医疗大数据背景下临床数据中心的建设思考

  • yuabzx.cn   来源:梦梦网   2020-08-07 05:45:27  

  医疗机构信息化的建设,将传统纸质存档的医疗数据通过更加便捷的电子数据形式存储。医疗机构在业务系统的长期应用中积累了大量、宝贵的医疗数据,包含每个患者的就诊记录以及居民健康档案。有效地利用这些数据对医疗管理、临床、科研等方面具有重要的意义。“完善人口健康信息服务体系建设,推进健康医疗大数据应用”已经成为从国家顶层设计的重要内容,也是各级医疗管理部门和医疗机构共同努力的方向。

  政策背景:行业利好

  随着我国医疗体制改革的逐渐完善,信息化建设已经成为各级医疗机构的重要工作内容。近年来,各级医疗机构陆续完成了院内信息系统以及区域卫生信息的建设,由此产生了大量的医疗数据,包含了每个患者的就诊记录以及居民健康档案。针对医疗机构管理部门、各级医疗机构、患者,就诊记录及健康档案具有重要的意义。

  2016年,国家从宏观层面出台了具有指导性意义的出台《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,由“实施网络强国战略”开始着眼于医疗信息化建设方面。习近平总书记多次在重要会议中发表重要讲话,提出要以数据集中和共享为途径,建设全国一体化的国家大数据中心,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务,指出“要完善人口健康信息服务体系建设,推进健康医疗大数据应用。”

  按照医疗行业的相关规定,一个患者的诊疗和建行数据需要保留50年以上,因此,区域医疗数据量将会非常巨大。

  其次,医疗信息含有大量实时分析处理的需求,如临床决策支持中的诊断和用药建议等。

  再者,医疗数据通常会包含各种结构化数据表、半结构化或非结构化的文本文档、大量医疗影像等多种多样的数据存储形式。这种非关系数据具有不同的数据结构,存放在不同种类的数据库中,对医疗数据的利用造成了极大的困扰,这就对数据分析、处理、利用技术具有较高的要求。

  在大数据相关技术中,比较具有代表性的是Apache软件基金会开发的Hadoop,以MapReduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术,凭借其适合非结构处理、大规模并行处理和简单易用等优势,在医疗大数据的应用中较为广泛。

  数据挖掘:现状参差

  医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据,利用大数据技术进行挖掘和分析,为医疗服务的提升提供有价值的依据,使医疗行业运营更高效,服务更精准,最终降低患者的医疗支出。

  目前,医疗大数据处于行业发展初期,尚存在很多问题。

  1.信息采集不足,收集渠道不畅

  大数据技术在医疗领域中使用,首先要有足够的患者、等相关信息,然而许多患者可能出于隐私考虑不愿提供这些信息,造成患者的个人健康档案内容并不完整。

  2.大数据高效分析能力欠缺

  采集到足够信息后,需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性地归纳和分析,而这种跨学科、跨领域合作能否顺利实现,是大数据技术实际应用中的重要问题。

  3.大数据的安全观念不足

  随着数据量的不断增加,数据存储的物理安全性越来越重要。但是网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段。

  4.应用观念落后

  当前,医疗领域的决策往往是建立在经验或者传统数据粗糙的分析方法基础上的,需要改变各层次决策者陈旧的决策习惯。

  CDR分析:意义重大且可行

  目前,临床决策支持系统在临床中应用较为广泛,临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。

  目前的临床决策支持系统通过分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。通过部署这些系统,医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan重症病房的研究中,两个月内,临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。

  医疗大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能,这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如可以使用图像分析和识别技术,识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库,从而给医生提出诊疗建议。此外,临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生,使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来,从而提高治疗效率。

  当前国内大部分医疗机构,尤其是三甲医院已经具备比较完整的信息化业务系统,但是不同业务系统之间临床数据不能高效共享,并且数据未实现高度整合。针对临床信息系统应用方面,实现了住院病历的结构化应用,但是针对这些结构化的数据却未很好辅助临床决策和临床科研,导致临床应用分析难度很高,庞大的数据无法服务于临床活动。

  鉴于绝大部分医疗机构运行的现状,如果构建临床数据中心(CDR),将不同厂商异构数据进行以患者为中心高度整合,以患者EMPI为主线组织患者临床数据,实现患者临床数据的模型化存储,基于临床知识库,辅助临床决策,提高临床诊疗效率和质量。

  实践验证:利于科教研

  目前,医院的临床信息系统经过多年的建设,已经具有较高的信息化水平。且在长期的应用中积累了大量的、宝贵的临床信息,但这些信息分散储存在电子病历、收费、医嘱、药品、检验、医学影像、手术等信息系统中,造成临床医生在临床诊断时,如需查看患者的历次诊疗信息,既往病史,检查/检验结果时,需要跳转多个系统,对临床医生的诊断操作造成了很大的不便。急需建立一个全院级别的临床数据及展示中心,符合卫生部最小数据集的要求和CDA(临床文档结构,ClinicalDocumentArchitecture)的标准,实现全院临床信息的整合和有效管理。

  临床数据中心的建设正符合了医院的需求,它将一个患者在某一医疗机构内发生的所有临床活动所产生的临床文档集中放置在一个物理存储内,方便各种临床业务角色在使用该患者某些临床活动的CDA文档时进行调阅。

  医院基于临床数据中心平台,充分挖掘临床数据中心的医疗数据,重点面向临床应用和科研进行了智能化应用的探索。结合我院在临床数据中心方面开展的工作及应用效果,探索医疗大数据在医院中应用。

  面向临床应用,以患者EMPI为主线获取患者临床数据,实现患者临床数据的模型化存储,构建临床数据中心,医护、医技在各自业务系统中通过调用能够查看患者全过程诊疗时序数据,包含门诊、历史就诊及本次就诊的所有诊疗数据。同时,基于临床知识库,辅助临床决策,能够提高临床诊疗效率和质量。

  面向科研,结合医院医务处、护理部、输血科在血液管理和临床用血方面的具体业务流程和临床数据指标,实现了基于临床数据中心在闭环输血路径建设的深入研究,有机地达到临床和科研的融合。输理在临床业务中承担着血液发放、交叉配血、临床用血等多个医疗过程,是医疗质量管理中的重要组成部分。在我院开展的“闭环输血路径与区域血液管理信息共享平台构建研究”研究中,通过临床数据中心的应用分析,建立合理用血分析模型,探索输血闭环路径的建设,在临床的应用中,能够科学合理的进行血液管理,优化血液资源,确保临床输血安全,对提高医院整体医疗质量水平具有重要的意义。

  随着患者诊疗数据和居民档案数据的积累,基于临床数据中心的医疗大数据应用将具有重要的意义和前景。通过建设临床数据中心,除了能够为临床提供全面的患者诊疗时序数据和临床知识库等作用外,其在临床决策支持、科研、患者远程就诊方面也将会有重要的意义。对于医疗机构管理而言,通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。同时,医疗大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应。