆盖了临床医疗工作的各个方面，优化了临床工作流程，提高了系统的易用性，并最大限度提升医院的医疗质量。

华卓科技把医院里的超声、放射、内镜等跟医学图像相关的服务，整合成了一个平台，叫医学影像平台。如此一来，患者便不再需要实体胶片，可以直接获取云胶片。 

互联网医院方面，华卓科技通过六大模块覆盖患者的诊前、诊中、诊后服务。包括远程诊疗、医联体、医共体、患者宣教等，打通中心医院、基层医院、药企、保险等。以患者为中心，连接医院、医护，通过小程序等互联网工具，打通就医流程。互联网医院平台借助互联网技术和移动终端，打造7*24小时全天候的网络门诊，满足患者诊前、诊中、诊后全流程的医疗需求。

医疗机构的人事、物资、设备、成本、效率、事务传达等方面的需求，并不是纯粹孤立的业务模块。这些工作和医务工作者的很多工作息息相关。

例如人事系统，应该是所有业务系统的基本模块。所以华卓科技把医疗机构的人力资源系统作为各项业务系统的基础模块，涵盖到了各个业务系统中。

在物资方面，华卓科技对耗材、设备等的医疗服务过程和医疗属性进行了连接，打通了供应商、医院、医护人员、患者，既实现了供应链的全流程闭环管理，支撑财务需求，又实现了医疗过程中的全流程闭环跟踪，从而保障医疗安全。

针对医学影像和病理图像方面，华卓科技做了大量的人工智能实践。比如上图病理系统中的骨髓细胞自动分拣和识别，框选的正确率已经达到了91%，并在树兰杭州医院上线运行。

华卓AI团队研究电子病历命名实体识别技术，并参加阿里天池知识图谱大赛，获得第三名成绩。该技术已用于树兰医院临床科研数据分析平台。

利用自然语言处理技术从文本中抽取症状，再从知识图谱中搜索最大概率疾病分类和科室分类。

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