2019年12月以來，隨著新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）患者在湖北省武漢市的增加，并迅速蔓延各地，武漢市當地醫療資源告急。武漢市所有醫院發熱門診超負荷運轉，普通門診暫停，醫療資源告急。華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院（以下簡稱“同濟醫院”）發熱門診面積從110平方米擴增到5000多平方米，截至2020年2月19日，同濟醫院發熱門診累計接診32640人次。

COVID-19暴發后，2020年1月23日武漢市封城，還有900萬武漢人民各自在家隔離。一方面為了緩解門診壓力，另一方面盡量滿足患者的就醫咨詢需求，同濟醫院基于應急機制迅速成立在線問診籌建小組，統籌在線問診的建設與問診質量管理。

在暴發的第一時間構建在線問診發熱平臺，平臺迅速上線是第一位?；I建小組立刻對院內系統以及現有的微信公眾號和APP進行分析，確定在微信公眾號和APP建立整個在線問診平臺，并同時與院內必要的系統進行對接。為了便于患者和醫生操作，籌建小組優化微信公眾號和APP的操作界面與流程。1月24日下午微信公眾號和APP上線運行，上線第一天患者咨詢量達10577筆。大量患者與醫生同時在線，對原有的微信公眾號和APP后臺帶來沖擊?；I建小組馬上采取應急措施調整醫院網絡和系統架構布局，保障網絡和數據安全的同時與院內的PACS系統、AI服務器互通。整個服務平臺是基于SpringBoot開發框架完成，SpringBoot是新一代Spring應用的開發框架，它能夠快速進行應用開發，讓人忘記傳統的繁瑣配置，更加專注于業務邏輯。SpringBoot框架有兩個非常重要的策略：開箱即用和約定優于配置。開箱即用是指在開發過程中通過在MAVEN項目的pom文件中添加相關依賴包，然后使用對應注解來代替繁瑣的XML配置文件以管理對象的生命周期。具體架構如圖1所示。

圖1系統架構圖

2.1加入問診量表，便于疾病評估

組織感染科、呼吸科、公共衛生科等科室專家，對COVID-19的發病特點和流行病特征進行討論，并快速形成COVID-19發熱問診的在線問診選項，見圖2。系統快速收集患者基礎信息，同時根據患者給出的信息對患者的疾病進行評估。

圖2 同濟醫院在線問診選項

2.2組建COVID-19多學科會診

對于重癥患者、孕產婦、兒童、血液透析、腫瘤患者等特殊病例由門診部組建專家對COVID-19進行多學科會診，快速形成定時討論會機制，多學科專家團隊對病例進行充分討論，形成會診意見。由于COVID-19的傳染性強外加封城因素，為了便于專家進行會診，在醫院OA平臺中構建了基于電腦端和手機APP的醫生會診模塊，在該模塊中專家可以對病例進行討論和記載。

2.3建立心理咨詢門診、兒科專科和產科專科

COVID-19的發生導致了普通門診的停診，針對特殊人群，組建了除發熱門診以外的心理咨詢門診、兒科?？坪彤a科?？?。從發熱門診上線第一天的數據分析得出，由于封城和COVID-19的暴發，武漢市民的心理壓力很大。在疫情暴發的特殊時期，患者哪怕是普通感冒和發燒癥狀也非常緊張，患者非常希望與醫生直接進行溝通。兒科和產科由于其特殊性，醫院門診部迅速組織相應科室專家建立兒科和產科線上咨詢通道。

2.4優化閱片流程

COVID-19病毒對患者帶來的主要影響部位是肺部。2020年1月24～31日，患者通過在線問診平臺上傳CT圖片共計41566張，給在線問診醫生的答復帶來了巨大挑戰。根據形勢變化，在線問診平臺迅速與院內的放射中心聯通，圖片傳給放射科醫生進行閱片，必要時放射科醫生先完成會診閱片，完成后再通過系統返回結果到問診醫生。這一模式也給放射科醫生帶來巨大工作量，系統通過在放射科醫生的工作中加入人工智能（AI）閱片協作，大幅提升了閱片效率。放射科的專業閱片及會診閱片，更進一步確保了在線問診咨詢的專業性。

在同濟醫院公眾號、湖北省衛生健康委“健康湖北”公眾號、騰訊新聞客戶端等渠道，發布專家團隊的科普知識，助力于疫情知識的傳播。專家團隊通過咨詢問診收集到患者提出的相應問題編撰了12篇圖文并茂的科普進行網絡傳播，對武漢市民乃至全國人民提供了第一手來自臨床的COVID-19科普知識。

在線問診平臺的及時上線，給人民群眾獲得了及時的健康評估和專業指導，精準指導患者有序就診，增加了醫療資源的可及性，減少了醫療擠兌風險，有效緩解了醫院壓力，減少了院內人員集聚，降低了交叉感染風險。市民咨詢最多的是“自己到底是不是發熱”，可見患者壓力是非常大的，從同濟醫院發熱門診在線問診上線1周趨勢圖來看，明顯可看到咨詢感冒發燒的患者越來越少，有效緩解了患者的緊張情緒。

針對疫情特點，在線問診平臺推出了COVID-19病毒預問診模板，協助接診專家快速、準確收集病情信息，提升問診效率，為后續進一步的量化數據分析做好了數據標準化。

在線問診與醫院內部的放射中心接入，加入AI閱片，提高了閱片效率。COVID-19在臨床診斷中需要借助于CT膠片的診斷意見，而患者也會多次復查肺部CT。AI閱片具有早期診斷、輔助決策、輔助治療等功能。已有研究表明在肺癌的早期篩查中，僅需30秒即可對肺癌做出診斷，在肺結節檢出的敏感性及特異性上已達到國際領先水平，其準確率達98.8%。AI通過對COVID-19的影像圖片進行快速機器學習，快速優化知識數據庫，提升了閱片效率。

COVID-19疫情發生后，各地多家發熱門診免費問診平臺上線，增加了醫療服務可及性，有效緩解了發熱門診壓力。從目前已上線的問診平臺建設主體來看，建設主體一般可分為公司助建、醫院自建和醫院與公司聯合開發3種模式。但眾所周知，醫療服務是縱向鏈條，具有環節多的特點，從目前問診平臺的流程和功能來看，流程還過于簡單，并未與線下診療環節相結合，沒有形成醫療流程、醫療主體、醫療信息、醫療監督、醫保、醫藥等功能的互聯網閉環式醫療。在線問診平臺還有諸多的挑戰亟待解決，如如何實現醫療縱向和橫向資源共享、如何降低醫療服務系統成本、如何隨時隨地查看醫療信息、如何建立在線問診的醫療質量與評價機制、如何進一步保證數據安全的前提下打破醫院HIS、LIS、PACS等院內系統界限、如何優化患者操作界面、如何提升患者就醫體驗等。