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【HIMSS14精彩回放】 将医疗大数据变为有价值的信息

HIT专家网: 的确,医疗行业用户,需要越来越专业的数据分析作为决策依据。HDS将如何应对这一潮流,推进自己在医疗行业的战略?

Dave:

我们在全球范围看到,医疗行业数据融合的趋势,将数据集成用于改善患者的医疗服务。比如,到底有多少可能患有糖尿病但未能确诊的病人?需要查看分散的病历数据。

我们察觉到数据整合的趋势,所有的医院都在集成他们的数据。这就是HDS的在医疗行业的战略愿景:将内容整合后用于诊疗分析,用于支持医疗和健康管理服务。但是,我们必须循序渐进地开展。最关键的,就是数据的访问,这属于软件的范畴。HCR对数据进行标准化处理,从而让数据分析人员能够访问到数据。它能将PDF、Word、DICOM和HL7等不同格式的文件,转成XML格式文件。

最终,所有的数据分析,都是访问相同格式的文件——XML格式文件,从而创建有用的信息。这就是我们与专业的医疗数据分析提供商的合作方式。

在数据分析层面,HDS有许多合作伙伴。比如,我们通过日立咨询(Hitachi Consulting),正在与数据分析引擎公司ATTIVIO展开合作,ATTIVIO做的是一个糖尿病的演示。Similarity则是从事诊疗数据分析的公司。他们都在做数据分析,我们为他们提供内容。

【案例演示】45岁以上女性高风险疾病与诊疗方案分析

Ray向HIT专家网记者演示Similarity基于HDS医疗数据存储方案的疾病分析应用案例

Ray向HIT专家网记者演示Similarity基于HDS医疗数据存储方案的疾病分析应用案例

Ray是HDS合作伙伴Similarity的成员。Similarity就是上述采访中提到的诊疗数据分析公司。他在现场为HIT专家网记者做了一个演示:

Ray首先调阅了一个HCR的视图,然后提取(Ingest) 数据,记者看到有JPEG图片、PDF、DICOM图像、GIF等各种格式和来源的数据文件;然后,进行标准化(Normalize)过程,形成元数据;第三步就是数据访问(Access)。这个系统的运行方式如下:系统读取来自HCR的数据,提取数据作为元数据,进行信息相关性查询。

 比如有7,777名患者接受过10,701次临床诊疗,每次诊疗数据都将存入HCR中,然后对其分析,存为元数据。现在要做的是确立一个队列,然后进行相关性查询。随后,针对一组年龄为45岁以上的女性,为了发现她们最常见的诊断疾病是什么,只要一个标准来确定相关性就能查询相应的结果。结果发现:45岁以上女性最常见的诊断疾病是高血压。

“我们给出的数据队列中,有40%被诊断出有高血压,而普通人被诊断患有高血压的比例仅为22%。接下来的几个数据很有意思,都与乳腺癌有关。显然,我们这个数据队列中,患乳腺癌的可能性相当高。第一项数据显示,我们选出的队列中,有4%的女性被诊断患有乳腺癌,而普通人被诊断患有乳腺癌的比例仅为1.5%。”Ray说道。

现在确定一个新队列,这个队列包含患有乳腺癌的女性。这些病人曾经做过什么样的检查?为何诊断出乳腺癌?结果从报告中看到,队列中包含230名45岁以上患有乳腺癌的女性,以及她们接受治疗的流程和治疗相关信息。相关性最大的是肌肉骨骼显像疗法,还包括各种放射性疗法和创新性手术治疗。

这些结果,对于患者、医疗机构都十分有益。对于被监测人群来说,当被发现患有某类疾病时,她们能够知悉去接受哪些治疗。对于医院来说,则可以预见今后的投资应该放在哪里,需要关注的重点疾病和学科建设是什么。

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评论 2

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  1. #1

    能够顺利完成此次现场采访,感谢HDS中国区同仁Jonny MaClare Huang强大后援支持,他们在晚上十点多通过越洋电话参与采访并提供了专业的翻译。.

  2. #2

    当国内在搞区域化医疗的时候,别人已经在思考全球化医疗数据共享了。哦,不是共享,是挖掘利用了。怎么总是慢半拍呢?


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