随着智能手机、可穿戴手表、患者监控设备的发展，移动健康设备市场正在迅速变化，甚至还有可以监测患者生命体征的戒指和腕带，如心率、体温、睡眠周期、运动，甚至通过皮肤监测电解质和代谢物。但是这些设备的数据是如何传输到病人的电子病历的呢?健康门户网站允许患者访问他们的医疗记录、实验室结果和信息医生，设置预约，并在线更新处方。
然而，来自移动医疗设备的大部分数据都保存在公司的数据库中，从未传输到其他健康记录中。通过更新的计算机算法和人工智能，来自数百万患者的数据提供了在症状变得明显之前检测健康变化的机会，从而提供了基于人口统计数据的个性化医疗保健的可能性。但健康数据的存储和传输也会给患者带来隐私和安全风险。本文将回顾当前电子健康和移动健康的概念，并探讨它们在实验室医学中的潜力和风险。
将数据转化为信息、知识和智慧需要系统思维。数据(符号和数字)被处理成提供数据意义和关系联系的信息。每分钟50次(bpm)的心率数据本身没有任何意义，但在儿童的背景下，50次bpm向临床医生传递的信息，而在成人的背景下，信息可能不同。知识是数据和信息的应用，并提供对模式的理解。它也可以通过易于传递给他人的书面指导来明确，也可以通过经验或直觉来隐含和内化。智慧评估理解，并将知识置于伦理和道德框架中。
组织存储的数据量，如实验室数据，使得传统的分析方法不可行。大数据需要计算机算法来查询数据中可能不明显的信息和关系。数据挖掘是分析和提取有趣的以前未知的关系和模式的术语。大数据的一些例子是通过数据挖掘所有实验室测试结果来推导参考区间，或者使用患者数据移动平均来进行连续质量控制。
电子卫生是医学信息学、公共卫生和商业交叉的一个新兴领域，指的是通过互联网和相关技术提供或增强的卫生服务和信息。电子卫生并不代表“电子”，而是意味着许多其他的“e”，如卫生保健效率、提高护理质量、循证干预、赋予消费者和患者权力、鼓励患者/卫生专业人员关系、通过在线资源对医生进行教育、实现标准化沟通、扩大卫生保健的地域范围、医患互动中的道德规范以及卫生保健服务的公平性。
移动医疗(M-health)是移动医疗(mobile health)的缩写，指由移动设备支持的医疗和公共卫生实践。移动卫生最常指使用移动通信设备(如移动电话、平板电脑、个人数字辅助设备(pda)和可穿戴设备(如智能手表)提供卫生服务、信息和数据收集。它已成为电子卫生和移动卫生应用程序的一个子部分，包括使用移动设备收集社区和临床卫生数据，以及为从业者、研究人员和患者提供或共享卫生保健信息。
美国最近的监管改革允许患者根据《健康保险携带与责任法案》(HIPAA)获取个人健康信息。CLIA ' 88 2014年修正案允许实验室允许患者或其代表访问完整的检测报告。这使得患者能够通过机构患者门户轻松访问个人健康信息和实验室检测结果。
由于医生一直是实验室的传统“客户”，因此测试结果是为了专业的解释而写的。“数量不足”、“溶血”、“异恋干扰”、“黄疸”或“血脂”等评论，一般患者消费者可能无法理解。实验室将需要考虑正式检测结果中的书面评论形式，并确保这些评论在未来的医疗记录中可以向公众解释，因为在患者门户中，患者往往先于临床医生获得检测结果。
医学知识历来都是由专家通过同行评议的出版物和讲座来传播的。互联网的发展和访问的便捷性导致了可用信息和知识的巨大增长。危险在于，任何人都不需要多少专业知识或财政支持;专业人士、有耐心的人或“感兴趣的人”通过网站、博客和互联网论坛来展示他们的经验、知识和观点。这导致了“假新闻”在互联网上的存在。患者如何在不求助于医疗专业人士的情况下区分互联网上的医疗事实和虚构?
电子医疗的机会越来越多，个人经验而不是数据正在推动社交媒体的讨论。特殊兴趣小组或“实践社区”已经发展起来，将有共同兴趣的人聚集在一起，他们可以分享信息并互相学习。社交媒体平台还鼓励患有相同疾病的患者讨论疾病状态，分享他们的经历。这些社交媒体团体也是医疗保健专业人员指导教育和告知临床试验患者的机会。
安全和隐私是电子健康的关注点。尽管有防火墙和加密，医院甚至数据公司都曾遭到黑客攻击。个人资料有被泄露、更改甚至勒索的风险。一旦发布，我们如何确保数据的完整性，我们如何确保读者看到的是最初发布到互联网上的内容的有效性?社交媒体令人担忧的是，个人健康信息可能会被公开。每当有人在社交媒体上发帖，这些帖子都是公开的，患者的身份可能会被曝光。即使没有直接提到一个人的名字，任何个人可识别的受保护健康信息(PHI)都可能会损害患者的隐私。一旦信息被发布，它就永远不会被撤回，因为帖子经常被其他人阅读和转发。
可穿戴式无线设备收集和传输个人健康信息和数据，允许随时间变化趋势。这些设备连接到健康应用程序，这些应用程序可以整合来自手机、手表和其他设备的数据。但是，这些数据可能无法连接到患者的电子医疗记录中，患者的医生也无法查看这些数据。设备制造商可以收集许多患者的大数据，并将其与心率、体温等健康状况数据连接起来，用于人口统计，并进一步与今天感觉良好或感觉不舒服、运动和饮食联系起来。使用人工智能算法，数据可以根据疾病进展进行分类，以制定预测模式，用于增强个性化医疗和预防慢性疾病进展。
患者希望访问他们的医疗记录和健康数据。移动医疗正在改变医疗保健服务，使其更容易获得、负担得起和可用。电子保健和移动保健为患者提供了新的机会，使他们能够个性化自己的保健体验，并以更持续的方式远程与医生联系。
可根据要求提供参考资料。
James H. Nichols，博士，DABCC, FAACC，范德堡大学医学中心病理学、微生物学和免疫学教授，临床化学和POCT医学主任。
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这篇文章发表在最新一期的Omnia健康杂志上。今天在网上阅读全文。
