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郑西川:临床数据中心是医院信息化建设必选项

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来源:HIT专家网    记者:谭啸

郑西川-特征图

上海市第六人民医院计算机中心主任  郑西川

医院临床数据中心(CDR)一直是这几年来医院信息化的建设热点和应用难点。上海市第六人民医院计算机中心主任郑西川教授在HIT专家网已发布了多篇关于CDR的专业文章。在“2017中国医院信息系统创新与应用论坛”上,郑西川主任进一步分享了他的CDR心得。

CDR是必要的,也是必须的

1.EMR应用深入需要CDR。

医院电子病历的应用发展经历了4个阶段:一是以类似word编辑器、收费医嘱为主,记录医生的临床结果;第二阶段是以医嘱为驱动,实现了临床路径、CPOE(计算机化医生医嘱录入系统)和电子化申请单、检查单、检验单等,实现了过程中的临床医疗信息化支撑;第三阶段更加注重临床医疗的决策,更加注重CDSS应用、临床数据的应用,实现数据驱动医疗,实现数据中心对临床决策的支撑,CDR+CDSS;第四阶段是智能化电子病历。郑西川认为,目前大部分医院处于第二、第三阶段的转化中。

郑西川谈道,电子病历是临床数据中心+临床数据管理+临床决策支持+电子医嘱,电子病历应用深入需要临床数据中心来支撑,需要建设CDR。

2.HIMSS评级需要CDR。

2017年6月,上海市第六人民医院顺利通过了HIMSS EMRAM 6级评审。HIMSS 2级以上的级别都对临床数据有要求,6级、7级需要支持全面的临床决策、支持语义互操作。

3.精细化管理需要CDR。

医院集成共享面临两个重要难题:一是基础数据不统一,全院无主数据源,如科室及组织信息、人员信息、物资信息等,在各系统中分别维护,信息不统一,数据源不一致;二是统计口径不统一,譬如:手术收入是否剔除麻醉及材料费用、怎么统计非计划二次手术等。

数据模型是CDR的关键

虽然不同机构对CDR在不同时期有不同的定义,但CDR有三个基本特征:(1)CDR是服务临床医疗的;(2)CDR是病人的实时数据概要;(3)CDR通过患者统一视图向临床医生提供服务。

从这个定义出发,就可以得到临床数据中心的总体架构。“业务系统、生产系统分布在不同的数据库中,通过一定的规则、一定的技术手段,将病人的临床数据进行归集、转换、整合,由此形成数据中心。”郑西川谈道,“在整合过程中要注意数据的完整性,要进行数据的校验,要实现临床术语的统一管理,实现病人的主索引管理。”

按照卫计委的标准,临床数据中心包括的数据范围包括13个,如:病人标识、病人服务、入出转、医嘱、病历文书、护理、检验、检查、手术麻醉、输血、健康体检等。数据中心建立以后,再通过统一的临床信息查询(病人的临床数据全息视图),向电子病历、临床应用提供相关的数据服务。

“数据模型是CDR建设中的一大关键点。”郑西川强调,如何表达各种模态的临床诊疗数据、如何组织这些医疗数据、如何确保数据的长期可用性,这些都依靠数据模型。数据中心的建设难点是:如何做好数据的标准化、结构化,来实现统一管理;如何管理医疗术语。

郑西川尤其谈到了两个重要组件:一是病人主索引,从时间、空间上整合患者的临床信息,形成统一、准确、全面的病人信息库,并在整合过程中进行数据的过滤、转换和修复,从而保证数据质量的一致性和准确性;二是主数据管理,对各业务系统中的基础数据进行统一管理,建立准确、完整、一致的数据,实现数据统一标准化,并提供管理工具。

“我们对CDR的理解在不断进步,与市面上一些公司的理解不太一样。”郑西川强调:首先,CDR不是一个数据池,也不是数据仓库,需要按照模型对临床数据进行转换、集成、整合;

第二,CDR建设是有目的的,是有明确指向的,它的目的性决定其采用的技术,数据实时性是其基本要求;

第三,CDR主数据来源于临床业务系统,又服务于业务信息系统,通过病人统一的临床视图为业务系统所调用,实现信息共享;

第四,目前的临床数据中心基本是独立的、集成的、统一的,独立存储的集成的临床数据中心有助于医院临床信息集成,能解决目前业务系统信息共享差的短板。

CDR建设策略

1.以人为中心。包括病人、医生、他们组成的机构以及他们之间的关系,所以要分析医疗事件的当事人,注重建立医疗事件当事人、物品所有人、人员对应关系,形成新的数据集,构建临床数据中心,体现医疗信息“来源于人、服务于人”。

2.以“HIMSS评审”为推手,倒逼CDR建设。“我们在7个月的时间里,几乎把以前所有的集成平台全部推翻,新建了临床数据中心,以应用落地为导向,以人为核心。”郑西川谈道。

3.没有采用ESB企业服务总线。因为ESB对业务系统的接口改造工作量太大、太繁琐,而且有时候很难落地。以前很多系统都是非标化的,要进行标准化改造,对业务运行的影响较大。

“我们充分采用了数据库技术,因为在数据库里对数据进行操作和整合,效率是最高的。”郑西川进一步介绍了两个主要技术:一是MS SQL Server CDC,CDC是指变化数据捕获(Change Data Capture),通过读取事务日志(Archive log)、解析日志信息来捕获变化数据。读取日志不是直接读取业务事务数据库,避免对业务系统资源争用;通过解析日志“拿出”必须的信息,而不是搬出整个日志,避免过多的 I/O消耗。

二是采用ETL工具,实现数据转换和整合。ETL是将数据从来源端经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)至目的端。充分利用数据库引擎资源,保持所有数据始终在数据库中,保证效率、提高系统可监控性;根据数据分布,并行处理优化,利用数据库固有功能优化磁盘I/O。

技术之外,郑西川尤其强调了“规划”,临床数据中心重在规划,统筹规划、基础为先、长期改进。“要熟悉业务系统、业务需求,知道数据来自哪里、哪些数据进行整合、为谁服务等。现在我们不缺技术,缺少的是对业务的理解;不缺构想,缺少的是执行和行动。”郑西川说。

郑西川还归纳了CDR实施要点:(1)以ESB为总线的信息集成交换不能解决临床数据集成问题;(2)需要建立业务系统的指标体系和架构,实现业务系统到CDR的数据转换;(3)数据规划以及对业务需求的把握特别重要;(4)需要了解业务需求又懂技术的复合型人才。

CDR应用成效

目前,上海六院临床数据中心已经覆盖了18年的时间段,记录数达到17亿条,存储量为4.2TB。特点是:数据覆盖范围宽、数据分析速度快、跨多学科系统效果好,以前数据分散在各个应用系统中,对跨学科、跨部门的支撑力度不够。

郑西川简要展示了CDR的几个应用成效:

一是病人临床统一视图。门诊工作站、住院工作站、阅片医生工作站均可调阅CDR的数据。

二是通过CDR实现信息共享。比如药品闭环管理,发药过程中药师可以看到病人的临床信息。

三是CDR支撑医疗质量管理。初步建立了医疗质量指标体系,包括900多个指标,其中有600多个指标可以实时生成。基于临床数据中心和临床决策支持系统,从质量指标、病种分析、病历质控等方面,提高医疗质量,保障医疗安全。

四是CDR支持CDSS应用。(1)客观数据辅助分析,拦截不合理用药。比如:在合理用药方面,自动计算用药累积量辅助用药,根据检验指标拦截用药;在电子病历方面,根据身高体重自动计算体脂指数。

(2)数字化诊疗导航。譬如:合理用药,自动计算体表面积建议用药剂量;临床路径,根据诊断匹配病种路径;危急值,根据危急值处理结果自动生成处理病历。

(3)信息化辅助决策。如:用药方式不合理直接拦截、配伍禁忌提醒/拦截、青霉素/造影剂过敏拦截等。

五是CDSS应用效果。根据报告提供诊疗建议,根据检验结果实现计算机的自动审核提醒。

六是门诊监控平台。实时查询门诊整体的患者流量、就诊效率等情况,显示当前门诊所有科室就诊病人的诊断分析。

CDR发展趋势:将与知识库、大数据相结合

谈到临床数据中心的发展趋势,郑西川认为有两个方向:一是临床数据中心与知识库结合,实现电子病历智能化。CDR应具有完善的知识库和强大的推理能力,可自动从临床数据中心获取数据,并以恰当的人机交互形式为用户提供智能化辅助决策。

二是临床数据中心与大数据分析融合,形成AI+BD。临床数据中心是大数据的应用基础,病人临床医疗有大量的非结构信息、影像数据以及组学数据,临床数据中心建设的重要趋势是建立临床大数据应用平台。医疗健康面临穿戴式物联、区域共享、移动闭环等新任务,数据量级迅速增长需要借助于大数据平台及相关技术。如果AI技术发展有突破性进展,智能化电子病历有可能会提前实现。

另一方面,临床数据中心的发展还面临一些挑战:首先,临床数据中心需要临床需求来驱动发展,但它又不能解决临床中的具体问题,所以来自医生的需求驱动不强、动力不足;二是数据准确性、标准化程度差;三是基础设施建设薄弱;四是缺乏高质量人才队伍。

【责任编辑:谭啸】

 

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