EHR/EMR是什么？

电子健康档案(EHR)，全称为Electronic Health Record，指的是一个纵向的患者电子医疗信息搜集系统，可以记录患者在所有医疗机构产生的数据。这种通过数字化方式存储的信息需要能够在不同的医疗机构之间共享，以便于让患者在不同的医生、医院、诊所，甚至不同国家的时候都能够得到良好的医疗服务，也可以让医生以及其他医疗服务人员、保险公司等在不同的设备之间共享该患者的医疗记录。

EHR需要包含患者的多种数据和信息，比如：患者的人口统计资料；病史；用药和过敏史；免疫情况；实验检查结果；放射图像（如X光等）；生命体征；个人数据，如年龄、身高、体重等；医疗过程记录；支付信息等

电子病历系统(EMR)，全称为Electronic Medical Record，经常与EHR混用，但实际上两者还是存在着一定的差别。

2017年原卫计委（现卫健委）进一步明确了电子病历的概念。即“电子病历是指医务人员在医疗活动过程中,使用信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数字、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式，包括门（急）诊病历和住院病历。”EMR包括了特定医院或诊所等医疗机构的医生们搜集整理的笔记和相关信息记录，主要用于帮助进行诊断和治疗。

EHR/EMR两者的区别？

从英文简写的字面意思来看，EMR和EHR的差别就体现在“M”---Medical(医疗)和“H”---Health(健康)上，EMR是对患者病史的细节记录，而EHR是对患者整体健康状况的更全面宽泛的报告。

而从管理系统的对象来看，两者之间的区别则更加显著，EMR是由医院管理，出于医疗目的而引进的患者病史记录管理系统，而EHR是指管理人口“纵向”健康数据的系统，通常由更高层级的公共卫生中心控制。因此，两者相比，EMR的用途更侧重于对患者在某一家医院的诊断和治疗而EHR则侧重于汇集并共享患者在多个医疗机构产生的数据。

中美电子病历以及电子健康档案发展过程

美国从1987年起就开始着手制定各类医疗标准，并且美国医学研究院（IOM）于1991年就开始着手对EHR系统进行推广，布什也曾于2004年出台总统令，希望通过法律进一步普及EHR。然而直到2009年奥巴马上台，加大财政投入之后美国对于EHR系统的应用普及程度才有了显著的提升。美国医院协会公布的数据显示，截止2015年，84％的美国医院至少运用了基本的EHR系统功能，覆盖率比2008年增长了9倍。不过，美国花出的代价也是极其高昂。2014年，美国卫生总费用为3万亿美元，占美国GDP比重高达18% (中国卫生总费用占 GDP 的比重一直维持在 5% 左右，而全球平均水平则是9.7%)。

中国则是在2009新一轮医改开始后逐渐推动EMR系统，近年来各地医疗机构对于EMR的使用也增长迅速，不过从宏观数据上来看，美国通过HMISS五级及以上的医院占比已高达70%（HMISS五级的标准与卫健委电子病历五-六级相近），EMR和EHR的覆盖率也超过90%。相比之下，虽然调查显示我国运用电子病历功能的医院已有72.57%，同时已经有 39.26%的医院已经实施了电子病历系统 EMR，但应用水平5级及以上高级别医院占比仍有待提高。2018年卫健委的评估也表明三级医院电子病历的平均应用水平仅为 2.81 级，而二级医院更是只有 1.35级，仍然处于初级的数据采集阶段。因此，2019年卫健委对于医院评级提出了进一步的要求，希望在保证电子病历应用范围广度的基础上，推动电子病历的应用深度。

我国对于EHR的普及也在快速发展中，2012年全国已有35个城市、2406个社区卫生服务中心和9726个社区卫生服务站建立了社区居民健康档案，而2017年时全国居民电子健康档案建档率已经达到76.4%。同时我国自2016年试行的电子健康卡，将患者所有信息存储在卡内，实现不同医院对于患者信息的共享，在新冠疫情期间起到了不可忽视的作用。

EHR推行现状以及问题

电子健康档案是以各类患者健康数据（包括医疗单位的电子病例数据、放射信息管理系统数据，传感器收集的体温、脉搏等个人数据以及公共健康数据）为主要的数据源，以信息共享为核心，因此患者健康数据本身以及信息的共享成为了其中的关键。同时，上级卫生健康委员会通过结合区块链对电子健康档案进行管理，从很大程度上缓解了信息的隐私安全问题对EHR系统带来的威胁。遗憾的是，大多数EHR系统产生的数据并没有得到有效的存储和分析，这样医院中海量的数据资产很难体现出自身价值。其主要原因如下：

系统标准不一，互联互通难度大

想要通过EHR系统这一个渠道有效获取全面的病患数据，仍然充满挑战。尽管2017年2月《电子病历共享文档规范》已开始实施，然而病患数据在每个医疗利益相关方都还是处于割裂的状态。有的医院由于引入的国外的信息系统，由于语言问题导致处理后的非结构化数据不被更高层级的EHR所接受。而国内的软件开发商和承建商也各自为政，即使是不同医院在合并或收购之后仍各自保留各自的系统。由于不同的院内信息系统存储数据的格式都是不同的，这令区域级的EHR系统在收集各医院患者信息数据时，数据标准难以实现对接，增加了数据集成的复杂性。举例来说，北京500多家医院的信息系统供应商有40多家，他们彼此之间的数据标准都不一样。这也使医院在跨院跨区域的数据整合方面举步维艰。如果连数据都难以进行整合，对于医疗数据的分析挖掘医疗大数据的价值就更无从谈起。

因此，对EHR系统来说，一个能够兼容多种数据标准，支持多源异构系统进行信息共享的具有互操作性的集成平台才是当下能体现出数据价值以及EHR价值的前提所在。

医生使用体验不佳，反而增加了医师倦怠

由于结构化电子病历的实施和EHR系统在医院的逐步使用，改变了临床医生传统的病历书写方式。医生需要在医疗卫生服务等有关过程中采集居民健康信息，通过市区两级数据平台进行汇聚，从而建立并完善电子健康档案。然而最新的调查显示，医生在对EHR系统的易用性进行打分时，只给出了45分（满分100）的低分，对应的评级则为“F”级。而如此低的易用性也导致了医生倦怠，阻碍了他们为患者提供高质量的医疗服务。医师的倦怠也会造成医生录入数据时的敷衍，降低了电子健康档案中的数据质量。

EHR系统的使用体验不佳，导致原来能够帮助提高卫生工作人员效率的系统反而加重了使用者的工作负担。因此，简便的系统模式以及友好的操作界面对于当前EHR系统的重要性毋庸置疑。

EHR系统数据难以被充分应用

医生如今能通过电子健康档案做到对患者数据的随用随查。然而，对于EHR的数据，这样的运用还远远不够。为了充分实现对电子健康档案数据的应用，医疗行业的相关从业人员也纷纷探索起了大数据技术对于电子健康档案数据的应用方向：比如将机器学习应用于生成的医学影像；通过数据挖掘技术从EHR中提取数据，为急性肾损伤等疾病提供警报以及监测工具；通过深度学习对EHR数据进行分析，找出糖尿病等疾病与临床指标之间的关联关系，更准确地诊断和预测疾病。

为了进一步利用起电子健康档案中的数据，EHR系统在未来势必要和深度学习，机器学习等大数据领域技术进行融合。因此在EHR系统中，能够实现对大数据等新技术系统的内嵌支持则是未来不可或缺的功能。通过大数据等先进技术对EHR系统中的各类数据建模并做出分析，为临床诊疗以及个人疾病预防提供支持，真正提取出EHR数据的价值。

国外对于上述问题的想法

EHR一直是国际上医疗IT行业的热门话题。著名电子病历制造商eClinicalWorks 的联合创始人Sameer Bhat就EHR的应用工具提出了建议。他希望通过以人工智能为中心的对话 API（如电子抄写器）为繁忙的医务工作者提供了强大的工具，使文件信息的处理比能以往更快、更容易、更准确。

欧洲护士协会联合会（EFN）的Paul De Raeve则希望在不同的医疗保健行业采用彼此兼容的各种云服务，从而解决系统之间的互操作性挑战。通过云解决方案，以简单的患者授权直接在EHR中接收到最新的信息，跳过耗时的注册过程和不必要的医疗测试，最大限度地提高成本效益。

美国医学会副总裁、医生倦怠专家Christine Sinsky博士则针对EHR导致医师倦怠的问题发表了研究并提出了七项标准化指标，包括：EHR总时间、工作以外的工作、文件时间、处方时间、收件箱时间、订单团队合作以及患者遇见医生时所获得的关注度。通过这七项标准化指标对EHR日志数据进行审核，以此反映EHR在实际情况中的使用效率。

【结语】

中国数字化改革的主要目标是在城市，县，省和国家各级建立强大的综合健康信息平台，在全国范围内实现并有效利用这些可互操作的EHR系统。而EHR系统的整体推广想要得到医院利益相关方的支持，则需要在互操作性，数据可用性，系统平台的易操作性等多方面进行提升。只有在EHR系统真正得到医院方认可和支持，才能真正保障医疗数据的准确和真实性，为后续的医疗数据深度分析，提取数据价值，推动数字化医疗发展打下基础。