台州恩泽医疗中心：集团化、多中心ICU专科数据库建设

来源：HIT专家网 作者：刘祉呈、张胜、王楠

ICU是医院重要科室之一。近年来，台州恩泽医疗中心（集团）的ICU建设完成从纸质化到电子化的过程，配备了重症监护护理系统，实现监护设备产生数据的自动化采集，与HIS、LIS、PACS等系统互联互通，临床护理对患者的观察、评估、医嘱执行、导管管理评估、交接班等信息可自动生成临床文书。

当前的业务痛点集中在：（1）ICU每月投入较多精力进行数据统计，希望通过智能化手段，实现质控数据的自动化获取与上报，提高数据准确性，降低工作强度。（2）科室积累了大量高质量、有价值的病历资源，亟待开发利用，以更好地运用于科研项目。

ICU科室对信息化建设的未来规划，是朝着自动化、精细化、智能化等方面努力，进一步释放数据价值，为临床、科研、质控等业务不断赋能。为此，台州恩泽医疗中心（集团）开展了基于多源异构的集团化、多中心ICU专科数据库建设工作。

建设思路和整体架构

集团化、多中心的ICU专科数据库建设，其建设思路包括以下三点：

（1）提高ICU数据治理能力。只有统一数据格式、术语和采集规范，才能让临床决策、科研分析和管理优化跑得更快、更稳。

（2）引入低代码平台。无需编码或通过少量代码就可快速生成医疗指标或医疗表单界面的开发平台。通过纯Web方式进行可视化配置，用户使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建所需表单，比如护理评估单或科研平台所需的eCRF等。如图1所示。

图1（有点模糊，请更新原图）

（3）AI赋能。通过大数据和机器学习等技术，构建临床标准数据集并后结构化处理，对多源异构数据进行挖掘、关联、修复、智能分类、可视化管理和分析；基于海量临床数据，构建训练模型，连续动态监测患者疾病，通过大规模不平衡数据处理，降低数据样本量差异性，提高模型准确性。

项目整体架构如图2所示，整体建设周期大约为1年。

重点难点及解决方案

1.ICU专科数据库建设

（1）数据全方位采集和清洗

ICU有236项数据变量，散落在各系统且数据质量不高。医院联同第三方厂商，对接HIS、LIS、CIS、EMR、 PACS等系统，支持视图、存储过程、Web Service等多种对接方式。CSV文件等表格化数据也可存储到系统里，以建立患者全方面的完整数据。

对结构化、非结构化数据进行处理、清洗、整合、存储。基于Kettle与大数据框架Flink对数据进行离线或实时处理，满足对数据及时性不同要求的场景。

在数据采集中，通过信息化手段检测是否存在数据错误、重复数据、缺失数据等问题，再进行相应处理，从而提高数据质量。比如，针对缺失数据，区分为可后期补充的缺失和主要数据成分缺失；错误数据，可能是由于业务系统不够健全或人为操作导致的数据错位，一般可分为数据逻辑错误（时间问题，如入科时间〉出科时间）、值域错误（值范围、字典）、类型错误（时间、数值等）等；重复数据，由于数据关联或者操作错误导致的数据重复。

（2）数据标化处理和治理
根据《卫生健康信息数据元目录》《卫生健康信息数据元值域代码》《电子病历基本数据集》《居民健康档案医学临床检验项目常用代码》《重症医学数据集 患者数据》《手术操作分类代码》等标准，规范统一数据元名称与值域代码，对838个项目的数据项编码与241个值域代码进行标准化。

通过数据治理平台，对非标准化数据进行标化操作，统一映射到国家、行业标准；对数据的多个维度进行规则校验，包括：完整性、规范性、准确性、时效性、一致性、唯一性、关联性等。

在数据治理流程中，采用NLP技术辅助数据映射，并结合人工审核以提高效果。通过编辑规则对标化数据进行分析统计，持续监测、报告数据质量。

2.ICU全自动智能质控系统：3小时Bundle精细化闭环管理

医院ICU希望将某些时效性极强（如感染性休克）的诊疗规范行为转化为系统性、可监控、3小时内完成的流程包（Bundle）。其难点在于，传统HIS仅能记录“做了什么”，难以跨系统、跨部门实时监控整个Bundle中每个步骤的时效性、完整性、符合性，并自动预警、指导和评分。这要求系统深度集成，并能实时采集各个节点数据。

解决方案是：

（1）定制“诊疗路径－时间轴”模型：将Bundle拆解为“关键动作、时间节点、责任人”，并构建模型。

（2）实时数据采集与计算引擎：深度集成检验、检查、心电、急诊留观等多个子系统，搭建时间轴计算引擎，实时计算各项指标的延误风险。

（3）预警和干预机制：当时间轴上的某一节点即将超时，系统自动向责任人发出分级预警，并在流程结束后自动生成Bundle执行的质量评分和偏差分析报告。

3.ICU科研平台：纳入“病案首页”的数据治理与应用

医院ICU希望基于真实临床数据（尤其是结构化的病案首页数据）进行快速、准确的病例筛选和统计分析，以支持科研人员的课题申报和论文撰写。其难点在于：病案首页质量直接影响科研数据的可用性；如何在满足脱敏和隐私保护的前提下，将病案首页数据方便快捷地提供给科研人员。

解决方案是：

（1）“病案首页质量控制”前置：在临床完成病案首页填写时，加入基于科研需求的校验规则（如：诊断与手术编码的逻辑性、核心指标的完整性），强制提高病案首页数据质量。

（2）构建科研数据中台：构建数据抽取、脱敏、标签化的流程，将病案首页的关键字段（如：主/次诊断、手术、病理结果、费用结构）进行结构化存储和索引。

（3）开发“科研主题库”或“病历筛选器”：定制开发基于病案首页数据的“科研主题库”，支持科研人员通过多维度组合查询（如：某诊断+某手术+某年龄段），快速导出符合条件的脱敏病例清单。

建设成效

本项目覆盖台州恩泽医疗中心（集团）东院区、本部、恩泽医院、路桥医院四个院区的6个重症科室256张床位，统一标准、统一流程、统一部署，同时保证业务独立。具体建设成效包括：

1.临床服务质量和科室管理水平的提升

基于ICU专科数据库，台州恩泽医疗中心（集团）部署了ICU全自动智能质控系统，通过系统自动抓取临床数据，结合集团ICU专家关于国家质控指标的判断逻辑，完成19项国家质控指标的全自动计算和统计，协助科室完成2023年度数据的上报。

数据显示，节省了98%的临床指标统计时间。以计算耗时的APACHE II评分为例，传统方式下，每位患者的表单填写平均需要15分钟，现在缩短至由系统全自动生成。避免无意义的数据查询、整理、记录、统计分析等重复性劳动，减少临床88%的工作量。支持随时查看患者个人指标、科/国家质控报表、运营管理报表，将质控报表时间的提交时间提前15天。减少人为因素的错报漏报，降低人为主观性差异，错误率减少了50%。

依托信息化平台，采用统一指标口径，通过横向对比，可以直观展示各院区各ICU科室质控指标的差异，建立“监测－反馈－改进－评价”闭环机制，用数据说话，用质量竞争。

2.科研学术的产出效率和能力提高

部署ICU科研平台以来，实现“数据即服务”，支撑科研产出的全流程赋能。目前平台已汇聚2万多份病历，通过结构化数据整合、智能精准检索与自动化分析，帮助医生快速获取高质量临床数据，显著提升科研效率与产出质量，目前已助力ICU科研人员50多个科研项目的数据抽取，成为数据到成果的“加速器”。

3.疾病AI预警预测，提高临床诊疗能力

基于整合后的高质量数据，构建重症大模型，对患者实时数据进行持续监测和深度分析，利用重症大模型预测病情发展趋势，提前24小时发出精准预警，辅助医护人员提高诊断效率与准确性，及时采取有效的干预措施，改善患者的预后效果。其中死亡风险预测和有创呼吸机脱机成功率预测的准确率达到了93%以上，SEPSIS和AKI的风险预测准确率达到89%以上。

以感染性休克为例，通过融合多源临床信息，系统构建了实时监测与智能预警体系，大幅提升数据质量与利用效率；同时医院制定了院内感染性休克管理制度，梳理重点科室，每月公示感染性休克集束化完成率，目前感染性休克1小时、3小时、6小时的集束化完成率均达到90%以上。

4.科室区域化领导力的增强

率先建设基于多源异构的集团化、多中心ICU专科数据库，创造性将人工智能技术与科室管理及科研应用深度结合，自上而下地驱动临床作业规范和数据标化，提升科室管理和科研水平双提升，打造台州地区重症医学科智能化发展标杆，提升医院在地区的学科实力和领导力。

【作者简介】

刘祉呈，台州恩泽医疗中心（集团）信息中心副主任。

张胜，台州医院重症医学科主任兼台州医院医务部副主任。

王楠，台州医院ICU护士长。

【责任编辑：晓青】