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【编者按】
MDT（多学科诊疗模式）在中国呈现快速发展态势，这是医院临床专业高度细分之后的补偿性反弹。正所谓“合久必分、分久必合”。MDT的开展，无疑离不开信息的互联互通和数据整合支撑。为此，HIT专家网近期组织一系列专稿，帮助读者从MDT学科的兴起、质量管理、专病MDT建设等角度，分享业界一系列专家视角和实践体会，敬请关注。
欢迎业界踊跃参与这一话题讨论，并提供采访、组稿线索等。
来源：HIT专家网 记者：孙鹏
“很多MDT（多学科诊疗模式）专家团队一上午也只能给几个病人看病，这也是 MDT在很多医院开展效果不佳的主要原因。”日前，在中国研究型医院学会医疗信息化分会年会上，解放军总医院第五医学中心肝脏肿瘤诊疗与研究中心主任陆荫英表示，该院通过建立肝脏肿瘤MDT大数据平台，不仅大幅提高了临床科研产出，还能进一步提升基层医院的临床诊治能力和效率。
为何需要肿瘤MDT大数据平台？
“作为一名一线临床医生，我们想的更多的是如何用大数据去解决实际工作的问题。”陆荫英表示，当初设计MDT大数据平台主要是为了响应国家分级诊疗的政策号召，让更多基层医生和病人获益是该平台的主要出发点，但也主要面临三个挑战：
一是人才问题。无论是医联体还是互联网医疗，最后还是要医生去解决看病难问题。而有经验的医生，尤其是肿瘤科医生都需要10-20年的培训过程，所以最大问题依然是医生的匮乏。
二是诊断治疗规范化问题。目前在临床指南和诊疗技术方面，尤其在肿瘤领域，基本两、三个月就会产生新的技术和概念，需要将最新的知识及时地推广到基层医院去规范化使用。
三是基层医院的会诊还有很多需要解决的实际问题。
为了应对这些需求，2018年，依托解放军总医院第五医学中心和北京亚太肝病技术联盟肝脏肿瘤专委会等单位建立了“肝胆肿瘤多维度MDT大数据协作平台”。作为亚太肝病技术联盟肝脏肿瘤专委会主任委员，陆荫英表示，该平台的主要目的就是通过大数据技术让联盟内所有医院都能顺畅地开展肿瘤MDT，能让大医院医生80%的诊治水平和能力体现到基层医院医生身上。
要实现这一目标，需要解决很多核心问题。
首先，需要临床辅助决策系统，因为肿瘤诊断非常复杂。其次需要患者服务，包括患者院前、院中、院后和随访服务等。第三，需要信息系统支撑。远程会诊、数据准备、日程管理等工作量很大。
陆荫英表示，构建MDT大数据平台需要具备三个核心板块。一是需要临床辅助决策系统，帮助医生做决策分析和初步诊断治疗。二是需要建立MDT会诊平台，当系统不能解决问题时，医生依然需要MDT专家来参与诊断治疗。三是将所有信息从后台采集成数据，再把这些数据反哺到下一步治疗决策来修改和完善临床辅助决策系统。
“以原发性肝癌为例，在一名原发性肝癌患者的整个病程生理周期中，可能会涉及到多种治疗方案。而具体如何选择和设计将是极大挑战。”陆荫英表示，解放军总医院第五医学中心多年前就组建了肝胆肿瘤临床协作组，包括外科、内科等各个科室。在此基础上，经过长时间的打磨积累，形成了一个顺畅的肝脏肿瘤MDT协作模式，而如今的MDT大数据平台就是以此为原型。
“我们主中心去设计产品原型，然后让各个分中心去执行和推广。之后在基层医院中使用，这样层层对接下去就成为了金字塔结构。”据陆荫英介绍说，该平台主要包含三个方面的功能:
第一，通过辅助诊疗决策系统和MDT协作平台开展临床诊疗协作。
第二，联盟内的医院可以进行临床科研设计，由顶层团队牵头策划方案，所有参与单位展开真实世界研究。这一过程不但能让病人获益，同时也有科研产出。
第三，未来可以帮助建设新药临床试验应用基地，能改进新药临床试验管理模式，从而缩短新药研发时间。
MDT大数据平台提升基层医院诊治能力
陆荫英表示，在MDT大数据平台的使用过程中，从医生的第一步决策咨询开始就进行初次评估决策，随后的治疗、随访以及帮助医生制定疗效评估等所有流程都是通过平台完成。
“医生在为病人制定治疗方案后还要进行疗效评估，但基层医院很难做好疗效评估。如果做不好疗效评估，可能就会让病人失去很多治疗机会。”陆荫英解释说，“所以我们把疗效评估作为重点内容在推进，可以通过数据采集做系统的修正，以及对医生自己的诊疗决策进行纠正。”
据了解，MDT大数据平台的决策知识库主要来源于临床指南和参考文献，而最大一部分的底层数据则来源于医院的数据库，包括了全国35家医院和2万多肝癌病人的数据库，这也是平台的基石。“我们根据这些数据和指南、文献的知识做了一个决策树的模型，最终做成产品。”陆荫英介绍说，“比如，我们把卫健委的一个肝胆肿瘤临床指南‘拆分’得很细，只需输入所需要的核心数据，就可按照这一临床指南产生所有临床治疗建议。”
临床指南会不断更新，基层医院的医生在学习和使用指南时面临很多困难。对于肿瘤治疗来说，可能会包括化疗方案、靶向药方案、免疫治疗等联合方案，在此情况下如何去管理病人随访、监测、并发症，如何进行疗效评估，这就需要一系列的软件系统作支撑。
“在把所有的项目填完以后，我们的系统平台会自动发出报告。比如，医生的选择是否正确？疗效评估情况如何？治疗方案存在哪些危险因素？下一步监测病人时，需要关注病人哪些情况？报告都会给出很多指导意见。”陆荫英表示，MDT大数据平台主要包括两部分：一是帮助医生做治疗决策；二是当决策系统不能满足需求时，医生和患者可以申请和进行MDT协作诊疗。
具体来看，医生在输入所有基础信息后，系统将根据不同的评分分析系统推荐治疗方案，并给出建议报告。在选择某方案后，医生直接可以查看方案来源、药物说明书、不良反应、注意事项以及相关文献等，而无需再去查阅指南和文献，这在为病人选择治疗决策时就有据可循。但如果病人在治疗过程中出现一些特殊的副反应，也就是当系统不能进行处理时，医生还可以提前申请进行MDT会诊。
“因为前期已经输入了所有病历数据，所以给MDT会诊节省了很多时间。而且医生从后台能非常方便地看到所有资料的结构化数据，能够在短时间内解决很多问题。”陆荫英说，“比如，MDT团队原来在现场进行会诊时，都要重新查阅病历资料，可能一上午最多看十个病人。但是通过我们的平台，一上午就可以看50个病人。因为很多关键词已经全都提取出来了，能在短时间内高效率地处理新的病人。”
此外，MDT大数据平台还专门给病人设计了输入信息入口。当病人申请MDT会诊时，也将按照相关要求向上提交相应的结构化数据，这在减少医生录入时间和负担的同时，还沉淀了相关病历数据。同时，在病人提交申请后，系统会自动提示MDT预约时间。在另一端，MDT专家无需在现场，所有参与专家只需约定好时间，在任何地点都能进行MDT会诊。
MDT大数据平台推进科研“量产”
在陆荫英看来，医疗大数据面临的最大问题是数据录入问题，而通过MDT大数据平台能获取各种各样的真实世界数据，这也带来了更多的临床科研产出。
“如果让医生再去随访和打电话，工作量就会很大，这就是为什么很多大数据最后做不下去的原因。”陆荫英认为，从医院调取的数据大多是断层的，尤其对于肿瘤病人来说，需要连续的数据。而MDT大数据平台能促使医生在日常工作中主动收集病例数据，包括医生助理和病人都可以帮助完善数据，最终能从后台收集到很完备的结构化数据。
该MDT大数据平台项目带动了很多科研产出。据了解，从2018年11月项目正式启动以来，已覆盖国内200多家基层医疗机构。同时，实现了科研论文的“量产”。 此外，通过MDT大数据平台还开展了个体化免疫检测治疗、各类评估模型、新药临床试验等更多科研任务。
（根据录音摘编整理，未经本人审阅）
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