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东华医为温珩:利用“数字孪生”解决医疗数据治理问题 | 2020年南湖HIT论坛

来源:HIT专家网  作者:姜浩 龚晨

“未来的世界一定是数据为王,但什么样的数据才能让我们有为王的可能?”在10月24日举行的2020年南湖HIT论坛上,东华医为副总裁温珩抛出了这样一个问题。

不同于工业数据与商业数据,医疗数据间具有强关联性。例如,患者为什么需要服用阿司匹林?一则可能其出现了发烧症状,二则患者可能是需要使用药物溶解血栓,这中间一定存在着诉求与因果。

因此,医疗服务源头数据的质量往往就决定了医疗大数据的质量。温珩认为,医疗数据的质量好坏决定了其能否为王的可能性,提升医疗服务源头数据质量是保证医疗数据质量的最根本手段。

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医疗数据有哪些质量缺陷?

“医疗服务源头数据里存在的问题,远远超出IT人的想象。”温珩感慨到。

医疗大数据最主要的基础数据来源是患者的电子病历。温珩认为,在医疗服务源头数据中,通常都存在着数据不合理、数据不一致、数据缺失、数据不及时以及数据不合理等问题。

东华医为曾对某三级甲等医院近两年住院患者的诊断信息进行过大数据分析,结果发现了很多问题。

图1 某患者病历

以某患者为例(见图1所示病历),近两年该患者共住院七次,通过对存储于HIS中的诊断信息进行汇总,经过去重、去无效字符等简单NLP(自然语言处理技术)处理,按时间顺序排序,得到一个相对完整的诊断列表,与患者最后一次入院的病历首页诊断进行对比,发现了几处问题:

首先,病历信息不完整,目前医院信息系统大多以就诊为索引,每次就诊医生都需要重新录入诊断,但医生获取的既往信息或生成的诊断信息往往不完整,很多重要诊断产生了严重的缺失。患者一年前就被诊断为慢性乙型肝炎,但在最后一次入院时并未提及。

其次,心律失常是一种典型的不完整诊断,心律失常诊断开立半年后才明确为房颤,诊断的细化对进一步诊疗措施的选择很重要,且房颤可能引发血栓生成等并发症,最后一次入院同样没有提及。

病历中前后信息不一致,慢性乙型肝炎被录为慢性乙型丁型肝炎,根据对实际病历的比对,证实这是因为目前拼音码录入后查询结果列表过长而造成的医生误操作,这里隐藏着很大的医疗风险,但这种诊断的错误录入又很难被主管医生、病案管理员等发现并纠正。

最后,诊断是最重要的诊疗信息,基于患者主索引的完整的“从生到死”诊断列表是最精炼的患者个人电子病历。但即使是使用已经“标准化”的信息,如ICD-10国标2.0版,仍然存在大量的同义不同码等特殊情况。ICD-10各不同版本间的同码不同义问题则更为严重。这些现象会对后续的业务如DRGs、科研统计等造成无法消除的系统误差。

除上述数据不完整、数据不一致等问题外,医院在数据的应用过程中还出现了一个很典型的问题——纵强横弱,即单系统的操作与流程都很顺畅,但当需要院内外多系统横向连接协同作业时,就会出现问题。

而之所以会出现“纵强横弱”的问题,主要原因之一就是缺少管理数据。

“我们的软件从财务软件体系发展到医嘱软件体系,再发展到病历体系、互联网体系,以至现在的智慧医院的体系,服务了不同的场景和角色,但这些软件大多是服务于流程或操作的,却没有任何一款软件在设计之初就是服务于管理的。”温珩表示,随着医院的发展,管理工作的体量在逐渐增大,对于信息系统的要求不再局限于提供某一个单点登录操作、覆盖某一个单线流程,而是希望医院内部所有业务能够实现多流程联动,做到实时的智能协作,这就说明,管理数据的重要性与驱动性正在逐步增强。

同时,过程数据缺失也是常见问题之一。例如,在一个手术的闭环中,当患者离开病区,去手术室做手术的时候,很多医院对患者离开病区的时间鲜有及时、详尽的记录,即便数据都记录在案,也可能会出现如手术时间只有五分钟这种不合理数据记录的情况。

什么是“数字孪生”?

究竟如何才能解决上文所提及的诸多问题?温珩表示:“我们要在数据发生的源头,配合着业务,配合着管理,配合着流程一并来做数据质量的提升。”

换而言之,在进行医疗源头数据治理时,不仅仅要考虑到临床体系,同时也要考虑管理体系、科研体系以及服务体系。

在过去,医院系统所设定的操作流程往往是出于程序员的设计思路,而非操作人员的意愿。温珩希望能够彻底改变这种现状:“医院的实体业务是什么样、他打算怎么做,我们就用IT来怎么表达,不管是资源、流程、节点,还是它的管理点。”

为此,东华医为引入了数字孪生的概念:首先要充分表达所有的基础数据与主数据;其次,要在业务发生的一瞬间,将数字表达同步到信息医院(虚拟医院);最后,同步的信息在虚拟医院中构建各种规则模型,以洞察那些可以预期或已经发生的问题,再通过虚拟医院反过来推进现实中的医院进行整改或修订。

由此可见,数字孪生在医院的体系里是一个相互映射、相互推进的过程,只有这样做,才能保证在数据发生的最基础点,不存在上述的数据质量问题。

收集、同步、决策、洞察、驱动,这就是一个完整的数字孪生的过程。

具体到在医院内构建数字孪生系统时,首先要充分表达所有的资源,能够让任何一个业务的节点,不管是临床、管理,还是服务的节点,都能及时地被系统感知并如实地记录下来,且保证数据的质量。其次通过系统的学习和思维来植入各项管理规定的制度、模拟数学模型,以发现相关数据质量或者是管理节点的问题,当系统洞察到这些问题的时候,再去做相应的决策和应变。这就是东华医为提出的医院智慧大脑,它具备感知与记忆、学习与思维、洞察与应变的能力,通过医院智慧大脑实现医院所有生产要素的数字孪生,进而实现智慧医院建设。

任何一个流程都会涉及角色、资源、时间和地点等生产要素,医院智慧大脑通过对生产要素进行充分表达去驱动业务闭环管理。如果将护士的采血工作视为一个节点,它的上游节点是一位医生开列的血常规的采血的医嘱,下游节点是一位护工把试管送到了检验中心。通过这样一个个的节点描述每一个流程,去表达这个流程里的业务形态(医嘱状态)。在这个业务形态里面发生了多少资源变化,在什么物理位置,在什么时间,对这些要素进行充分完整的表达,来串接业务和资源之间的关系,在提升数据质量的同时,也能解决纵强横弱的问题,实现一个纵和横相对平衡的状态。

实际上,基于上述以“数字孪生”解决医疗源头数据治理问题的理念,东华医为在2020年11月7日的大健康IT新基建论坛发布了面向医院用户的HOS(Hospital Operating System,医院操作系统,简称HOS)解决方案。

HOS产品的发布既是东华医为在医疗信息化行业里深耕21年所积累的成果,更是为建设智慧医院所提交的实际解决方案。其实质即通过“数字孪生”将医院全场景业务的操作同步表达在孪生的信息医院中,对医院内全场景、各节点所包含的资源元素及业务形态进行1:1的同步数字表达,并且能够利用“智慧大脑”(AI中台+数据中台)洞察各业务节点问题,并反向推进现实医院进行数据整改,同时驱动医院各个业务闭环可控、协同智能地开展工作,从而使医院具有“孪生与智慧”的特性,具备“智慧服务”、“智慧医疗”和“智慧管理”的能力和特点。

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【责任编辑:秦勉】

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