浅谈大数据时代医院信息化建设

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随着移动互联网快速发展、社交网络平台的逐渐成熟,以及越来越多的传感设备接入等原因, 数据量不断增长,更迭速度日益加快,当今社会由此进入大数据时代。大数据技术已在很多行业相继落地,并带来了节省成本、提高效率、推进创新等优势。大数据离我们并不遥远,它正深刻影响着社会的方方面面。

麦肯锡公司预测,如果充分利用大数据的潜力及其在医疗健康价值链中的作用,仅在美国医疗健康领域就能够实现每年3000亿美元以上的价值。

在我国医疗健康领域,中南大学2014年1月启动“湘雅临床大数据系统建设”项目,首批共有101个项目入选,覆盖40余个临床学科,总投资1亿元。百度公司也已上线疾病预测系统,目前可对全国331个城市的四种疾病进行未来趋势的预测。

大数据技术在临床的应用

1、实现临床辅助决策,减少医疗差错

目前通过决策系统(CDS),通过建立医疗文献及专家数据库,依据临床、病理及基因等特征,为医生提出规范化诊疗及个体化治疗建议。该技术不仅提高了医生的工作效率和诊疗质量,也可以减少不良反应和治疗差错。在美国儿科重症病房,CDS系统可以减少40% 的药品不良反应,国内如外搭信息、北大医信等公司也中心研发了个各自CDS产品。。

美国疾控还向公众公布了不同医院的医疗质量和绩效数据在内医疗数据,可以帮助病人自己选择治疗方案,并且有助于督促医院改进医疗服务质量。

另外,通过对基因组数据的分析,可以实现个性化医疗。针对不同患者采取不同的诊疗方案,或根据患者的实际情况调整药物量,可以减少副作用并节约医疗费用。随着基因测序成本的显著降低,精准医疗的普及将逐渐成为可能。

基于疗效的比较效果研究表明,对同一病人来说,医疗服务提供方不同,其医疗护理方法和效果也会不同,在成本上也存在这较大的差异。通过分析病人体征数据、费用数据和疗效数据等大数据集,可以帮助医生确定临床上最有效的治疗方法,并可减少过度治疗以及治疗不足。

2、实现远程监护诊疗,提高家庭护理质量

通过结合手机APP软件等方式,可以远程展开心率、血压、体温及血糖等参数的检测,并将结果反馈到监控设备及人员。通过对生理数据的收集和分析,可实现计算机元和才能监护,从而对慢性病进行管理。这样可以减少病人住院时间或门陈复诊次数,提高家庭护理的比例及质量。

3、快速监测传染病,控制院内外感染

公共卫生安全是全民关注的热点问题。通过大数据可以预测出常见疾病爆发区域,使民众可以针对疾病提前做出预防。主管部分也可以通过监控卫生大数据。快速监测传染病、院内感染等情况,并进行快速响应。

4、充分利用临床医学资源,提高医学科研水平

大数据时代,临床研究工作者需要针对海量的临床资源进行收集、整理和利用,并开展基于大样本、多中心合作的临床病例、诊断、治疗及药物的研究。使用大数据技术,还可以提高临床实验设计水平。基于大数据预测建模还可以帮助选择新药研发的最佳资源组合。

医疗信息化面临的主要问题

1、数据采集及标准化问题

使用大数据技术,首先要有足够的病人、药物等相关信息,这是数据分析的基数。然而许多病人、药企、医疗机构可能因为各种原因不愿分享这些信息。另外,很多新兴数据较难采集,如基因信息、传感器数据等。

临床数据包括患者信息、医生信息、药品信息、收费记录、病例记录、处方记录、影响检查记录与图像信息,以及检验信息等。这些数据可以细分为结构化数据、半结构化数据,其中非结构化数据占比达85%以上。虽然国际、国内制定了HL7、DICOM3.0等多种医学信息标准或协议,但各机构之间、各系统之间仍不能做到标准统一、信息共享。每家医院信息化建设都涉及十几个升职几十个公司的不同产品、而每个公司的数据标准、采集存储方式都不尽相同。因此,即便是在同一家医院,也会出现多个信息系统之间信息无法分享、系统难以交互的情况。

2、大数据分析能力

大数据的独特性对传统的统计方法发出了挑战,促进了适用于大数据分析的统计方法的发展。具体如数据异质性、偏差累积、羊群效应等问题,均需采用相应的大数据方法做出适当的处理。大数据分析并不仅仅是提取、汇总。数据本身的复杂性,使得分析的过程充满了误区。没有统计方面的知识结构,就会导致出分析上的偏差或错误。

此外,随着可穿戴式设备、健康APP、远程医疗的普及,海亮数据如何实时分析与相应的问题变得更加突出。从产品角度来看,大数据产品单一,行业成熟度不高。多数是通过通用型数据处理,专业的解决方案较为少见。

3、观念与数据透明问题

医院管理者、医护人员与患者是医疗大数据技术服务的主题。让管理者、医护人员接受大数据理念、愿意运用大数据技术,才是让其真正落地的前提。当然,只有解决大数据录入和访问的方便与快捷问题,同时真正帮助到管理者和医护人员,才能得到他们的支持。

大数据技术真正发挥作用,也需要患者的参与和配合。如何去调动患者的参与度与积极性、如何鼓励患者更多的进行健康记录与自我管理,都十分重要。有研究表明如果患者都能将自己的医疗记录分享到网上,便可以挽救数万人的声明。

4、信息安全与患者隐私问题

随着数据量的不断增加,对数据备份系统与容灾极致都提出了更高的要求,以保障数据的物理安全。另外,病人的隐私问题也值得关注。在保护病人隐私的前提下,提供足够详细的记录来支持大数据分析并非易事。

信息化建设的几点思考

1、数据“流动”

连接信息“孤岛”,让数据流动起来,仍然是医院信息化建设的首要任务。在医疗、医改、医保“三轮驱动”的卫生管理运行机制中,数据正起着至关重要的”链条”作用。

医院内现有信息系统孤立、凌乱,处理数据的各系统之间也严重脱节,无法彼此交互。同事,数据采集与存储方式也各不相同,很对时候需要手工处理。不仅是医院内部,包括医院之间、医院与社区、医院与管理部门之间,以及医院与患者之间,均需实现数据的有效、快捷、安全流动。

2、数据“闪光“

医院信息化的最终目的就是让数据产生最大价值。

数据产生价值,需要一条完整的价值链,包括数据的采集、存储、分析、应用四个环节。但目前医院投入较多的是在采集和存储环节,而分析和应用还比较薄弱。

很多专家认为,新时代医院信息化建设的标准是“无纸化“”精细化“”智能化“。其中精细化与智能华都离不开对大数据的分析与应用。

3、数据“延伸“

医院信息化建设应该让数据从院内想院前、院后延伸,从医疗向健康管理延伸,最终实现全生命周期的数据覆盖。

有专家认为,过去的医疗服务模式可以总结为“守株待兔“”狗熊掰棒子“。大数据时代,医疗服务模式应该有所创新,以及构建覆盖全生命周期的医疗健康服务体系。

4、数据“可及“

医院信息化应从大处规划,小处着手,让大数据“摸得到“。

大数据还处于发展初期,还存在许多潜在的问题。但是医院信息化建设绝不能忽视大数据的存在,必须在信息规划中对大数据技术予以充分重视和考量。同时,对大数据技术应有清晰的认识,不能贪大图快,需按步骤实施。另外,在进行大数据部署时,如何平衡各种现有技术,设计合理架构,组成高效系统也很重要。

5、数据“聚焦”

在医疗信息化建设中,应充分利用大数据技术,在一些热点问题上有所作为,如百姓看病难、人口老龄化等问题。

通过大数据结合云计算等技术,可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险即时结算等,从而缓解看病难问题;医疗机构之间也能够实现检查结果互认,从而节省医疗资源。

参考文献:

【1】大数据时代信息化建设的几点思考【R】,广东省医学装备2016年学会,2016.4:1-9。

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