电子病历系统（EMR）的标准化建设：国内实践与未来方向

电子病历系统（EMR）作为医疗信息化的核心载体，其标准化建设是推动医疗数据互联互通、提升医疗质量与效率的关键。近年来，我国从政策引导到医院实践，均在积极探索EMR的标准化路径。本文结合国内典型案例，解析当前进展与挑战，展望未来方向。  

 1.纸质档案时代（20世纪以前）

早期医疗记录以手写纸质病历为主，具有直观性但存在显著缺陷：  

存储与检索困难：医院需大量物理空间存放病历，紧急情况下调阅效率低下。  

信息孤岛：跨科室、跨机构共享几乎无法实现，导致重复检查和诊疗延误。  

隐私风险：纸质档案易被未授权人员获取，患者隐私保护薄弱。  

2. 数字化初期（20世纪80-90年代）

计算机技术的引入开启了电子化存档的探索：  

扫描存档（CPR阶段）：初期仅将纸质病历扫描为图像文件存储，虽实现电子化但数据无法结构化利用，检索效率有限。  

数据库管理：20世纪90年代，部分医院开始建立病历数据库，支持关键词检索，但系统封闭、互操作性差。   

3. 标准化与结构化阶段（21世纪初至今）

政策推动与技术升级加速标准化进程：  

国家政策引导：2010年卫生部明确以电子病历为核心的医院信息化目标，推动数据格式、接口标准的统一。

结构化数据存储：XML等技术被广泛应用，支持病历内容的多维度分类与检索。例如，东阳市人民医院通过结构化模板实现医嘱、检验结果的自动关联。  

区域平台建设：截至2024年，全国7000余家二级以上公立医院接入省级平台，部分省市（如厦门、佛山）实现跨机构数据共享。  

4. 智能化存档探索（2020年代起）  

AI与大数据技术的融合推动存档方式升级：  

自然语言处理（NLP）：上海瑞金医院利用NLP技术解析非结构化文本，构建专科数据库，提升科研效率。  

自动化质控：北京协和医院开发AI质控系统，自动检测病历逻辑矛盾，使合格率从78%提升至95%。  

2010年，卫生部明确提出“以电子病历为核心的医院信息化建设”目标，将其列为公立医院改革的重要内容，强调通过标准化实现医疗数据共享与业务协同。此后，政策持续加码：  

标准体系构建：2022年，国家卫健委提出建立全国统一的电子病历、健康档案等信息标准体系，并推动跨机构数据互通。截至2024年，全国已有7000余家二级以上公立医院接入省级平台，2200余家三级医院实现院内信息互通。  

法规配套：如《医疗机构检查检验结果互认管理办法》的发布，进一步为电子病历数据共享提供制度保障。  

国家层面的统筹规划，为医院信息化建设提供了明确的框架与目标，也加速了区域医疗信息平台的整合。  

电子病历系统（EMR）的标准化建设：存档历史演变与未来趋势  

电子病历的标准化建设不仅是技术升级的体现，更是医疗信息化进程的核心驱动力。从纸质档案到数字化存储，再到智能化应用，电子病历的存档方式历经深刻变革，并持续塑造着医疗服务的未来形态。本文结合国内实践案例，梳理其历史演变路径，并展望未来发展方向。 

1. 东阳市人民医院：以评促建的标准化路径

该院通过自主研发电子病历系统，于2024年通过国家5级评审。其核心经验包括：  

团队构建：组建跨科室的百人团队，涵盖医务、信息、护理等部门，明确分工并建立规范化运行机制。  

流程优化：梳理300余条系统问题，结合5级标准改进用药安全、闭环管理等场景应用，实现医疗决策支持与数据统一管理。  

2. 湘雅医院：系统整合的十年探索

作为国内早期实践者，湘雅医院自2000年起逐步整合HIS、LIS、PACS等系统，形成以EMR为核心的临床信息平台。其创新点在于：  

技术突破：采用国际ENSEMBLE集成平台，实现多系统数据交换，避免“信息孤岛”。  

自主创新：通过修改75%的HIS代码、转换数据库架构，打造不受制于厂商的技术体系。  

3. 上海市同济医院：分阶段推进标准化

2009年，该院分两阶段实施EMR：  

基础建设：覆盖住院科室，统一病历格式，实现医技报告共享；  

深化应用：推广护理电子病历、移动查房等，为临床路径与科研提供数据支撑。  

1. 全域互联互通与AI数据治理

国家正推动电子病历与医保、公共卫生等系统的标准统一，而AI技术将在数据整合中发挥关键作用：

自然语言处理（NLP）：通过AI解析非结构化病历文本（如病程记录、影像报告），转化为结构化数据，提升数据可用性。例如，上海瑞金医院利用NLP技术提取病历中的关键指标，构建专科数据库，辅助科研分析。  

数据质量优化：AI可自动检测病历中的逻辑矛盾、缺失项，如北京协和医院开发的AI质控系统，将病历合格率从78%提升至95%。  

2. 临床决策支持的深度智能化

AI不仅是辅助工具，更将嵌入诊疗全流程： 

诊断与预测模型：基于海量EMR数据训练疾病预测模型。例如，浙江省“数字健康大脑”通过AI分析区域电子病历，提前预警流感暴发趋势；武汉同济医院开发肺癌早筛AI模型，准确率达92%。  

个性化治疗方案：结合患者基因数据、用药历史，AI可生成定制化治疗建议。东阳市人民医院的AI用药系统已覆盖10万条规则，实时拦截不合理医嘱，并推荐替代方案。  

3. AI赋能的闭环管理

智能随访与健康管理：基于EMR数据，AI可自动生成随访计划并推送健康建议。例如，广东省二医的“AI护士”通过分析出院病历，对高危患者进行智能随访，降低再入院率。  

DRG/DIP控费优化：AI分析历史病历和费用数据，预测医保支付风险，指导临床路径优化。如华西医院利用AI实现费用偏差率下降15%。  

4. 生成式AI与医生协同创新

自动化文书处理：AI生成病历初稿、检查报告摘要，减少医生机械性工作。腾讯医疗AI在深圳某三甲医院试点中，将病历书写时间缩短40%。 

医学知识库动态更新：通过大模型实时整合最新诊疗指南、文献，辅助医生决策。阿里健康与浙大医学院合作开发的“Doctor You”已覆盖3000余种疾病知识。  

参考文献：本文案例与数据综合自国家卫健委政策文件及东阳市人民医院、湘雅医院等实践报道。 补充国家卫健委《“十四五”数字健康规划》、腾讯医疗AI白皮书及公开报道案例。