2016年，健康中国正式上升为国家战略。为了实现人人享有基本医疗卫生服务，主要健康指标达到中等发达国家水平的2020目标，国家积极推进分级诊疗体系建设，依托互联网+延伸优质医疗资源的覆盖范围，加速释放大医院优质医疗资源的价值和服务能力。

作为分级诊疗格局中的重要环节，大医院在输出医疗资源和实现自身服务模式转型的发展道路上对于计算能力的依赖不断加强，在未来医学进步之战中数据计算的影响力更是非同小可，今天的医院计算资源能否帮助大医院迎接即将到来的分级诊疗挑战呢？

大医院是分级诊疗中的计算枢纽

“中央实施分级诊疗的决心非常大，到2017年或2020年，现有的庞大门诊量将发生大规模转移。”首都医科大学附属北京天坛医院院长王晨说，“我们不会回避分级诊疗可能给大医院发展制造的‘麻烦’。但分级诊疗中，大医院自然有它不可替代的作用，面对挑战，今后应当在人力资源成本控制上以及与社区的衔接上，做好相应准备。”王晨认为，分级诊疗不是把大医院的患者放在社区去就不管了，而是把大医院的门诊开到社区去，社区医疗中心应该是大医院的连锁或分支机构，医生也要下到社区去，让常见病和多发病彻底往下走。

分级诊疗的推进将迫使大医院转型，然而，医疗资源下沉后大医院的压力并未减轻，仍旧需要将医疗资源延伸出去，为患者提供家门口的服务。要实现这一目标，大医院需要理清资源下转上传的流动渠道，不仅要做到内部计算高效稳定，还要担当更加广泛的计算资源协调管理。比如医疗集团中心医院对于下级医院或分院区的计算资源协调管理，或医联体中上级医院对于基层医疗机构计算资源的统筹规划。面对这一方向，大医院目前广泛使用的X86计算体系往往受到计算能力、扩展能力制约，无法轻松快捷的实现医院角色转换的目标。

面对向下延伸的众多门诊业务单元，医院信息科的工程师们更加头痛，如此庞大负载体系灾备的难度太大了。由于医院对于业务连续性要求非常高，因此现代大型医疗机构基本都有完善的灾备体系，支撑院内计算7天*24小时不间断运行。对于需要对接的基层业务单元如何保证业务安全稳定呢？如果单独灾备，人才、空间、建设时间成本都很高，能否让医院信息中心有限的人员、空间发挥无限的价值，轻松切换到更加庞大的分级诊疗计算体系中去呢？

大医院是分级诊疗中的数据枢纽

创新是企业发展的源泉，医院亦是如此。随着分级诊疗大医院的定位更加聚焦，创新业务模式提升医院运营效益和患者满意度，将是未来大医院竞争的资本。因此，不少大医院正在思考诊疗流程的创新优化，以互联网+为抓手探索从以诊疗为中心向以患者健康管理为中心转型，为建立以个人为中心的全生命周期的健康管理做支撑，让具体业务迎合数据流转的方向以提升诊疗流程的效率。在这一过程中，医院既有的按应用系统划分计算资源的时代已经过时，新的时期庞大的互联网+应用需要更多应用之间的交互，以数据为基础的计算资源统筹模式使得传统竖井型的企业IT架构无法支撑“互联网+”业务高效运转。

为了让数据流转更加顺畅，很多大医院开始考虑整合型计算资源，比如建设私有云提升计算资源的利用率。如何高效部署私有云的计算架构以支撑现在及未来快速扩张的数据交互需求呢？这又成为摆在医院CIO面前的一道难题。

大医院是分级诊疗中的认知枢纽

临床科研是大医院决胜未来的关键，认知型医疗是现代临床科研发展的热门方向，比如精准医学。

2015年10月上旬，美国国立卫生研究院(National Institute of Health，NIH)对外公布启动精准医疗队列研究。该研究计划入组100万18岁以上的志愿者参与该项研究，评估志愿者的基因组、体检数据、病历信息等，使用新一代测序技术精确锁定目标患者，使用具有靶向性疗效的药物进行精准治疗。在这项研究中，精准医疗对于海量数据的依赖让计算能力同样成为挑战，看着癌症患者们渐渐流逝的生命，如何提高测序速度挽救他们的生命呢？

与精准医疗并行，认知型医疗的另一个代言人是Watson，让不同地域的患者都能享受世界级的医疗服务是Watson医生的理想。以一个亚裔癌症患者为例：Watson只需花费17秒，就可以通过对3469本专例、超过24万份的期刊杂志、69个教学大纲、6万多份实验数据、10多万份临床报告的通读分析，最终提出最符合患者需求的3个治疗方案。而一个医生要读这么多的资料，穷其一生也是难以实现的，这就是认知技术转化为医学的基础。

在认知型医疗的未来场景中，海量数据快速计算分析成为必须，计算即将成为患者生命质量的保障，而今天的计算基础根本无法支撑实时分析和要求，成为数据支撑临床跨越的最大障碍。

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具体做法，请关注下篇：《分级诊疗来袭，LinuxONE护航大医院转型升级》