InterSystems2019中国医疗信息化峰会：数据成就互操作时代的无边界医疗

来源：HIT专家网    作者：谭啸

10月24日-25日，以“极速·无限”为主题的InterSystems2019中国医疗信息化峰会在京举行，这也是41岁的InterSystems公司在中国连续举办的第6届峰会，InterSystems中国市场继续保持18%-20%的增长。

InterSystems亚太区总经理卢侠亮照样是全中文开场：“每个人都需要高品质医疗服务，它是没有边界的。不管是医疗机构的数据，还是每个人的健康数据都可以为你服务，这就是高品质医疗服务。InterSystems可以让数据动起来，实现无边界医疗。”

大会由中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）主任委员王才有主持，他表示：“‘快速、无边界的医疗服务’这一主题与健康中国的目标高度相关，那就是要建立全方位、全周期的医疗服务系统，满足居民日益增加的医疗服务需求。”

我们处在互操作时代

InterSystems创始人兼CEO Terry Ragon发来祝贺视频：“当前，数据管理领域发生巨大的变化，我们处在新的互操作时代，各种应用程序之间需要互联互通，互操作性是一切工作的核心。”InterSystems非常重视研发与技术创新，据了解，2019年公司在研发方面的投入比去年增加了25%，而且明年还将继续增加。

“数据是21世纪的燃料、引擎、资源，任何机构如果能更好地利用数据，都可以取得更大的进展。由于有了AI、机器学习等新技术，我们可以用数据预测未来，得到更好更优化的未来的结果。”InterSystems战略规划副总裁Paul Grabscheid表示，“如今，数据量极大，而且来自于不同的医疗机构、医疗设备，数据无处不在。这是一个互操作时代，需要更好的互联互通，需要将所有医疗设备连接起来，由此为患者提供更好的治疗，优化医疗手段和服务。”

Paul Grabscheid介绍了一个数据互联互通的案例，该医疗机构提供患者可以自己控制的镇痛泵，他们连接了两万多台镇痛泵，并将所有数据汇集到IRIS数据平台，最终将数据生产率从之前的300个/秒提升到19600个/秒，实时处理和记录上亿条数据，需要高效的、可扩展的存储，并能支持未来数据的增长。

“与其他行业相比，医疗行业上云的速度是缓慢的，但数据在云端将是一个发展趋势。”Paul Grabscheid谈道，内蒙古自治区的一家二级医院成功部署了云HIS，医院业务系统部署在云上，通过专线与医院进行数据传输，同时也有部署在本地的备用系统，以往万一。云HIS比传统HIS节省了70%的信息化投入。

Paul Grabscheid认为，未来医疗机构的成功，是由他们利用数据的效率决定的。IRIS平台能做的事情远远大于数据存储和数据管理，它以更加高效、灵活和可靠的方式来进行数据处理，包括：从不同地点的不同医疗机构、不同医疗设备收集数据，再进行数据整理，然后应用机器学习和AI技术将数据变成知识和信息，最后将信息转化为行动。实际上，IRIS平台囊括了整个数据循环应用。

数据成就无边界医疗

“饮用水需要干净的自来水管道，数据同样需要干净的数据管道。”InterSystems医疗行业市场总监Kathleen Aller如此形容，“干净的饮用水对于全民健康非常重要，同样，干净的数据对于医疗信息化也是至关重要的。”

如果有了干净的数据管道，我们能够更好地管理业务。在纽约，他们做了统一的人群健康管理平台，可以给医生发送相关的预警和危机值报警；在伦敦，他们建立统一的电子病历，使用共享医疗方案，帮助重症患者创建个性化的治疗方案、紧急救治方案，整个伦敦地区都在用。

当前，数据种类增加，数据量成倍增长。监控仪、可穿戴设备、各种家用智能化设备等都可以整合起来，将数据传输到统一的平台上。数据打破了壁垒，变得无处不在，比如：通过远程医疗可以在家里治疗；基因诊断和测序的专家利用手机就能完成工作；病人在家里就能预约化疗、制定化疗方案；还可以远程监管全国各地的ICU。

“整合数据要着眼全局，让数据帮助我们看到全局。没有足够的数据就不能做出正确的决策。”Kathleen Aller谈道，首先可以提升医疗质量，提升医生的科研水平，让病人接受更好的诊疗；二是帮助医药集团更有针对性地研发药物；三是给患者更多的希望，因为患者可以得到最新技术和最新研究的成果转化。

Kathleen Aller谈到了Concerto HealthAI公司，这是一家医疗行业的AI公司，要想建立模型必须收集收据，数据不可能存在漂亮的表格中，相反会非常混乱，数据科学家80%-90%的时间都被消耗在整理数据中，没有干净的数据就不能得到正确的输出，如何更轻松地获得干净的数据？分子诊断、下一代测序、报销数据等，都需要创建一种渠道数据链的流程，归根到底是为患者提供更好的医疗服务。

数据和互操作性正在革新应用开发模式

大量的数据不等于可用的大数据，在现实生活中，医院信息系统生成的很多数据都是碎片化的、不完整的、不一致的。数据不可能存在漂亮的表格中，相反会非常混乱，数据科学家80%-90%的时间都被消耗在整理数据中，没有干净的数据就不能得到正确的输出。

InterSystems IRIS数据平台总经理Carlos Kühl Nogueira进一步介绍了IRIS数据平台在数据管理整个闭环流程中各环节的功能。首先在数据获取方面，数据来自不同地方，既有内部，又有外部；既有历史数据，又有实时数据；既有结构化数据，又有非结构化数据。IRIS平台可以把各种类型、各种格式的数据全部整合起来。其次在优化和挖掘方面，没有任何单一的技术能解决所有问题，需要自由、灵活地选择工具，这些工具可以帮助数据科学家。最后在交付环节， IRIS平台可以建立分析工作流，帮助实现一系列分析能力，捕捉AI和机器学习得到的结论。

今年9月，InterSystems在其全球峰会上发布了基于IRIS平台的新产品，Carlos Kühl Nogueira对此进行了介绍。一是API管理器，可对API进行管理，确保它们是可信的、安全的、良好运行的；二是云方案，可通过AWS直接购买，免费提供大规模配置非常简单，同时提供免费的配置器来帮助您设置云。在中国，腾讯云和阿里云也有本地的支持，确保中国用户获得同样的体验，可以非常轻松地实现从传统技术到IRIS数据平台的转换。三是QuickML，它是一个嵌入在IRIS数据平台上的机器学习工具。

QuickML能为医疗机构节省真金白银。Carlos Kühl Nogueira介绍了一个关于“降低再住院率”的成功案例：如果能预测出哪些患者更有可能再入院的话，医院可以安排额外的护理，让其不用再次入院。通常来讲，再入院的成本费用是5000美元，干预患者的费用是250美元，干预的成功率为20%。传统方法程序是使用静态规则LACE评分（L表示住院时间、A表示住院紧急程度、C表示并发症、E表示急诊），干预LACE得分最高的25%。机器学习（ML）则基于历史数据预测规则，分析当前数据、得出结论，干预ML概率最高的25%。最后发现，ML干预的效益高于LACE评分。以美国某医院每天出院785人计算，每天可节省15110美元；按照全美再住院率17.5%计算，每年可节省550万美元。

干净的数据管道+IRIS+QuickML，就能让高大上的机器学习从此飞入寻常百姓家。

会场花絮：现场演示让人眼前一亮

本次大会安排了现场演示环节，角色扮演的患者、医生、护士同台展示就诊过程，让人眼前一亮。

患者：王建设，两天前左手红肿，今天上午发现红肿更加严重了，想预约全科医生看一下。他用手机登录患者门户，点击“请求预约”，选择“我的医生”——李明，再选择预约类型、预约时间，并注明“左手红肿两天”，然后将信息发给了李明医生。

现场演示就诊全流程

医生：李明，收到患者王建设发来的预约申请“左手红肿两天”。她首先到电子病历中查看患者既往病史，发现患者以往并没有类似的情形发生，但得知患者目前患有高血压、二型糖尿病，并曾患有哮喘、做过阑尾切除术。此外，医生还可以通过临床查看器来查阅这名患者在已经完成互联互通的其他医疗机构里面的信息，比如：药品信息、近期的血常规化验结果。现在，医生对患者有了初步了解，但依然需要与患者进行视频通话，以便决定下一步的诊疗计划。于是医生通过微信链接和这名患者进行视频通话。
就诊当天：接诊护士手中拿着自助采集仪，采集患者的血压、脉搏等生命体征，信息自动导入电子病历中。护士先扫描患者王建设的健康码，确认患者信息；然后将生命体征信息存入系统；再对红肿部位拍照，将照片上传到电子病历中。

会见医生：李明医生利用语音听写功能记录病历，建议患者化验血常规来确定感染的严重程度。当检查结果完成之后，患者可以通过手机端的患者门户进行查阅。因为皮肤的感染已经出现了化脓现象，医生建议请外科医生会诊，进行清疮引流术。患者王建设对手术表示担心。医生给患者展示出院手术相关绩效考核的展板，可以看到医院的手术数量和质量都在区域内名列前茅。让病人感到很放心。

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【责任编辑：孙鹏】