数字经济时代医疗业务系统面临的挑战与应对策略研究报告

一、研究背景与概述

1.1 医疗行业数字化转型现状

随着数字经济的深入发展，医疗行业正经历前所未有的数字化转型。2025 年，我国医疗信息化建设已取得显著成效，但在新技术应用与业务融合过程中仍面临诸多挑战。从电子病历系统到智慧医院建设，从基层医疗卫生机构到区域医疗协同，医疗业务系统正逐步从传统信息化向智能化、网络化方向发展(3)。

当前，医疗业务系统主要面临三大转型方向：一是从单一功能系统向集成化平台转变，二是从本地部署向云端架构迁移，三是从人工操作向 AI 辅助决策演进。在这一过程中，医疗数据的价值日益凸显，同时也带来了数据安全、隐私保护、系统兼容性等一系列新的挑战(2)。

1.2 研究范围与方法

本研究聚焦于数字经济时代医疗业务系统面临的核心挑战，涵盖以下几个方面：

1. 医疗业务系统类型：包括医院信息系统 (HIS)、电子病历系统 (EMR)、医学影像系统 (PACS)、临床决策支持系统 (CDSS) 等。
2. 关键挑战层面：技术架构、数据治理、业务流程、安全合规等。
3. 特定医疗场景：基层医疗、三甲医院、区域医疗协同等。
4. 数字化转型技术路径：云计算、人工智能、物联网等新兴技术在医疗领域应用过程中带来的挑战。

研究采用文献分析、案例研究和专家访谈相结合的方法，通过对最新政策文件、学术论文、行业报告的系统梳理，深入剖析医疗业务系统面临的挑战及其根源，并提出针对性的解决方案。

1.3 研究意义与价值

本研究的主要意义在于：

1. 理论价值：构建数字经济时代医疗业务系统挑战的理论框架，丰富医疗信息管理理论体系。
2. 实践指导：为医疗机构、医疗信息化企业提供系统性的问题诊断与解决方案，助力医疗数字化转型。
3. 政策参考：为政府部门制定医疗信息化政策、标准提供决策参考，推动医疗行业数字化、智能化、规范化发展。
4. 行业促进：促进医疗业务系统各参与方对挑战的共识，推动跨部门、跨机构协作，共同应对数字经济时代的医疗信息化挑战。

二、医疗业务系统技术架构挑战

2.1 系统集成与互操作性难题

2.1.1 系统割裂与数据孤岛

医疗业务系统集成面临的首要挑战是系统割裂与数据孤岛问题。在当前医疗信息化建设中，各医疗机构普遍存在多个独立运行的信息系统，如 HIS、EMR、LIS、PACS 等，这些系统往往由不同厂商开发，采用不同的数据标准和技术架构，导致系统间数据难以互通共享(6)。

某三甲医院信息科主任指出："院内 HIS、EMR、LIS 等系统因厂商标准不一，形成 42 个独立数据库，患者跨科室就诊需重复录入 70% 信息。" 这种信息孤岛不仅推高运营成本，更直接影响诊疗效率(27)。在紧密型县域医共体建设中，这一问题尤为突出，医共体内的各级医疗机构需要实现数据的互联互通，然而不同医疗机构的信息系统往往由不同厂商建设，存在数据格式、标准不统一、系统架构异构、业务协同难等问题(20)。

2.1.2 接口标准不统一与老旧技术栈

医疗信息化系统接口标准不统一是导致系统集成困难的重要原因。各系统采用的数据模型不同，如 HIS 使用结构化数据，而 PACS 多为 DICOM 图像数据；接口协议也存在差异，有的系统提供 RESTful API，有的则使用 HL7、SOAP 或私有协议(6)。这种接口标准的不一致增加了系统集成的难度和成本。

此外，部分系统采用封闭架构或老旧技术栈，进一步加剧集成难度。一些厂商出于商业利益考虑，限制接口开放性，导致系统成为 "信息孤岛"。部分系统仍在使用 VB6、Delphi、COBOL 等老旧技术，难以与现代系统集成(6)。这种技术架构的不兼容性成为医院信息化建设中的关键挑战。

2.1.3 系统集成成本高与技术更新压力

系统集成需要投入大量人力、物力和财力，对于医疗机构和企业来说，是一笔不小的开支(5)。传统 Oracle 架构医院升级 AI 系统需投入 2400 万元，而采用云原生架构的同类医院，通过容器化部署使成本降低 45%(27)。系统集成的高成本使得许多基层医疗机构难以承受，限制了信息化建设的推进。

同时，医疗信息化技术更新迭代快，如何平衡技术更新与可持续发展成为一大挑战(5)。随着新技术的不断涌现，医疗机构面临着技术更新的压力，需要不断投入资源进行系统升级和维护，以保持系统的先进性和安全性。

2.2 数据互通与整合挑战

2.2.1 多模态数据处理复杂性

医疗数据具有多模态异构性特点，包含 DICOM 影像 (GB 级)、电子病历文本 (TB 级)、波形数据 (如心电信号)、结构化检验数据等十余种类型，格式互不兼容(1)。这种多模态数据的处理和整合对系统架构提出了更高要求，需要能够同时处理结构化、半结构化和非结构化数据的能力。

在智慧医院建设中，如何有效整合患者的多源数据，形成完整的患者视图，是提升医疗服务质量的关键。然而，多模态数据的处理需要专业的技术和工具，对医疗机构的技术能力提出了挑战。

2.2.2 数据标准化与质量问题

医疗数据的标准化程度低是影响数据互通的重要因素。不同医疗机构、不同系统之间的数据标准不统一，导致数据在交换和共享过程中出现格式不兼容、语义不一致等问题(5)。这种标准化不足的问题在区域医疗协同中尤为突出，影响了医疗服务的连续性和协同性。

同时，医疗数据质量参差不齐也是一个普遍存在的问题。临床数据存在大量噪声、缺失值和格式不一致，80% 的工程 effort 往往耗费在数据治理环节(1)。低质量的数据不仅影响临床决策的准确性，也制约了 AI 模型的训练效果和应用价值。

2.2.3 数据生命周期管理挑战

医疗数据的生命周期管理涉及数据的采集、存储、处理、使用、共享和销毁等多个环节，每个环节都面临不同的挑战。在数据采集环节，如何确保数据的准确性和完整性；在数据存储环节，如何平衡存储成本和数据安全；在数据使用环节，如何确保数据的合规性和隐私保护；在数据销毁环节，如何确保敏感数据的彻底清除，这些都是医疗数据生命周期管理中需要解决的问题(9)。

特别是随着医疗数据量的爆发式增长，如何高效管理海量数据，实现数据的快速检索和访问，同时保证数据的安全性和可用性，成为医疗业务系统面临的重要挑战。

2.3 云原生架构转型挑战

2.3.1 云原生技术复杂性

云原生架构在医疗信息化中的应用面临技术复杂性挑战。容器管理、微服务架构等云原生技术虽然能够提供更高的灵活性和可扩展性，但也增加了系统的复杂性和运维难度(7)。

容器技术是云原生架构的核心组成部分，它为应用提供了轻量级的运行环境。但在医疗信息化中，容器管理面临诸多挑战。医疗应用通常要求高可用性和高可靠性，这就要求容器管理具备高度的稳定性和可扩展性。同时，由于医疗数据的高度敏感性和重要性，容器技术的安全性也需得到严格保障(7)。

微服务架构的复杂性主要体现在服务的拆分、通信、治理等方面。在医疗信息化中，需要合理拆分服务，以实现高内聚、低耦合的应用架构。同时，由于医疗服务间的通信频繁，如何保证服务间的通信效率和安全性也是一大挑战(7)。

2.3.2 云成本与资源优化

云原生架构的医疗信息化系统的成本主要包括：云计算资源费用、软件开发与维护成本、数据存储费用等。其中，云计算资源费用占据较大比重，包括服务器资源、网络资源、数据库服务等(7)。如何合理控制云原生架构的医疗信息化系统的成本，成为医疗机构和企业关注的重点。

医疗企业需根据业务需求，精细管理云计算资源。例如，通过动态调整服务器规模，实现资源的弹性伸缩，避免资源浪费(7)。同时，采用成本效益更高的存储方案，如对象存储、归档存储等，降低数据存储费用。此外，加强数据压缩和备份策略，提高数据使用效率，也是优化云成本的重要手段。

2.3.3 混合云部署与管理挑战

在医疗信息化建设中，混合云部署模式越来越受到青睐。医疗机构通常采用本地部署满足数据不出院要求，同时可利用公有云弹性扩展能力(1)。然而，混合云部署也带来了管理上的挑战。

混合云环境下，医疗信息系统的安全防护需要面对复杂的网络环境和多元化的攻击手段，如分布式拒绝服务攻击（DDoS）等(36)。同时，如何实现多云资源的统一管理和监控，确保业务的连续性和数据的一致性，也是混合云部署面临的重要挑战。

三、医疗数据治理挑战

3.1 数据隐私与安全保护

3.1.1 隐私泄露风险

医疗数据涉及患者的敏感信息，如病历记录、诊断结果、治疗方案等。一旦这些数据在采集、存储、处理或传输过程中出现泄露，将严重侵犯患者隐私，甚至可能导致患者身份被盗用、医疗信息被滥用等严重后果(8)。

在 2025 年，新型攻击手段将更加隐蔽、复杂，如利用人工智能进行自动化攻击、针对特定医疗设备的针对性攻击等(36)。这些新型攻击手段对医疗数据的安全构成了更大的威胁。同时，医疗设备的安全问题也日益突出，如设备被恶意控制、设备漏洞被利用等，可能导致患者隐私泄露、医疗数据篡改甚至威胁患者生命安全(36)。

3.1.2 合规性监管复杂性

医疗数据治理面临复杂的合规性监管要求。医疗数据受 HIPAA、GDPR、《个人信息保护法》等多重法规约束，架构设计必须从源头考虑数据脱敏与访问控制(1)。医疗机构在处理医疗数据时，必须遵守《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，确保患者隐私权益不受侵害(10)。

然而，我国在医疗数据安全和隐私保护方面的法律法规尚不完善，导致在实际操作中难以有效保障患者权益(39)。此外，医疗行业信息化安全法律法规和标准体系尚不健全，难以对医疗信息化安全进行全面规范(36)。这种法律法规的不完善增加了医疗数据治理的难度和不确定性。

3.1.3 数据共享与隐私保护的平衡

数据共享是医疗信息化建设的核心目标之一，它有助于提高医疗服务质量、降低医疗成本、促进医疗资源合理配置。然而，在数据共享过程中，如何平衡数据隐私保护与数据利用之间的关系，成为关键问题(8)。

医疗机构需要建立一套完善的数据共享与开放机制，明确数据共享的范围、方式和条件，确保数据在共享与开放过程中既能满足研究需求，又能保护患者隐私(8)。特别是在区域医疗协同中，如何实现跨机构的数据共享，同时确保数据的安全性和合规性，是一个亟待解决的挑战。

3.2 数据质量与标准化

3.2.1 数据质量参差不齐

医疗数据质量参差不齐是医疗数据治理面临的主要挑战之一。数据质量问题主要表现在数据的准确性、完整性和一致性上。由于医疗数据的复杂性，数据质量问题时常出现，影响了医疗决策的准确性和科研工作的可靠性(8)。

在电子病历系统中，存在大量不完整、不准确的数据，影响医疗决策和科研工作的准确性(28)。电子病历系统中数据质量不高的原因包括录入不规范、系统功能不完善、缺乏有效的质量控制机制等。这些问题不仅影响临床诊疗，也制约了 AI 技术在医疗领域的应用。

3.2.2 数据标准化不足

医疗数据标准化不足是制约医疗信息化发展的重要因素。不同医疗机构、不同系统之间的数据标准不统一，导致数据在交换和共享过程中出现格式不兼容、语义不一致等问题(5)。这种标准化不足的问题在区域医疗协同中尤为突出，影响了医疗服务的连续性和协同性。

在医疗行业信息化建设中，数据标准不统一导致共享困难。基层医疗卫生机构信息化建设过程中，由于缺乏统一的数据标准，导致不同系统、不同机构之间数据格式、编码规则等存在差异。这种情况下，数据共享成为一大难题(15)。

3.2.3 数据治理体系不完善

医疗数据治理体系不完善是制约数据质量和标准化的重要因素。目前，许多医疗机构缺乏完善的数据治理组织架构和流程，没有明确的数据治理责任主体和工作机制，导致数据治理工作难以有效开展(9)。

医疗机构应制定严格的隐私保护政策，明确患者隐私保护的范围、流程和责任(9)。同时，建立健全的数据治理组织架构，设立数据治理委员会和数据治理团队，负责数据治理的决策、执行和监督工作。此外，还需要制定数据治理标准和规范，确保数据治理工作的规范化和标准化。

3.3 数据生命周期管理

3.3.1 数据全生命周期管理挑战

医疗数据的生命周期管理涉及数据的采集、存储、处理、使用、共享和销毁等多个环节，每个环节都面临不同的挑战。在数据采集环节，如何确保数据的准确性和完整性；在数据存储环节，如何平衡存储成本和数据安全；在数据处理环节，如何确保数据的合规性和可用性；在数据使用环节，如何实现数据的价值最大化；在数据共享环节，如何平衡数据共享和隐私保护；在数据销毁环节，如何确保敏感数据的彻底清除，这些都是医疗数据生命周期管理中需要解决的问题(9)。

特别是随着医疗数据量的爆发式增长，如何高效管理海量数据，实现数据的快速检索和访问，同时保证数据的安全性和可用性，成为医疗业务系统面临的重要挑战。

3.3.2 数据溯源与审计难题

医疗数据的溯源与审计是数据治理的重要组成部分，有助于确保数据的安全性和合规性。然而，在实际操作中，数据溯源与审计面临诸多挑战。一方面，医疗数据来源复杂，涉及多个系统和环节，难以实现全链路的追踪和审计；另一方面，医疗数据的访问和使用频繁，如何记录和监控这些操作，确保数据的使用符合规定，也是一个难题(9)。

北京协和医院建立 "数据采集 - 传输 - 使用 - 销毁" 全周期防护机制，采用同态加密技术实现敏感数据 "可用不可见"。其数据安全审计系统每年自动拦截越权访问尝试超 12 万次(27)。这表明，建立完善的数据溯源与审计机制对于保障医疗数据安全至关重要。

3.3.3 数据归档与销毁挑战

医疗数据的归档与销毁是数据生命周期管理的最后环节，也是容易被忽视的环节。在数据归档方面，如何选择合适的归档介质和方式，确保归档数据的长期可用性和可读性；在数据销毁方面，如何确保敏感数据被彻底清除，防止数据泄露，这些都是医疗数据归档与销毁面临的挑战(9)。

特别是对于一些包含患者敏感信息的医疗数据，如基因数据、影像数据等，其销毁要求更为严格。医疗机构需要建立完善的数据销毁流程和标准，确保数据销毁的安全性和合规性。

四、医疗业务流程挑战

4.1 业务流程标准化与优化

4.1.1 流程标准化不足

医疗业务流程标准化不足是制约医疗信息化发展的重要因素。不同医疗机构、不同科室之间的业务流程存在差异，缺乏统一的标准和规范，导致系统设计和实施难度增加，也影响了医疗服务的连续性和协同性(27)。

浙江大学附属医院通过 HL7 FHIR 标准重构信息系统，实现检查预约时间从 3 小时缩短至 15 分钟。其经验表明，建立全国统一的数据交换标准，可使系统集成成本下降 60%(27)。这表明，流程标准化对于提升医疗服务效率和降低系统集成成本具有重要意义。

4.1.2 流程与系统适配性问题

医疗业务流程与信息系统的适配性问题是医疗信息化建设中的常见挑战。一方面，现有的信息系统可能无法完全满足医疗机构的业务流程需求；另一方面，医疗机构的业务流程可能需要进行调整以适应信息系统的功能设计(28)。

这种适配性问题在系统上线和升级过程中尤为突出。部分医院电子病历系统功能单一，无法满足临床诊疗需求，导致医生在使用过程中感到不便(28)。因此，如何实现业务流程与信息系统的有效适配，是医疗信息化建设中需要解决的关键问题。

4.1.3 流程优化与再造难度

医疗业务流程优化与再造是提升医疗服务效率和质量的重要手段，但在实际操作中面临诸多挑战。一方面，医疗业务流程涉及多个部门和环节，优化和再造需要跨部门的协作和协调；另一方面，医疗业务流程的改变可能会影响医护人员的工作习惯和效率，需要进行充分的培训和沟通(27)。

复旦大学附属医院构建 "1 个数据中心 + N 个边缘节点" 架构，使医疗设备接入效率提升 80%。通过统一管理平台，该院区设备维护响应时间从 2 小时压缩至 15 分钟(27)。这表明，通过信息化手段优化业务流程，可以显著提升医疗服务效率和质量。

4.2 跨部门协作与协同

4.2.1 部门间信息壁垒

医疗业务系统建设中，部门间信息壁垒是影响跨部门协作和协同的主要障碍。不同部门之间的数据和信息无法有效共享和流通，导致信息孤岛现象严重，影响了医疗服务的连续性和协同性(6)。

医院服务体系经过多年发展，已形成相对稳定的模式。引入 AI 需要重新设计工作流程，不仅涉及技术层面的调整，还需跨部门协作以实现跨学科融合。例如，AI 应用的有效实施依赖医生、护士和技术人员的密切配合，但传统医院以科室为界的组织结构往往导致沟通效率低下，阻碍协作(23)。

4.2.2 跨部门业务协同机制不完善

跨部门业务协同机制不完善是医疗业务系统面临的重要挑战。目前，许多医疗机构缺乏有效的跨部门业务协同机制，导致在处理复杂病例和跨科室服务时效率低下，影响了医疗服务质量和患者体验(28)。

为解决这一问题，医疗机构需要建立跨部门的协作机制，明确各部门的职责和协作流程，加强信息共享和沟通协调。同时，通过信息化手段，实现跨部门业务流程的自动化和协同化，提高医疗服务的连续性和协同性。

4.2.3 多院区协同管理困难

对于多院区的医疗机构，多院区协同管理是一个更为复杂的挑战。多院区之间的业务流程、数据标准、管理模式等存在差异，增加了系统集成和协同管理的难度(27)。

某省级医院集团信息化负责人坦言："集团 5 个院区使用 3 种电子病历系统，跨院区会诊需重复打印病历 46 万份 / 年。" 这种多院区协同管理的困难不仅增加了运营成本，也影响了医疗服务的质量和效率(27)。

4.3 患者服务流程优化

4.3.1 传统就医流程繁琐

传统就医流程繁琐是影响患者就医体验的主要因素。患者在就医过程中需要经历挂号、候诊、检查、缴费、取药等多个环节，每个环节都可能需要排队等待，导致就医时间长、效率低(22)。

在患者服务这一层面来看，传统的就医流程环节繁杂琐碎、等待时间较长等一系列问题，患者的就医体验迫切需要得到改善，老年患者以及慢性病患者等这些特殊群体，对于智慧服务存在着适应性方面的差异，进一步增加了服务优化的复杂性(22)。

4.3.2 患者信息重复录入

患者信息重复录入是医疗业务系统面临的普遍问题。由于不同系统之间的数据不互通，患者在不同科室就诊或在不同医疗机构就诊时，需要重复录入相同的信息，不仅增加了患者的负担，也增加了数据录入错误的风险(6)。

如 HIS 使用结构化数据，而 PACS 多为 DICOM 图像数据，各系统采用的数据模型不同，导致患者信息无法在不同系统之间共享，需要重复录入(6)。这种信息孤岛不仅推高运营成本，更直接影响诊疗效率。

4.3.3 特殊人群服务适配性问题

特殊人群的服务适配性问题是医疗业务系统优化中需要关注的重要方面。老年患者、残障人士、慢性病患者等特殊人群在使用医疗信息系统时可能面临操作困难、理解障碍等问题，需要针对性的设计和优化(22)。

患者的就医体验迫切需要得到改善，老年患者以及慢性病患者等这些特殊群体，对于智慧服务存在着适应性方面的差异，进一步增加了服务优化的复杂性(22)。因此，在医疗业务系统设计和优化过程中，需要充分考虑特殊人群的需求，提供更加友好、便捷的服务。

五、医疗安全合规挑战

5.1 网络安全威胁与防护

5.1.1 新型网络攻击手段

在 2025 年，新型攻击手段将更加隐蔽、复杂，如利用人工智能进行自动化攻击、针对特定医疗设备的针对性攻击等(36)。这些新型攻击手段对医疗网络安全构成了更大的威胁，需要医疗机构和企业采取更加有效的防护措施。

在云计算环境下，医疗信息系统的安全防护需要面对复杂的网络环境和多元化的攻击手段，如分布式拒绝服务攻击（DDoS）等(36)。这些攻击可能导致云平台服务中断，数据泄露或损坏，严重影响医疗服务的连续性和安全性。

5.1.2 安全防护能力不足

医疗行业的网络安全防护能力普遍不足，是医疗安全合规面临的主要挑战之一。一方面，医疗机构的网络安全技术和设备相对落后，难以应对新型网络攻击；另一方面，医疗网络安全专业人才短缺，缺乏专业的安全管理和运维团队(39)。

在 2025 年，医疗信息化安全法律法规和标准体系尚不健全，难以对医疗信息化安全进行全面规范(36)。此外，医疗行业在网络安全方面的投入不足，安全意识和防护能力有待提高，这些因素共同导致了医疗网络安全防护能力的不足。

5.1.3 安全事件应急响应机制不完善

安全事件应急响应机制不完善是医疗网络安全面临的重要挑战。目前，许多医疗机构缺乏完善的安全事件应急响应预案和流程，在面对网络攻击和安全事件时，无法快速有效地进行应对和处置，导致安全事件的影响扩大(36)。

为应对这一挑战，医疗机构需要建立健全的安全事件应急响应机制，包括安全事件的检测、报告、分析、处置和恢复等环节，确保在安全事件发生时能够快速响应，最大限度地减少损失。

5.2 合规性与监管要求

5.2.1 合规性监管复杂性

医疗行业面临的合规性监管要求日益严格和复杂，是医疗安全合规面临的主要挑战之一。医疗数据受 HIPAA、GDPR、《个人信息保护法》等多重法规约束，架构设计必须从源头考虑数据脱敏与访问控制(1)。

在 2025 年数字医学与健康大会上，网络与数据安全成为新规下智慧医院建设的核心议题，这体现出国家对医疗数据安全的高度重视(22)。这一系列政策形成了 "标准引领 - 资金支撑 - 安全保障" 的三位一体政策体系，为三甲医院的智慧化转型提供了制度保障以及发展动力。

5.2.2 数据跨境流动监管

跨境数据流动是智慧医疗的重要特征，如何有效监管跨境数据，保障数据安全与隐私，成为智慧医疗建设中的关键问题(10)。在国际合作中，医疗数据的跨境流动引发数据安全与隐私保护问题。各国需加强数据安全合作，共同制定数据安全标准，确保数据在跨境流动中的安全与隐私(10)。

随着全球医疗健康研究的深入，数据跨境流动成为了一个不可回避的问题。然而，不同国家和地区在数据保护法规、标准和技术上存在差异，这给数据跨境流动带来了挑战。在中文大模型训练过程中，如何确保数据跨境流动的合规性，成为了一个亟待解决的问题(8)。

5.2.3 医疗行业特殊合规要求

医疗行业有其特殊的合规要求，如医疗设备的安全认证、医疗数据的隐私保护、医疗 AI 的伦理审查等，这些特殊要求增加了医疗安全合规的复杂性和难度(1)。

医疗设备的安全问题将更加突出，如设备被恶意控制、设备漏洞被利用等(36)。2025 年，国家药品监督管理局（NMPA）将正式实施《医疗物联网设备安全标准》，该标准对设备的加密算法、数据传输协议、安全漏洞管理等方面提出了明确要求，旨在提升医疗物联网设备的安全性(50)。

5.3 医疗 AI 伦理与治理

5.3.1 AI 算法偏见与公平性

医疗 AI 算法偏见与公平性问题是医疗 AI 伦理与治理面临的主要挑战之一。AI 模型在训练过程中可能会受到训练数据偏差的影响，导致对某些人群的诊断或预测结果存在偏见，影响医疗服务的公平性和质量(43)。

医疗领域 XAI 技术的应用：为解决上述困境，近年涌现出许多可解释人工智能 （XAI）技术，旨在提升医疗 AI 的透明度。总的来说，如何在不显著降低模型性能的前提下，实现对医生友好的透明解释，是提升医疗 AI 可信度亟待攻克的技术壁垒(43)。

5.3.2 AI 决策可解释性不足

医疗 AI 决策可解释性不足是制约 AI 在医疗领域应用的重要因素。医生和患者需要了解 AI 决策的依据和逻辑，才能信任和接受 AI 的建议。然而，目前许多医疗 AI 模型的决策过程像 "黑箱" 一样难以理解，缺乏足够的可解释性(43)。

张勤建议，应要求 AI 医疗从原理上具有可解释性、可溯源纠错，无幻觉和泛化问题，并经过第三方三甲医院的独立测试认可，"不能仅仅停留在数据可靠性层面和测试集跑分层面"(44)。这表明，提高医疗 AI 的可解释性对于提升其可信度和应用价值至关重要。

5.3.3 AI 伦理治理框架不完善

医疗 AI 伦理治理框架不完善是医疗 AI 发展面临的重要挑战。目前，缺乏统一的医疗 AI 伦理标准和规范，难以对 AI 的研发、应用和管理进行有效的引导和约束(42)。

《医疗 AI 的透明革命：破解黑箱困境与算法偏见的治理之路》一文中提到，还有学者倡导 "可解释 AI 2.0"，即从设计阶段就将人因交互纳入：模型能够与医生交互解释，例如医生提出假设问题，模型给出相应反馈解释，从而形成人机协同决策的新范式(43)。这种人机协同决策的新范式有助于提高医疗 AI 的可解释性和可信度。

六、特定医疗场景挑战

6.1 基层医疗信息化挑战

6.1.1 资金投入不足

基层医疗卫生机构信息化建设需要大量资金投入，但实际投入与需求之间存在较大差距。部分基层医疗机构面临资金紧张问题，信息化建设难以深入推进(15)。从市场规模来看，2025 年医疗云计算服务中合规性审计费用占比仅为 18%，但预计到 2030 年将提升至 35%，这一变化反映了监管压力的逐步传导(35)。

基层医疗卫生机构信息化建设的资金投入不足主要表现在基础设施建设、系统开发和维护、人员培训等方面。由于资金有限，许多基层医疗机构无法及时更新设备和系统，影响了信息化建设的进程和效果。

6.1.2 人才队伍建设滞后

基层医疗卫生机构信息化人才队伍建设相对滞后，缺乏既懂医疗业务又熟悉信息技术的复合型人才(15)。调查显示，三甲医院既懂医疗业务又掌握大数据技术的复合型人才不足 5%(27)。这种人才短缺的问题在基层医疗机构更为突出，制约了信息化建设的推进和应用。

为解决这一问题，需要加强基层医疗卫生信息化人才的培养和引进。一方面，可以通过培训、交流等方式，提升现有人员的信息化水平；另一方面，可以制定优惠政策，吸引复合型人才到基层工作。

6.1.3 信息化应用深度不足

基层医疗卫生机构信息化应用深度不足是制约基层医疗服务能力提升的重要因素。部分基层医疗机构虽然配备了信息化设备和系统，但应用水平较低，未能充分发挥信息化技术的优势(15)。

部分基层医疗卫生机构信息化意识观念落后，对信息化建设的认识不足，导致信息化应用效果不佳(15)。因此，需要加强基层医疗卫生机构的信息化意识和能力建设，推动信息化技术在基层医疗服务中的深度应用。

6.2 三甲医院信息化挑战

6.2.1 系统复杂度高与集成难度大

三甲医院信息化系统复杂度高，集成难度大，是三甲医院信息化建设面临的主要挑战。三甲医院通常拥有数十个甚至上百个信息系统，这些系统由不同厂商开发，采用不同的技术架构和数据标准，导致系统集成难度大，信息孤岛现象严重(22)。

虽然智慧医院建设取得了一定成效，不过在推进的进程当中依旧面临着多种挑战，这些挑战对三大维度的协同发展形成了制约，数据安全以及隐私保护方面的压力逐渐明显，在 2025 年网络与数据安全新的规定对医疗数据提出了更为严格的保护要求，反映出安全体系建设的紧迫性(22)。

6.2.2 高并发访问与性能压力

三甲医院日门诊量巨大，信息系统面临高并发访问和性能压力。在就诊高峰期，系统可能面临数万甚至数十万的并发访问请求，要求系统具备强大的处理能力和高可用性(22)。

为应对这一挑战，三甲医院需要采用高性能的硬件设备和先进的技术架构，如分布式架构、负载均衡、缓存技术等，提高系统的处理能力和响应速度。

6.2.3 科研与临床数据整合困难

三甲医院承担着大量的科研任务，科研与临床数据整合困难是三甲医院面临的重要挑战。科研数据和临床数据通常存储在不同的系统中，数据标准和格式不一致，难以进行有效的整合和分析(22)。

在学科建设方面，疑难危重症诊疗能力想要得到提升，依靠的是多学科协作以及精准医疗，然而现有的医疗数据分散于不同系统之中，患者全周期数据整合存在险阻，致使临床决策支持不够充分，对学科交叉创新形成了制约(22)。

6.3 区域医疗协同挑战

6.3.1 跨机构数据共享障碍

区域医疗协同面临的主要挑战是跨机构数据共享障碍。不同医疗机构之间的数据标准不统一，系统架构各异，导致数据难以共享和交换(20)。

医疗信息互联互通是智慧医疗建设的关键环节，通过建立统一的数据标准和接口，实现不同医疗机构之间医疗信息的共享。这不仅有助于医生全面了解患者病情，还为临床研究、公共卫生决策提供了有力支持(10)。

6.3.2 业务协同流程不顺畅

区域医疗协同中的业务协同流程不顺畅是制约医疗服务连续性和协同性的重要因素。不同医疗机构之间的业务流程存在差异，缺乏统一的标准和规范，导致转诊、会诊等协同业务流程不顺畅，影响了医疗服务的质量和效率(20)。

一是区域医疗服务协同应用，包括医学影像诊断、心电诊断、医学检验、病理诊断、远程会诊、消毒供应、医疗急救等 7 个资源共享中心的信息化功能。将慢病、老年健康、妇幼保健、护理、中医药、疾控、预防保健等业务充分融合到紧密型县域医共体信息系统建设中，实现资源共享、信息共用(29)。

6.3.3 利益协调与管理机制不完善

区域医疗协同中的利益协调与管理机制不完善是制约区域医疗协同发展的重要因素。不同医疗机构之间存在利益冲突和竞争关系，缺乏有效的协调机制和管理模式，导致区域医疗协同难以深入推进(20)。

为解决这一问题，需要建立健全的区域医疗协同管理机制，明确各医疗机构的职责和权利，建立合理的利益分配和协调机制，推动区域医疗资源的优化配置和高效利用。

七、数字化转型技术路径挑战

7.1 云计算在医疗领域的应用挑战

7.1.1 云安全与隐私保护

云计算在医疗领域的应用面临云安全与隐私保护的挑战。医疗数据的敏感性和重要性要求云服务提供商提供更高水平的安全保障。然而，云环境的开放性和复杂性增加了数据泄露和安全风险(38)。

云计算环境下，医疗数据的安全存储和传输面临多方面的挑战，包括但不限于数据泄露、黑客攻击、系统漏洞等问题。例如，云平台可能面临 DDoS 攻击、恶意代码注入等网络攻击，这些攻击可能导致云平台服务中断，数据泄露或损坏(38)。

7.1.2 云服务可靠性与可用性

医疗业务对系统的可靠性和可用性要求极高，云服务的可靠性和可用性是医疗云计算面临的重要挑战。云服务提供商的基础设施故障、网络中断等问题可能导致医疗业务中断，影响患者的生命安全(38)。

为应对这一挑战，需要选择具有高可靠性和可用性的云服务提供商，并建立完善的容灾备份和应急响应机制，确保医疗业务的连续性。

7.1.3 多云管理与混合云部署复杂性

多云管理与混合云部署复杂性是医疗云计算面临的重要挑战。许多医疗机构采用多云或混合云部署模式，需要管理多个云平台的资源和服务，这增加了管理的复杂性和难度(7)。

云原生架构的实施并非一帆风顺，其中云成本和优化问题成为了一大挑战(7)。在云原生架构中，如何平衡云资源的使用效率和成本控制，是医疗云计算面临的重要问题。

7.2 人工智能在医疗领域的应用挑战

7.2.1 AI 模型训练数据质量问题

AI 模型训练数据质量问题是制约医疗 AI 发展的重要因素。医疗数据质量参差不齐，存在大量噪声、缺失值和格式不一致，影响了 AI 模型的训练效果和应用价值(23)。

数据准确性、完整性和一致性不足成为制约 GenAI 创造可靠、可信、一致性的医疗诊疗方案的主要瓶颈(23)。这些数据质量问题主要来源于数据采集、标注和处理等环节，需要通过数据治理和质量控制来解决。

7.2.2 AI 模型泛化能力不足

AI 模型泛化能力不足是医疗 AI 应用面临的重要挑战。许多 AI 模型在特定数据集上表现良好，但在实际应用中，面对不同的医疗场景和患者群体，模型的性能可能会显著下降(23)。

为解决这一问题，需要采用数据增强、迁移学习等技术手段，提高模型的泛化能力。同时，加强模型在不同场景下的测试和验证，确保模型的稳定性和可靠性。

7.2.3 AI 与现有系统集成困难

AI 与现有系统集成困难是医疗 AI 应用面临的主要挑战之一。AI 系统需要与医院现有的 HIS、EMR 等系统进行集成，实现数据的互通和业务的协同。然而，现有系统的技术架构和数据标准各不相同，增加了集成的难度(23)。

在 AI 时代，医疗机构需从组织能力建设层面培养适应未来医疗场景的医护人员。这要求重新定义医生的核心胜任能力，并推动医疗教育体系的相应变革。例如提升数据对话能力。医生需具备与智能体协同工作的能力，这要求更强的数据分析和解读能力，以有效处理 AI 辅助生成的患者数据(23)。

7.3 物联网在医疗领域的应用挑战

7.3.1 物联网设备安全风险

物联网设备安全风险是医疗物联网应用面临的主要挑战。医疗物联网设备可能面临被恶意控制、数据泄露、设备漏洞被利用等安全风险，这些风险可能直接威胁患者的生命安全(52)。

医疗物联网设备的安全漏洞可能导致患者隐私泄露、医疗数据篡改甚至威胁患者生命安全。随着医疗物联网设备功能的日益丰富，安全漏洞数量也在不断增加，给安全漏洞检测和应急响应带来压力(52)。

7.3.2 设备兼容性与标准化不足

医疗物联网设备兼容性与标准化不足是制约医疗物联网发展的重要因素。不同厂商的医疗物联网设备采用不同的通信协议和数据标准，导致设备之间难以互联互通，增加了系统集成和管理的难度(50)。

中国推出《医疗器械网络安全注册审查指导原则》，原则规范数据安全行业标准统一化跨厂商设备兼容性标准，如 IE10173 的推广解决数据孤岛问题(55)。这表明，推动医疗物联网设备的标准化和兼容性对于促进医疗物联网的发展具有重要意义。

7.3.3 海量数据处理与分析挑战

医疗物联网设备产生大量的数据，海量数据处理与分析是医疗物联网应用面临的重要挑战。如何高效存储、处理和分析这些数据，提取有价值的信息，是医疗物联网应用的关键(53)。

在护理病区内，系统通过超宽带 (UWB) 高精度定位系统对病区内所有病患、护士、特种设备的分布情况进行实时监测，同时能够通过第一视角漫游的方式对所有病房进行虚拟巡视。基于物联网中台的集成能力，实现床旁设备、智能病床数据的高精度采集，同时结合院内 HIS 系统，实现患者生命体征信息、手术、医护的实时同步监管(53)。

八、应对策略与建议

8.1 技术架构优化策略

8.1.1 采用微服务架构与云原生技术

针对医疗业务系统技术架构挑战，建议采用微服务架构与云原生技术。微服务架构可以将复杂的医疗系统拆分为多个独立的服务，提高系统的可扩展性和可维护性。云原生技术则可以提供弹性计算、分布式存储等能力，满足医疗业务对高可用性和高性能的要求(7)。

传统 Oracle 架构医院升级 AI 系统需投入 2400 万元，而采用云原生架构的同类医院，通过容器化部署使成本降低 45%。模块化设计支持快速迭代，某省级医院基于云平台开发的智能分诊系统，上线周期从 18 个月缩短至 6 周(27)。

8.1.2 推动数据标准化与互操作性

推动数据标准化与互操作性是解决医疗数据互通问题的关键。建议采用国际标准和国内行业标准，如 HL7 FHIR、DICOM 等，统一医疗数据的格式和接口。同时，建立医疗数据字典和元数据管理体系，确保数据的一致性和可理解性(11)。

浙江大学附属医院通过 HL7 FHIR 标准重构信息系统，实现检查预约时间从 3 小时缩短至 15 分钟。其经验表明，建立全国统一的数据交换标准，可使系统集成成本下降 60%(27)。

8.1.3 构建统一数据中台与集成平台

构建统一数据中台与集成平台是解决系统集成和数据互通问题的有效途径。数据中台可以整合不同系统的数据，提供统一的数据服务；集成平台则可以实现不同系统之间的接口对接和业务协同(1)。

医院的业务需要经历深刻重构。医院服务体系经过多年发展，已形成相对稳定的模式。引入 AI 需要重新设计工作流程，不仅涉及技术层面的调整，还需跨部门协作以实现跨学科融合(23)。

8.2 数据治理提升策略

8.2.1 建立健全数据治理体系

建立健全数据治理体系是提升医疗数据质量和安全性的关键。建议成立数据治理委员会，明确各部门的数据管理职责和流程，制定数据标准和规范，建立数据质量评估和改进机制(9)。

医疗机构应制定严格的隐私保护政策，明确患者隐私保护的范围、流程和责任(9)。同时，建立健全的数据治理组织架构，设立数据治理委员会和数据治理团队，负责数据治理的决策、执行和监督工作。

8.2.2 加强数据全生命周期管理

加强数据全生命周期管理是保障医疗数据安全和合规的重要措施。建议对医疗数据从采集、存储、处理、使用到销毁的全过程进行管理，制定数据生命周期各环节的标准和规范，确保数据的安全和合规(9)。

建立数据质量控制流程，确保病历数据的完整性和准确性。通过数据清洗和验证，减少数据中的错误和不一致性。实施数据质量监测机制，实时监控病历数据的质量，一旦发现异常立即采取措施进行纠正(28)。

8.2.3 推动数据共享与隐私保护平衡

推动数据共享与隐私保护平衡是医疗数据治理的重要目标。建议采用数据脱敏、匿名化等技术手段，在保护患者隐私的前提下，促进数据的共享和利用。同时，建立数据共享的审批和监管机制，确保数据共享的合规性和安全性(8)。

我们需要建立一套完善的数据共享与开放机制，明确数据共享的范围、方式和条件，确保数据在共享与开放过程中既能满足研究需求，又能保护患者隐私(8)。

8.3 业务流程优化策略

8.3.1 重构医疗业务流程

重构医疗业务流程是提升医疗服务效率和质量的重要途径。建议基于患者需求和医疗最佳实践，重新设计医疗业务流程，简化不必要的环节，优化关键路径，提高医疗服务的连续性和协同性(27)。

医院的业务需要经历深刻重构。医院服务体系经过多年发展，已形成相对稳定的模式。引入 AI 需要重新设计工作流程，不仅涉及技术层面的调整，还需跨部门协作以实现跨学科融合(23)。

8.3.2 推动流程标准化与数字化

推动流程标准化与数字化是提升医疗业务效率和质量的重要手段。建议制定统一的医疗业务流程标准，实现流程的规范化和标准化。同时，利用信息技术实现流程的数字化和自动化，提高流程的执行效率和透明度(27)。

通过 HL7 FHIR 标准重构信息系统，实现检查预约时间从 3 小时缩短至 15 分钟。其经验表明，建立全国统一的数据交换标准，可使系统集成成本下降 60%(27)。

8.3.3 强化跨部门协作机制

强化跨部门协作机制是解决医疗业务流程问题的关键。建议建立跨部门的协作团队和工作机制，明确各部门的职责和协作流程，加强信息共享和沟通协调，提高医疗服务的连续性和协同性(23)。

医院需要建立开放创新的文化氛围，鼓励员工接受和适应新技术。然而，这一过程需要时间和强有力的领导支持。传统医院对流程变更的接受度较低，文化惯性构成显著阻力(23)。

8.4 安全合规保障策略

8.4.1 构建多层次安全防护体系

构建多层次安全防护体系是保障医疗业务系统安全的重要措施。建议从物理安全、网络安全、应用安全、数据安全等多个层面实施安全防护措施，形成全方位的安全防护体系(36)。

在数据安全与隐私保护方面，采用加密、脱敏等技术手段，确保医疗数据在存储、传输和使用过程中的安全性(9)。同时，建立访问控制与审计机制，确保只有授权人员才能访问敏感数据，并对数据访问进行审计和追踪。

8.4.2 加强医疗 AI 伦理治理

加强医疗 AI 伦理治理是保障医疗 AI 健康发展的重要措施。建议制定医疗 AI 伦理规范和标准，建立 AI 伦理审查机制，加强对 AI 研发、应用和管理的引导和约束，确保 AI 的应用符合伦理和法律要求(43)。

张勤建议，应要求 AI 医疗从原理上具有可解释性、可溯源纠错，无幻觉和泛化问题，并经过第三方三甲医院的独立测试认可，"不能仅仅停留在数据可靠性层面和测试集跑分层面"(44)。

8.4.3 完善安全事件应急响应机制

完善安全事件应急响应机制是应对网络安全威胁的重要措施。建议制定详细的安全事件应急响应预案，明确应急响应流程和责任分工，定期进行应急演练，确保在安全事件发生时能够快速响应，最大限度地减少损失(36)。

建立信息安全事件应急响应机制，制定信息安全事件报告和调查程序，对信息安全事件进行公开透明的事故处理(28)。同时，建立信息安全风险评估机制，定期对系统进行安全评估，及时发现和处理安全隐患。

8.5 人才培养与组织变革策略

8.5.1 培养复合型医疗信息化人才

培养复合型医疗信息化人才是解决医疗信息化人才短缺问题的关键。建议加强医学信息学、医疗数据分析师等复合型人才的培养，建立健全的人才培养体系和激励机制，吸引和留住优秀人才(27)。

在引进环节，着重招聘医学信息学、医疗数据分析师这类复合型人才，设立首席信息官即 CIO 岗位，使其可直接参与到医院的决策过程之中，在培养方面，构建分层培训体系：针对管理层开展信息化战略培训，以此提升其决策能力，针对临床科室开展应用技能培训，保证技术工具的使用率可达到 90% 以上，针对信息科人员开展前沿技术培训，每年的培训时长至少为 40 学时(22)。

8.5.2 推动组织文化变革

推动组织文化变革是促进医疗信息化发展的重要因素。建议营造开放创新的组织文化，鼓励员工接受和适应新技术，建立学习型组织，不断提升员工的信息化素养和技能(23)。

医院需要建立开放创新的文化氛围，鼓励员工接受和适应新技术。然而，这一过程需要时间和强有力的领导支持。传统医院对流程变更的接受度较低，文化惯性构成显著阻力(23)。

8.5.3 建立跨部门协作机制

建立跨部门协作机制是解决医疗信息化建设中跨部门协作问题的关键。建议成立跨部门的信息化项目团队，明确各部门的职责和协作流程，建立有效的沟通和协调机制，促进信息共享和业务协同(23)。

设立信息化项目协调小组，由不同部门的代表组成，负责项目的整体规划、协调和监督。制定明确的协作流程和沟通机制，确保信息在各部门之间畅通无阻。建立定期的会议制度，如项目进度会议、需求讨论会等，以便及时沟通和解决问题(28)。

九、结论与展望

9.1 研究结论

本研究通过对数字经济时代医疗业务系统面临的挑战进行全面分析，得出以下结论：

1. 技术架构挑战：系统集成与互操作性难题、数据互通与整合挑战、云原生架构转型挑战是医疗业务系统技术架构面临的主要挑战。这些挑战制约了医疗信息化的发展，增加了系统建设和维护的成本。
2. 数据治理挑战：数据隐私与安全保护、数据质量与标准化、数据生命周期管理是医疗数据治理面临的主要挑战。这些挑战影响了医疗数据的价值挖掘和应用，也增加了合规风险。
3. 业务流程挑战：业务流程标准化与优化、跨部门协作与协同、患者服务流程优化是医疗业务流程面临的主要挑战。这些挑战影响了医疗服务的效率和质量，也制约了医疗信息化的应用效果。
4. 安全合规挑战：网络安全威胁与防护、合规性与监管要求、医疗 AI 伦理与治理是医疗安全合规面临的主要挑战。这些挑战增加了医疗业务系统的安全风险和合规成本。
5. 特定医疗场景挑战：基层医疗信息化面临资金投入不足、人才队伍建设滞后、信息化应用深度不足等挑战；三甲医院面临系统复杂度高、高并发访问压力大、科研与临床数据整合困难等挑战；区域医疗协同面临跨机构数据共享障碍、业务协同流程不顺畅、利益协调与管理机制不完善等挑战。
6. 数字化转型技术路径挑战：云计算在医疗领域的应用面临云安全与隐私保护、云服务可靠性与可用性、多云管理与混合云部署复杂性等挑战；人工智能在医疗领域的应用面临 AI 模型训练数据质量问题、AI 模型泛化能力不足、AI 与现有系统集成困难等挑战；物联网在医疗领域的应用面临物联网设备安全风险、设备兼容性与标准化不足、海量数据处理与分析挑战等挑战。

9.2 未来展望

基于当前医疗信息化的发展趋势和挑战，对未来医疗业务系统的发展提出以下展望：

1. 技术融合加速：云计算、人工智能、物联网等技术将与医疗业务深度融合，形成更加智能、高效的医疗业务系统。云原生、微服务、容器化等技术将成为医疗信息化的主流架构。
2. 数据价值深度挖掘：随着数据治理能力的提升和 AI 技术的发展，医疗数据的价值将得到更深入的挖掘和应用，为临床决策、科研创新、健康管理等提供更有力的支持。
3. 区域医疗协同深化：区域医疗协同将成为医疗服务体系的重要组成部分，通过建立统一的数据标准和共享机制，实现医疗资源的优化配置和高效利用，提升医疗服务的连续性和协同性。
4. 安全合规要求提高：随着医疗数据安全和隐私保护的重要性日益凸显，安全合规要求将不断提高，推动医疗业务系统安全防护能力和合规管理水平的提升。
5. 人才培养体系完善：复合型医疗信息化人才的培养将得到更多重视，形成完善的人才培养体系和激励机制，为医疗信息化发展提供人才保障。

9.3 政策建议

基于研究结论和未来展望，提出以下政策建议：

1. 加强顶层设计：加强医疗信息化顶层设计，制定统一的发展规划和标准规范，推动医疗业务系统的标准化和规范化建设。
2. 加大资金投入：加大对医疗信息化建设的资金投入，特别是对基层医疗信息化和区域医疗协同的支持，缩小地区和机构间的数字鸿沟。
3. 完善法律法规：完善医疗数据安全和隐私保护的法律法规，明确各方责任和义务，为医疗信息化发展提供法律保障。
4. 促进技术创新：促进云计算、人工智能、物联网等技术在医疗领域的创新应用，支持关键技术的研发和推广，提升医疗信息化的技术水平。
5. 加强人才培养：加强复合型医疗信息化人才的培养，完善人才培养体系和激励机制，为医疗信息化发展提供人才保障。
6. 推动国际合作：推动医疗信息化领域的国际合作，借鉴国际先进经验，提升我国医疗信息化的国际化水平。

通过以上措施，可以有效应对数字经济时代医疗业务系统面临的挑战，推动医疗信息化的健康发展，为建设健康中国提供有力支撑。

参考资料

[1] 智能医疗系统架构:AI应用架构师的实战宝典-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2501_91490244/article/details/149770038

[2] 2025年医疗行业信息化建设政策环境与技术挑战研究.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0613/6032222033011143.shtm

[3] 2025年医疗行业信息化升级:智慧医院建设趋势与挑战报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0721/5201133301012300.shtm

[4] 如何平衡HIS系统SaaS化转型中架构的稳定性与扩展性 | 人人都是产品经理 https://www.woshipm.com/pd/6242497.html

[5] 2025年医疗信息化政策助力下的技术难题分析与挑战应对研究报告.docx - 人人文库 https://www.renrendoc.com/paper/465895422.html

[6] 医院业务系统中常见的技术问题:系统集成与数据互通困难。_编程语言-CSDN问答 https://ask.csdn.net/questions/8606868

[7] 云原生架构在医疗信息化中的实践与挑战.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/410127625.html

[8] 2025年医疗健康行业中文大模型训练数据合规性挑战报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0914/8007075100007132.shtm

[9] 2025年医疗行业数据治理体系构建与患者隐私保护报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0521/8070112056007067.shtm

[10] 聚焦2025:智慧医疗建设与医疗大数据安全与隐私保护研究报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/466736903.html

[11] 人工智能驱动的2025年医疗数据治理技术解析_平台_海量_临床 https://m.sohu.com/a/867418796_121924584/

[12] 黑龙江开展医用耗材重复数据本年度二次治理 2025年7月10日，黑龙江省公共资源交易平台发布通知，按照省医保局要求，将对医用耗材重复数据进行本年度二次治理，以“执行中选结果，避免出现重复数据”为原则，确保平台一个产品只保留一条挂网数据。治理后常见问题及解决措施同步公布，如新注册证取消旧证保留可刷新数据，医药机构下单提示产品取消挂网需重新添加院内目录等。服务电话及地点也一并公开。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7525688199612566784/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7525688281368185654®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=1TpI782sFgd9Bu3X6WAx6Rxtp5d6hNjTQYcOtg1qXoQ-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943378&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[13] 医药反腐-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7530541215134141723/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7530541285984226098®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=UGCLLI14UHhWY1QlJGxAixXAlmaBf.bVsyUnoMSGudw-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943378&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[14] 互联网诊疗是有益于医院和人民的 好东西，怎么发展到现在成了重点监察对象了呢-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7525380162989411619/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7525380092764228387®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=25SwlIzNx8rZSmV4VYYVuAXjKi1Y7Fxu_mldLuxZwek-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943378&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[15] 2025年基层医疗卫生机构信息化建设现状与挑战分析报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0804/6105100141011211.shtm

[16] 2025年基层医疗卫生机构信息化建设现状与挑战分析报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/464077142.html

[17] 2025年基层医疗卫生机构信息化建设中的医疗信息化与医疗服务智能化转型报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/467333718.html

[18] 2025年基层医疗卫生机构信息化建设与医疗信息化技术应用创新研究进展报告-20250914065144.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0914/7023144121010156.shtm

[19] 2025年基层医疗机构信息化建设与医疗质量提升策略研究-20250812.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/453060505.html

[20] 跨系统割裂、数据难共享:县域医共体“最后一公里”如何破解?_信息化_医疗_紧密型 https://m.sohu.com/a/876536802_99921220/

[21] 2025年基层医疗卫生机构信息化建设与医疗信息化人才培养报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/464783364.html

[22] 【关注】智慧医院建设推动大型三甲医院可持续高质量发展的思考-腾讯新闻 http://news.qq.com/rain/a/20250919A00AFF00

[23] 专家观点 - 张琨:生成式人工智能医院建设热潮的冷思考与破局路径-中国医院协会信息专业委员会 https://www.chima.org.cn/Html/News/Articles/17281.html

[24] 智慧医疗新时代:2025年医院信息化建设创新模式与挑战报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0721/5202332301012300.shtm

[25] 2025年医院信息化建设挑战与智能化升级路径研究报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0709/5244044301012241.shtm

[26] 2025-2030中国医院信息化建设痛点解析与新一代解决方案白皮书 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4897161795.html

[27] 从传统信息化到智慧医疗:医院转型的三重突破路径-远程医疗与数字健康-智慧医疗网 http://www.cn-witmed.com/list/32/14277.html

[28] 2025年医院信息化建设新挑战:电子病历系统优化与数据共享报告.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/436698810.html

[29] 《关于印发紧密型县域医共体信息化功能指引的通知》政策解读_政策解读_中国政府网 https://www.gov.cn/zhengce/202503/content_7013131.htm

[30] 2025年医院信息化建设与区域医疗协同发展报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0921/6205234125011232.shtm

[31] 全国统一医保影像云数据迈上新台阶！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7546540883441749289/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7546540835980856064®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=3ZWAMRRlSn5Jn_1OjOyloGZ9w_2r6SXBPJ0A808U5EY-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943446&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[32] 国家卫健委：24省检查检验结果互认项目超100项 目标到2025年底，各紧密型医联体(含城市医疗集团和县域医共体)实现医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过200项。到2027年底，各省域内医疗机构间互认项目超过300项；京津冀、长三角、成渝等区域内医疗机构互认项目数超过200项。到2030年，全国互认工作机制进一步健全完善，检查检验同质化水平进一步提高，结果互通共享体系基本建立，基本实现常见检查检验结果跨区域、跨医疗机构共享互认。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7442141795779235112/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7409742567484688396®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=PEVik0jF6qV.uhVf2aamXZ83V.cXG184UNvo1ybD8Ro-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943446&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[33] 医疗数据共享难题-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7503905675471752458/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7503905689522293531®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=LHeFqOAX6Ip_a5QneoxTb95sZv.BZU6yXbSN4gfKiR8-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943446&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[34] #2025医保DIG改革来了-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7468781364414893370/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7468781299503844115®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=LbAM9tUDlO.DDV_6D2E3GNEPtvFdi7sBSRwfxmrvijg-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943446&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[35] 2025-2030中国医疗云计算服务安全性评估与对策 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4901680572.html

[36] 数字医疗创新在医疗信息化安全防护中的2025年技术挑战.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0808/7002063124010143.shtm

[37] 2025-2030医疗云计算平台安全性评估与数据治理趋势报告 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4898381072.html

[38] 医疗云安全的挑战与对策分析.docx - 人人文库 https://m.renrendoc.com/paper/410589653.html

[39] 聚焦2025:医疗行业信息化建设中的数据安全与隐私保护挑战分析 https://www.renrendoc.com/paper/466735214.html

[40] 云环境下的安全挑战，合规存储与传输的解决方案 http://www.zhangwoo.com/v3/news/detail.aspx?id=172603

[41] 2025-2030中国医疗云计算平台软件安全需求与技术发展趋势报告 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4897260869.html

[42] 2025-2030医疗ai算法可解释性研究与监管应对报告 https://m.renrendoc.com/paper/454191309.html

[43] 《医疗AI的透明革命:破解黑箱困境与算法偏见的治理之路》_医疗算法黑箱-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_37946517/article/details/147758824

[44] 张勤:医疗诊断领域应用AI技术要可信、可靠、可解释 https://wap.chinanews.com/wap/detail/chs/zw/10391408.shtml

[45] AI算法在医疗保健领域的准确性和可解释性问题 https://docs.feishu.cn/v/wiki/GjyMwJiQNiiG6Nk6XJDcOzKTnjj/a4

[46] 医疗AI 必须以“人机对齐”为前提 http://paper.people.com.cn/zgjjzk/pc/content/202504/30/content_30075468.html

[47] 腾讯健康总裁表示AI医疗全面落地需实现7个关键路标-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7550739219980569856/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7550738827057433371®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=JhDcM_jARdNl3b6z3EQTxAJGFpf6HrYHuAwXYjvVeW4-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943597&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[48] AI在医疗领域能干嘛？它是如何走进医院的？-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7510091913492548915/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7510092690244045607®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=xdHJmU1.IQ1uinuiR78G5uS6UGUi1fJ9aYoC40Ouxow-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943597&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[49] 2025至2030中国联网医疗设备安全行业运营态势与投资前景调查研究报告.docx - 人人文库 https://www.renrendoc.com/paper/467659392.html

[50] 2025-2030中国医疗物联网设备连接标准与数据安全治理报告 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-4897274826.html

[51] 医疗物联网设备的安全与隐私保护-20250814143136.pptx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0814/7164015020010145.shtm

[52] 2025年医疗物联网设备安全漏洞检测与应急响应报告.docx-原创力文档 https://m.book118.com/html/2025/0621/6145135201011145.shtm

[53] 未来照护：探索2025年物联网与AI在医疗护理中的革命性应用 通过一系列生动的案例和专家访谈，您将了解到物联网设备如何实现对病人健康状况的实时监控，以及AI算法如何分析这些数据以提前预警潜在的健康风险。此外，我们还将探讨智能系统如何协助医生进行诊断决策，并改善医院管理及资源分配，从而提升整体医疗效率。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7498308711627164955/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7498309315162426149®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=yfs40J60EkulvWuBhiRkRiM1McFfc7xTKBglkjSYuzM-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943597&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[54] FDA网络设备定义扩展-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7550877948702772516/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7550877906608655140®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=Yio53zR60MQViA4QoccaNFHnSVtkOZuPg34PMIho33U-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943597&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[55] 2025年医疗物联网行业的发展趋势-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7474410392052043034/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7474410153383660329®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=BEbhtOP_i4spc0W4_YOilw_doHm.xlqtuX0lUhn2PNM-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1758943597&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1