我国电子病历研究进展近年来随着信息技术的快速发展和医疗体制改革的深入推进，电子病历作为医疗信息化建设的核心内容，其研究和应用取得了显著成果，电子病历不仅改变了传统纸质病历的存储和管理方式，更通过数据整合、智能分析等技术手段，推动了医疗服务模式的创新和医疗质量的提升，从最初的简单数字化记录到如今的智能化、标准化、集成化发展，我国电子病历研究在政策支持、技术应用、标准规范、临床价值等多个维度均取得了长足进步。
在政策层面，国家高度重视电子病历系统建设，将其作为深化医改、推进健康中国战略的重要抓手，2025年，国家卫生健康委员会发布《电子病历应用水平评价标准（试行）》，将电子病历应用水平划分为9个等级，明确了医疗机构电子病历建设的阶段性目标，推动了全国范围内电子病历系统的规范化发展，2025年，《关于推动公立医院高质量发展的意见》进一步强调，要以电子病历为核心加强医院信息化建设，促进数据共享和业务协同，这些政策的出台为电子病历研究提供了明确的方向和有力的保障，各级医疗机构积极响应，电子病历系统普及率显著提高，截至2025年底，全国三级医院电子病历系统应用水平平均达到5级以上,二级医院平均达到3级以上。
在技术标准与规范方面，我国逐步建立了完善的电子病历标准体系，2010年，原卫生部发布《电子病历基本架构与数据标准》，统一了电子病历的数据结构和元数据规范；2025年，《电子病历共享文档规范》的发布实现了跨机构、跨区域电子病历数据的标准化交换；2025年，《电子病历系统应用水平分级评价标准（2025年版）》进一步细化了评价维度，强调了数据质量、安全管理和临床应用深度，这些标准的实施有效解决了不同系统间数据不兼容、信息孤岛等问题，为电子病历的互联互通奠定了基础，我国积极参与国际标准制定，如HL7 FHIR标准的本土化应用，推动电子病历与国际接轨，为“一带一路”沿线国家的医疗合作提供了技术支持。
在技术创新与应用领域，电子病历研究呈现出多元化、智能化的发展趋势，首先是人工智能技术的深度融合，通过自然语言处理（NLP）技术，电子病历能够自动提取非结构化文本信息（如病程记录、检查报告），辅助医生进行临床决策；机器学习算法则通过对海量病历数据的分析，实现疾病风险预测、个性化治疗方案推荐等功能，北京协和医院基于电子病历数据开发的糖尿病并发症预测模型，准确率超过85%，显著提升了早期干预效率，其次是区块链技术的应用，通过去中心化、不可篡改的特性，保障电子病历数据的真实性和安全性，解决了电子签名、隐私保护等关键问题，云计算和大数据平台的建设使得电子病历数据得以集中存储和高效利用，区域医疗信息平台通过整合辖区内医疗机构电子病历数据，实现了检查结果互认、双向转诊等便民服务,有效降低了医疗成本。
在临床价值与医疗服务模式变革方面，电子病历的应用带来了显著效益，电子病历的规范化记录减少了医疗差错，通过模板化、智能化的录入方式，确保了病历数据的完整性和准确性；临床路径的嵌入促进了诊疗行为的标准化，提高了医疗质量，电子病历数据的积累为临床科研提供了宝贵资源，基于真实世界数据（RWD）的研究成为药物研发、疾病防治的重要支撑，我国新冠疫情期间，通过电子病历系统快速收集和分析患者数据，为疫情防控策略的制定提供了科学依据，电子病历推动了“互联网+医疗健康”的发展，在线复诊、远程会诊等新型服务模式依托电子病历数据，打破了时空限制,提升了医疗服务的可及性。
尽管我国电子病历研究取得了显著进展，但仍面临一些挑战，数据安全与隐私保护问题日益突出，随着电子病历数据的集中化和共享化，如何防范数据泄露、滥用成为亟待解决的问题；系统间互联互通仍存在壁垒，部分医疗机构因技术架构差异或利益考量，不愿实现数据共享，影响了区域医疗协同的效果；基层医疗机构电子病历应用水平相对较低，人才短缺、资金投入不足等问题制约了其发展，随着5G、物联网、边缘计算等技术的进一步成熟，电子病历将向更智能、更融合、更安全的方向发展，例如通过可穿戴设备实时采集患者数据，实现电子病历的动态更新；通过联邦学习等技术实现数据“可用不可见”,在保护隐私的同时促进数据价值挖掘。
相关问答FAQs
Q1：电子病历应用水平分级评价标准的主要指标有哪些？
A1：电子病历应用水平分级评价标准主要包括数据规范性、数据完整性、数据共享性、决策支持、系统互联互通、医务人员使用体验等6个维度，共27项评价指标，评价结果分为0-8级，等级越高表明电子病历系统功能越完善，临床应用越深入，5级要求实现全院信息共享，具备初级临床决策支持功能；7级则要求医疗数据整合平台互联互通,实现医疗安全质量监管。
Q2：电子病历数据在临床科研中有哪些具体应用？
A2：电子病历数据在临床科研中主要用于真实世界研究（RWS），包括疾病流行病学调查、药物有效性及安全性评价、临床诊疗路径优化等，通过分析某医院10万份高血压患者的电子病历数据，可研究不同降压药的疗效差异及影响因素；利用自然语言处理技术提取电子病历中的影像报告、病理结果等非结构化数据，构建疾病预测模型，辅助早期诊断，电子病历数据还可用于医疗质量评价，通过对比不同科室、不同医院的诊疗指标,发现改进空间。
