第一节　信息化管理与输血

输血信息化管理是指对输血相关信息活动的各种相关因素（主要是人、信息、技术和机构）进行科学的计划、组织、控制和协调，以实现信息资源的合理开发与有效利用的过程。而要实现有效的输血信息管理，必须要建立一个完整的具备输血信息收集、传递、储存、处理及开发功能的以计算机和网络技术为基础的输血管理信息系统。输血信息化管理系统的建立，可以大大提高临床工作效率和准确性，保证输血记录的准确性和完整性，实现医疗信息的共享，追踪血液制剂的去向，及时追踪不良反应的发生，确保临床输血更加安全和科学合理。通过信息化系统统计分析用血数据，实现临床循证输血，并实现全流程的血液预警。在本节中，将介绍国内外输血信息化管理现状、信息化前沿技术、输血信息化的前景与方向等内容。

一、信息化管理概述

当前深化医改对医院精细化管理和医疗质量和安全提出了更高的要求。特别是随着人口老龄化，慢性疾病发病率不断增加，患者对医疗质量期望提升，以及支付方式改革，对精细化医疗管理和精细化医疗提出了进一步要求。过去很多医院基于规模扩张的发展模式，正面临新的挑战。然而现实中，很多医院距离精细化管理仍有很大差距。

二、输血信息化管理

（一）我国输血信息化管理现状

输血信息化管理在我国起步较晚。过去，全国所需要的采、供和用血的相关信息和数据均为手工统计，速度慢、耗时长、耗人力，且易发生误差。采供血机构和医疗用血单位之间的信息无法共享，容易出现信息滞后，不利于血液资源的统一管理和调配，也不利于临床科学合理用血的管理。此外，目前临床输血管理过程中忽视了输血申请、输血过程中的采样、标本识别、输血前核对、输血过程监控和不良反应汇报等关键环节。

根据既往临床经验和西方发达国家的经验，受血者血样采集、开具输血处方和输血前患者床边核对等关键过程中容易发生人为差错，并引起输血相关的医疗事故，也是最有可能导致患者死亡的输血医疗事故的原因。信息技术的应用是避免此类人为差错的有效办法，也是提高输血安全的重要措施。如基于条形码的患者身份识别腕带、智能泵和无线射频智能标签等，可以减少患者血样采集、标本试管贴签和输血前床边核对等过程的人为差错。另外，信息化系统辅助输血治疗决策会更好地帮助医师进行临床输血决策，输血不良反应报告系统能为医师提供及时和有效的输血治疗反馈。因此加快临床输血信息化系统的建立成为当务之急。

自1998年《中华人民共和国献血法》实施以来，血液安全问题得到了政府和社会各界的高度重视。2006年卫生部颁发实施《血站管理办法》《血站质量管理规范》和《血站实验室质量管理规范》等一系列输血相关法规，我国的血液安全特别是血液产品的安全得到了很大的提高。随着卫生部《医疗机构临床用血管理办法》和《临床输血技术规范》等法规规范的颁布施行，越来越多的医院开始对血库进行信息化管理，使血库管理更加规范化和科学化。目前国内拥有输血信息化管理系统的医院或血站呈逐年上升趋势，部分经济发达地区已经迈向区域集成的阶段，如浙江省已实现省内各血站之间联网；辽宁省血液中心与部分用血医院实现联网，并进行血液制剂的网上预订。

1.全国血液信息共享

（1）全国血液管理信息系统：

2018年，国家卫生健康委员会印发《全国血液管理信息系统数据采集实施方案及表单——血站部分（2018版）》（国卫办医发〔2018〕32号），开始组织建设全国血液管理信息系统，通过网络互联互通和统一数据接口标准，实现全国452家血站的血液采集、库存、调配、检测以及献血者信息等数据自动上报，经过接口改造、试点运行，系统已于2019年11月正式运行。该系统汇聚了血站基本信息、采供血服务总体信息、人员基本信息、输血传播疾病感染情况等管理信息，以及献血前一般检查、献血前血液筛查、血液采集记录、血液检测记录、检测试剂信息、血液制备记录、血液供应记录、血液调剂记录、血液报废记录、血液库存记录、献血者档案信息、特殊稀有血型献血者信息、无偿献血偿还记录、无偿献血表彰记录等业务信息。

（2）全国无偿电子献血证系统：

全国血液管理信息系统汇聚了全国献血者信息和献血信息，为国家推出电子无偿献血证奠定了坚实的基础。2020年3月，为推进“互联网+政务服务”工作要求，提升无偿献血者服务水平，国家卫生健康委员会委托浙江省血液中心建立全国电子无偿献血证管理服务平台。2020年6月14日，全国电子无偿献血证系统正式启用，目前该系统已经在中国政府网站、国家政务服务平台、国家卫生健康委网站、支付宝/微信/百度小程序等6大载体运行。全国各地无偿献血者都可以通过国家卫生健康委官网、中国政府网、国家政务服务平台和支付宝、微信、百度小程序一键查看本人的电子无偿献血证和全国无偿献血量，极大地方便了全国献血者^［1］。

2.区域血液信息共享

（1）华东地区HIV确认阳性献血者信息共享：

2017年，根据华东地区采供血机构协作组年会精神，为扩大区域间的合作，巩固江浙沪地区HIV确认阳性献血者联合屏蔽工作成果，浙江省血液中心牵头启动了华东地区采供血机构HIV确认阳性献血者联合屏蔽项目^［2］。为了这项工作的顺利开展，建立了一套华东地区HIV确认阳性献血者信息共享信息系统，实现相关信息的网络直报，自动交换。

（2）长三角地区采供血机构献血者间隔期信息共享：

2020年7月底，由浙江省血液中心牵头组织的长三角地区采供血机构献血者间隔期信息共享系统正式运行，在全国范围内率先实现自动阻断间隔期内的献血者跨省频繁献血行为，有力提升血液安全。

（3）临床用血信息共享：

为了提升杭州地区血站与医院的用血预约、血液供应等业务的服务质量，解决传统的手工处理和U盘拷贝模式带来的效率低下、安全风险较高等诸多问题，实现血液动态库存预警及血液信息的全程追溯。2016年，以G20杭州峰会的血液保障工作为契机，浙江省血液中心启动了与在杭医疗机构的信息联网工作^［3］，通过制定统一的数据交换标准，依托浙江省、杭州市卫生信息专网实现了杭州地区血站与医院血液库存、临床用血等相关信息共享，建成了区域血站与医院联网信息系统。

尽管在输血信息化管理发面，我们已经有了很大的进步，但是与国内的标准以及发达国家临床输血信息化建设水平还有差距^［4］。血液安全涉及从献血者到受血者相互关联的整个过程。在整个血液安全应用过程中，临床输血安全问题没有得到充分重视，不合理用血和血液制剂滥用并不少见，输血过程发生的差错事故在国内仍有报道。

我国输血信息化管理方面仍存在一些问题亟需解决。主要问题包括：①我国大部分医院的输血信息化管理不完善，信息化管理程度不高或尚未进行信息化管理。由于我国各地经济水平发展不一，并缺乏全国统一的临床输血信息化管理模式，各个医院信息化管理水平和程度也参差不齐；②目前多数医院的输血信息化管理是医院信息系统（hospital information system，HIS）的一部分，但是各个血站和各医院的HIS系统之间无法访问，各自运行、执行各自的标准，使得血液信息系统成为一个个信息孤岛，无法实现血液信息的共享。其主要的原因包括各医院的信息化起步不一、HIS系统接口和硬件网络架构不一致以及HIS系统数据安全性受到威胁等等。血站和血液管理部门难以实时了解医院的血液库存和临床用血需求，不能进行血液预警和横向调拨；③部分地区和医院因为缺乏资金无法建立或维护信息化管理系统，同时缺乏专业技术人员和相应的部门进行技术支持和维护；④缺乏全国性血液预警体系，无法了解全国性血液应用现状，采供血机构未能对所提供的血液制剂进行全程追踪，对血液的安全保障措施未能覆盖整个输血链，缺乏专门的管理机构，不良事件缺乏健全的报告制度和报告途径。

（二）国外输血信息化管理建设

西方发达国家在信息化发展方面，起步早、发展快，医院具备完善的信息化管理系统，医院已实现电子化办公和“无纸”医疗，不同地区的医院可以互相联网和互相访问。输血信息化管理方面，国家有相应的法规保证临床合理用血和安全用血。输血信息化系统在医院原有的信息化系统基础上进行拓展和升级，大大提高了临床用血的安全性，并可以及时了解临床用血信息。

此外，血液预警体系（见本章第二节）作为输血信息化管理的重要体现，在国外也取得了很大的进步，并已发展为完善的全国血液预警系统。随着输血相关HIV感染的发生，1994年法国建立了全国性输血监控系统，并通过立法规定输血的不良反应必须向国家血液预警中心报告。1998年，欧洲的比利时、法国、葡萄牙、卢森堡和荷兰5个国家开始建立欧洲血液预警系统网络（European hemovigilance network，EHN）。其网络系统的目的包括：促进成员国之间的信息共享、实现血液快速预警、促进各国之间的学术交流并进行血液预警方面的教育工作。2009年EHN更名为国际血液预警系统网络（international hemovigilance networks，IHN），其成员国由最初的5个增加至20个。该网络通过多国对采供血和临床输血的各个环节进行监控，保证临床用血的安全。每个国家根据各国的国情，建立了各国相应的血液预警系统，如法国的血液预警网络、英国的输血严重危害（serious hazards of transfusion，SHOT）系统、美国的血液预警系统和加拿大的输血传播伤害监控系统（transfusion transmitted injuries surveillance system，TTISS）。每个国家的血液预警系统各有特色，具体将在第二节中作详细介绍。

除了发达国家，发展中国家如印度、巴西等国也相继建立血液预警系统。2012年印度建立全国性血液预警系统，建立初期有60家医院参与，至2013年3月，已扩增至90家医院。印度拟通过血液预警系统监控全国的输血不良反应、提高医务人员警惕性、为临床提供循证医学证据、指导政府部门决策并进行国际化交流^［5］。2000年Burkina Faso在撒哈拉以南Bobo Dioulasso地区开展了区域性血液预警示范项目，旨在培训医务工作人员、填写并上报输血信息表并建立血液预警机构。项目为期5年，输血信息上报率从71.6%上升至91.6%，输血不良事件上报率从1.1/1 000U上升至16.1/1 000U。这一示范项目证明在撒哈拉以南地区建立血液预警系统的可能性^［6］。

三、大数据与人工智能

（一）大数据与临床输血

大数据也被称之为巨量数据，主要是采用多元化方式，收集和整合各个数据组，保证各项数据的真实性和时效性。大数据作为基于互联网技术下形成的产物，可以促进诸多数据的采集和应用，并且在医疗过程中加以应用，可以在诸多数量、类型繁杂的数据中获取所需数据。从技术角度来说，大数据和云计算之间关系就好似硬币正反面，密不可分。大数据不能借助单台计算机来实现数据应用，需要应用分布式计算框架，其具备的特性在于能够对诸多数据进行挖掘，但是在此过程中需要借助云计算分布式处理、分布式数据库等功能。通常情况下，大数据具备的特性在于容量性、高速性、多样性及价值性。其具备以下特征：①大容量，大数据时代，制定医疗决策的依据不再是抽样样本的统计与分析，而是收集所有的病例资料进行数据分析，数据容量朝着EB（exabyte）的层级发展；②类型多，在之前，应用效率最高的数据为结构性数据，这种类型数据则是把文本当作主体，便于保存。当前，随着非结构性数据数量的提升，例如检验报告、影像学资料、病历文字等，数据类型的增多，给数据处理提出了严格的标准；③价值密度低，诸多医疗数据中蕴藏较多的内在价值，但是大部分价值密度相对偏低，常常能够采用海量数据探究的形式获取数据应用价值；④速度快，大数据在处理效率上有着严格的标准，和传统数据挖掘进行比较，存在明显差异，信息处理效率一般在决策中起到了重要的作用。

1.无偿献血大数据

无偿献血是一项事关人民群众身体健康和生命安全的社会公益事业。2018年，全国献血量达到2 500余万单位，全国无偿献血人次达1 500万，千人口献血率11.2。目前我国各采供血机构的无偿献血数据主要以电子文件的形式存储于信息系统中，存在不同采供血机构数据标准和存储形式不一致，不同数据库数据无法共享，依靠单一的信息系统无法在合理时间内达到撷取、存储、处理大量数据并整理成为可供使用和分析的资讯等问题。

建立覆盖全国采供血机构无偿献血数据信息化，充分开发利用采供血大数据，实现精准招募、合理采血、全过程质量管理和高危人群规避，确保临床供应及时性与安全性，实现全省乃至全国范围的临床用血的盈缺互补，将最大限度减少因缺血导致不幸事件的发生：①无偿献血大数据的引入和运用使采供血从以献血者为中心延伸为以献血者、受血者和公众为中心的管理理念^［7］，即从服务的主体献血者和受血者的利益出发，注重献血者和受血者及相关利益者的维护，实现血液供应的充足性、安全性和可持续性。②大数据使输血链的方方面面信息不再隐于无形，在信息系统的支持下，通过挖掘大量信息，借助QI便于对输血质量信息的溯源、统计、归纳和综合分析，实施各个环节和关键控制点的质量管理，保障了血液安全。③大数据能帮助准确监测质量安全风险，开展风险预警，如通过HV平台，增强质量监管的前瞻性和可预防性；还可以利用大数据预测采供血各项活动所需的资源配置，包括原材料采购、仪器设备更新、人员培训等，从而为工作决策和计划提供依据；④大数据将颠覆传统的质量管理方式。传统的质量管理方式依赖于内部的层层级级组织流程和信息的层层汇集制定决策，再通过在组织中传递与分解决策，确保决策得到贯彻落实。而在大数据时代，通过实施远程数据传输、监控、分析与挖掘，我们可重构质量体系。业务流程中，随着新数据实时录入，可以对过程实行动态实时数据比对、远程在线协调；业务管理可依赖既定的规程来自主决策，不必依靠庞大的组织和复杂的流程，层层报批，浪费资源。

2.临床输血大数据

随着输血医学的发展，越来越多的地区开始采取有效措施来促进血液的规范化、科学化、合理化使用，大数据的应用促进患者血液管理、输血不良反应识别、输血治疗决策制定等流程的规范化，加速了输血医学循证化、科学化、智能化发展^［8］。

人类血型系统表现出复杂性和多态性。截至2019年9月，ISBT公布了人类红细胞39个血型系统，共367个血型抗原。输血相容性检测大数据应用可指导医疗机构输血科针对性地开展相关检测。例如，Miltenberger血型系统在西方国家分布极少，属极低频率抗原，临床意义极低^［9］，而亚洲人群（包括我国在内）却有着相当高的分布频率。我国报道最多的是Mur抗原，存在着地域、种族人群差异。Mur血型抗原阳性血液制剂输入Mur血型抗原阴性受者体内存在着发生同种免疫反应而产生抗Mur的可能，抗Mur可以导致急性和迟发性溶血性输血不良反应及严重的新生儿溶血病（hemolytic disease of the newborn，HDN）^［10］。收集并建立全国范围内Miltenberger血型多态性及其分布频率大数据，有助于提高临床Miltenberger血型意外抗体的检出率，避免因意外抗体漏检而造成的血液输注无效及溶血性输血不良反应发生，保障患者输血安全，提高患者输血疗效。

另外，大数据应用为云计算、人工智能技术的应用提供了数据支撑。患者诊疗、血液供应与血液预警、输血不良反应等大数据应用促进了血液供需平衡，实现了精准化循证输血，保障了患者用血安全。

（二）人工智能平台及其应用

人工智能（artificial intelligence，AI）是计算机学科的一个分支，20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器（信息系统）能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

利用大数据和人工智能技术建立基于多中心大数据的单病种循证和精准输血人工智能平台，快速、高效地从单病种临床输血大数据中探索出最佳循证证据，提升单病种循证和精准输血治疗决策证据效能，为临床医师提供个体化循证和精准输血治疗路径指导，是实现临床安全、循证、精准、健康输血，改善临床预后，保护血液资源，全面提升科学安全有效用血水平的有效路径。Hodgman等^［11］通过应用机器学习，不断积累临床用血数据，校正并提高大量用血预测模型的临床用血预测能力。国内乐爱平教授团队探索开发了“基于多中心大数据的单病种循证和精准输血人工智能平台”，通过对医疗大数据进行数据清洗、深度分析与挖掘后用于构建循证体系，从而实现大数据的结构化、语义化与智能化。在已建立的严重创伤、大面积烧伤和重型肝炎3个单中心队列研究成果的基础上，建立3个多中心回顾性队列研究以获取临床单病种输血大数据。再利用数据挖掘、机器学习与深度学习等大数据和人工智能技术进行深度分析、挖掘与模型构建，建立基于多中心大数据的单病种输血循证体系及其精准治疗路径和模型。再结合临床用血全程闭环智能路径管理与评价信息系统，优化设计研发单病种循证和精准输血人工智能平台，并通过人工智能平台多中心前瞻性临床性能评价予以优化升级，实现临床安全、循证、精准、健康输血，全面提升临床科学安全有效用血水平。图8-1展示了基于多中心大数据的单病种循证和精准输血人工智能平台业务平台支撑。

四、智慧医疗

（一）智慧医疗技术

1.云计算技术

云计算技术是一种分布式的计算，这一技术起始于20世纪60年代，从20世纪末期开始进入人们的日常生活之中。近几年来，我国研究与应用云计算技术的行业越来越多，云计算技术也凸显出其独特的优点。云计算技术的实质是一个提供资源的网络，通过这一网络，使用者可以在“云”中获取相应的资源，而这一资源则是由用户自行进行定义，按照自身的需求进行设定。云计算技术将计算任务分布在大量的分布式计算机上，在远程的数据中心，几万甚至几千万台电脑和服务器连接成一片将处理器计算能力和数据资源整合在一起协同工作。云计算技术应用到医疗信息化建设过程中，具有如下显著意义。

（1）确保数据的可靠性和精准度：

所谓一种大数据时代下新兴起的信息处理技术，云计算技术在实践应用过程中，其主要就是通过借助云端多台计算机，将数据进行集中化处理，与传统数据处理作业模式相比，它不仅能提升数据处理速度和处理效率，与此同时也从根本上降低了人工处理的错误率，保障了处理数据信息的安全性和可靠性，最终为实现医院可持续发展目标奠定了良好基础。

（2）降低医院的数据处理成本：

通常而言在以往数据处理过程汇总，各个环节都需要安排专业人员对数据进行管理和确定，导致人力资源过度浪费的同时，也增加了医院的运行成本。而在数据信息化建设过程中，医疗卫生产业机构只需根据自身需求，在特定节点采用云计算技术，不仅从根本上保障了数据信息处理的安全性，还从根本上降低了人力资源的过度消耗，给医院可持续发展奠定了良好基础。除此之外，通过在云平台上制定个性化服务，可实现对已定制业务的有效化管理，避免了其他设备的购置，减少了不必要的资金损耗。

2.5G通信技术

5G通信技术以4G通信技术为基础，提高数据传输速度并且可以更加广泛覆盖移动通信网络，保障用户体验感受。移动通信网络系统主要是利用无线传输方式传输移动通信业务和数据，在移动通信网络上建立5G通信系统，高效传输移动通信网络数据，大幅度提升数据质量，满足数据发展需求。

5G通信技术的最大优点为低时延。由于物理原因的限制，WiFi和4G在长距离传输中提供低时延服务仍是发展难点，尽管光纤可以提供低时延连接，但无法满足移动设备灵活性的需要。5G通信技术可以交互协作移动通信业务和数据传输，对比以往的移动通信网络系统，5G通信技术进一步提升了移动通信网络系统的技术水平，满足用户协作通信要求，实现多用户协作的移动通信网络组织形式，可以优化提升网络系统的整体性能。5G通信技术和医疗的融合已经逐渐贯穿整个医疗健康行业体系，从院前应急救援，到院内远程会诊、远程手术，再到院后保健训练和家庭医疗健康服务等，众多应用场景和创新典型案例的打造，大大促进5G与医疗健康行业的融合。

3.人工智能技术

1956年夏，在美国达特茅斯大学举行的首次人工智能研讨会上，McCarthy第一次提出“人工智能”（artificial intelligence，AI）的概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能就是通过计算机等机械，模拟人类行为，并进行学习和理解的过程。而医疗人工智能，则是指人工智能在医疗领域的应用，涉及医疗行业各个环节，其目标是人工智能代替人来为患者诊断、治疗，目前主要发展方向包括辅助诊断、医学影像识别、药品研发、健康管理、基因测序等方面。人工智能的关键技术是决定医疗人工智能发展的重要因素，主要包括以下关键技术。

（1）机器学习及深度学习：

机器学习作为人工智能研究的一个核心领域，是医疗人工智能关键技术的基础。机器学习是一个始于大量数据的统计学过程，试图通过数据分析导出规则或流程，用于解释数据或者预测未来数据。根据IDC Digital的预测，截至2020年，医疗数据量将达到40万亿GB，这些大量的临床治疗、医学影像、药物研发等数据，结构较为固定，便于作为机器学习的素材，具有深度挖掘与研究的价值。随着机器学习研究的不断深入，逐渐产生深度学习这一新兴方向。深度学习是在机器学习的基础上，模拟人脑分析和学习的神经网络，通过解释数据获得内在规律和理论，进而改进并提升自身能力。在医学领域数据量和计算量的驱动下，卷积神经网络和深度神经网络等深度学习算法已经在图像识别上发生了质的飞跃，远远超过了传统的图像识别算法。尤其是机器学习以及深度学习与计算机视觉、自然语言处理相结合，在医学影像的自动分析和辅助诊断方面已经取得良好效果。如利用机器学习和计算机视觉进行医学影像的图像分割、特征提取、定量分析等病灶识别与标注，可大幅提升影像科医师诊断的准确率。在新药研制过程中，机器学习可通过大量数据虚拟筛选合适化合物，预测化合物可能的活性，对比较有可能成为药物的化合物进行有针对性的实体筛选，同时在临床试验阶段，可进行受试者精准挖掘，对疾病数据进行深度研究，大量减少研发时间并降低研发成本。在健康管理方面，机器学习及深度学习技术可对数据进行高效计算和精准决策分析，实现个性化精准健康管理。在疾病预测方面，机器学习以及深度学习技术可精准迅速地进行庞大的基因数据分析，为癌症诊断和治疗提供必要信息。

（2）计算机视觉：

计算机视觉技术是指利用计算机对视觉信息进行全程处理，其核心技术包括数字图像处理技术等。数字图像处理技术，是将图像信号转变为数字信号，再用计算机识别处理的技术，对图像进行预处理，在提高图片质量的同时，强化图像中的高频信息，帮助医疗人员精准读取图片信息，并为后续机器学习提供更好的训练数据集。在医疗领域的应用，主要是在医疗大数据的基础上，实现图像识别。在图像识别方面，主要是帮助医疗人员更加准确地对病理切片进行分析研究，降低医疗人员的诊断错误率。同时，观察腺体的计算机视觉系统，可通过观察其形态，判断癌细胞扩散的严重程度，帮助医疗人员更好地发现以及控制癌症扩散。

（3）自然语言处理：

是人工智能领域与计算机科学领域中的一个重要研究方向，即对人们日常使用的具有各种表示形式的语言进行分析与处理。在医疗领域中，大量的医疗数据都是以非结构化的文本形式存储的，是通过计算机进行处理和分析的。如症状描述部分的数据就是以医师或患者的口头语言进行描述的非结构化数据。因此需要对其进行处理，集合整合基于词典、规则、机器学习、自然语言处理多种方法的关键字、语义关系提取算法，使得医师或患者对症状描述更为标准和统一。

4.物联网技术

“物联网”（internet of things）是指将各种信息传感设备，如射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。其目的是让所有的物品都与网络连接在一起，系统可以自动、实时对物体进行识别、定位、追踪、监控并触发相应事件。实现物联网技术与医疗健康的融合发展，需要物联网关键技术的支撑。

（1）射频识别技术：

射频识别（radio frequency identification，RFID）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID技术与互联网、通讯等技术相结合，可实现全球范围内物品跟踪与信息共享。

（2）传感器网络技术：

传感器是物体感知物质世界的“感觉器官”，可以从声、光、电、热、力、位移、湿度等信号来感知，为物联网的工作采集、分析、反馈最原始的信息。传感器网络节点的基本组成包括如下几个基本单元：传感单元（由传感器和模数转换功能模块组成）、处理单元（包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等）、通信单元（由无线通信模块组成）以及电源。在传感器网络中，节点可以通过飞机布撒或者人工放置的方法使其散布在所感知对象的附近。传感器节点通过“多跳”网络把数据发送给接受发送器，也可以用同样的方式将信息发送给各节点。接受发送器直接与Internet或通信卫星相连，通过Internet或通信卫星实现任务管理节点与传感器之间的通信。在节点损坏失效等问题出现的情况下，系统能够自动调整，从而确保整个系统的通信正常。

（3）纳米技术：

研究结构尺寸在0.1～100nm范围内材料的性质和应用。纳米技术的发展使物联网中体积越来越小的物体能连入物联网中进行交互和连接。同时纳米技术也促进了传感器与嵌入式芯片所需的电子元器件越来越小，使得整个系统更小、更快、功耗更少、反应速度越快。

（4）智能技术：

物联网所需的智能技术是海量信息的智能分析与控制。海量信息智能分析与控制是指依托先进的软件工程技术，对物联网的各种信息进行海量存储与快速处理，并将处理结果实时反馈给物联网的各种“控制”部件。智能技术是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识分析后所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使得物体具备一定的智能性，能够主动或被动的实现与用户的沟通。

5.区块链技术

2008年，Nakamoto在比特币白皮书中首次提出“区块链”的概念。区块链是一种利用块链式数据结构存储数据、利用节点共识算法生成和更新数据、利用密码学原理保证数据传输和访问的安全、利用智能合约编程和操作数据的基础架构与计算范式。区块链的高冗余存储（每个节点存储一份数据）、去中心化、高安全性和隐私保护等特点使其特别适合存储和保护重要隐私数据，以避免因中心化机构遭受攻击或权限管理不当而造成的大规模数据丢失或泄露，因此利用区块链存储个人健康数据（如电子病历、基因数据等）是极具前景的应用领域。分布式存储、共识机制、不可篡改、数据加密和激励机制构成了区块链的5个基本属性。

基于区块链的智慧医疗支撑平台，可以利用区块链技术基于机器信任的多方共识、可追溯不可篡改的共享业务记录、基于加密技术的数据访问控制以及智能合约等应用特点，构建区块链智慧医疗平台。

（二）智慧医疗技术在临床输血中的应用

目前血液安全管理存在着许多的挑战，包括不断增长的无偿献血群体，对血源质量控制提出了更高要求。全社会对于血液“采-供-用-废”全生命周期的追溯信息更为关注。在抵御自然灾害和环境灾难过程中跨地域的血液应急调用机制仍需完善等。2015年，哈尔滨市血液中心孙光等^［12］提出了智慧血液理念，设想利用物联网射频识别、传感器网络、自动控制、物联网及智能信息处理等技术，综合卫生行政管理部门、采供血机构和医疗机构对血液安全的需求，建立覆盖采血、送血、收血、血液发放和临床用血环节的标准化、规范化、自动化、智能化的智慧血液管理系统。

随着精准医疗理念的提出，精准输血治疗不断发展，输血治疗方式已经由原来的经验性输血初步发展为循证输血，从而实现精准输血治疗。智慧医疗技术的应用，加速了精准输血治疗的发展。国内外学者探索基于人工智能技术，通过用血大数据，分析可能影响红细胞输注量的多项参数，构建单病种围手术期红细胞需求量评估的数学模型。Gurm等^［13］应用随机森林（random forest，RF）技术建立了经皮冠状动脉介入术中输血风险模型，结果显示，术前应用预测模型预测红细胞输入量与术中实际红细胞使用量更接近，提示利用基于大数据的智慧医疗技术建立预测性输血模型，可以对来自不同医院的数据对模型中不同特征的重要性进行基准测试，实现个体化精准输血。

血液管理是指运用循证医学的理念，以患者为中心，科学应用安全有效的多学科技术，减少或避免输注异体血，并最终改善患者临床转归。血液管理的原则是尽量减少同种异体输血，选择适合的血液制品，在适当的时机、以适合的剂量输给适当的患者。制定和实施合理的围手术期血液管理方案，可通过降低感染风险、减少输血不良反应、缩短住院时间、减少管理差错等几个方面促进和保障患者安全。有效的围手术期血液管理还能够减少同种异体输血，最大程度节约并保护血源。围手术期血液管理为尽量避免同种异体输血，应采取一系列现代血液保护干预措施，包括设备、药物及各种医疗技术的应用，限制异体血液制品的输注。国内孙波等^［14］探索智慧输血管理系统对患者围手术期实施血液管理，实现了对患者临床用血的全过程动态管理。围手术期患者同种异体血输注率明显降低，自体输血率大幅提升，不合理输血率明显降低，杜绝了输血安全事故的发生，确保手术患者用血安全，促进并保障手术患者围手术期安全。

五、智能信息化与质量管理实时控制

（一）采供血全程闭环信息化管理

采供血全程闭环信息化管理通常是以血液信息为核心，将采供血业务过程作为主线，随着血液从采集、制备、检验、储存到发往临床医院，产生并处理与血液有关的各种信息，并将这些信息进行整理、处理、汇总、统计、分析等工作，达到有效开发和利用采供血活动信息资源，保障采供血活动安全的目的。下面将从采供血信息管理系统的各个主要功能模块详述其作用及意义。

1.献血服务功能模块

信息系统通过该功能模块对献血服务全过程进行信息管理，覆盖范围包括血液采集过程含献血核查、献血登记、征询、体检、初筛、采血、交接等过程，还包括其他一些献血服务过程，如献血招募、献血者保留、血费报销、保密性弃血、献血归队、献血者档案管理、献血屏蔽及献血证管理等。信息系统在该模块的信息管理作用，不仅体现在对献血服务全过程信息全面、及时地收集，还体现在对一些关键点的严格控制，全程智能核查避免差错，设置规则维持规范的献血服务过程，保障献血服务的顺利开展，保护献血者和血液的安全。

（1）献血者核查：

通过信息系统完成献血者的身份核查以及是否合格。

1）筛查不宜或宜暂缓献血情况：

通过信息系统中的献血核查，可以根据信息系统数据库中已收录的不合格信息和已设定的条件，筛查出不宜献血、宜暂缓献血的情况，包括献血间隔期不足、年龄不足或超龄、淘汰献血者、自身用血献血者、暂时屏蔽献血者及献血反应献血者，有效保护了献血者，减少血站的资源浪费。

2）验证身份：

信息系统具备身份自动识别功能，不但可以输入献血者身份证号按照编码规则进行自动校验，而且可以自动识别二代及以上身份证，避免了献血者身份证号录入错误、冒名顶替者献血及恶意献血的情况，切实推进献血实名制的进展，提高工作效率，保证献血档案的完整性。此外，信息系统自动核对既往档案，识别同身份证号及15位升级18位身份证。

3）异地核查：

省市内甚至国内成功联网，可以实现异地核查，筛查省市内或国内献血间隔期不足、已淘汰、采血浆间隔不足的情况，进一步保护献血者和血液的安全。

（2）血液采集：

通过信息系统中的血液采集控制，对血液采集过程的各个关键点包括征询、体检、初筛、采血、留样、交接进行控制，可以规范血液采集流程，避免差错发生，实现物料和设备关联，保证某些血液成分时效质量。

1）征询：

实时录入献血者征询过程中得到的暂时不能献血的信息，可以实现对献血者的暂时屏蔽，保护献血者。针对不同的情况可以设置相应的屏蔽时间，提醒献血者期限后再次光临，保留献血积极性，有效提升服务质量。实时录入献血者征询过程中得到的不宜献血信息，可以实现对献血者的永久屏蔽，保护献血者和血液安全。例如征询过程得知献血者患有心脏病，录入后永久屏蔽，保护献血者自身安全；征询过程得知献血者静脉吸毒，录入后永久屏蔽，保护血液安全。

2）体检：

信息系统内体检项目正常数值范围均按照最新国家标准设定，实时录入各项目数值结果时，信息系统自动判定是否符合合格标准，减少了工作人员因判断失误导致的体检不合格者准入。

3）初筛：

进行初筛血型实时录入时，信息系统可以自动与档案血型核对，不一致情况自动提示，避免错误的发生或提示异常情况追查。进行ALT、血比重结果的实时录入，进一步提高献血者信息的完整性。结果不合格时，可设置屏蔽时间，并告知献血者，保护献血者的同时提升献血服务质量。进行单采献血者的血细胞分析结果的实时录入，进一步提高献血者信息的完整性。尤其是血红蛋白、血细胞比容结果不合格时，设置并告知献血者屏蔽时间显得更加重要，做到保护献血者，保留献血者，提升献血服务质量。

4）采血（全血采集）：

全血采集过程使用实时采血核对系统（使用PDA的采血系统）实时录入采血者信息、采血时间信息、血袋信息、采血过程状态信息等，核对体检表、血袋、标本试管及血辫献血条码的一致性，并将以上这些信息实时传递至信息系统中，达到的作用包括：①加强体检表、血袋、试管、血辫的实时核查，确保血液及标本的同源性；②实时同步信息系统，避免采血日期不准确情况；③实时录入，避免采血起止时间不准情况；④系统自动控制血液时效，提示新鲜冰冻血浆、浓缩血小板等有时效要求血液成分限制时效；⑤录入每个血袋相关物料信息，实现物料关联及实数消耗；⑥录入采血者信息，明确采血过程负责者，并为技术考评、绩效考核等提供有效依据；⑦录入血型血量，同步信息系统后自动核查血型避免错误，自动按血型血量统计总血量，利于交接数量核对；⑧实时录入采血过程状态信息，准确描述过程信息及献血者状态信息，提高采血信息的完整性；⑨采血全过程实时录入，避免后录入信息不准确情况。此外，部分血站将采血称关联于信息系统，进一步提高了采血过程的信息采集和控制。

5）采血（成分血采集）：

成分血采集过程不仅可以选择使用PDA采血系统实时录入采血者信息、采血时间信息、耗材信息、献血者状态信息等，更重要的是可以选择将单采成分分离机智能联入信息系统，实时传递单采成分机分离过程的关键指标信息，包括采集时间、品种、体外循环的血量、抗凝剂的使用量、交换溶液的量、血液成分的质量以及献血者的状态等，进一步提高献血信息的完整性。

6）留样：

留样后立即使用PDA录入并核对标本试管、血辫的献血条码，实时核查标本与血液的同源性。同时，留样时间准确录入，实时同步信息系统后，系统自动控制并提示标本时效，保证有时效要求的核酸标本的可靠性。

7）交接：

通过信息系统的自动核查、统计，血液和标本的交接更加高效、准确，按照血型和血量自动统计批次血液情况，有效避免差错的发生。

8）献血不良反应信息管理：

通过信息系统，可以对献血者发生献血不良反应相关信息包括反应环节、类型、持续时间、程度、症状、处理方法、处理人、处理结果、回访时间、回访人、回访结果等完整收集，还可以进行献血不良反应的查询，方便分析指导工作。

（3）献血招募：

信息系统中的献血招募，通常通过系统进行条件筛选到目标献血者，采取人工预约、短信群发等手段，对特定献血者进行招募。通过信息系统进行献血招募，能实现目标献血者的准确定位，提高了工作效率。

1）筛选：

信息系统可以根据血站需求设定筛选条件，如特定血型、特定抗体及特定地区等，在信息系统中对已到献血间隔期、合格的老献血者中进行自动筛选，提高工作效率。

2）招募：

按照筛选出的献血者名单，可以通过人工电话预约，也可以通过信息系统对目标献血者进行短信群发招募。相比人工电话预约，系统短信群发招募受众广，节省人力，但是无法确定招募即时效果。

3）记录：

如果得到预约成功的回应，可以使用信息系统进行记录，并设置预约期提前短信提醒，以免人工遗忘。

（4）献血者保留：

通过信息系统，血站可以开展多项献血者保留工作，包括献血者表彰、献血关爱、献血提醒、满意度调查、血源团体管理、志愿者管理等。利用信息系统的数据查询、统计和分析功能，实现信息的快速筛选、汇总与输出。而使用信息系统进行录入登记，便于日后的查询、回溯，还可以有效减少人工错误，提高工作效率。

（5）短信平台建立：

通过信息系统，可以建立一个给献血者或者其他人员发送短信的献血招募和献血服务短信平台管理系统。利用该平台，可以进行数据采集管理、发送计划管理、短信互动管理、内部信息沟通、血液资源调度、冰箱温控监测等工作，既可提升内部管理效能，又可提高献血者、医院等社会群体服务水平。

（6）血费报销：

信息系统根据各地的政策设置相应的血费报销规则，使献血者或亲属的可报销血费自动予以计算。利用信息系统可以方便献血者快捷安全地进行血费报销包括登记、审核及报销等过程。此外，通过直报系统和信息系统对接实现医院直报，进一步方便了献血者的血费报销。

（7）保密性弃血：

信息系统可以完成保密性弃血全过程信息管理，包括保密性弃血的申请、审批。如果审批后确定弃血，该血液及其成分将被系统自动标识，无法发往临床。如果审批后不同意弃血，该血液及其成分仍可正常流转。此外，通过系统可以设置相应献血者的状态，使其延缓或停止献血。

（8）献血归队：

目前国内有部分血站开展了献血归队工作，信息系统可以按照各血站设置的归队规则设置相应系统规则。通过信息系统，根据归队规则过滤献血者，识别可归队者。归队开始检测后，符合检测次数且每次检测结果均合格者进入审批，通过者可变更档案状态为可正常献血，未通过审批者档案状态仍为不可献血。检测结果不合格者自动判定归队失败，档案状态仍为不可献血。除了对献血归队过程信息的收集，系统还可提供归队情况的查询、统计及打印等功能。

（9）献血证管理：

信息系统对献血证的管理主要包括献血证的发放和补发。通过查询献血记录，打印献血证，完成发放和补发，为献血者和血站提供较大的便利。

（10）献血者档案管理：

使用信息系统可以高效进行献血者档案的信息管理，包括档案信息查询、审核、合并、拆分等。此外，还可以建立稀有血型、屏蔽及淘汰献血者档案明细，为献血者招募提供参考。

2.血液检测功能模块

信息系统通过该功能模块对血液检测前、中、后全过程进行信息管理，覆盖范围包括标本管理、实验室检测过程管理、检测报告管理等。通过标本管理，使血液检测标本在血液检测流程各环节得到有效管理，确保血液检测标本的真实、有效、可追溯。通过实验室检测过程管理，明确检测过程控制的基本要素和关键控制点，使其能够正确实施，确保检测结果真实、准确、及时、有效和可追溯。通过检测报告管理，设置规则规范检测报告的生成、签发、审核、收回、更改及保存，使检测报告能真实、准确、完整、清晰地记录整个血液检测过程并永久保存，确保其追溯性。该功能模块能对血液检测全过程信息进行全面收集，而且通过安全规则的设置确保血液检测流程规范化，为血液检测提供重要保障。

（1）标本管理：

通过信息系统，实现对血液检测标本的接收、处理、检测、储存、销毁及送检等全过程信息管理，使血液检测标本在血液检测流程的各个环节得到有效管理，确保标本真实、有效、可追溯。标本管理重点是实施以下几种控制。

1）标本交接控制：

通过信息系统标本交接进行控制，首先要对所有检验标本进行扫描录入，系统自动核对送检、接收标本的献血条码、数量等信息的一致性，自动记录标本交接时间，减少人工错误，提高工作效率。

2）异常标本控制：

对于在交接过程中发现的异常标本，工作人员可以通过信息系统对它们进行信息处置，处理方式有结束实验、重新送检、标本退回及让步使用等，有效控制异常标本，防止其误用，确保检测标本的质量，避免对检测结果的不良影响。

3）核酸标本筛选：

信息系统按照实验要求确定核酸标本筛选规则，通常设定为酶免合格的标本才进行核酸检测，对所有的标本自动进行筛选。这样，可以节约血站检测资源和人力资源，避免人工错误的发生。

（2）实验室检测过程管理：

通过信息系统，实现试验前标本描述登记、试验人员登记、试验监控、试验结果接收、室内质控、失控分析、疫情报告及室间质评等实验室检测全过程信息管理，明确检测过程控制的基本要素和关键控制点，使其能够正确实施，确保检测结果真实、准确、及时、有效和可追溯。实验室检测过程管理重点是实施以下几种控制：

1）试验设备关联：

目前国内血站的血液检测基本为自动化检测，所以试验设备与信息系统的关联十分重要。通过设备关联，可以实现试验过程及试验结果信息的无缝对接，使信息系统完整收集实验室检测过程信息。

2）严格的检验规则设定：

信息系统可设置严格检验审核签发、检验结果判定、检验结果签发规则，使实验室检测过程规范进行，确保检测结果真实、准确、及时和有效。

（3）检测报告管理：

通过信息系统，实现分组审核、综合判定、报告审核、报告签发、审核签发、报告接收及报告归档等检测报告信息管理，使检测报告能真实、准确、完整、清晰地记录整个血液检测过程并永久保存，确保其追溯性。

3.血液制备功能模块

信息系统通过该功能模块对血液制备全过程进行信息管理，覆盖范围包括血液交接、血液分离、血液分装、血液汇集、血液转化、血量调整、制备条码打印、标签核查、血液贴签、血液放行等。通过该功能模块，不但能全面完整收集血液制备全过程信息，实现血液制备全过程可追溯，还能控制血液成分时效，保证血液质量。信息系统对血液制备过程的管理主要优势体现在以下几个方面：

（1）PDA管理：

目前国内很多血站开始在成分制备过程中使用PDA进行制备相关信息录入，很大程度上完善了血液制备的过程信息，实现血液制备的过程控制和血液成分产品的制备全程可追溯。PDA在血液制备过程的作用如下：

1）不同制备过程实时登记：

包括滤白、热合、离心、分离、融化、无菌连接、灭活、洗涤、冰冻、解冻、分袋等各个制备过程，均可做到实时登记血液条码、血量、所用物料、所用设备等信息，保证信息的准确性。

2）自动生成过程记录：

通过PDA信息录入并传递至信息系统后，信息系统自动生成包括制备时间、制备方案、产品种类、产品血量等完整的过程信息，相当于自动对制备全过程予以记录，保证制备信息的完整性和可追溯性。

3）准确记录操作人员：

通过PDA控制使用人员权限，如实记录成分制备操作人员，可以明确责任人员，并为人员考评及绩效考核提供依据。

（2）设备联网：

目前国内的信息系统具备数据接口，在一定的技术条件下，可以与血站部分设备联网，进一步准确记录血液加工过程信息。而且因信息可直接提取自设备，所以信息更加准确真实。在血液制备过程中，可联网设备几乎全面涵盖了各种成分制备设备，包括成分自动分离机、大容量低温离心机、无菌接口机、成分病毒灭活柜联网、滤白监测仪、水浴箱、速冻机、血液洗涤分离机及血液自动贴签等。

（3）血液产品时效控制：

信息系统按照国家标准对有时效要求的血液产品（如新鲜冰冻血浆、浓缩血小板）制备设置时限要求，根据实时录入的原料血采集时间，控制其血液产品的制备时限。通过信息系统对血液产品时效的控制，避免了不符合时效要求原料血用于制备有时效要求的血液产品，节约血站资源，保证血液质量。

（4）血液放行控制：

通过信息系统，可以对血液放行实现有效控制，具体表现在以下2个方面。

1）建立放行规则：

严格按照血站制定的放行规则建立信息系统的放行规则，安全转移批次血液中不合格血液、隔离血液后，由经授权人员放行该批血液。通过建立放行规则，使血液按放行规则安全转移，不合格和隔离血液被清点隔离放置，合格血液放行至成品库，有效保证了血液安全。

2）控制人员放行权限：

信息系统通过给予人员相应操作权限来控制放行权限，只有在信息系统中分配了放行操作权限的工作人员，方可进行血液放行操作，有效保证了血液安全。

（5）血液报废：

采供血过程中由于各种原因产生不合格血液，这些血液不能用于临床，需要妥善处理避免其生物危害。信息系统对血液报废全过程实行严格控制，控制不合格血液的隔离、标识、审核、报废、放行和销毁全过程，避免不合格血液被误用，使不合格血液安全处置，不对社会造成危害。此外，在信息系统中不合格血液报废原因得以记录，为报废原因、报废量、报废趋势等汇总分析提供了基础，为血站各科室也为血站的管理决策提供重要依据。

（6）转运血袋标签核对：

血液制备过程中存在一些需血袋转运的情况，如进行病毒灭活、冰冻、解冻、洗涤及分袋等操作。信息系统设置了对转运血袋的标签核对，避免标签贴错。与人工肉眼核对相比，信息系统核对更加快速、准确，且能保留核对记录，进一步促进了相关信息的准确性和完整性。

（7）血液冻结、解冻：

发现异常情况血液，在物理隔离血液的同时，还需使用信息系统实现其信息隔离，即实行血液冻结。确定该血液如何处置后，经审核后在信息系统中将其解冻。通过信息系统对血液冻结、解冻的控制，可以有效避免异常情况血液的被误用，有效保证了血液安全。

1）血液冻结：

①可设置强弱程度不同的血液冻结，使强冻结的血液不能做任何业务操作，弱冻结的血液不能发往成品库，但可以进行其他业务操作，如血液制备等；②可设置同源血液的冻结方式，使冻结母袋的同时将子袋一起冻结，或者使子袋单独冻结；③可设置对站内血液或已发出的血液执行冻结。

2）血液解冻：

①可设置血液解冻前的审核，经审核后方可解冻；②可设置解冻处理结果，结果为“合格”的血液可以进行任何操作，结果为“不合格”的血液须报废。

4.血液储存、发放管理功能模块

信息系统通过该功能模块对血液储存、发放全过程进行信息管理。血液库存包括采血库存、待检库库存、成分库存、质控库存及成品库库存等，而血液储存管理主要是指对成品库库存血液的管理，包括血液接收、血液发出过程管理，以及库存数据的管理。血液发放主要指成品血的发放，发放处有医院输血科、质检部门、科研部门、其他血站等。血液发放管理主要对血液供应过程的信息包括发出、交付、登记等，以及血液供应数据的管理。此外，该功能模块还可实现临床医疗服务信息化，如接收与查看医院上传的输血不良反应信息，针对上传结果对相关血液进行控制，迅速响应输血不良事件。通过该模块信息管理，血液储存、发放全过程信息得以完整收集，全过程可追溯。另外，血液库存及血液供应的数据综合查询、分析和汇总，为血站管理决策提供了有效依据。血液退回、输血不良事件的响应为临床提供了良好的服务。

（1）血液定位存储：

目前国内部分血站通过信息系统实现了血液定位存储。血液分血型、品种、状态、规格等方式分类后，按照设备分层、分框存储管理。如需查找，工作人员可以快速定位每1袋血液具体库存位置。相比传统意义上的血库，血液定位存储便于血液查找、库存血液盘点，还可以根据各存储容器设置的存储数量进行方便的库存统计，进一步提高工作效率，节省人力资源，实现血液库存智能化管理。

（2）血液收回及退回控制：

1）血液收回：

通过血液收回，血站可以主动将已发出的血液收回。信息系统能依据条件筛选进行血液收回，能自动提取用血单位，方便血站分配血液资源、快速召回异常血液。

2）血液退回：

通过血液退回，医院可以将已发往临床或调血出库的血液退回血站。进行血液退回操作时，先提出退血申请，经血站审批同意后行退血操作。血站对退回血液进行严格监管，对不允许再次发放的血液严格控制，有效保证血液安全。

5.资源管理功能模块

信息系统可以通过该功能模块实现对人力、物料及设备进行不同程度的管理。在人力资源管理上，信息系统体现的作用主要是将工作人员的岗位职责以权限控制的方式落实于各业务操作。在设备资源管理上，信息系统可以覆盖设备建档、确认、维修、调拨、使用、维护、监测、报废、计量及数据分析等管理，实现设备管理信息化。在物料资源上，信息系统可以覆盖物料的供方档案建立、需求计划提请、请购、支领、入库、抽检申请、出库、消耗、报废、盘点及数据分析等管理，实现物料管理信息化。通过信息管理，血站能更进一步地强化人力、设备及物料资源管理，为采供血活动提供有力的人力和后勤保障。

（1）人员权限细分控制：

信息系统通过人员权限细分的控制，按照岗位、角色设置人员权限，权限可具体设置到增、删、改、查按钮级别，明确人员岗位职责和权限，防止内部人员越权和非授权人员操作，对人力资源的使用充分化具体化、采供血信息安全性有着重要的推动作用。

（2）关键物料管理：

1）关键物料质量检查：

信息系统设置关键物料质量检查流程，根据关键物料的具体信息建立物料档案，新进关键物料需质控抽检发布报告后才能发放，防止未质控抽检物料误用。

2）物料关联：

通过信息系统，可使关键物料与采供血操作环节紧密关联。未进入科室使用的物料信息不会出现在科室业务操作模块，进入科室使用的物料信息才可以选择录入，如血液采集可选择相应血袋，血液制备可选择相应消耗血袋，血液检测可选择相应试剂，进一步提高了采供血物料信息的完整性和追溯性。

3）二级库房管理：

通过各科室业务操作时的物料信息录入，信息系统依据消耗规则自动消耗科室库存，增强了科室库房的可控性。

（3）设备管理：

1）设备关联：

通过信息系统，可使关键设备与采供血操作环节紧密关联，尤其体现在一些关键操作如血液检测、单采成分分离机采集成分、血液全自动仪器分离、血液离心、病毒灭活、血液储存等，设备运行过程的所有信息都可以设置与信息系统关联，进一步提高了采供血过程信息的完整性和追溯性。

2）设备计量：

通过信息系统，可以为计量设备设置计量周期、计量计划等。设置系统每日自动查询本年度即将到计划计量日期的设备信息并给出提醒，保障设备计量的及时性。

6.质量管理功能模块

信息系统通过该功能模块对质量管理过程进行信息管理，覆盖范围包括质量检测、工作审批、差错处理、质量鉴定、质量事件处理及质量统计分析等。使用该功能模块，采供血工作质量能得到更加规范、有效的监控和持续改进，从而保障血液质量和采供血活动的安全。

（1）物料抽检：

信息系统能完整收集物料抽检全过程信息并通过该功能进行物料控制。物料抽检过程信息包括送检申请审核、送检物料具体信息、物料检测方法、送检人、检测人、审核人、物料检测结果等。物料需质检发布合格报告后才能发放使用，以此进行物料控制。

（2）质量检测：

通过信息系统可对抽取的血液产品、设备、工艺卫生等相关质量检测结果进行信息管理，收集通过信息系统，工作人员可以录入质检物品具体信息、所用方法、所用耗材、质检结果、质检人、审核人，完整收集其质量检测结果。

（3）工作审批：

通过信息系统，血站可以对一些需要特定部门特定人员审查后批准执行的工作进行审批，如献血者特殊放行、献血者归队、血液报废、退血、批放行、检验结果收回、医院退血、血液的冻结和解冻、献血者屏蔽、保密性弃血等，确保工作经核实核查后执行。

（4）质量事件处理：

通过信息系统，可以开展一些质量事件处理，如单项结论手工确认、退血入库手工确认、血液RhD血型调整、血液费用重算、血量修正、献血服务质量问题处理、检验物料批号效期修正、外调血入库修正、血液报废审批修正、物料纠错等。

7.输血研究功能模块

信息系统通过该功能模块对输血研究室开展的工作提供信息管理支持，主要是对输血研究室开展的相关鉴定项目进行申请、收费、标本接收、结果登记、报告签发等过程信息登记和统计查询。

8.预警平台

目前国内血站信息系统均建立了基于业务系统、短信的预警平台，其预警设置基于血站日常管理要求，由血站决定预警内容。预警的作用主要有辅助管理、风险预知及业务提醒。提醒按照内容来分包括工作定时提醒、告知提醒及业务催办提醒，按照方式来分包括系统提醒和短信平台提醒。

预警的内容可以覆盖献血服务、血液、检测及物料等相关内容。献血服务相关预警可以设置采血计划、献血屏蔽申请及生成、特殊放行及工作流程未完成等通知。血液相关预警可设置各种血液及成分期限内未制备、待发出和待接收、未隔离、未报废、未放行、临近失效期、过期、库存过低和超限、收到订血退血申请等预警通知。检测相关预警可设置标本处理周期、标本处理超期、鉴定申请、疫情上报、报告签发、RhD阴性血报告签发、异常标本登记生成、标本采集后超期未接未检未签发报告、标本接收后超期未检未签发报告等预警通知。物料相关预警可设置临近过期、过期、质检报告签发及超期未签发、库存量过低或超限等预警通知。预警平台的建立和使用，有效帮助血站减少内部管理漏洞，提高工作效率，规避各种采供血活动中的风险。

（二）临床用血全程闭环信息化管理

临床用血全程闭环信息管理涵盖临床用血全过程，包括临床输血评估评价、异体输血、自体输血与用血数据库、血液标本、血液制剂、质量分析与持续改进等环节，不同环节路径间闭环无缝对接，用血全程信息智能共享。临床用血全程闭环信息管理涵盖HIS、LIS、手术麻醉、电子病历、医师、护士工作站。

1.临床输血评估评价

①临床医师在为患者进行输血治疗评估时，信息系统医师工作站自动读取患者LIS系统实验室检测指标，包括HBsAg、Anti-HCV、Anti-HIV、梅毒、血常规、凝血功能、肝肾功能，医师对患者生命体征及实验室检测指标进行输血前评估，并自动生成《输血治疗知情同意书》，缺少的检验项目信息系统应具备自动提示功能。②临床医师根据患者病情开具输（备）申请单，由上级医师审批后提交输血科审核，用血量超过1 600ml提交医务部门审核。③输血科输血医师与临床医师共同制定输血治疗方案，医师工作站与输血信息管理系统实现信息共享。④根据患者所输注血液品种，智能生成输血疗效评价实验检测指标医嘱，包括血常规、凝血功能等。

2.输血相容性检测标本

（1）患者血液标本：

血液标本全程的操作、运行状态与轨迹应采取PDA或条形码扫描方式进行实时控制与信息反馈。①标本采集：根据患者既往输血史、妊娠史，对输血申请进行评估后，智能生成备用血输血相容性检测医嘱，如血型复检、交叉配血标本、抗体筛查。护士可通过PDA或条码扫描患者腕带核对患者信息，执行输血相关医嘱采血，信息系统生成患者血液标本路径；②标本运送与接收：临床输（备）血液标本连同输（备）血申请单一并送输血科，可通过标本物流传输系统或医护人员运送，输血科通过PDA或条形码扫描完成接收；③标本检测：根据不同标本的检测时限，在规定时间内完成检测，检测全过程通过PDA或条码扫描，实时反馈检测状态；④标本保存与报废：根据不同标本的保存时间要求，在信息系统定位保存，保存效期内交叉配血标本能反映患者当前免疫学状态，交叉配血标本失效后信息系统自动识别，并生成标本列表，设置标本为无效标本进行保存。检测或交叉配血保存的标本超过保存期信息系统进行自动报废处理。

（2）供者血液标本：

血液制剂接收后，采集血液制剂交叉配血和血型复核标本，供血者血型复核无误，生成供者血液标本路径。标本与血袋信息一致，粘贴献血者标签进行扫描定位、检测与保存。

（3）交叉配血试验：

采用电子预配和急救绿色通道方式对供者和患者交叉配血标本基本信息、定位、效期、输血相容性检测状态与结果等信息进行智能检索与信息提示。

3.血液

（1）血液接收入库：

①异体血液接收入库：根据临床用血计划及输血科血液库存，向供血机构预约血液。输血科与供血机构信息共享，采用U盘等电子数据方式将血液信息导入医疗机构输血管理信息系统。信息系统对不同品种、不同血型、不同剂量血液按照效期先后顺序依次分层摆放，并在信息系统中优先将近效期血液提供血液交叉配血与发放；②贮存式自体血液接收入库：患者完成自体血液采集后，信息系统根据患者信息生成血袋标签，标签内容应涵盖患者姓名、年龄、科室、床号及病案号、血液品种、血型、采集时间及有效期等，入库方式同异体血液。

（2）血液库存管理：

医院输血科信息管理系统应具备库存动态预警，按照医院用血量设置应急库存、红色预警、黄色预警、绿色预警及正常库存，并与临床用血科室信息共享。红色预警及应急库存状态血液制剂发血，信息系统进行提示并进行授权管理。

（3）血液储存质量监测：

包括血液制剂质量监测及生物学监测，温度监测应有不间断温度监测系统。

（4）血液预配与发血：

①常规用血申请预配与发血。临床用血科室常规用血申请经审核、接收后进行预配，信息系统根据临床申请进行预配，除特殊情况外，按照血液近效期优先预配原则选择血液，交叉配血完成后，信息系统应能自动识别并比对患者及供血者ABO、RhD血型，核对一致后进行发血操作。进行配合型输注时，信息系统应该有提示并履行审核审批后方可进行发血。②紧急用血申请的预配与发血。输血管理信息系统应建立急诊用血绿色通道，临床紧急用血时，输血科进行紧急发血并履行审核审批，发血后完善相关输血相容性检测，信息系统补录血型、交叉配血等信息，并与患者信息、病程记录、护理记录进行同步。③血液出库。临床用血科室可通过信息系统查看输血申请的发血状态，输血科完成发血后，临床科室可打印相应的领取凭证，并指派医护人员持领取凭证或通过物流传输系统进行领血核对。领取凭证实行条形码或二维码进行唯一性标识，领血人员使用工号进行领血确认。血液出库后实时显示血液出库状态及操作轨迹，并更新库存预警级别。

（5）血液输注：

信息系统记录血液制剂到达临床用血科室时间、输血前核查核对、输注过程的运行轨迹与操作轨迹，实时显示血液输注状态。自体血回输确认后血液信息自动传输至患者输血护理记录中。

（6）血袋回收保存与报废：

临床科室完成血液输注后进行血袋回收，打印唯一识别的血袋回收清单，连同血袋一并送至输血科，输血科通过血袋回收清单核对血袋信息，信息系统进行回收确认，并按规定时间保存24小时后进行血袋报废，同时打印血袋报废清单。

（7）血液报废：

因不可抗拒因素进行血液报废，临床科室进行报废登记，打印唯一识别的血袋报废清单，连同血液一并送至输血科，输血科通过血袋报废清单核对血袋信息，信息系统进行确认，并按规定时间保存24小时后进行报废。

4.输血不良反应

各临床用血科室医护人员严密监测患者输血过程临床症状与生命体征的变化，发现输血不良反应立即处理并上报，输血科医师在信息系统中查看临床输血不良反应上报表，参与输血不良反应调查与处理，并在医疗安全不良事件报告管理平台进行上报。

5.临床用血质量和安全实时控制

临床用血全程闭环信息管理涵盖血液制剂、血液标本、质量分析与持续改进环节，各环节间无缝对接与信息共享^［15］。

（1）输血前检查：

临床医师在决定为患者进行输血治疗前，应进行血常规、ABO血型、RhD血型、输血前感染四项、肝肾功能、出凝血功能。

（2）输血前评估：

临床输血前评估时，信息系统自动读取LIS检测系统患者最近检测结果，其他输血检查可在输血前开具并执行医嘱的情况下暂缓读取。

（3）输血治疗知情同意书：

输血治疗知情同意书应实行条形码或二维码唯一性识别码管理，信息系统自动检查输血治疗知情同意书的完整性、规范性，并予以缺陷信息提示，包括以下内容：①患者基本信息、输血前评估的输血方式、血型和输血前检查结果；②紧急用血情况下输血前检查至少自动读取到医嘱确认执行时间；③输血目的、输血风险、输血次数等内容，包括自体输血和配合型异体输血；④当出现不同的输血方式时系统自动提示要求重新签署输血治疗知情同意书。

（4）输血申请：

①输血申请单应自动条码或二维码管理，医师完善签名；②信息系统根据数据库中医师信息，严格执行用血资质及用血权限管理；③根据患者既往输血史及备、用血情况，给予输血相容性检测医嘱信息提示。

（5）库存动态预警：

①血液动态预警级别实时更新，并与临床用血科室信息共享；②信息系统严格执行血液制剂发放库存预警授权管理。

（6）备用血申领：

①患者备用血信息共享，临床科室根据患者用血需求选择所需要的血液制剂，打印领血凭证进行取血，紧急用血时领血凭证可与输血申请单一同打印；②为满足血液输注时限要求，信息系统应具备一次申请多次申领的功能；③信息系统实时显示血液操作与输注状态。

（7）临床输血过程监测：

信息系统实时记录血液输注过程的运行轨迹和操作轨迹，输注前血液质量及患者信息、血液信息、输血记录单信息核对。

（8）输血病程记录：

包括输血适应证、出血情况，输血目的，输血前检查与知情告知情况，输血方式，输血品种、血型、剂量、起止时间，输注过程观察、有无输血不良反应及输血疗效等。输血后疗效与合理性评价应在规定时间内完成。

六、我国输血信息化管理发展前景

输血信息化管理系统是用于控制采供血环节、管理血液及相关信息的计算机网络系统，现已经成为实现安全用血的重要环节。输血信息化管理系统在一定程度上改变了原有用血模式，提高了临床效率。输血管理信息化，使得流程简化，避免了单纯手工操作和人为错误，提高了临床的安全性，促使临床血液管理向低耗节能、准确高效转型，提高疗效，缓解供需紧张矛盾，实现血液信息管理从“血管到血管”的完整性。

输血信息化管理系统的建立，可以找出影响输血安全性和有效性的各种因素，加强对临床输血的科学管理和科学研究，对于提高临床输血安全性和有效性、保障人民群众的身体健康和生命安全有着十分重要的意义。

我国医疗资源分布不均，不同医疗机构硬件条件差距较大，如何根据发达国家的经验，建立我国输血信息化管理系统的标准显得尤为重要。此外，应尽早建立全国性输血安全管理机构，健全相应的制度、标准和技术规范，保障资金和人员的配备，改变传统的“惩罚”模式，鼓励医院和医务人员的参与和配合，实施保密、免责和非惩罚的原则，试点实施，逐步推广至全国，构建出行之有效的输血信息化管理系统。