發布時間：2020-03-17所屬分類：醫學論文瀏覽：1次
摘 要： [摘要]健康醫療大數據平臺在醫教研管的實踐是對醫院管理、科學研究、醫學教育等方面的創新應用，是互聯網+醫療+教育+科研等方面的具體體現。本文以重慶醫科大學醫渡云數據研究院為例，探索健康醫療大數據平臺在臨床應用、知識庫構建、通用科研、醫院精細化管
[摘要]健康醫療大數據平臺在“醫教研管”的實踐是對醫院管理、科學研究、醫學教育等方面的創新應用，是“互聯網+醫療+教育+科研”等方面的具體體現。本文以重慶醫科大學醫渡云數據研究院為例，探索健康醫療大數據平臺在臨床應用、知識庫構建、通用科研、醫院精細化管理四個方面的價值應用。
[關鍵詞]健康醫療大數據;醫院管理;臨床應用;知識庫
健康大數據是國家的重要基礎性戰略資源之一，對健康醫療大數據進行整合、重組、研究、挖掘、利用，符合國家《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》的政策要求，是以大數據作為決策驅動的必然趨勢。同時，伴隨著我國衛生信息化的發展，電子病歷的普及應用將病人診療數據在物理層面上實現了永久保存，醫療大數據將呈現指數式的增長，我國醫療數據在2020年將達到35ZB，相當于2009年數據量的44倍[1]。醫療數據近些年來呈現更新速度快(Velocity)、容量大(volume)、數據類型多樣(Variety)、價值密度低(Value)等特點[2]。然而我國對醫療機構所產生的患者診療信息并沒有得到有效的開發，尚處于起步階段，健康醫療大數據平臺的構建將加快數據的挖掘與使用進程[3]。本研究以重慶醫科大學數據科學研究院為例，探索如何構建以電子病歷為核心的健康醫療大數據平臺在“研、教、醫、管”四位一體方面的創新應用，其中包含的功能及價值實現包括通用科研、知識庫、臨床應用、醫院精細化管理四個部分。
1健康醫療大數據平臺建設的現狀分析
信息技術在現代醫學教育、醫療衛生體制改革發展、重大疾病和突發公共衛生事件預測預警、政府和社會對衛生部門監管等方面具有重要的意義[4]。根據我國衛生信息化發展狀況，國家先后提出3521工程和4631工程，建設國家、省、市、縣4級健康信息平臺，對全員人口信息、電子病歷和健康檔案信息進行整合和共享[5]。力爭在2020年，基本建成國家醫療衛生信息分級開放應用平臺，實現與人口、法人、空間地理等基礎數據資源跨部門、跨區域共享[6]。然而，在推進醫療大數據共享方面，醫療衛生部門、行業之間的數據孤島現象普遍存在，其原因主要集中在以下幾個方面:一是“不敢”，數據安全問題沒有得到解決，缺乏數據共享開放的指標體系、規范性文件、操作指南;二是“不愿”，數據作為醫療機構診療行為的原始記錄，是醫院綜合能力的數字化體現，各個部門將其作為利益來源，不愿將其進行公開;三是“不會”，數據在開放過程中，技術、標準、機制、體制突破仍舊存在較大的障礙，造成各個部門在推動的過程中產生“不會”的現象。在數據的利用方面，現階段國家衛生部門主要工作的重點在于對健康醫療大數據的整合，通過對健康醫療大數據平臺的搭建，實現國民診療信息的互聯互通，然而并未對相關數據進行大規模的開發與利用。
2健康醫療大數據平臺建設的意義
2.1應用價值《“健康中國2030”規劃綱要》明確指出，要推進健康醫療大數據的發展與應用，創新醫療發展模式，充分發揮健康醫療大數據對“健康中國2030”建設的支撐與保障作用。現階段我國醫療衛生事業面臨醫患矛盾緊張、醫生超負荷工作、醫療費用高昂、衛生信息技術人員缺乏、診療信息利用程度低等問題。而構建健康醫療大數據平臺，通過對數據的創新使用，解決醫療衛生事業發展過程中存在的具體問題是數據驅動決策的最終目標。
2.2學術價值國家健康大數據戰略涉及到醫學、數學、計算機科學、信息科學、圖書情報、管理學等眾多學科領域的知識、理論、方法和技術。本課題的理論、方法、研究成果將具有以下幾方面的學術價值:1)可極大豐富健康醫療大數據信息管理領域的理論體系和方法體系;2)可有力推進醫學、健康促進及健康信息服務等學科領域的發展;3)可為國家健康大數據戰略的實現培養一批具有創新意識和創新能力的復合型衛生事業人才。
2.3社會價值健康醫療大數據平臺的構建，實現了人口健康信息的互聯互通，規范和推動了“醫療+健康醫療服務”，是對現有醫療服務模式的創新。以電子病歷為代表的健康醫療數據共享有利于實現對生命周期的預防、治療、康復和自我健康信息管理的一站式國民健康信息服務。
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3健康醫療大數據平臺
數據集成是知識發現的前提條件，知識發現是數據集成的最終目標[7]。醫療大數據平臺不是簡單的將電子病歷進行物理疊加，而是將異源異構的醫院數據進行具有統一數據結構約束的整合，之后采用數據標準化技術將不同寫法和存在上下位邏輯聯系的數據歸納、串聯起來使它們便于檢索、分析。在打破院內、院間系統之間的信息壁壘和信息孤島的基礎上，真正實現各個醫院之間的互聯互通和信息共享，服務于新知識的發現。
順應醫療大數據發展的趨勢，建立以臨床診療數據為中心的泛健康數據平臺，探索醫療大數據在醫院管理、臨床應用、醫學教育、校企合作、公共決策、藥物評價等領域的應用成為關注熱點。重慶醫科大學與企業合作建立的DAPA醫療大數據平臺收集了包括附屬醫院、區級醫院、社區醫院在內的不同等級醫院數據，包括門診病歷、門診處方、病案首頁、檢查報告、檢驗報告、入院記錄、病程記錄等，共有近1000萬名患者的電子病歷檔案，超過3000多萬份診療記錄(如圖1所示)。平臺提供了完備的醫教研管功能模塊，本文就數據平臺在研、教、醫、管方面的實踐應用介紹如下。
3.1研-通用科研電子病歷作為記錄患者診療過程的重要工具，積累著大量的原始診療信息，對電子病歷進行數據挖掘，實現真實世界知識的再發現已經成為當下研究的熱點方向。國家衛生計生委醫政管理局印發《關于印發電子病歷應用管理規范(試行)的通知》，指出“規范電子病歷臨床使用與管理，促進電子病歷的有效共享”，為電子病歷進行科學研究提供了相關法律法規支持。該平臺融合多家醫院的電子病歷，提供跨病種、跨科室的患者維度整合數據給科研項目使用。
3.1.1熱點預測分析科學研究的重要特點在于創新，創新需要把握對當下研究熱點的預測。醫務工作者日常負擔重、可支配時間少，對領域內研究熱點整體情況把握不足，且這一點在醫學院校附屬醫院的工作者身上表現的尤為突出[8]。DAPA平臺整合了PubMed文獻數據庫，系統自動根據醫生的所屬科室和接診疾病的分布狀況推薦預測的研究熱點，繪制研究熱點演化圖譜，并且針對每個熱點提供相關文獻的摘要推薦。研究熱點演化圖譜功能有效節省了醫生在查閱文獻、收集相關資料時產生的重復勞動，也能有效避免熱點把握不準和創新不足情況的發生。
3.1.2在線數據服務DAPA平臺對錯綜復雜的電子病歷數據結構進行了統一約束和書寫內容的標準化，使得病程記錄、檢查報告、病理報告、手術/麻醉記錄、移動護理、實驗室檢驗等信息的交叉選擇成為可能。實現了長文本、數值以及相關聯的日期、時間信息可作為通用的數據點(字段)，進行自由邏輯搭配和多條件納排篩選研究對象。數據點覆蓋臨床病歷中90%以上的信息，并可根據實際用途選擇按活動記錄導出和按就診次數導出兩種方式。
DAPA平臺允許自主標注，智能提取特征信息。如果系統自帶的字段不能滿足用戶的需求時，可通過“結構化編輯器”來進行自助式的標注、智能抽取，準確率常可接近90%。
3.1.3倫理審查與項目管理臨床研究都必須經過嚴格的倫理審查，是課題立項之前的先決條件[9]。電子病歷的原始記錄作為科研研究的第一手資料，涉及到大量的病人信息，存在病人信息泄露和用途不當的風險，去除病人隱私信息和進行倫理審查是必要而不可忽略的。在數據導出之前，研究平臺會要求數據使用者上傳倫理審查文件，在得到相關倫理委員會同意之后，才會對數據使用者進行授權導出。
為了便于科研項目的長期追蹤管理，平臺通過可視化的操作保存納排條件的設置、導出字段集合的配置等，輕松實現對科研數據的長期管理。
3.2教-知識庫構建“教”指的是知識庫的構建。目前終身學習已經成為當今時代的特點之一，對于臨床工作者來說，醫學教育是一個高層次的探索，需要對新理論、新方法、新技術進行及時的補充、更新、拓展和提高[10]。伴隨著醫學模式已由傳統“生物醫學模式”向“生物、心理、社會醫學模式”轉變，疾病診治由“治療為主”向“預防為主”轉變，在這場醫學領域的深刻變革中，加強對在職臨床工作者的繼續教育和培養是必要和十分緊迫的。而“互聯網+教育”為臨床工作者的繼續再教育提供一條便捷之路，根據醫務工作者任務重、空余時間少的情況，平臺構建一套包括文獻推薦和搜索、臨床實踐指南推薦和搜索、藥品說明書推薦和搜索的知識全庫系統。
3.2.1文獻推薦搜索文獻檢索的能力是臨床工作者醫學信息素養的重要體現，通過對文獻的閱讀有助于知識的自我更新和把握最新科研動向[11]。平臺的文獻推薦功能主要根據醫生或者科室的主要診治疾病進行相關文獻的推薦，其推薦的內容涵蓋了萬方和PubMed等多個數據源，并且會對于推薦內容附上推薦的理由。
3.2.2臨床實踐指南推薦搜索臨床實踐指南(ClinicalPracticeGuideline，CPG)是以循證醫學為指導，根據特定臨床情況，幫助臨床醫生和患者制定一套恰當的治療方案，具有權威性、系統性、科學性等特點[12]。平臺根據醫生或者科室的主要診療疾病進行指南推薦，主要包括指南、共識和解讀三部分內容。可按照中英文、譯文發布、相關性、時間順序的年份進行篩選切換，極大地提高了醫生等人員的篩查速度和學習效率。
3.2.3藥品說明推薦搜索臨床醫生對藥品說明書的掌握程度直接影響到患者的用藥安全和疾病的治療效果。平臺將藥品說明書電子化和集成化，根據用戶診療記錄智能推薦其主要用藥的藥品信息，醫護人員也可以方便快捷地從平臺上檢索出用藥信息。相關研究表明使用電子說明書對患者進行宣傳教育，有助于對藥品所產生的的不良反應進行前瞻性的預防[13]
3.3醫-臨床應用“醫”指的是臨床應用方面，大數據平臺提供的服務主要包括臨床輔助診斷、疾病透視分析、治療行為建模等功能。醫生可以利用搜索關鍵詞和定義納排條件定位到想要的患者或病歷，查看患者的諸份電子病歷和全景視圖、時間軸等增強信息展示界面。這些信息有利于加強醫生對患者病史的整體把握，從而進行有針對性的干預治療。
3.3.1臨床輔助診斷目前，基于計算機智能開發的臨床輔助診斷系統主要集中使用在臨床路徑規劃、用藥行為監測和藥品不良反應預警等方面。平臺匯聚了1000萬名患者的診療資料，1億條臨床數據，實現現有的電子病歷系統和HIS系統數據融合，并將研究檢查結論中的自然語言文本中的相關指標自動提取并轉換為知識庫中的相應指標。利用這些醫療大數據，建立了高血壓、糖尿病的疾病知識庫與智能健康管理模型;建立的以時間軸為主線的患者全景視圖可以展示患者的全治療周期，記錄患者在每一個時間節點的診斷、用藥、體征數據、檢查、檢驗、治療、手術等數據，通過大量患者時間軸的堆疊，得出醫院常規的診療路徑，并在對臨床路徑、臨床指南和用藥標準等知識庫建模的基礎上，根據特定患者的全面數據，本體知識庫推理判斷醫生給出的個性化精確診療方案，對不符合知識庫的診療方案提出警示信息。預警系統采用NLP技術、分布式搜索引擎及智能推薦多種算法集中相結合，根據輸入的患者信息，智能地推薦疑似診斷、診斷疑似診斷，系統還可以給出典型癥狀、治療方案以及相關的循證證據，最終形成個性化的精確診療方案。
3.3.2診療行為分析為醫院臨床醫生提供診療場景下包括診斷、用藥、手術、檢驗、檢查等多種維度全面的數據分析和數據可視化服務。醫生可以查看自己權限范圍內的各科室的統計面板以及個人的診療行為面板。依賴平臺已有數據，生成醫生畫像，通過診斷、手術、檢驗、檢查、藥品等多維度給醫生打上維度標簽，并根據醫生畫像的標簽，給用戶推送個性化數據(疾病透視數據、知識庫知識推送)。通過大數據分析醫生擅長領域，關注的疾病，并對于醫生最關注的疾病，縱向剖析該疾病主要指標。
3.3.3疾病透視疾病透視的功能主要展示與當前醫生賬號最相關的5個疾病的各個維度透視統計，包括疾病關鍵詞氣泡圖和相關疾病統計趨勢圖(如:條形、折線、餅狀等多種常規統計圖形)。以慢性胃潰瘍為例，當醫生選擇該疾病時，疾病關鍵詞氣泡圖會展示與慢性胃潰瘍最相關的手術、用藥、檢驗檢查、伴隨診斷、癥狀體征、常出現的性別、常出現的年齡以及平均住院日等，氣泡的大小與該疾病權重以及分布概率有關。
3.4管-醫院的精細化管理精準管理是利用信息技術平臺對醫院科室管理的再優化，其核心是基于“任務精準化、管理自動化”的信息平臺，及時準確地監管各個科室的運轉情況，并對可能存在的問題、突發事件進行預警[14]。伴隨著精準醫學時代的到來，醫療大數據平臺助推醫院管理由原來的醫院領導人定性管理向以數據驅動為機制的定量管理進行過渡。同時，對科室目標進行精準的預測有助于提高科室社會和經濟效益[15]。通過基于醫療大數據的BI驅動醫院管理模式變革，實現醫院醫療質量指標如住院患者醫療質量與安全監測指標、單病種質量指標、重癥醫學質量指標、合理用藥監測指標、醫院感染控制質量監測指標的實時、智能、精準、全面及可視化顯示，為醫院醫療質量持續改進提供創新服務;實現醫院各個業務板塊如財務、藥品、醫保、門診、住院等數據的實時、智能、精準、全面及可視化顯示;除了院內數據，還提供基線對比、聯盟內醫院數據對比，為醫院管理決策的科學性提供創新服務;另外，醫療大數據平臺可幫助建立醫生診療不良事件觸發機制，幫助規范醫生的診療行為和緩解當前醫療糾紛頻發的局面。
4應用實踐-藥物評價
探討引起痰熱清注射液疑似過敏反應的影響因素，指導其臨床合理用藥。使用處方序列分析結合巢式病例對照研究，從平臺提取2015年6月至2018年8月使用痰熱清注射液的住院患者，共計12667例住院病歷，其中符合要求的疑似病例175例。結果發現對照組和疑似過敏組在溶媒、過敏史及單次給藥劑量上沒有統計學差異(P>0.05)，與聯合用藥存在統計相關(P<0.05)。使用痰熱清注射液發生疑似過敏反應的患者危險因素可能與聯合使用甲氧氯普胺、碳酸氫鈉、血凝酶、布地奈德、泮托拉唑、青霉素、炎琥寧以及莫西沙星等8種藥物有關，未發現患者溶媒、過敏史、單次給藥劑量與疑似過敏反應發生有明確關系，但所得回顧性分析結果有待進一步的前瞻性研究驗證。
5結語
醫療大數據平臺的價值不僅體現在其巨量規模，也在于其對數據的深度利用[16]。重慶醫科大學醫渡云健康醫療大數據平臺在“研教醫管”的實踐應用是在科學研究、醫學教育、臨床實踐、醫院管理和校企合作方面的創新應用，是對“互聯網+醫療+教育+技術轉化”的現實應用。構建醫療大數據平臺，切實為研、教、醫、管提供多方面的應用價值，有力促進了資源的合理利用。
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