【CHINC来风】数据成为驱动智慧医院建设的“新引擎”

来源：HIT专家网  作者：龚晨

医院数字化转型的重要标志，就是从以往片面重视系统功能建设，开始转向重视数据的利用。

4月23日，2021年中华医院信息网络大会（2021CHINC）“基于数据驱动的智慧医院建设”卫星会现场座无虚席、气氛热烈。正如大会主办方——国家卫生健康委医院管理研究所相关负责人在致辞中提到的，在医疗信息化建设进入以资源高效整合为特征的大背景下，全行业应高度重视发挥数据的价值，推动公立医院的高质量发展。

医院能力的提升需要高质量数据

根据国家出台的评估体系，“智慧医院”的建设路径是通过“智慧服务”“智慧医疗”“智慧管理”3个维度，持续提升医疗服务、患者服务与运营管理的能力与水平。“怎么提升？投入更多人力？这不是所有医院所能承受的。”清华大学精准医学研究院教授刘海一认为，应通过高效的信息传递与信息系统的协同工作，构建坚实的数据基础与智能应用，促进医院综合能力的整体提升。医院管理者应明确并坚定信息技术能提升医院能力与水平的“意识”，善于利用信息系统这一“工具”，推动全员参与、高质量的信息系统“应用”，在准确掌握各项评估要求的前提下，规划建设内容，落实应用职责，提高信息系统的应用成效。

“智慧医院建设只有起点，没有终点。”北京医院副院长杜元太分享了智慧医院建设的实践经验与思考。他认为，智慧医院的核心要素是物联化（全方位的自动数据采集）、互联化（及时有效的数据传输）与智能化（数据智能处理与决策支持）。未来，智慧医院将朝着“四个全面”的目标继续发展，也即全面透彻感知、全面互联互通、全面智能决策、全面智能应用。而实现“四个全面”的关键基础之一就是发挥数据的核心价值。

“质量、成本、效率，是医院管理改善的核心要素。”北京嘉和美康信息技术有限公司副总经理范可方认为，管理是协作的指导与润滑剂，需要基于数据对现状进行精细化分析。嘉和美康围绕质量、成本、效率三大核心要素，形成了以管理为导向的业务布局，并将以医学信息技术与数据为驱动，推动产品从“功能”走向“智慧”，目前的产品及服务体系涵盖综合电子病历、专科电子病历、数据中心、AI及医疗大数据、互联网医疗健康、生物样本资源服务等。“嘉和美康将以服务为抓手来提供产品，而非以产品为核心来提供服务。我们将基于对业务系统深入理解的传统优势，以数据为驱动，在向新技术转型时脚踏实地，帮助医院客户持续改善质量、优化效率、管控成本。”

数据驱动智慧医院建设

论坛上，来自多家医院的信息部门负责人分享了深耕“智慧医院建设”的经验秘籍。

作为温州市卫健系统直属龙头医院，温州市中心医院信息中心主任郭必纳介绍了该院的智慧医院建设情况。在智慧医疗方面，温州市中心医院以电子病历系统为核心，打通全院信息系统实现互联互通，建立大数据中心挖掘价值数据，并形成BI管理辅助决策系统。在智慧服务方面，医院积极推动互联网医院建设，开展“超能医生”活动，每月评选订单量最高、增长最快的医生，充分调动医护人员的积极性；打造温州市首家智慧病房，自主开发双向转诊信息平台，推动浙江省“最多跑一次”改革在医疗行业的实际落地。在智慧管理方面，医院是国家药监局医疗器械唯一标识系统试点单位，建设了医院物资智能平台，通过建立标准化的仓库管理体系，实现医疗物资的全流程电子追溯。

“2020年，我只做了一件事，那就是互联网诊疗系统的建设和推广。”北京大学肿瘤医院信息中心主任衡反修介绍，疫情期间，针对外地患者多、复诊患者占比高等特点，北京大学肿瘤医院在已有信息化基础上，以医生工作站为工作平台，借助互联网诊疗，将医疗服务同质化延伸到线上。截至目前，北京大学肿瘤医院的线上就诊占同期门诊人次的12%左右，线上收入占同期门诊收入的9%左右，有效解决了肿瘤复诊患者的就诊需求，并将自身的医疗服务能力辐射到了更广阔的区域，取得了良好的社会效益。谈及发展方向，衡反修认为，目前政策规定互联网诊疗仅限于常见病和慢性病的复诊患者，未来医疗数据的全面共享将为拓展“初诊许可”提供必要条件。此外，基于全民健康信息平台的患者全生命周期健康数据，同时利用“大数据+互联网”技术，将有助于实现更深入的患者个性化精准服务。

“我们的信息化建设正从应用迈向研究型发展的新阶段。”北京大学第三医院正在向研究型医院转型发展。如何将海量数据优势与人工智能技术相结合，让数据“活”起来，让用户切身感受到数据中心的作用，这是北医三院信息管理与大数据中心主任计虹的工作重点之一。为此，北医三院建立了大数据科研整体架构，实现大数据的共享利用，支持科学研究。一方面，通过患者持续管理、特征分析、智能质控等，进行专病数据分析，助力骨科、消化等重点学科建设，同时基于专病队列库形成多中心数据共享平台，整合不同医院的专病资源，扩大样本量，减少因地域特征导致的患者特征偏倚。另一方面，北医三院实现了大数据驱动下的临床研究闭环管理，由数据驱动挖掘科学问题，再开展前瞻性RCT（Randomized Controlled Trial，随机对照试验）进行验证，将研究成果转化至临床，并针对应用效果进一步分析和评价，形成Search-Research-Search的科研闭环。“数据利用是一项系统工程。”计虹认为，数据的组织管理、来源构成等问题需要提前部署；数据资源的权益分配、安全与隐私保障、数据利用的指导等还需进一步完善。

从数据治理到应用场景，厚植AI质控的“土壤”

“数据治理，比数据应用难多了。”在医疗数据的智能化应用方面，广州医科大学附属第二医院进行了大量尝试。广医二院信息科科长陆慧菁认为，这些应用都牢牢根植在实时数据中心的“土壤”中。数据中心整合各类业务系统数据，经清洗和治理后形成标化的可用数据集，再通过对外统一的接口服务，满足临床科研、患者服务、医院管理等方面对数据深入应用的需求。

陆慧菁分享了两个应用案例：在医疗质控方面，引入AI智能质控引擎，通过学习既往病历数据，搭建符合广医二院医疗质控的规则引擎，实现单病种过程质控、智能上报、指标统计与智能分析。据陆慧菁介绍，借助该系统，目前95%的单病种质控数据能实现自动抓取与上报，极大地减轻了临床医生的工作量，“让医生爱上AI质控”。在医院管理方面，广医二院建立公立医院绩效考核系统，及时掌握医院的各项指标运行情况，对外满足各种数据上报要求，保证数据质量和效率；对内满足自查自评需要，同时与院内绩效管理、奖金核算等实现业务联动，促进绩效考评的目的实质落地。

淄博是国家71个DIP试点城市之一，淄博市中心医院信息科主任李训栋切身感受到DIP对医院带来的影响：由于对病案首页数据质量的要求很高，病案室的工作强度增大，病案质控的提质增效已刻不容缓。为此，淄博市中心医院引入了病案编码决策辅助系统，通过可疑病案筛查、疑点提示、诊断智能推荐、编码再校验四大功能，实现从编码前、编码中、编码后的多层次编码决策辅助，成效十分明显。李训栋认为：应对DIP/DRG等医保支付改革，不是单一部门（如病案室）的职责，而是要构建MDT多学科、多部门联合的医保管理思路，推动终末评价转向过程管控，加强成本控制与风险控制。“实现这一管理思路的关键手段就是信息化。医院需借助大数据计算、人工智能等，辅助实现医保管理的精细化。”

“在知识密集型和人力密集型的医院质量管理领域，AI大有可为。”北京嘉和美康信息技术有限公司咨询总监黄永健认为，对于医疗行业而言，引入新技术的关键是找到适宜的使用场景并发挥效用，否则就只是“炫技”而已。目前在智慧医院建设领域，AI技术的最佳应用场景包括单病种质控与病历内涵质控等。嘉和美康的单病种质量管理与上报系统基于自然语言处理技术，对上报内容中的非结构化与非直接获取数据进行处理，帮助医院提升上报效率。例如，某医院在补报2020年数据时，3000多份病例在6小时内即可完成上报。在病历内涵质控方面，嘉和美康设立9大类质控规则库，帮助医院的病历质控从随机取样的终末质控、形式质控、单一病历评价，转向全量检查的环节质控、内涵质控、类别/组病历评价，从而提升重大检查记录符合率、诊疗行为记录符合率与病历归档质量等关键质控指标。

在国家政策的指引下，智慧医院建设的发令枪已打响。通过有效整合、挖掘、治理、分析与利用数据，发挥数据核心价值，最终实现以数据驱动决策、提高医院治理现代化水平的目的，数据正在成为驱动智慧医院建设的“新引擎”。

【责任编辑：陈曦】