走进无锡帆软总部，探讨“AI+BI”时代医院数据应用新趋势

来源：HIT专家网 作者：孙婧

医院信息化建设，已经从IT进入DT时代。运营管理、临床科研等业务需求，叠加AI浪潮，使得数据应用的需求全面释放。近年来，帆软作为国内主流商业智能（BI）及报表工具软件企业，依托自身产品方案能力优势，逐渐加大力度，满足日益增长的医院数据应用需求。

12月20日，由HIT专家网、帆软数据应用研究院联合主办的“医院数据应用新趋势研讨会”在江苏无锡帆软总部大楼举行。会议由帆软软件有限公司创始人、董事长薛爱华致辞，HIT专家网创始人、总编辑朱小兵主持。来自全国各地30多家医院用户的代表参与论坛讨论分享。

畅通医院数据流通的毛细血管

如果说信息系统是医院的血管，那么数据则是血液。数据整合与分析能力不足，也即出现“血管梗阻”，是医院高质量发展的一大难点。帆软长期积累的跨库数据整合能力，恰为解决这一难点而来。

“数据很多，但用起来很难。需要数据时，往往需要临时抓数、手工核对。”同济大学附属上海市第四人民医院运营绩效部齐崇感叹。为改变这一现状，医院通过“HIS+帆软BI”构建运营态势感知系统。其技术架构包括数据源层、数据处理层、数据模型层和应用层。

数据处理层内嵌“ETL流程”与“数据清洗”模块。ETL流程采用帆软FineDataLink数据集成与治理平台进行分布式数据抽取、转换和加载，每日处理数据量约200GB，耗时不超过1小时。数据清洗通过规则引擎自动校验数据一致性，错误率控制在0.1%以下。

该系统有三个特点：一是自动化。每日零点自动触发数据同步，确保早8点前完成所有数据分析；异常监控自动推送预警信息至管理人员手机端。二是一体化。覆盖收入－成本－效率－质量全链条，支持跨系统联动。三是穿透化。多层级下钻，从医院总收入至具体患者收费明细，最多支持5级穿透。

如药品收入异常下降时，点击药品收入，下钻至科室层级，发现消化内科、呼吸内科的药品收入分别下降20%和15%。再次下钻至病种层级，发现下降主要集中在慢性阻塞性肺疾病（COPD）和消化性溃疡两个病种。继续下钻至医生层级，发现某医生调整了COPD患者的用药方案，将进口药替换为国产仿制药，且符合临床路径要求。

“基于该系统，医院运营管理实现了数据从滞后到实时、管理从模糊到精准的转变。”齐崇说。

帆软BI工具不仅疏通了运营管理的“毛细血管”，更为全院提供数据可视化与决策支持。主要体现在：

1.数据整合与统一展示。通过帆软工具的数据集成能力，将分散在HIS、电子病历、HRP、护理等系统中的数据进行清洗、整合，形成统一的数据视图。

2.提升管理效率与精细化水平。可自动获取临床运行数据，生成各类医疗护理的数量与质量控制指标报表。

3.赋能临床与科研。为临床科室提供数据分析支持，如分析单病种质量指标、抗菌药物使用情况等，助力临床路径优化。

零代码打造医院全员数字化能力

医院正处于数智化转型的关键期，许多科室都存在数据分析需求。“帆软简道云”作为一款零代码轻量级的应用搭建平台，通过支持拖拽式分析和自助BI工具，让业务科室也能简单搭建应用，可提升医院全员数字化能力。

简道云产品市场经理范德红介绍，简道云提供表单、流程、仪表盘、数据工厂、智能助手Pro等丰富功能模块。以“临床研究管理”场景为例，其作用为：（1）全流程线上自动化。搭建申报－审查－结题闭环模块，任务自动推送责任人。（2）智能权限与协作。按职责设定角色权限组，跨部门任务自动分发。（3）敏捷配置与合规发布。拖拽式配置快速响应变更，合规文件实时发布并自动关联审查模板。（4）低门槛自主搭建业务应用。业务人员自主搭建，无需编程。

未来的医院智能化建设，必将是个性化的，而非千院一面。通过简道云支持工作台、表单的个性化设置，以及开放接口和开发环境的生态开放，医院自主开发智能化工具成为可能。

遵义市中医院信息科科长钟兵介绍了多年来基于帆软报表工具的应用心得。首先，报表权限管理。通过SQL语句搭配报表参数进行限制，实现本科室仅查本科室、本人仅查本人数据的权限管理。

其次，开发各类排错报表。信息科经常遇到“护士通知出院时存在未执行医嘱”“护士耗材记账无法扫码”等场景。信息科往往为此“吵了很多架，背了很多锅”。“现在我们用报表说话。信息科梳理并制作了一系列排错报表，借助报表查询可快速定位问题根源。信息科还为临床科室同步提供此类报表，既为相关科室搭建了便捷查询渠道，也有效减轻了本科室的运维负担。”钟兵说。

第三，基于报表的各类创新应用。信息科依托帆软填报报表，为煎药室打造了“移动端填报+PDA扫码”的一体化解决方案。工作人员通过PDA扫描煎药标签上的条形码，即可快速获取对应处方信息，补充完一键提交，显著提高了工作效率。

“医院自2021年起启用帆软报表工具，截至目前已累计开发各类报表1000余份，用户覆盖全院员工。患者随访、护士长值班信息、各科室出勤信息填报等轻量化系统，均可借助增删改查功能做定制化开发。”钟兵说。

AI不仅要锦上添花，更要解决冰山下的数据治理难题

当前医院数智化建设有两大难点，一是如何解决大模型的幻觉问题；二是不仅提供数据，更要提供基于数据的洞察力。这也成为数据分析工具软件自身发展所面临的机遇和挑战。

帆软AI首席科学家翁林君通过介绍FineChatBI V2.0产品，回应了这两大关切。FineChatBI的核心定位超越了传统的数据分析工具，它作为数据资产的智能入口，通过对话式交互将数据分析深度融入业务流程。

利用自然语言问答和智能建模，医护人员无需专业技能即可通过对话获取实时洞察，如快速生成异常检测报告，提升决策效率。FineChatBI‌统一数据底座，通过指标中心和知识图谱整合分散数据，确保分析口径一致；可嵌入医院系统，支持全内网环境部署，保障安全合规。

为了对抗大模型幻觉，帆软选择NL2DSL路线。NL2DSL，即自然语言到领域专用语言，将用户自然语言查询转换为结构化领域专用语言（DSL），作为数据分析中的关键组件，通过中间抽象层提升数据获取的准确性、安全性和可维护性。‌

“LLM端到端完成NL2DSL。让LLM做选择填空题，而非做命题作文；形成可控的DSL框架，而非任代码自由撰写，可有效抵抗幻觉。”翁林君说。

“数据要‘被看见’，AI应用是数据‘被看见’的体现。但如果没有对医疗业务的深入理解，没有对大量异构信息系统的数据进行统一溯源及治理，上层的AI应用都将是空中楼阁。”复旦大学附属华山医院大数据中心主任黄虹建议，医疗AI建设在“向前走”的同时“向后走”，做好冰山下的数据治理。

首先，做好数据血缘关系的梳理。现在医院要拿出高质量数据集很难。高质量数据集建好了，数据才能要素化，进而资产化。

其次，数据资源的生态建设很重要。如果没有统一、开放的数据API，很容易造成新的数据孤岛，也难以进行资源调配和集约化管理。

目前华山医院正在进行“数仓融合”建设。将来源于200多个信息系统、汇聚于各类数据湖的数据，通过加载、转化、清洗，变为各类主题库。基于统一数据API和访问授权，赋能上层应用。

黄虹认为，信息化体系+数据体系是医院数字化转型的基础。一旦大规模、高质量的数据治理工作有突破，将驱动整个医疗机构的变革。未来百姓的健康管理可能分三层：首先，基于可穿戴设备的自我健康管理；其次，基于基因检测数据的基层医院前置干预；第三，才是高等级医院的专科治疗。

会议圆桌讨论环节，华山医院大数据中心主任黄虹、浙江大学医学院附属儿童医院信息中心副主任李哲明、遵义市中医院信息科科长钟兵、帆软AI首席科学家翁林君，就“医院如何借力AI技术”“医院对医疗AI厂商的期望”“‘十五五’时期医院数智化建设重点”等话题展开讨论。该环节由帆软医院行业总监兰纯杰主持。（根据会议录音整理，未经讲者审阅）

【责任编辑：晓青】