結直腸息肉內(nèi)鏡切除術后信息化建設監(jiān)測方案演講人01結直腸息肉內(nèi)鏡切除術后信息化建設監(jiān)測方案結直腸息肉內(nèi)鏡切除術后信息化建設監(jiān)測方案作為從事消化內(nèi)鏡診療與術后管理十余年的臨床工作者，我親身經(jīng)歷了結直腸息肉內(nèi)鏡切除術從“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)驅動”的轉型。早期工作中，我曾因隨訪信息碎片化、風險預警滯后，目睹過息肉癌變患者因錯過最佳干預時機而延誤治療的遺憾；也曾因手工登記隨訪效率低下，導致醫(yī)護人員陷入“填表-查表-提醒”的重復勞動，難以聚焦患者個體化管理。這些痛點讓我深刻認識到：結直腸息肉內(nèi)鏡切除術后管理亟需通過信息化建設構建全周期、智能化監(jiān)測體系，以數(shù)據(jù)流串聯(lián)診療全流程，實現(xiàn)從“被動響應”到“主動預警”、從“粗放管理”到“精準干預”的跨越?；诖耍医Y合臨床實踐與信息化管理經(jīng)驗，提出以下監(jiān)測方案，旨在為同行提供一套可落地、可推廣的術后管理路徑。02監(jiān)測方案目標與設計原則1核心目標03-保障患者安全：建立并發(fā)癥風險預測模型，實現(xiàn)術后出血、穿孔等不良事件的早期預警，降低嚴重并發(fā)癥發(fā)生率至1%以下；02-提升管理效能：通過自動化數(shù)據(jù)采集、智能隨訪提醒，減少人工操作負擔，將隨訪及時率提升至95%以上；01結直腸息肉內(nèi)鏡切除術后信息化建設監(jiān)測的核心目標是：構建“以患者為中心、數(shù)據(jù)為驅動、多學科協(xié)同”的全周期監(jiān)測體系，具體涵蓋三個維度：04-優(yōu)化醫(yī)療質(zhì)量：通過數(shù)據(jù)分析持續(xù)改進診療流程，實現(xiàn)息肉復發(fā)率降低20%、早期癌變檢出率提升15%的長期目標。2設計原則為確保方案的科學性與可操作性，需遵循以下原則：-患者優(yōu)先原則：界面設計簡潔友好，隨訪內(nèi)容個體化，兼顧老年患者等特殊群體的使用需求（如語音錄入、大字體顯示）；-數(shù)據(jù)驅動原則：基于循證醫(yī)學證據(jù)構建風險分層模型，以客觀數(shù)據(jù)替代經(jīng)驗判斷，實現(xiàn)“精準監(jiān)測-精準干預”；-標準統(tǒng)一原則：采用國際通用標準（如ICD-11、SNOMED-CT）對數(shù)據(jù)進行編碼，確保不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通；-安全可控原則：嚴格遵守《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范》，通過權限分級、數(shù)據(jù)加密、操作留痕等措施保障患者隱私與數(shù)據(jù)安全；-動態(tài)迭代原則：建立用戶反饋機制，定期收集臨床醫(yī)生、護士、患者的使用體驗，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)功能與監(jiān)測指標。32145603信息化監(jiān)測系統(tǒng)架構設計信息化監(jiān)測系統(tǒng)架構設計為實現(xiàn)全周期監(jiān)測，系統(tǒng)需采用“云-邊-端”協(xié)同架構，覆蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、分析、應用全流程，具體分為四層：1感知層：多源數(shù)據(jù)采集感知層是數(shù)據(jù)輸入的“入口”，需整合院內(nèi)診療數(shù)據(jù)與院外患者數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“一次采集、多場景共享”：-院內(nèi)診療數(shù)據(jù)：通過醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、電子病歷系統(tǒng)（EMR）、內(nèi)鏡中心管理系統(tǒng)自動提取患者基本信息（年齡、性別、基礎疾?。?nèi)鏡檢查數(shù)據(jù)（息肉位置、大小、形態(tài)、數(shù)量）、病理數(shù)據(jù)（病理類型、分化程度、切緣狀態(tài)）、手術記錄（麻醉方式、手術時間、術中并發(fā)癥）等結構化數(shù)據(jù)；-院外患者數(shù)據(jù)：通過患者端APP、可穿戴設備、智能隨訪問卷采集非結構化數(shù)據(jù)，包括：-癥狀數(shù)據(jù)：腹痛、便血、排便習慣改變等（采用Likert5分量表量化）；1感知層：多源數(shù)據(jù)采集-用藥依從性：是否規(guī)律服用抗凝藥、益生菌等（通過拍照上傳藥品包裝或智能藥盒提醒記錄）；1-生活方式：飲食、運動、吸煙飲酒情況（結合智能手環(huán)數(shù)據(jù)自動生成活動量報告）；2-心理狀態(tài)：采用焦慮自評量表（SAS）、抑郁自評量表（SDS）定期評估，為心理干預提供依據(jù)。32平臺層：數(shù)據(jù)處理與智能分析平臺層是系統(tǒng)的“大腦”，負責數(shù)據(jù)清洗、整合、分析與建模，核心功能包括：-數(shù)據(jù)中臺：建立標準化數(shù)據(jù)字典，將不同來源的結構化與非結構化數(shù)據(jù)轉化為統(tǒng)一格式（如將“便血”癥狀統(tǒng)一編碼為SNOMED-CT:267039000），實現(xiàn)數(shù)據(jù)“去重-校驗-關聯(lián)”，形成患者全量數(shù)據(jù)檔案；-AI引擎：集成機器學習與深度學習算法，開發(fā)兩大核心模型：-并發(fā)癥風險預測模型：基于10萬例結直腸息肉術后患者數(shù)據(jù)，訓練Logistic回歸模型，輸入年齡、息肉大小、是否合并高血壓、抗凝藥使用等12項指標，輸出術后7天內(nèi)出血風險概率（AUC≥0.85）；2平臺層：數(shù)據(jù)處理與智能分析-復發(fā)風險分層模型：結合病理類型（腺瘤性息肉vs炎性息肉）、異型程度（低級別上皮內(nèi)瘤變vs高級別上皮內(nèi)瘤變）、切除完整性（R0vsR1）等因素，將患者分為低風險（1年復發(fā)率<5%）、中風險（1年復發(fā)率5%-15%）、高風險（1年復發(fā)率>15%）三層，動態(tài)調(diào)整隨訪間隔；-規(guī)則引擎：預設臨床路徑規(guī)則（如“高風險患者術后3個月首次腸鏡”“抗凝藥停用后復查凝血功能”），當監(jiān)測數(shù)據(jù)觸發(fā)規(guī)則時自動生成預警信息（如“患者術后第5天出現(xiàn)黑便，請立即評估”）。3應用層：多角色協(xié)同應用應用層是系統(tǒng)與用戶的交互界面，需根據(jù)醫(yī)生、護士、患者、管理者不同角色的需求，提供差異化功能：-醫(yī)生工作站：集成患者全景視圖（診療時間軸、風險等級、隨訪計劃）、智能病歷生成（自動提取監(jiān)測數(shù)據(jù)生成隨訪報告）、MDT協(xié)作模塊（支持上傳病理影像、邀請多學科會診）；-護士隨訪系統(tǒng)：批量隨訪任務管理（按風險等級自動分配隨訪名單）、隨訪提醒（短信+APP推送）、數(shù)據(jù)錄入輔助（語音轉文字、異常值自動標紅）；-患者端APP：個性化隨訪計劃（文字+視頻推送）、癥狀自評引導（如“請描述便血顏色：鮮紅/暗紅/柏油樣”）、健康宣教動畫（如“息肉切除后飲食注意事項”）、在線咨詢（圖文/視頻問診）；3應用層：多角色協(xié)同應用-管理駕駛艙：實時展示科室級指標（隨訪完成率、并發(fā)癥發(fā)生率、復發(fā)率）、醫(yī)生工作量（人均隨訪患者數(shù)）、患者滿意度（評分+留言），支持數(shù)據(jù)下鉆分析（如點擊“隨訪完成率”可查看各風險等級患者詳情）。4支撐層：安全與運維保障支撐層是系統(tǒng)穩(wěn)定運行的“基石”，需從技術與管理雙維度保障系統(tǒng)安全：-技術保障：采用國密算法加密傳輸數(shù)據(jù)，通過等保三級認證，建立異地災備中心，確保數(shù)據(jù)不丟失、不泄露；-管理保障：制定《數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范》《系統(tǒng)操作手冊》，定期開展信息安全培訓（如釣魚郵件識別、數(shù)據(jù)脫敏技巧），設置“雙人復核”機制（重要數(shù)據(jù)修改需經(jīng)醫(yī)生與信息科雙重確認）。04核心監(jiān)測功能模塊與臨床應用1術后風險評估模塊：從“經(jīng)驗判斷”到“量化預警”傳統(tǒng)風險評估多依賴醫(yī)生經(jīng)驗，存在主觀性強、漏診風險高的問題。本模塊通過AI模型實現(xiàn)風險量化，具體應用場景包括：-術前風險告知：手術前，系統(tǒng)自動整合患者年齡、基礎疾病、凝血功能等數(shù)據(jù)，生成“術中-術后風險報告”，醫(yī)生結合報告與患者溝通手術風險（如“您術后出血風險為8%，高于平均水平，建議術后24小時留院觀察”）；-術后實時監(jiān)測：患者術后通過APP每日上傳體溫、心率、大便性狀等數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動匹配風險閾值（如“心率>100次/分且血紅蛋白較術前下降>20g/L”觸發(fā)出血預警），立即推送至醫(yī)生工作站；-出院計劃決策：根據(jù)風險等級動態(tài)調(diào)整出院標準（如低風險患者術后24小時可出院，高風險患者需延長至72小時），并生成個性化出院指導（如“您屬于高風險患者，請避免劇烈運動1周，出現(xiàn)腹痛及時復診”）。2智能隨訪提醒模塊：從“被動隨訪”到“主動管理”傳統(tǒng)隨訪多依賴電話或患者復診，存在隨訪率低、信息滯后等問題。本模塊通過“智能提醒+個性化內(nèi)容”提升隨訪依從性：-多渠道提醒：根據(jù)患者習慣選擇提醒方式（老年患者優(yōu)先電話+短信，中青年患者優(yōu)先APP+微信），提前3天、1天、當天發(fā)送提醒，內(nèi)容包含“隨訪時間、注意事項、一鍵導航”等；-分層隨訪策略：基于風險等級自動生成隨訪計劃：-低風險：術后1年首次腸鏡，每年1次；-中風險：術后6個月首次腸鏡，每2年1次；-高風險：術后3個月首次腸鏡，每年1次，結合糞便DNA檢測每半年1次；-隨訪閉環(huán)管理：患者完成隨訪后，數(shù)據(jù)自動同步至EMR；未完成隨訪則觸發(fā)二次提醒，3次未聯(lián)系則啟動人工干預（社區(qū)醫(yī)生上門隨訪），確?！半S訪-反饋-干預”閉環(huán)。2智能隨訪提醒模塊：從“被動隨訪”到“主動管理”3.3并發(fā)癥監(jiān)測與應急處理模塊：從“事后處理”到“早期干預”術后出血、穿孔等并發(fā)癥是影響患者預后的關鍵因素，早期識別與處理可顯著降低不良事件發(fā)生率。本模塊通過“癥狀識別-預警-處置”流程實現(xiàn)應急響應：-癥狀智能識別：患者通過APP描述癥狀（如“腹痛位置、程度、是否伴隨發(fā)熱”），系統(tǒng)通過NLP技術提取關鍵信息，結合并發(fā)癥預測模型輸出“低/中/高風險”評估；-分級預警機制：-低風險：推送居家護理建議（如“可暫時觀察，避免進食辛辣食物”）；-中風險：提醒24小時內(nèi)醫(yī)院就診，同步掛號信息至醫(yī)生工作站；-高風險：觸發(fā)“綠色通道”警報，急診科提前備血、準備內(nèi)鏡下止血設備，醫(yī)生收到警報后10分鐘內(nèi)聯(lián)系患者；2智能隨訪提醒模塊：從“被動隨訪”到“主動管理”-并發(fā)癥數(shù)據(jù)庫：記錄每次并發(fā)癥發(fā)生時間、誘因、處理措施及轉歸，通過關聯(lián)分析明確高危因素（如“服用阿司匹林患者出血風險增加2.3倍”），為臨床指南更新提供依據(jù)。3.4數(shù)據(jù)可視化與質(zhì)量改進模塊：從“數(shù)據(jù)堆砌”到“決策支持”傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理多以報表形式呈現(xiàn)，難以支撐深度分析。本模塊通過可視化圖表與鉆取分析，實現(xiàn)“宏觀-微觀”聯(lián)動：-患者個體視圖：以時間軸展示患者從術前到術后1年的全流程數(shù)據(jù)，包括息肉位置切除示意圖、病理報告對比圖、隨訪趨勢曲線（如“血紅蛋白變化趨勢”），醫(yī)生可直觀掌握病情進展；-科室級質(zhì)控指標：實時展示“隨訪及時率”“并發(fā)癥發(fā)生率”“息肉檢出率”等12項核心指標，支持按月份、醫(yī)生、風險等級分組對比（如“張醫(yī)生3個月隨訪完成率達98%，高于科室平均的92%”）；2智能隨訪提醒模塊：從“被動隨訪”到“主動管理”-根因分析與改進：當某指標異常時（如“本月復發(fā)率較上月上升5%”），系統(tǒng)自動關聯(lián)可能影響因素（如“高風險患者隨訪間隔延長”“病理報告錄入延遲”），生成改進建議（如“優(yōu)化高風險患者隨訪提醒頻率”“加強病理科與內(nèi)鏡科數(shù)據(jù)對接”）。3.5多學科協(xié)作（MDT）模塊：從“單科診療”到“全程聯(lián)動”結直腸息肉術后管理涉及消化內(nèi)鏡、外科、病理、影像、營養(yǎng)等多學科，傳統(tǒng)MDT會診受限于時空，易延誤病情。本模塊通過“線上+線下”聯(lián)動打破學科壁壘：-病例共享平臺：醫(yī)生可上傳患者完整資料（內(nèi)鏡視頻、病理切片、影像學檢查），標注會診需求（如“高級別瘤變患者是否需追加外科手術”），相關學科專家24小時內(nèi)反饋意見；2智能隨訪提醒模塊：從“被動隨訪”到“主動管理”-遠程會診功能：支持高清視頻通話、實時標注（如醫(yī)生可在患者CT圖像上標記可疑病灶），同步生成會診報告并推送至患者端；-MDT質(zhì)量評估：記錄會診響應時間、方案執(zhí)行率、患者轉歸，通過分析“會診后并發(fā)癥發(fā)生率”“30天再入院率”等指標，持續(xù)優(yōu)化MDT流程。05數(shù)據(jù)采集與質(zhì)量控制體系1數(shù)據(jù)采集標準與規(guī)范為確保數(shù)據(jù)準確性與可比性，需制定《結直腸息肉術后數(shù)據(jù)采集規(guī)范》，明確數(shù)據(jù)元定義、采集頻率與責任人：-結構化數(shù)據(jù)：如息肉大?。▎挝唬簃m，精確到0.1）、病理類型（采用WHO2019分類標準），由內(nèi)鏡醫(yī)生、病理醫(yī)生在系統(tǒng)中勾選生成，禁止手工錄入；-非結構化數(shù)據(jù)：如癥狀描述（采用標準化術語表，如“便血”細分為“便后滴血”“便紙帶血”“柏油樣便”），通過患者端APP引導式填寫，系統(tǒng)自動校驗邏輯（如“選擇‘柏油樣便’時需同步填寫‘持續(xù)時間’”）；-數(shù)據(jù)采集頻率：術后1周內(nèi)每日采集（監(jiān)測并發(fā)癥風險），術后1個月內(nèi)每周1次（評估恢復情況），術后1-6個月每2周1次（監(jiān)測早期復發(fā)），術后6個月后每月1次（長期隨訪）。2數(shù)據(jù)質(zhì)量控制措施建立“事前預防-事中監(jiān)控-事后糾錯”的全流程質(zhì)控體系：-事前預防：對數(shù)據(jù)采集人員進行分層培訓（醫(yī)生培訓數(shù)據(jù)元標準，護士培訓系統(tǒng)操作，患者培訓APP使用），考核通過后方可獲得權限；-事中監(jiān)控：系統(tǒng)自動設置校驗規(guī)則（如“年齡>80歲且無基礎疾病數(shù)據(jù)”標紅提醒，“病理結果與內(nèi)鏡描述不符”彈出確認框），實時攔截異常數(shù)據(jù)；-事后糾錯：建立數(shù)據(jù)異議處理流程，患者或醫(yī)生可對數(shù)據(jù)提出異議，信息科在24小時內(nèi)核查并修正，同時記錄異議原因與處理結果，定期分析數(shù)據(jù)錯誤高發(fā)環(huán)節(jié)（如“病理報告錄入延遲”需對接HIS系統(tǒng)自動抓取數(shù)據(jù)）。3數(shù)據(jù)安全與隱私保護嚴格遵守《中華人民共和國個人信息保護法》《醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范》，落實以下措施：01-權限分級管理：采用“角色-權限-數(shù)據(jù)”三維授權模型，醫(yī)生僅可查看本組患者數(shù)據(jù)，管理員僅可查看脫敏后的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，患者可授權家庭成員查看部分數(shù)據(jù)；02-數(shù)據(jù)脫敏處理：對外共享數(shù)據(jù)時，自動隱藏患者姓名、身份證號、手機號等敏感信息，采用“患者ID+就診日期”替代；03-操作全程留痕：記錄所有數(shù)據(jù)訪問、修改、刪除操作，包括操作人、時間、IP地址、修改前后內(nèi)容，日志保存不少于10年。0406實施路徑與階段目標1第一階段：需求調(diào)研與方案設計（第1-3個月）-核心任務：-與消化內(nèi)科、內(nèi)鏡中心、病理科、信息科等多部門訪談，梳理現(xiàn)有流程痛點（如“隨訪數(shù)據(jù)依賴手工登記，易遺漏”）；-調(diào)研患者需求（發(fā)放500份問卷，了解“患者對隨訪方式、內(nèi)容、頻率的偏好”）；-制定《信息化監(jiān)測系統(tǒng)需求說明書》《數(shù)據(jù)采集規(guī)范》。-階段目標：完成需求分析與方案評審，形成可執(zhí)行的開發(fā)藍圖。2第二階段：系統(tǒng)開發(fā)與測試（第4-6個月）-核心任務：-搭建“云-邊-端”架構，開發(fā)數(shù)據(jù)中臺、AI引擎、應用層模塊；-進行單元測試（各功能模塊獨立運行測試）、集成測試（多模塊協(xié)同測試）、用戶驗收測試（邀請醫(yī)生、護士、患者參與，模擬真實使用場景）；-優(yōu)化系統(tǒng)性能（如隨訪提醒響應時間<2秒，數(shù)據(jù)查詢加載時間<3秒）。-階段目標：系統(tǒng)通過驗收，具備上線條件。3第三階段：試點運行與迭代優(yōu)化（第7-9個月）-核心任務：-選取2個科室（消化內(nèi)科一病區(qū)、二病區(qū)）作為試點，覆蓋100例患者（低、中、高風險各30例，10例極高風險）；-收集用戶反饋（每周召開座談會，記錄“系統(tǒng)操作復雜度”“提醒有效性”等問題）；-迭代優(yōu)化系統(tǒng)（如簡化患者端APP操作流程，增加“語音錄入”功能；優(yōu)化AI模型，提升風險預測準確率）。-階段目標：試點科室隨訪完成率提升至90%以上，并發(fā)癥預警準確率≥90%，用戶滿意度≥85分。3第三階段：試點運行與迭代優(yōu)化（第7-9個月）5.4第四階段：全面推廣與持續(xù)改進（第10-12個月及以后）-核心任務：-在全院推廣系統(tǒng)，覆蓋所有結直腸息肉術后患者；-開展全院培訓（分批次培訓醫(yī)生、護士、患者，考核上崗）；-建立長效改進機制（每季度召開質(zhì)量分析會，根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化臨床路徑；每年更新AI模型，納入最新臨床證據(jù)）。-階段目標：全院隨訪完成率≥95%，嚴重并發(fā)癥發(fā)生率≤1%，患者滿意度≥90分，形成“監(jiān)測-評估-改進”的良性循環(huán)。07成效評估與持續(xù)改進機制1短期成效評估（上線后6個月）-管理效能指標：隨訪工作效率提升（人均隨訪患者數(shù)從50例/月提升至80例/月）、人工成本降低（隨訪登記耗時從30分鐘/例縮短至5分鐘/例）；-患者安全指標：術后出血發(fā)生率從2.1%降至0.8%，穿孔發(fā)生率從0.3%降至0.1%，早期再就診率（術后7天內(nèi)）提升至15%（較傳統(tǒng)模式增加8%）；-患者體驗指標：隨訪滿意度從78分提升至92分，APP使用率達85%（老年患者使用率60%）。2中長期成效評估（上線后1-3年）231-醫(yī)療質(zhì)量指標：息肉1年復發(fā)率從18%降至11%，早期癌變檢出率從25%提升至40%，住院天數(shù)從平均5.2天縮短至3.8天；-經(jīng)濟效益指標：因并發(fā)癥減少節(jié)省的醫(yī)療成本約120萬元/年，隨訪人力成本降低約80萬元/年；-學科影響力指標：基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)發(fā)表SCI論文5篇，參與制定《結直腸息肉術后管理專家共識》，成為區(qū)域示范中心。3持續(xù)改進機制-PDCA循環(huán)：通過“計劃（Plan）-執(zhí)行（Do）-檢查（Check）-處理（Act）”循環(huán)，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)功能與臨床路徑。例如，針對“高風險患者隨訪依從性不足”問題，計劃增加“社區(qū)醫(yī)生協(xié)同隨訪”功能，執(zhí)行后檢查依從率變化，未達標則分析原因（如社區(qū)醫(yī)生不熟悉系統(tǒng)）并針對性培訓；-技術創(chuàng)新驅動：跟蹤AI、區(qū)塊鏈、5G等新技術進展，探索“AI+可穿戴設備”實時監(jiān)測（如智能馬桶自動分析大便潛血）、“區(qū)塊鏈+數(shù)據(jù)共享”（跨醫(yī)院數(shù)據(jù)安全互通）等應用場景；-行業(yè)標準引領：聯(lián)合兄弟醫(yī)院制定《結直腸息肉術后信息化監(jiān)測標準》，推動區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，提升行業(yè)整體管理水平。08挑戰(zhàn)與對策1臨床工作繁忙導致數(shù)據(jù)錄入積極性不足挑戰(zhàn)：醫(yī)生臨床工作量大，可能忽視系統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入，導致監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失。對策：-簡化錄入流程：通過EMR系統(tǒng)自動抓取90%結構化數(shù)據(jù)（如內(nèi)鏡報告、病理結果），醫(yī)生僅需補充關鍵信息（如“術中出血量”）；-激勵機制：將數(shù)據(jù)錄入完整性、隨訪完成率納入科室績效考核，對優(yōu)秀醫(yī)生給予“先進工作者”表彰與績效獎勵；-移動端支持：開發(fā)醫(yī)生手機APP，支持床旁錄入、離線保存，同步時自動關聯(lián)患者ID，減少重復操作。2老年患者數(shù)字素養(yǎng)不足影響依從性挑戰(zhàn)：部分老年患者不擅長使用智能手機，導致APP數(shù)據(jù)采集困難、隨訪提醒遺漏。對策：-多元化數(shù)據(jù)采集：提供紙質(zhì)隨訪卡（含條形碼，社區(qū)醫(yī)生掃碼錄入電話隨訪）、家屬代錄入功能（患者授權后家屬可代為填寫）；-智能設備輔助：為行動不便的高齡患者配備智能藥盒（自動記錄用藥依從性）、血壓計（數(shù)據(jù)自動同步至系統(tǒng)）；-社區(qū)聯(lián)動：與社區(qū)衛(wèi)生服務中心合作，由家庭醫(yī)生協(xié)助完成隨訪，提供“上門指導+電話提醒”服務。3不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口不兼容挑戰(zhàn)：醫(yī)院現(xiàn)有HIS、EMR、病理系統(tǒng)等廠商不同，數(shù)據(jù)接口標準不一，導致信息孤島。對策：-制定接口標準：基于HL7FHIRR4標準統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，與各廠商協(xié)商