最近，在医改重磅消息相继发布后，医联体这个不算新的新词已然成为行业内最热的关键词。想要知道一个趋势处于什么阶段，一个比较靠谱的方式就是看和他的相关的概念出现的频率。往往一个新概念在出现的时候，必将伴随着诸多与其相关的概念，比如前几年的云计算，以及现在的人工智能。

　　而本文所谈的医联体仅从概念上来说，和现在热门的分级诊疗、精准医疗、互联网医疗、医疗云等概念同样有着绝非巧合的雷同。

　　医疗行业是一个重积累的行业，原因很简单，相比于其他行业，医疗从业人员的退出成本更高，换句话说，他们的工作更为稳定——铁打的医生，流水的供应商。

　　虽然不乏一些敢于先“吃螃蟹”的医疗机构，但更多的还处在摸着石头过河的阶段。在标准尚未确定、区域市场特性明显的大背景下，创业者(尤其是一些来自互联网行业的创业者)要想叩开目标用户的大门，他们需要依靠系统服务商作为合作伙伴。而很多企业错误的做法往往是先讲一堆底层技术性的东西，但这些东西很少有用户是可以完全听得懂的。所以，很多销售老司机更愿意兜售他们选择或制作的一个整套的解决方案。

　　相比于信息孤岛，医疗系统的碎片化其实更为棘手。不管是患者端的挂号服务，还是医院内部业务的系统产品，还是整个“患、医、药”的产业链，IT体系的碎片化特征都非常明显，孤岛可以架桥链接，但碎片则难以黏合。

　　医疗机构的信息科在人力等方面的投入不足，内部IT系统的存储、网络、操作系统等等又各自为政，HIS、PACS等核心业务系统依然存在单点故障，不同接口、不同协议、不同供应商，信息和数据基本无法顺利地沟通、难以兼容、不愿兼容，灾备系统普及化较低的问题依然存在。

　　在这样的背景下，远程医疗、分级诊疗以及最近新提出的“医疗联合体”的概念，都是希望把在一定地域内不同类型、层级的公立医疗机构组合起来，成立协作联盟或组建医疗集团，成为利益共同体和责任共同体。这样，患者就可以享受到基层医院与三甲大医院之间的双向转诊、化验检验结果互认、专家社区坐诊、远程会诊等便捷的优质诊疗服务。目的是引导患者落实分级诊疗，而非一味涌向三甲医院。

　　和其他行业相比，在医疗领域中，主打互联网医疗对云的依赖度反倒不如传统医疗机构。

　　如果你去看现在的医疗行业的展会，多多少少会有智能硬件展的乱入感。血糖仪、尿检仪、各种各样的手表......很多医疗行业的从业人员更多的还是业务驱动，但是如果涉及到更为具体的信息化的落地方式，很多人是说不明白了。

　　真要说互联网医疗的发展那不得不感谢上一波智能手机、智能硬件的快速发展。大量手机APP在切割医疗业务应用的同时，也吸引了大量资金、资源的涌入，造就了少数新贵的同时，当然，并不是人人都成为了新贵。

　　去年10月份，某机构公布的对38家已经停止运营的互联网医疗企业的调查中显示，创始人具有互联网行业标签的一共有27家，占其中的71%，而具有医疗背景的只有3家，仅占其中的7.9%。

　　可以说，互联网医疗的拐点的到来还有一段时间，而互联网人所擅长的用户运营、产品运营在医疗行业其实很难找到真正的市场痛点，也就难以找到有效的盈利模式。

　　互联网医疗的切入点首先应该是医疗机构自内而外的底层信息化的改变，只有在数据层面打通，才有可能实现应用层面的创新，医联体。以成熟度很高的PACS(Picture Archiving and Communication Systems医学图象档案管理和通信系统)的存储和使用问题为例。

　　目前90%的医疗数据来自医学影像，70%的临床诊断需借助医学影像，国内三甲医院营收数据亦显示一般医学影像收入占全院总收入约20%且增速远高于药品。这就导致无论是产品形态还是配套软硬件，PACS都是一个成熟度非常高的产品。

　　完整的PACS主要功能包括图像采集(纯数字采集、视频采集和胶片扫描三种方式)，数据的传输&存储(采用DICOM 医学数字成像和通信标准)，影像分析&处理三个环节。随着医疗信息交换标准HL7和IHE规范不断完善，PACS已从几台简单的放射影像设备之间的图像存储与通信过渡到医院所有影像设备乃至不同医院之间影像系统的相互操作。分级诊疗、远程医疗、精准医疗为云模式PACS带来时代机遇。

　　而作为PACS的底层架构，存储系统更多的是一种通用化的实现。换句话说就是需要尽量满足各种需求，但存储系统自身的接口定义又限制了一些需求的实现，比如对象存储适用于冷存储、大数量的环境。

　　需要解决的问题包括：

　　1、异构数据共享, 必须解决不同系统不同数据结构间的数据共享

　　2、无侵入式集成, 既做好数据集成,又不影响现有系统的运行

　　3、保证系统间数据一致性

　　4、如何将临床数据集中以方便临床诊疗和科研

　　5、保证系统的可扩展性和可靠性,能够满足未来发展的需要

　　6、实现系统与区域及外部系统的信息交换兼容性

　　所以，这里我们需要先明确一下PACS的数据类型：

　　1、存储容量多多益善;

　　2、数据需要长期保存、归档;

　　3、结构化数据读写频繁，具有一定的并发访问需求，对磁盘的性能要求较高;

　　4、非结构化数据量大，带宽要求高，需要快速的文件查询、检索功能，

　　5、数据需要备份、异地容灾

　　了解了数据特征，那么就再来说说数据的存储方式：

　　1、采用纠删码的方式，在保证数据可靠性的同时提升存储介质容量的利用率。

　　2、通过分级存储、混合存储的方式实现热数据在线+冷数据归档;

　　3、通过分布式客户端读写缓存提升性能;

　　4、采用对象存储接口，通过相关算法提升数据查询与检索的速度;

　　5、采用应用或存储层面的数据复制技术，高性能快照及链接克隆实现在线影像数据的备份及容灾;

　　从目前的实际情况来看，不同医疗机构之间的信息化能力存在较大的差异。

　　三甲医院可采用更为全面的数据存储系统

　　地区性医院、基层医院则可以考虑融合的方式：

　　虽然架构不同，但以上两种方式遵循的都是同样的融合理念，上层业务与底层架构的融合，本地与云端的融合，结构化数据与非结构化数据的融合......

　　——医联体的实现还有多远?

　　——不远。

　　只要信息化的底层数据存储方式开始改变，当超融合、软件定义、私有云、混合云开始落地，那么，医联体也就真的得以实现了。