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【郑西川专栏】医疗机构大数据应用难在哪儿?

来源:HIT专家网    作者:上海交通大学附属第六人民医院  郑西川

2012年,Gartner 将大数据定义为:量大(数据体量)、更新快(数据更新速度)、高价值以及数据类型多变。信息学界认为,大数据需要新的数据处理、存储和利用方法。

大数据驱动医疗信息化

医疗大数据提升了临床决策支持、知识发现和流程优化,拓展了医院电子病历的应用范围和深度。

医院临床数据可分为两类:结构化数据和非结构化数据。结构化数据是通常数据模型能够处理的数据,如可观测的临床数据、信息等;非结构化数据是传统数据库SQL不能访问处理的数据,如:电子病历文本数据、医学影像、声音和视频数据等。

从进入医学信息技术时代起,大数据就应用于临床医疗实践中。在分子医学、生物信息学、系统生物学以及个性化诊疗等方面,医学研究正在由假设驱动转变为数据驱动;在临床医疗、健康管理以及公共卫生等领域,大数据分析技术以及应用发展迅速。

在医疗信息领域,由于人类健康与信息理解密切相关,各种穿戴式生理信号检测以及移动医疗技术进步,医学信息数据量增长迅猛,医疗机构目前正在发展医学信息集成以及信息分析提炼的各种技术,大数据分析利用成为医院信息化建设发展的重要契机。

医疗大数据建设现状

我国老龄化时代来临,严重慢性病发病率迅速增长,糖尿病、呼吸道疾病以及肿瘤成为影响居民健康的主要疾病。目前,我国新增肝癌病人占世界的1/2,肺癌以及糖尿病的新增人数占世界的1/3。同时,伴随着我国城市化进程以及居民富裕程度的提升,人们对医疗健康的服务要求越来越高,医疗信息技术在医疗机构和卫生管理中的作用也愈加明显,管理者希望通过整合医疗资源,在数据驱动管理精细化的基础上提升决策水平,临床科研希望通过数据信息提升临床质量和科研水平。

我国医疗机构大数据应用具有良好的氛围。中国是一个人口大国,中国的医生是世界上最忙的,通常综合性大医院医生每人每天门诊接诊病人多达百人,临床医生具有良好的病人信息来源,几乎所有的三级医院普遍应用了电子病历系统,病人的实验室检验报告、放射影像信息、检查报告信息以及病人随访记录都可以进行电子化提取,这些数据资源集成应用,能够改进医疗机构临床诊治和科研决策水平,直接提升居民的生活健康水平。

国家已提出了医疗健康信息建设的路线图,各级政府正在建立省级、市级健康信息集成平台,通过建设居民电子健康档案和医院电子病历应用来实现全面医疗健康信息共享协同。在此背景下,我国将建立医疗大数据中心,医疗数据采集将不再局限于医院内部,社区卫生服务、私人诊所、实验中心等机构的病人数据与医疗机构病人临床信息有机集成,将有力推进医疗大数据应用进程。医疗机构大数据应用有无数场景,最实际的应用就是促进医院电子病历应用智能化,从临床角度看,慢性病人、流感人群,由于发病机理以及处理过程的变化,大数据对医生诊断和处理具有帮助作用,由于大数据提升了大量样本资源,在临床科研以及安全预警具有重要作用。

医疗大数据应用面临的挑战

我国绝大多数医院已应用电子病历系统,但临床科研中大数据应用还未得到普及。我国是一个人口大国,具有大量跨区域、跨医院就诊的病人,这些病人的临床数据分布在不同的医疗机构中,而且这些医疗机构的信息基础架构与建设程度各不相同,病人临床信息碎片化不利于医生掌握病人连续详细的就诊数据,需要建立居民电子健康档案来解决这一问题,医疗机构的电子病历应用需要与居民电子健康档案对接,形成医疗大数据,并在患者的临床过程中使用大数据,提升医疗质量。

目前,医院已有的存储架构已不能满足医疗大数据管理、提取和应用的需求。首先,数据中心的容量达到PB级,相应的存储架构需要可扩展能力。由于数据量大,特别是放射影像数据在文件层如何实现数据积累及管理,又能满足临床医疗中的实时要求,这在技术上对医院的信息基础架构提出了挑战。尤其是针对跨区域、跨医疗机构的病人,其放射影像应用时静态的数据存储方案还不能满足大数据应用的要求。

其次,虽然云计算、移动医疗等技术得到应用,但医疗大数据应用在技术上仍面临许多困难,早期医院信息化主要处理结构化数据,而医疗行业80%的数据是非结构化的,这些数据的价值发现依赖于信息的有效集成利用,传统技术显然难以应对。

最后,医疗大数据也面临非技术因素的诸多挑战。一方面,我国临床信息应用起步较晚,多数医生、管理人员并未意识到医疗大数据建设的必要性、复杂性和紧迫性。许多医院仍采用传统思维和方法来建设并应用他们的信息系统,然而,在电子商务和移动互联迅速发展的当下,西方国家在临床科研中广泛应用大数据,我国医疗机构需要应付医疗数据与服务需求迅速增长的要求,同时,需要培养大数据应用分析人才。国内数据分析人才主要集中在信息行业,他们对医疗过程中的数据挖掘分析、临床知识知之甚少,严重制约了我国医疗大数据应用的发展。

对医疗大数据发展的建议

建立居民电子健康档案,需要整合医疗大数据,选择合适的数据模型,优化整合硬件基础架构,特别是建立区域健康信息平台,实现健康信息的安全保密管理,区域健康信息平台需要符合国际国内健康信息标准,扩展数据标准适合当地条件,支持医院信息系统和公共卫生信息系统数据采集与共享。

医疗大数据中心已开始试点,医疗数据采集、分析利用已经在医疗机构信息化建设中得到重视,但大数据建设仍面临诸多问题。现阶段最重要的是培养医疗机构的数据文化意识,提升医学信息学在医疗机构中的地位,为临床医生、医学院校的学生提供更多的数据管理、统计分析等课程培训,以应对互联网和医疗大数据时代的到来,并将大数据分析技术应用到临床科研实践。医疗单位的数据意识培养需要多方合作,特别是医疗机构、医学院校和相关公司的合作。其次,大数据中心建设和应用是一个系统工程,医学数据资源整合需要相关法律、制度以及保障机制配套,只有专业医疗机构、学术研究机构以及使用单位联合合作才能取得成功。

过去20年,我国人口老龄化迅速,老年人口比例持续上升,医疗卫生系统面临巨大的压力。在老年健康学领域,为了减轻老龄化压力满足居民健康需求,政府应充分利用大数据优势服务老年健康。首先,老年常见病,如冠心病、糖尿病以及高血压,需要与多家医疗机构共享数据;其次,像老年痴呆症这种认知障碍疾病,只有建立专门的数据库,积累能够对疾病特征理解的特征数据,才能更好地进行疾病管理。

【结语】

医疗大数据的建设和利用是一个系统工程,需要政府管理部门、医疗机构、医学院校、数据公司以及相关机构联合努力。为了加速医疗大数据的开发,需要考虑三方面措施:一是多级别、多形式的医学信息学人才培养;二是需要采取一系列医学政策措施;三是需要借鉴国际医疗大数据建设经验和教训。

【作者简介】

郑西川郑西川,上海交通大学附属第六人民医院计算机中心主任、教授级高工。上海交通大学医学院生物医学工程专业硕士研究生导师,苏州大学放射医学与公共卫生学院生物医学工程专业硕士研究生导师。中国医院协会信息管理专业委员会 (CHIMA)委员;中国医药信息学会(CMIA)委员;上海市医院协会信息管理专业委员会委员;中国医药信息学会上海分会常委;中国生物医药技术协会医药信息分会常委;《医疗卫生装备》杂志特约审稿专家。

研究方向:①基于PACS电子病历的临床信息共享;②HL7/XML电子转诊相关技术及应用研究;③ 区域临床信息共享及协同医疗信息技术研究;④数字化医院的相关标准及实现技术。

近年来,先后承担上海市“十一五”重大科技项目、上海市科委自然科学基金项目、上海市经济信息委信息化专项基金以及院级课题多项。发表论文40余篇。

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