“医疗健康信息互联互通标准与技术体系创建及推广应用”近期获得2022年中华医学科技奖医学科学技术奖三等奖。“卫生健康信息化领域新技术应用探索方兴未艾，必将带来一次翻天覆地、彻底性的提升。丰富互联互通内涵，任重道远，未来可期。”这个项目的主要牵头人、国家卫生健康委统计信息中心副主任胡建平感叹。
前不久，国家卫生健康委统计信息中心公布了新一轮的医疗健康信息互联互通标准化测评结果，山西省太原市由四级甲等提升至五级乙等。
“太原市原有基础比不上东部等沿海地区，可以说比较弱。但是，现在完全变样了。”胡建平回忆起前些年在太原调研时说。
“测评倒逼各级医疗卫生机构加快智慧化建设，提升信息化水平。”太原市委卫健工委书记、市卫生健康委主任张泽介绍，太原市建立全民健康信息平台，覆盖市县两级1404所医疗卫生机构，联通政府、公安、医保、民政等8个部门，并接入山西省全民健康医疗大数据平台，先后建设电子病历、健康档案、全员人口、卫生资源四大数据库和29个子系统，通过数据共享、业务互通、结果互认等多种方式实现全市医疗卫生数据互联互通。
太原市数字健康保障中心主任张哲慧列出了另一串数字：截至目前，平台建立应用服务553项、电子健康档案共享文档库20类2085万份、业务文档库351项76.7亿条，日均交互量达到4.3万次。
下一步，太原市将继续建立慢性病、中医、骨科等专病数据库，汇集全市各级医疗机构专病数据，整合全市优质医疗资源，依托大数据中心及智慧化医疗方式，为各类专病患者智能推荐最优诊疗方案。“同时，由太原市医疗质量控制中心各专科质控部对专病数据进行质控管理，促进科教研一体化发展。”张泽说。
目前，全国已有196个区域（市）、839家医院完成全过程测评，互联互通的大网正在向各级医疗卫生机构拓展。互联互通测评涉及的卫生健康信息标准有140余项，覆盖信息标准全体系的基础类、数据类、应用类、技术类、管理类和安全隐私类等类别。
“从2009年开始，主要精力都放在这件事上。”胡建平口中的这件事，正是卫生健康信息互联互通。胡建平说：“各级医疗卫生机构都建有许多系统，各系统独立建设，数据无法流通共享。‘信息孤岛’与‘数据烟囱’是摆在信息化建设道路上的两大难题，互联互通的标准没有，技术路径不清晰，评价方法也是空白。”
原卫生部在2009年确定了卫生信息化发展的总体框架、基本原则、工作目标、重点建设领域，之后随着相关机构、职能不断完善，国家层面首次确立卫生信息互联互通顶层设计。在顶层框架指导下，国家卫生健康委统计信息中心牵头组织，围绕以居民健康档案为核心的区域卫生信息化建设和以电子病历为核心的医院信息化建设，开展标准研究制订工作。截至2021年年底，已发布基础类、数据类、技术类、管理类、安全与隐私类5类卫生健康信息行业标准251项、团体标准56项。
通过建立以电子病历为核心的医院信息平台、以居民健康档案为核心的区域信息平台等载体，数据系统信息通路被打通。“路通了，数据在其中穿行，少不了交通规则。”胡建平说，基于此，医疗健康信息互联互通标准体系应运而生，体系涵盖互联互通的数据标准、技术标准、管理标准。
“当时，最大的困惑就是不知该从哪着手。”在张哲慧看来，医疗健康信息互联互通标准化测评标准恰好回答了“谁来建、怎么建、建成什么样”等一系列问题，为太原市提供了改革思路。2019年，太原市测评结果达到四级甲等标准，2021年随即申报五级乙等，2023年通过了评审。
《“十四五”全民健康信息化规划》提出，到2025年，初步建设形成统一权威、互联互通的全民健康信息平台支撑保障体系，基本实现公立医疗机构与全民健康信息平台联通全覆盖。
卫生健康行业驶入数字化发展快车道的同时，面临的挑战也不少，矛盾的焦点主要集中以下几个方面：数据规范性可靠性不足与深度分析利用需求之间的矛盾，数据高度分散现状与统一高效和可用不可见需求之间的矛盾，数据开放协作趋势与隐私安全和可信溯源之间的矛盾，跨平台数据共享灵活性和范围受限与全局共享之间的矛盾等。
为此，在前期互联互通顶层设计、标准体系、平台支撑、数据集中、测评验证5个技术特征的同时，需充分利用区块链等新兴信息技术，深化、拓展基础技术特征，不断叠加新的技术特征，形成可兼备语义统一、隐私计算、可信共享、云链协同、跨链融合的新体系。
数据传输如一场长跑，而语义统一就是起跑线。所谓语义统一，不再只是简单的代码识别，而是对文本一致性的识别和理解。目前，我国卫生健康信息互联互通标准体系已定义数据元4000余个，但是由于缺少统一的临床医学术语标准，不足以覆盖广泛的卫生健康业务主题，尚未实现全量业务数据的语义统一，也就无法支撑医护人员对患者临床诊疗信息的全过程、结构化记录。
“目前已初步建成并发布具有自主知识产权的中文医学术语系统。”胡建平说，下一步，将推动建立健全术语系统多方协作开发机制和长效维护机制，扩展覆盖临床医学、中医药等知识领域的中文临床医学术语集，配合不断完善的数据集标准，支撑覆盖全面、规范统一的数据定义与精准表达。团队将继续从理论和技术上做好互联互通的支撑，加速释放卫生健康大数据价值。