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醫療健康大數據之管見(下)

2017-08-01  來源:《世界醫療器械》  


作者:張繼武  2017年4月發表于《世界醫療器械》專刊  (如引用此文,請注明出處,謝謝。)


(一) 瞄準我國大數據建設中落地過程中的關鍵工程問題

建議突破如下技術方向:

(1) 大數據平臺技術 
(2) 大數據模型建立 
(3) 大數據獲取技術(建立數據標準、互聯互通標準) 
(4) 大數據預處理技術(特征參數提取) 
(5) 數據挖掘與分析,人工智能 
(5) 臨床過程質量控制(急危重癥單病種過程質量控制、單病種電子病歷)
(7) 臨床輔助診療(CDSS) 
(8) 整合管理、互聯互通、互認共享、分析檢索、標準規范、隱私保護  

 具體介紹如下:

3.1大數據平臺技術

       目前大數據相關的新技術層出不窮,臨床醫學也在不斷發展,我們需要抓住整體架構的主線和頂層設計,綜合考慮多方面需求和變化趨勢,以提升患者健康、提高醫療體系的運營效益為導向,進行必要的權衡和取舍,形成總體規劃設計,為新功能開發和新技術應用搭建可持續發展的平臺。
      大數據平臺技術研究,就是對基于大數據的醫療健康應用進行基礎設施的設計和體系架構規劃。包括將大數據的采集、傳輸、存儲、處理和管理技術全面應用于急危重癥醫學領域,涉及急危重癥醫學領域中患者管理、診斷治療、護理監護、臨床質量、醫學科研、醫療運營等多種應用場景。幫助更多的醫療機構,持續改善急危重癥患者的醫療質量,降低整體醫療成本,提升社會整體對生命構成重大威脅的急重癥疾病的應對能力。

       醫療大數據平臺的總體規劃,包含以下幾個層次:
1、 數據集成:從多種數據來源,包括信息系統、影像設備、床旁設備、穿戴式設備等數字化系統的采集數據。
2、 流程管理:以流程為中心,基于這些數據集成,支持臨床業務流程的改善、效率的提高和精細化管理。
3、 數據融合:以患者為中心,將多種異構的數據進行融合,體現診療過程的連貫性。
4、 質量管理:在數據融合基礎上,進行醫療行為監控,將臨床質量度量與臨床決策支持相結合,提升循證指南的依從性,持續改善醫療質量。
5、 數據挖掘:進一步挖掘大數據的深層價值,發現和驗證新的循證依據。

3.2大數據模型建立

       大數據模型建立,這是一個難點,醫療專家懂應用不懂數據結構,工程技術人員懂數據結構不懂臨床,梳理出優秀的數據模型需要臨床專家和工程技術專家緊密結合長期合作努力。
       數據模型,是對現實世界中特定領域(如醫學、工程、商業)需要處理的信息對象、以及相關處理流程的抽象。目前的計算機,還無法自動理解現實世界中的醫學、工程或商業的運行規律,只能根據預先設定好的模式和程序,來協助人類處理這些領域中,適合用電腦而不是人腦來處理的那部分數據。
      因此,數據模型,是計算機信息系統的核心和靈魂。分析現實世界中的醫學、工程或商業的運行規律,抽象出數據模型的過程,對于構建為該領域服務的信息系統來說,十分重要。在軟件工程學的理論體系中,有個專門的領域工程方向,就是對這個分析和抽象的過程(數據模型抽象是其中的一種)進行研究。領域工程,在大型軟件開發中,會占據重要位置;在一般的商業軟件開發中,也會根據實際項目的投入產品比,選擇性的使用一些領域工程方法論,以保證數據模型的質量。
      在建設大數據平臺的過程中,針對不同醫學領域(先從急危重癥醫學領域),進行分析和抽象,建立了數據模型,并形成了數據模型持續改進的方法論。使得該平臺在不同的醫院、不同的地域裝機時,以及當該醫學領域取得新的進展(比如提出新的診療路徑和臨床指南)時,該模型能平穩擴展,快速適應需求的變化。包括在深入研究急重癥醫學業務模型基礎上,建立集成化、可擴展的急重癥專科EMR數據模型。把現有信息系統中的異構數據整合到CDR中,作為質控和科研的大數據基礎。支持多條件查詢篩選病例樣本,建立BigTable數據集市,支持導出到SPSS,便于科研分析。

3.3大數據獲取技術(建立數據標準、互聯互通標準)

3.3.1 全院臨床信息系統集成

     大數據平臺需要和醫院的HIS、LIS、RIS、PACS、EMR等多種系統都進行數據交換,從而實現以病人為中心的跨病區臨床信息全面整合。
     下面對臨床信息集成的一些關鍵技術進行介紹:
1、 消息通訊總線技術
2、統一字典目錄技術
3、病人主索引技術

3.3.2 全院床邊監護數據集成

      目前大多數醫院床邊設備(如監護儀、呼吸機、監護儀)產生的大量患者數據,游離在電子病歷之外,急危重患者治療與監護過程的貫序性難以保障。床邊設備產生的大數據資產,尚未得到有效利用,人工讀數和記錄占用了護士大量時間,病情突發變化時,難以及時發現和及時干預。床邊設備種類和型號眾多,缺乏客觀的統計和有效的監管,不利于醫院資產管理和有效利用。
      建立企業級設備數據集成總線(Enterprise Medical Device Hub),作為具備物聯網特性的信息化基礎設施,為電子病歷和臨床信息系統服務。同時可以實時監控床邊設備使用情況,提高資產利用率。
     全院床邊數據集成平臺的主要功能包括:
1、全院床邊設備管理,包括病人標識、時間同步、運行維護管理。
2、全院床邊設備數據采集,包括協議解析、術語映射、數據修正。
3、全院病人監護數據管理,包括路由緩存、集中存儲、備份歸檔。
4、全院病人監護數據訪問,包括數據查詢、數據推送、數據維護。
      全院床邊數據集成平臺的建設,需要參考的IHE國際規范中以下兩個技術框架。
1、Patient Care Device (PCD) Domain
     用于ICU相關設備(如監護儀、呼吸機等)數據的獲取、處理、報警、存儲與交換。
2、IT Infrastructure (ITI) Domain
     IT基礎設施,如時間同步、病人ID管理、日志管理等。
     IHE(Integrate Healthcare Enterprise)是由醫療衛生和信息化專家發起的一個跨廠商、跨多個臨床信息化領域的國際組織,她通過制定和公布技術框架,組織集成測試和演示活動等方式,幫助醫院和廠商實現集成化程度更高、工作流更順暢的醫療衛生信息化系統。

3.4大數據預處理技術(特征參數提取)

       醫生每天需要處理大量的臨床數據,他們必須對這些海量數據進行快速地分析,形成準確的判斷。據統計,每個病人每天,在監護病房內平均產生數萬筆客觀體征數據、上百筆主觀觀察數據、近百條病情文字記錄,再加上來自輔助科室的上百條檢驗結果、幾份檢查報告和數百幅醫學影像。急危重癥患者病情的不斷變化,在這些快速產生的海量數據中發現關鍵的信息,是很有挑戰的工作,一旦忽略了某些關鍵信息,很可能錯過最佳的干預時機。
       這些臨床數據的處理和判斷,主要依賴醫生豐富的臨床經驗。傳統的輔助決策軟件,能夠提供計算工具,幫助醫生對大量零散的體征數據和檢驗結果進行整理,綜合計算出一些評分分值(如APACHE II評分、MODS評分等),形成對病情和器官功能狀況的總體判斷和評估;也能夠提供可視化分析工具,醫生根據不同患者不同的病情需要,選擇相關的體征和監護項目、化驗指標、用藥情況,繪制趨勢圖,對循環、呼吸、代謝、各臟器功能和治療效果等進行詳細分析和評估。
       隨著醫學的迅速發展,各種新的評分和評估指標,各種分析圖表,不斷地被發現和推廣,醫生再次被淹沒到數據的海洋中。因此,這些傳統的工具已經遠遠不能滿足要求。現代的醫學數據處理系統,應該具備以下三個特點:
       一是要給醫生提供高價值的信息。跟病人當前的治療和干預目標相關的信息,病人突發的危急值和報警值,病人的過敏和用藥禁忌等,要第一時間顯示。跟常規的關注點相關性不大的信息,可以提供綜合查詢檢索,便于臨床科研的開展。
       二是要給醫生提供整合好的信息。針對各種臨床主題,如循環、呼吸、腎功、肝功、內環境、營養與代謝、感染控制、DIC等,醫生可以根據臨床實際需要,對信息進行條理化地分類和加工,而不是雜亂地堆砌,幫助醫生形成對病情的總體判斷。
      三是要給醫生提供實時更新的信息。急重癥病人的救治,時間就是生命。信息系統必須能夠對海量數據進行實時處理,特別是原來手工進行的各種危重評分和病情評估指標的計算,必須能夠自動地進行,實時地推送計算結果,并從知識庫中獲得下一步干預措施的提醒。

3.5數據挖掘與分析,人工智能

      
進一步挖掘大數據的深層價值,發現和驗證新的循證依據,術語醫療大數據應用領域的前瞻性研究。目前條件相對比較程度,具備成果轉化和產品孵化潛力的方向如下:

3.6臨床輔助診療(CDSS)

      臨床決策支持系統即CDSS,是一個基于人機交互的醫療信息技術應用系統,旨在為醫生和其他衛生從業人員提供臨床決策支持(CDS),通過數據、模型等輔助完成臨床決策。“臨床決策支持系統”的概念仍在不斷更新,目前主流的工作定義是由健康證據中心的羅伯特·海沃德提出的:“將臨床觀察與醫療知識聯系起來,從而影響醫生的方案選擇,提高醫療服務的質量和效果”。以急危重癥為例說明:

3.6.1 急診臨床決策支持

       大數據醫院現有門急診系統以醫囑為核心流程,滿足了急診臨床流程的粗線條管理需求。通過臨床決策支持工具的應用,從預檢分診,到病區管理,流程效率還可以進一步優化和提升;從搶救監護,到綠色通道,過程質量可以進行精細化管控。
       首先,預檢分診是急診窗口,也是流程優化的起點。用好“三區四級”規范,管理好了非急癥患者,患者病情變化是及時發現和快速流轉,才能充分發揮急診醫療資源的價值,讓急診真正“急”起來。智能分診系統自動采集患者體征數據,借助可擴展的急診癥狀學知識庫,提供病情分級和分診分流的建議,幫助護士快速、準確完成分診。
       其次,急診的醫學思維和臨床干預,往往是先從生理癥狀,而不是某個明確的病理診斷開始的。從預檢分診,到搶救和留觀、手術和監護,基于急診特色的診療路徑和時間軸,在臨床環節中為醫護人員提供恰當的質控提醒與決策支持,體現了急診臨床流程管理的精細化需求。依據急診路徑,在診療環節中實時推薦醫囑套餐,通過觸屏點選,快速下達。依據危急值知識庫,發生突發情況時及時提醒,幫助醫生護士預防醫療差錯,推送干預措施Checklist,提高依從性。
      另外,急診科電子白板(ED Dashboard),作為大數據利用的一種方式,已經在國內外落地。通過在病區適當位置安裝支持觸控的大屏智能電視,實時展現急診各區域患者信息,用不同的顏色和圖標,提示患者當前的診療狀態和流轉狀態,實現急診科的可視化管理。在此基礎上,自動生成和隨時更新科室統計報表,不必等到交班的時候再去人工統計,減少了醫護人員工作量,提高了信息的實時性,便于及時調整醫療資源配置,從容應對突發群體事件。

3.6.2重癥臨床決策支持

      目前大多數醫院,患者病情評估和醫療決策,醫生需要查閱多種來源的信息,數據尚未根據臨床決策的需要,以及醫生思維的邏輯,進行提取、組織和呈現。
設計病人信息摘要,按照器官功能支持的需要,根據多器官功能和生理系統的分類,對海量數據進行分類展現。幫助醫生建立對患者病情的總體認識,輔助醫生快速進行臨床決策。
      在大數據平臺上,使用數據可視化工具輔助病情分析,方便查房和交班時的病情討論;系統可以維護專科所需的數據可視化模板,在同一時間軸上,對多器官功能、多治療方案等進行比對,對搶救過程和病情參數變化相關因素進行回顧。
       使用量化評分工具對病情進行評估,以便輔助醫療決策;系統可以根據最新的循證依據,定制專科化的評分算法,自動提取和賽選評分所需數據,極大提升病情評估的效率和準確性,提升醫生使用意愿。
       有條件的科室,可以通過基于大數據的過程質控工具來進一步強化重癥集束化治療的落實,包括基于多參數的病情變化和干預措施提醒,關聯醫囑套餐快速下達,閉環醫囑管理、集束化治療時間管理與質量指標測算等。

3.7整合管理、互聯互通、互認共享、分析檢索、標準規范、隱私保護

3.7.1全院一體化整合管理
       患者診療過程一體化管理,需要從急診開始,貫穿后續治療和監護的全過程。包括急診與專科間的銜接,手術室、普通病區跟ICU間的銜接,多學科會診流程等。便于醫務科對全院急危重癥病區的質量(結構質量、過程質量、終末質量)、運營(人、財、物)等方面的統一管理要求。

3.7.2數據互聯互通標準體系
       數據的互聯互通,采用應用導向、開放漸進的標準化策略。先依托底層的標準和典型客戶的應用需求,建立可擴展的數據模型,隨著應用的擴展,適時采用最新的標準。在有標準化空缺的應用領域,積極參與和推動標準化的演進。


3.7.3數據安全和隱私保護
       1、數據安全:需要建立海量數據庫,集中管理大量人群的醫療健康數據,數據泄露可能會泄露患者隱私、甚至危害公共安全。按照國家信息安全相關法律和規范進行相關信息系統建設。并對所有數據訪問進行記錄,保留審計日志,以供跟蹤。
       2、數據質量:數據采集、傳輸、處理和管理過程中,都可能因為人為或客觀原因引入誤差,數據質量的降低會直接影響分析結果的可信度和應用效果。 通過術語標準化和語義處理技術進行規范與核查,建立綜合數據治理體系。
       3、患者隱私:患者是其醫療數據的擁有者,隨著隱私保護意識的提高,大數據平臺在收集數據時,可能會面臨質疑。 在相關法律規范下,采用公開透明、切實有效的數據脫敏、加密等信息保護機制。

(二) 典型大數據應用場景

我們提出大數據的應用場景
(1)遠程醫療 
(2)區域協同 
(3)優質資源帶動偏遠地區 
(4)精準醫療 
(5)MDT

4.1 遠程醫療

       Tele ICU是目前國際上正在蓬勃發展的一種遠程醫療形態,通常依托于區域核心醫院,建立ICU服務中心,使用電腦、網絡、攝像頭、麥克風和信息高度集成的臨床信息系統軟件等,與床邊醫護人員進行實時的音視頻通話和監護數據傳輸,使得優質的重癥醫學資源能夠跨越地域障礙,與為更多的患者服務。
       在Tele ICU平臺上,病人是由床邊的醫護人員和遠程的專家共同照看的。ICU服務中心的專家每隔一段時間進行虛擬查房,指導床邊醫護人員開展診療和護理;緊急情況下,床邊醫護人員呼叫遠程專家進行及時協助。國外一些實踐證明,這種模式可將住院時間縮短20%~30%,更重要的是可以大大提高病人的生存率。



       我國“十三五”期間,醫療衛生服務規劃已確定4大重點工程,明確指出“重點提升縣級醫院在兒童、重癥醫學等方面的醫療服務水平”。借鑒國外先進經驗,與國內實際需求相結合,開展Tele ICU的實踐,充分發揮優質的重癥醫學資源的價值,輻射帶動區域重癥醫學服務水平的提升,將具有十分重要的意義。


 
4.2 區域協同

       為提升區域急救的救治水平,大數據平臺需要打通醫療衛生機構之間的壁壘。通過建設一套針對急危重癥患者救治的區域信息平臺,能夠整合區域內的社會急救、120急救、院內急診及重癥救治相關資源,以急危重癥一體化閉環救治為目標,實現急救、急診、ICU的一體化。基于最新移動互聯技術,通過APP和微信平臺打通院前和院后的流程,實現完整的閉環。形成協同放大效應,優化資源利用,創造更好的社會效益及經濟效益。
       由于區域協同所涉及相關方眾多,協調難度大。剛開始的時候,可以選擇一個比較簡單的場景進行試點,逐步進行推廣。區域化的急診分診管理,是一個比較易于起步的場景。通過區域內合作醫院的分診數據共享,可以進行醫療資源的統一監管和協調,提高區域急救資源利用效率。積累下來的數據,還可以用于急診流量預測和流程優化。

4.3 優質資源帶動偏遠地區

       建立門戶網站,擴大優質醫療資源的輻射力度。網站版塊可以包括醫護論壇、病例討論、信息發布、熱點分析、專家點評、專家咨詢、繼續醫學教育、培訓教學、走進社區、督導檢查、緊急會診、重點病種上報,患者隨訪等,其中重點病種上報需要提供格式化的、結構化的報表,并能夠修改補充,便于后期分析統計。 具體功能實現根據實際需求定制開發。
       移動互聯網的蓬勃發展,手機應用已不再只局限于游戲和娛樂。各行各業都出現了專業化的手機應用,為大眾提供深度定制的信息服務。國內很多醫院也開始通過手機應用提供信息發布、報告查詢、預約掛號等服務,把醫院信息系統的觸角延伸到患者指尖,不僅提高了患者滿意度,也提升了醫院品牌形象。這種新的醫療服務模式,已經成為移動醫療時代的大勢所趨。
       隨著微信平臺的迅速發展,基于微信公眾平臺開發的面向醫護人員和患者提供的移動服務,可以將大數據的價值進行進一步拓展。它可以幫助醫院建立急救醫護人員、患者與醫院IT 系統間的連接。利用企業號,醫院可以快速的實現高質量的企業移動輕應用,實現生產、管理、協作、運營的移動化。企業號作為企業IT 移動化解決方案,相比企業自己開發APP 具有明顯的優勢,具體為:
      1) 快速移動化辦公。在開通企業號后,可以直接利用微信及企業號的基礎能力,加強員工的溝通與協同,提升文化建設、公告通知、知識管理,快速實現企業應用的移動化;
      2) 開發成本較低。僅需要按照企業號的標準API 與現有系統進行對接;零門檻使用。用戶微信掃碼關注即可使用,在玩微信時,隨手處理企業號消息,無需學習即可流暢使用。通過急危重微信企業號,可以建立急診急救專家、急診急救醫護人員和患者互相之間的連接,可以實現急救全流程閉環服務。

4.4 精準醫療

       精準醫療是一種將個人基因、環境與生活習慣差異考慮在內的疾病預防與處置的新興方法。將精準醫療應用于高原病研究和診療,將具有十分重要的意義,因此也是此次大數據平臺建設項目的重要組成部分。
       當前基因檢測入手的精準醫療研究,都是在讀取基因片段之后尋找對應的臨床診斷信息,而我們建立的臨床信息大數據,具備多模組、時間軸的信息,相應地再抽取患者的血液進行基因檢測以及其他標志物檢測,具有更高的科研效率。

4.5 MDT

      MDT的目的是在多學科討論論證的基礎上為病人提供一個最有效、副作用最小、生活質量最好的個性化醫療方案。MDT需要多學科團隊協作完成,因此需要多方面的臨床數據支撐。利用大數據平臺,各亞專科醫生隨時隨地可了解病人的全部醫療資料(如病歷、用藥、實驗室結果、病理報告、影像圖片、手術過程、內鏡圖像、遺傳咨詢報告等)。



(三) 小結

       大數據帶來的美好前景被不斷描述和介紹,就如基因診斷技術的成熟度被夸大一樣,應該說,這些美好的未來是存在并且值得和需要我們努力奮斗的,而奮斗的基礎是腳踏實地找到一個好的切入點,正確地構建大數據所需要的信息化基礎,并且讓每一步的努力即是前進下一步的基石,也能夠產生很好的現實社會應用效果,形成良性循環,推進大數據事業的發展。

 
 

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