医疗大数据和SNOMED CT

随着大数据时代的到来,医疗健康已成为大数据应用的重要领域,医疗健康大数据可应用于疾病的辅助诊断、治疗方案确定、流行病预测、药物副作用分析、医学临床研究等诸多方面。

在医疗数据处理过程中,各医疗机构之间甚至医疗机构内部存在严重的“信息孤岛”问题。由于疾病描述的复杂性和医生知识背景的差异,不同医生对于同一种疾病、同一种症状都可能采用不同的表述。在这种情况下,即使临床信息汇聚到了一起,也是难以有效聚合的。这就像是不同的医生说着不同的“方言”,由于“普通话”的缺乏,他们相互之间都听不懂对方在说什么——哪怕他们说的是同一个东西。概念表达缺乏语义规范,不仅为医疗大数据的整合带来了障碍,也为医疗大数据的分析检索,以及更高层次的医疗大数据应用带来了障碍,而医学术语标准正是可以从语义层面解决医疗大数据结构化和标准化的有效手段。

医学术语标准

术语标准对大数据的结构化及标准化具有基础性支撑作用。目前国际上已经形成一批受到广泛认可、应用效果良好的医学语义术语标准:

ICD-10:国际疾病分类与代码,根据疾病的病因、病理、临床表现和解剖位置等特性将疾病分门别类。

SNOMED CT:医学术语系统命名-临床术语,涵盖大多数方面的临床信息,如人体结构、临床发现、临床操作、事件、药物等19个临床内容。

LOINC:观测指标标识符逻辑命名与编码系统,涵盖实验室和临床观测术语,包含化学、血液学、微生物学、心电图、生命体征等领域术语。

UMLS:统一医学语言系统,覆盖范围广泛多样,涵盖100多种医学词表和分类表。

HPO:人类表型本体,提供在人类疾病表型异常的标准化术语。

RxNorm:临床药品标准命名术语表,提供临床药品标准术语。

RadLex:放射医学辞典,放射学术语。

MeSH:医学主题词表,包含生物医学领域主题词。

ICD-10主要应用于疾病的统计分类,目前在我国已经广泛使用,从覆盖范围、语义层面、灵活性等角度考虑,SNOMED CT是目前最适合应用于医疗大数据结构化和标准化的术语标准,而且SNOMED CT支持与其他术语标准(如ICD-10、LOINC等)映射。

SNOMED CT简介

SNOMED CT是当前国际上广为使用的规范化临床医学术语标准,最初由美国病理学会研制开发,2007年转由国际医疗卫生术语标准发展组织(IHTSDO)负责维护和推广。SNOMED CT通过将临床术语编码化来实现全球医疗信息交换,能满足临床工作者、不同的利益相关者的多种多样的需求。

SNOMED CT结构框架

SNOMED CT是世界上最全面、多语言的临床医学术语产品,包含19个临床领域,超过32万个概念,在超过50个国家使用。SNOMED CT的内容主要由概念、描述、关系三部分组成,并提供表达式、映射、参考集和扩展等机制,可以灵活支持不同的应用需求,SNOMED CT结构框架如下:

SNOMED CT应用领域

SNOMED CT通过提供语义丰富的临床术语来满足各种应用需求。

电子病历:SNOMED CT作为术语词典支持电子病历后结构化处理和存储、辅助医生医嘱录入、语义检索。

临床决策支持:辅助生成诊断方案、创建医疗警报,如药物过敏等供医生临床诊断。

医疗数据互操作:SNOMED CT作为编码系统应用于各医疗机构,促进医疗数据互操作。

统计分析:基于SNOMED CT语义丰富的临床概念及多层级结构提供更准确的统计分析报告。

SNOMED CT的受益对象

SNOMED CT在医疗领域的不同应用,医疗领域的各个参与者都是受益者。

患者:标准化并共享个人健康档案及电子病历,减少重复检查和治疗,提高个人诊疗效果。

民众:通过数据共享提高民众疾病监测水平及疾病预防能力。

临床医生:辅助医生临床诊断,减少误诊情况。

医疗机构:优化医疗机构资源分配。

政府及研究机构:基于SNOMED CT提供更精确统计分析报告及研究报告。

结语

神州医疗致力于对医学标准术语规范的研究与利用,公司内设有专门的团队进行各种术语规范的理论与实践相结合的工作,有20人次获得SNOMED CT的初、高级认证证书,工作重点以SNOMED CT为核心,结合多种术语及分类体系,构建各种场景下的医学知识图谱。

对于各种医学标准术语规范,我们的医学术语团队会在后续的文章中逐步展开详细介绍。

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