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HIT高层纵论医疗大数据:当下可做的以及长期须解决的

来源:HIT专家网       记者:朱小兵

深入思考医院数据利用现状和未来,不仅是医院在考虑的问题,更是众多HIT企业跃跃欲试的战略棋局。

解放军总医院计算机室原主任任连仲先生专栏文章《走好“大数据”运用之路》刊发后,引起不少同行探讨。其间包括了对于大数据定义的理解争论以及如何开展医疗大数据运用的路线图的思考。

 从数据分析处理工具、计算架构、核心算法、到政策推动和需求,在近日举行的2014英特尔医疗行业峰会上,多位医疗IT企业高层对于大数据应用的当下和前景,各抒己见。HIT专家网将其核心观点精编摘录于此,供医疗信息化同行借鉴参考。

发言人:

  • 徐春华 金仕达卫宁软件副总裁
  • 王宏波 北大医疗信息技术有限公司医疗大数据业务部产品总监
  • 崔彤哲 海纳医信(北京)软件科技有限责任公司首席执行官
  • 吴闻新 英特尔医疗行业中国区技术总监

王宏波(北大医疗信息技术有限公司医疗大数据业务部产品总监):

核心观点:医疗数据标准化之路漫长,并不意味着现阶段就不能开展大数据分析

王宏波-北大医疗信息技术有限公司医疗大数据业务部产品总监

王宏波-北大医疗信息技术有限公司医疗大数据业务部产品总监

大数据的研究是基于数据本身的研究,从医疗信息化这么多年的过程来看,真正好的数据、真正标准化的数据目前并不是很多。北大人民医院今年顺利通过了HIMSS 7级的评定,其数据的标准化和规范性都非常好。从有数据到数据的规范化再到大数据分析、知识转化,这是一个循序渐进的过程。

标准化是医疗大数据分析的前提,虽然这是一个漫长的过程,但并不意味着现阶段就不能开展大数据分析,有很多方式可以逐步开展。比如,按专业主题的数据分析,共享多家医院针对某一个病种的数据,基于这类数据形成专业知识库,分析影响特定病种的指标影响因子,再将这些知识库嵌入到医院的数据分析模块和产品方案中。这样的大数据分析应用,既结合了医院的诊疗特色,又能共享大数据的研究成果,为临床诊断决策提供数据支持。

不同医院的诊疗手段、诊疗专家的知识层次和水平会有不同,从三甲医院、二级医院到乡镇卫生院,针对同一病种会给出不同的诊断结论,是很常见的事情。但医疗大数据的分析融合了更多医院的海量数据,通过大数据算法获得的知识,可以帮助更多医生提高诊断准确性,找到更好的更合理的治疗方案。要想发挥医疗大数据的真正作用,实现数据到知识的转换,在数具存储、计算和分析上都会面临非常大的挑战。

20年前,北大医信的前身就参与了最早期的中国医疗信息化的建设。现在,北大医信的业务方向是以“集成平台、一体化”为核心的医院数字化和以“健康档案为核心”的区域卫生信息化建设,同时,大力投入针对医疗大数据的解决方案和产品开发。

医疗大数据的应用,现在处于开始阶段,需要专业的知识和人才储备。北大医信和北京大学医学部、北京大学医学信息学中心,联合成立了北京大学医疗健康大数据中心。我们会依托这个中心开展医疗大数据研究工作。

崔彤哲(海纳医信(北京)软件科技有限责任公司首席执行官):

核心观点:大数据应用将颠覆医学影像诊疗模式

崔彤哲-海纳医信(北京)软件科技有限责任公司首席执行官

崔彤哲-海纳医信(北京)软件科技有限责任公司首席执行官

海纳医信在大数据方面取得了一些科研成果。包括基于超声血管斑块的分析、肺结节的自动检测和匹配等,这其中涉及很多核心算法。

我们与美国哥伦比亚大学医学院开展了合作,因为他们在癌症算法的研究领域,是全球最权威的机构之一。一些癌症领域的专家、科学家做了很多图像分析的算法,原来只是做临床药理验证等,没有形成真正规模可用的产品。而海纳医信是做产品的,把专业的算法拿过来、集成好,放到云端。这些算法一旦集成进来,将变成临床应用的功能,医生可以用来分析病人图像辅助诊断,同时也为大数据的基础分析打下了非常好的伏笔。

有了这些算法,可以对海量医学影像信息进行自动分析,并针对多个疾病建立模型库。将来很多病人在面临新的影像检查的时候,可以选择对自身的影像建模,与历史影像匹配,找到类似的患者的病历,并对诊疗方案起到借鉴作用,这一切就变得会有可能。

未来的医学专业搜索引擎可以帮助用户把图像上传,作为搜索的参数,就如现在大家熟悉的方式都是输入字符串,以后可能是以1G的影像作为搜索参数,帮助患者找出最匹配的过往病人或者治疗的手段,这一切都将成为可能。

所以,大数据带来的变革是深远的。很多关注医疗大数据的人,都看过《颠覆医疗》那本书。老百姓未来可能变得比医生还要有知识,通过智能的大数据分析,瞬间可以得到精确的分析;医生如果不用大数据的手段,反而可能给患者的诊疗意见是错误或者不是最优的。

美国有一个趋势,大数据的发展,会帮助患者更具判断力。

大数据应用包括三个层次:管理、查询调阅、自动智能。海量数据如何管理,如何快速调阅,这也是大数据要解决的问题。英特尔做了Hadoop分布式存储,提供不间断服务的保障体系。作为软件应用开发厂商,不必要花大量时间做这方面的工作,只需在英特尔搭建的平台上专注完善第三层智能化应用软件。比如:当基层医疗机构有病例数据传上来,通过大数据服务自动判断,如通过未来的医学影像搜索引擎,可以看到有哪些病人和这个病例情况极其相似,并将这些结果传给基层医院的医生。基层医生就可以快速参考之前这类病人是如何治疗的,治疗的效果是什么样的。

如果不通过大数据平台的技术手段,目前想找到类似患者的病历的时间和费用都会非常高昂,而且可能也很难在有限的时间内,找到最合适的资料。

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