朱莉娅·斯特兰德伯格（Julia Strandberg）是飞利浦（Philips）互联护理业务的首席业务负责人。
如今，医疗领域产生的数据约占全球总数据的30%，医院的数据量每年增长约47%。理论上，这一数据激增应能变革医疗护理。但在实践中，它往往导致数据碎片化。
临床医生花费大量时间整合分散的患者数据，而患者则面临延误、重复检查、以及被遗漏或令人困惑的预防性护理。当信息分散在不同的系统中时，医生常常不得不在信息不全的情况下做决策——从而遗漏关键的病史、趋势或之前的评估。这不仅增加了不确定性，还可能导致严重的、可预防的错误。与此同时，临床医生每年要花费数周时间寻找不完整或难以获取的信息，而不是专注于患者护理。
这些失败指向了一个更深层次的结构性问题。医疗护理的运作方式仍以“单个诊疗事件”为中心，而非以患者的整个生命历程为中心。同时，由于缺乏针对数据如何被整理、信任和交换的共享治理机制，即使数字投资不断增加，数据碎片化问题依然存在。
在我看来，纵向数据——即跨越不同护理场景的数据，而非垂直孤立的数据——是现代医疗护理中连接各环节的组织。当信息能够在医院、诊所、家庭之间顺畅流动时，临床医生便能获得必要的背景信息，从而减少工作中的摩擦并做出更好的决策。这种连续性不仅依赖于对数据的访问权限，还依赖于数据在不同系统中的质量、来源和临床可靠性。
超越“事件式”护理
医疗护理本质上是纵向的，但其设计却是事件式的。护理并非孤立发生。患者会随时间在不同的护理场景间转移，然而大多数系统仍将每次互动视为一个独立事件。这种不匹配损害了预防、连续性和长期疗效。
这种差距正日益得到整个行业的认可：OpenAI和Anthropic近期的公告表明，它们共同关注整合患者记录，让纵向健康数据在不同系统间更易于访问和使用。纵向记录将生命体征、化验结果、影像资料、临床记录以及患者自身产生的信息整合到一个统一的时间线中。它使临床医生能够将今天的症状与患者过去的病史和未来的风险联系起来。
这并非要增加更多信息，而是在决策的关键时刻，提供正确的、具有上下文背景的洞见。
互操作性仍是关键瓶颈
尽管进行了多年的数字投资，互操作性仍然是医疗领域最棘手的挑战之一。信息被隔离在各个孤立的平台中，标准不一致，且常常脱离临床背景。
其运营影响是可衡量的。飞利浦的“未来健康指数2025”报告发现，“77%的医疗专业人员因数据不完整或无法访问而损失了临床时间”。约三分之一的专业人员“每个班次损失超过45分钟”，这“相当于每位医疗专业人员每年损失23天”。
患者也感受到了影响。在同一份报告中，73%的患者表示他们“曾等待过专科医生”，其平均最长等待时间接近70天。此外，外部研究也印证了问题的严重性。根据KLAS Research的数据，只有约40%的美国医疗系统实现了真正的互操作性，而医院平均运行着四个或更多的IT系统。
互操作性直接影响临床医生的工作量、决策质量和患者体验。当临床医生必须在压力下重建患者病史时，认知负担会增加，职业倦怠也随之而来。
将护理延伸至医院围墙之外
随着护理越来越多地转移到医院围墙之外，护理连续性成为保障安全和质量的前提条件。各种护理模式依赖纵向数据来随时间监测患者、检测病情恶化的早期迹象，并协调不同环境下的护理——从而能够以约低38%的成本，实现与传统住院护理相同或更优的疗效。
不同护理场景之间的过渡期是高风险时刻，近70%的用药错误发生在交接过程中。纵向用药协调可以减少约68%的此类错误。
当技术能改善疗效时，患者是乐于接受的。我们的指数显示，虽然73%的患者欢迎更多技术，但52%的人担心会失去与临床医生的面对面交流时间。纵向数据有助于解决这一矛盾，它能让医患互动更具信息量、更个性化，同时提高护理过渡期的安全性。
它还有助于促进医疗公平。没有纵向的洞见，健康差异就会被隐藏。有了它，医疗系统可以识别不同社区的模式，定制干预措施，并将护理延伸到传统的围墙之外。
为何AI依赖纵向背景
纵向数据涵盖了患者整个旅程的方方面面——跨越不同诊疗场景和环境的临床记录，并结合了随时间推移的相关非临床数据及患者自身产生的数据。接触经过整理的纵向数据已被证明可将诊断错误率降低高达30%，而纵向随访可减少再住院率，尤其对患有复杂病症的患者而言效果显著。
除此之外，AI已经在改善医疗领域的工作流程效率，从文档支持到运营自动化。但是，AI改善临床结果的能力完全依赖于背景信息。
这种区别在实践中很重要。两位患者可能因相同的症状（如呼吸急促）来到急诊室，但根据病史、合并症和纵向趋势，他们可能需要截然不同的护理路径。没有这种背景信息，即使先进的算法也可能产生误导。
反过来，纵向数据平台能让AI更早地发现预测性洞见，支持更准确的鉴别诊断，并将建议整合到临床工作流程中。
效率提升固然重要。但更大的机遇在于利用纵向数据来改善临床决策、减少伤害，并在大规模范围内提供更好的疗效。
医疗领导者的战略要务
构建一个纵向的护理连续体是一项长期的战略承诺。医疗领域的领导者应优先考虑开放、可互操作且供应商中立的的数据策略，以支持跨设备、系统和护理环境的安全数据聚合——因为强大的数据治理至关重要。麦肯锡报告指出，拥有成熟治理实践的组织成功推广AI项目的可能性是其他组织的三倍。
设计必须以患者为中心，他们的生命历程是持续的，而非单个事件。一个反映个体生活方式的统一患者时间线，对于缩小护理差距和维持进展至关重要。
医疗护理本质上是纵向的。让我们的数据设计符合这一现实，是实现更好疗效、可持续临床实践和未来护理的基础。
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