郑西川：临床数据中心是医院信息化建设必选项

导读

CDR不是一个数据池，也不是数据仓库，需要按照模型对临床数据进行转换、集成和整合。

上海市第六人民医院计算机中心主任  郑西川

医院临床数据中心（CDR）一直是这几年来医院信息化的建设热点和应用难点。上海市第六人民医院计算机中心主任郑西川教授在HIT专家网已发布了多篇关于CDR的专业文章。在“2017中国医院信息系统创新与应用论坛”上，郑西川主任进一步分享了他的CDR心得。

CDR是必要的，也是必须的

1.EMR应用深入需要CDR。

医院电子病历的应用发展经历了4个阶段：一是以类似word编辑器、收费医嘱为主，记录医生的临床结果；第二阶段是以医嘱为驱动，实现了临床路径、CPOE（计算机化医生医嘱录入系统）和电子化申请单、检查单、检验单等，实现了过程中的临床医疗信息化支撑；第三阶段更加注重临床医疗的决策，更加注重CDSS应用、临床数据的应用，实现数据驱动医疗，实现数据中心对临床决策的支撑，CDR+CDSS；第四阶段是智能化电子病历。郑西川认为，目前大部分医院处于第二、第三阶段的转化中。

郑西川谈道，电子病历是临床数据中心+临床数据管理+临床决策支持+电子医嘱，电子病历应用深入需要临床数据中心来支撑，需要建设CDR。

2.HIMSS评级需要CDR。

2017年6月，上海市第六人民医院顺利通过了HIMSS EMRAM 6级评审。HIMSS 2级以上的级别都对临床数据有要求，6级、7级需要支持全面的临床决策、支持语义互操作。

3.精细化管理需要CDR。

医院集成共享面临两个重要难题：一是基础数据不统一，全院无主数据源,如科室及组织信息、人员信息、物资信息等，在各系统中分别维护，信息不统一，数据源不一致；二是统计口径不统一，譬如：手术收入是否剔除麻醉及材料费用、怎么统计非计划二次手术等。

数据模型是CDR的关键

虽然不同机构对CDR在不同时期有不同的定义，但CDR有三个基本特征：（1）CDR是服务临床医疗的；（2）CDR是病人的实时数据概要；（3）CDR通过患者统一视图向临床医生提供服务。

从这个定义出发，就可以得到临床数据中心的总体架构。“业务系统、生产系统分布在不同的数据库中，通过一定的规则、一定的技术手段，将病人的临床数据进行归集、转换、整合，由此形成数据中心。”郑西川谈道，“在整合过程中要注意数据的完整性，要进行数据的校验，要实现临床术语的统一管理，实现病人的主索引管理。”

按照卫计委的标准，临床数据中心包括的数据范围包括13个，如：病人标识、病人服务、入出转、医嘱、病历文书、护理、检验、检查、手术麻醉、输血、健康体检等。数据中心建立以后，再通过统一的临床信息查询（病人的临床数据全息视图），向电子病历、临床应用提供相关的数据服务。

“数据模型是CDR建设中的一大关键点。”郑西川强调，如何表达各种模态的临床诊疗数据、如何组织这些医疗数据、如何确保数据的长期可用性，这些都依靠数据模型。数据中心的建设难点是：如何做好数据的标准化、结构化，来实现统一管理；如何管理医疗术语。

郑西川尤其谈到了两个重要组件：一是病人主索引，从时间、空间上整合患者的临床信息，形成统一、准确、全面的病人信息库，并在整合过程中进行数据的过滤、转换和修复，从而保证数据质量的一致性和准确性；二是主数据管理，对各业务系统中的基础数据进行统一管理，建立准确、完整、一致的数据，实现数据统一标准化，并提供管理工具。

“我们对CDR的理解在不断进步，与市面上一些公司的理解不太一样。”郑西川强调：首先，CDR不是一个数据池，也不是数据仓库，需要按照模型对临床数据进行转换、集成、整合；

第二，CDR建设是有目的的，是有明确指向的，它的目的性决定其采用的技术，数据实时性是其基本要求；

第三，CDR主数据来源于临床业务系统，又服务于业务信息系统，通过病人统一的临床视图为业务系统所调用，实现信息共享；

第四，目前的临床数据中心基本是独立的、集成的、统一的，独立存储的集成的临床数据中心有助于医院临床信息集成，能解决目前业务系统信息共享差的短板。

CDR建设策略

1.以人为中心。包括病人、医生、他们组成的机构以及他们之间的关系，所以要分析医疗事件的当事人，注重建立医疗事件当事人、物品所有人、人员对应关系，形成新的数据集，构建临床数据中心，体现医疗信息“来源于人、服务于人”。

2.以“HIMSS评审”为推手，倒逼CDR建设。“我们在7个月的时间里，几乎把以前所有的集成平台全部推翻，新建了临床数据中心，以应用落地为导向，以人为核心。”郑西川谈道。

3.没有采用ESB企业服务总线。因为ESB对业务系统的接口改造工作量太大、太繁琐，而且有时候很难落地。以前很多系统都是非标化的，要进行标准化改造，对业务运行的影响较大。

“我们充分采用了数据库技术，因为在数据库里对数据进行操作和整合，效率是最高的。”郑西川进一步介绍了两个主要技术：一是MS SQL Server CDC，CDC是指变化数据捕获（Change Data Capture），通过读取事务日志（Archive log）、解析日志信息来捕获变化数据。读取日志不是直接读取业务事务数据库，避免对业务系统资源争用；通过解析日志“拿出”必须的信息，而不是搬出整个日志，避免过多的 I/O消耗。

二是采用ETL工具，实现数据转换和整合。ETL是将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端。充分利用数据库引擎资源，保持所有数据始终在数据库中，保证效率、提高系统可监控性；根据数据分布，并行处理优化，利用数据库固有功能优化磁盘I/O。

技术之外，郑西川尤其强调了“规划”，临床数据中心重在规划，统筹规划、基础为先、长期改进。“要熟悉业务系统、业务需求，知道数据来自哪里、哪些数据进行整合、为谁服务等。现在我们不缺技术，缺少的是对业务的理解；不缺构想，缺少的是执行和行动。”郑西川说。

郑西川还归纳了CDR实施要点：（1）以ESB为总线的信息集成交换不能解决临床数据集成问题；（2）需要建立业务系统的指标体系和架构，实现业务系统到CDR的数据转换；（3）数据规划以及对业务需求的把握特别重要；（4）需要了解业务需求又懂技术的复合型人才。

CDR应用成效

目前，上海六院临床数据中心已经覆盖了18年的时间段，记录数达到17亿条，存储量为4.2TB。特点是：数据覆盖范围宽、数据分析速度快、跨多学科系统效果好，以前数据分散在各个应用系统中，对跨学科、跨部门的支撑力度不够。

郑西川简要展示了CDR的几个应用成效：

一是病人临窗统一视图。门诊工作站、住院工作站、阅片医生工作站均可调阅CDR的数据。

二是通过CDR实现信息共享。比如药品闭环管理，发药过程中药师可以看到病人的临床信息。

三是CDR支撑医疗质量管理。初步建立了医疗质量指标体系，包括900多个指标，其中有600多个指标可以实时生成。基于临床数据中心和临床决策支持系统，从质量指标、病种分析、病历质控等方面，提高医疗质量，保障医疗安全。

四是CDR支持CDSS应用。（1）客观数据辅助分析，拦截不合理用药。比如：在合理用药方面，自动计算用药累积量辅助用药，根据检验指标拦截用药；在电子病历方面，根据身高体重自动计算体脂指数。

（2）数字化诊疗导航。譬如：合理用药，自动计算体表面积建议用药剂量；临床路径，根据诊断匹配病种路径；危急值，根据危急值处理结果自动生成处理病历。

（3）信息化辅助决策。如：用药方式不合理直接拦截、配伍禁忌提醒/拦截、青霉素/造影剂过敏拦截等。

五是CDSS应用效果。根据报告提供诊疗建议，根据检验结果实现计算机的自动审核提醒。

六是门诊监控平台。实时查询门诊整体的患者流量、就诊效率等情况，显示当前门诊所有科室就诊病人的诊断分析。

CDR发展趋势：将与知识库、大数据相结合

谈到临床数据中心的发展趋势，郑西川认为有两个方向：一是临床数据中心与知识库结合，实现电子病历智能化。CDR应具有完善的知识库和强大的推理能力，可自动从临床数据中心获取数据，并以恰当的人机交互形式为用户提供智能化辅助决策。

二是临床数据中心与大数据分析融合，形成AI+BD。临床数据中心是大数据的应用基础，病人临床医疗有大量的非结构信息、影像数据以及组学数据，临床数据中心建设的重要趋势是建立临床大数据应用平台。医疗健康面临穿戴式物联、区域共享、移动闭环等新任务，数据量级迅速增长需要借助于大数据平台及相关技术。如果AI技术发展有突破性进展，智能化电子病历有可能会提前实现。

另一方面，临床数据中心的发展还面临一些挑战：首先，临床数据中心需要临床需求来驱动发展，但它又不能解决临床中的具体问题，所以来自医生的需求驱动不强、动力不足；二是数据准确性、标准化程度差；三是基础设施建设薄弱；四是缺乏高质量人才队伍。

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