数据不是钱，大数据也不是钱，数据挖掘才是钱。医院的信息化投入应该占医院收入的1%。
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信息治理助宣武医院打造“最强大脑”
宣武医院院长赵国光在2017 HIMSS大中华区年会上演讲
“数据不是钱，大数据也不是钱，数据挖掘才是钱。医院的信息化投入应该占医院收入的1%。”12月9日，首都医科大学宣武医院院长赵国光在2017 HIMSS大中华区年会上发言时表达了上述观点，他的演讲题目是《信息化建设助力打造“智慧大脑”》。
2017年11月2日，宣武医院正式通过HIMSS EMRAM（住院）七级现场评审。本次大会专门开设了宣武医院专场，来分享他们的信息化建设经验。
“十三五”打造“最强大脑”
宣武医院创建于1958年，是一所以神经科学和老年医学为重点、以治疗心脑血管疾患为主要特色的大型三甲综合医院。是中国神经科学的初创基地和培育神经科学人才的摇篮之一，宣武医院的神经病学在全国排名第一。2016年，“中国国际神经科学研究所”和“国家老年疾病临床医学研究中心”先后在宣武医院成立。目前，宣武医院雄安院区正在筹建中。
“宣武医院的‘十三五’规划包括七大任务，首先就是要打造‘最强大脑’，此外还包括打造最安全医院、创新型医院、智慧型医院、一流大学医院、卓越管理医院、人文型医院。”赵国光表示：“医院管理无外乎三件事：学科建设要有实力、患者安全要有保障、员工幸福要有提升。”
大数据催生信息治理
“信息化建设日益成为医院管理的核心抓手，并且由原来简单的工程项目转向与医院业务结合更紧密的业务管理和业务支持。”赵国光院长谈道，现有的IT服务管理和病案管理理念已经逐渐不能跟上医疗机构信息化发展的步伐。
当前，医院信息化建设是以患者为中心，政府、支付方、医院要形成链条，信息必须要打通。赵国光院长表示，一个人一生当中产生的数据大约有1100TB，其中与健康相关的外部因素占60%，基因数据占30%，医院的诊疗数据仅占到10%。
正是在大数据的基础上，美国卫生信息管理协会（AHIMA）提出了“信息治理”（Information Governance，IG）的概念。IG是多学科的规则、政策、程序、过程和控制的集合，对信息在医疗机构中的整个生命周期内进行管理。通过制定与医疗机构的战略及发展目标一致的信息规划，确保医疗机构中信息的可靠性、可及性和可用性。
赵国光院长进一步阐述了信息管理和信息治理的区别：信息治理是政策制定、把控方向，是决定谁来做、在什么范围内做、做什么的过程，包括：筛选、定标、排序、全流程监管等，更强调顶层设计和顶层管控；信息管理是投入具体的IT工具对信息相关业务进行整理，是怎么做和真正做的过程，可以依赖IT工具。
信息治理包括流程治理和数据治理。在流程治理方面，业务部门对比JCI标准梳理现状，提出哪些项目或业务流程存在问题，提出修改需求，信息部门进行信息系统改造。在此过程中，信息部门要提出可以提供哪些信息化工具；信息治理委员要根据医院信息化建设的总体目标对修改需求进行筛选、定标、排序；最后，系统改造后要进行效果反馈与持续改进，保证各流程完整的、全周期的实施。
在数据治理方面，宣武医院党委副书记李嘉在“大数据、人工智能与精准医疗”分论坛上，以《多组学医疗数据治理：策略、框架与应用实践》为题发表主题演讲，全面系统地介绍了数据治理。
宣武医院党委副书记 李嘉
什么是数据治理？
李嘉谈道，目前医院采集的数据主要包括以下四方面：一是基本信息；二是经济学信息，包括住院费用、消耗的人员和时间等；三是主观临床信息，如：既往就诊信息、诊断、主诉、过敏、手术记录等；四是客观临床信息，包括各种检验检查报告、日常监护数据等。
医疗机构现有的真实世界数据适合人工智能吗？李嘉说：“答案是No。”原因有四方面：（1）数据量虽然大，但是分散，同一患者的不同模态、不同组学数据缺乏可联通的患者标识；（2）数据质量差，真实可靠性存疑；（3）数据存储结构缺乏设计规划；（4）缺乏标注，也难以实现自动标注。
由此也就引出了“数据治理”的概念，数据治理是通过明确权力和责任框架，鼓励数据使用中的“正向”行为或流程；数据治理通过设计决策制定的结构、需要依从的过程和沟通方案的规定，推动数据及其质量的战略目标得以实施，并监测这些战略目标的实现情况；强调顶层设计和顶层掌控，是医疗机构对医疗数据管理理念的体现。
“人们越来越认识到，数据治理是从大数据中获取价值的一个关键方面。”李嘉谈道：“Gartner称，到2018年，25%的组织将使用数据治理策略管理所有非结构化数据，之前这个数字不到1%。”
在组织架构上，宣武医院专门成立了数据治理委员会，指导解决数据质量冲突，并开发复杂的数据获取策略；数据治理委员会是信息管理委员会的分支机构，涉及职能部门、主要数据采集部门和应用部门、信息中心等多类人员。
宣武医院数据治理的关注领域
据李嘉介绍，宣武医院在数据治理方面重点关注四个领域：
一是数据内容管理。持续不断地扩展医院级别统一管理的数据内容，如：（1）床旁设备数据整合，逐渐将监护仪、呼吸机、输液泵、床旁血气分析等设备输出数据整合入信息系统；（2）全院级别的数据管理，通过流程和程序改造，将专科系统内存储的影像（如：眼科影像、内窥镜影像等）加入患者标识，逐步联通整合入影像平台，进行全院级别的统一管理；（3）提供患者报告数据入口，构建医疗数据生态圈。通过拓展APP功能，提升随访、医患互动的便捷性以及对患者报告数据的采集可行性。
二是数据安全、隐私保护与数据获取的便捷性。宣武医院制定了面向院内和院外，涉及和未涉及患者隐私的不同数据提取流程。数据提供的内容只能按照需求方、迫切度、持续时间、需求频度等具体要求去分析，综合决策。李嘉建议，数据治理和信息安全委员会合并，从而促进关于数据利用的长期决策合理化。
三是数据整合与数据质量。主要在数据完整性、数据的真实可信性和数据时间线三个维度考察数据质量，关注数据形成的闭环。譬如：患者出病房、入手术间、开始麻醉、开始手术等一系列时间的先后顺序系统要进行验证，不合理的数据不能存入系统；同一个收费员不能同时登录两台终端。
四是主数据管理。治理策略是：数出一源，口径一致。例如，对诊断字典进行规范统一，尽量减少诊断字典的种类，并通过集成平台将最终统一的字典向各个业务系统分发；统一不同系统中同一指标的统计口径。
宣武医院在数据治理的过程中，主要使用了四大IT工具，李嘉对这四大IT工具和实施效果进行了介绍：（1）EMPI（患者主索引），建立以时间轴为导向的患者主索引，实现不同就诊场所、不同时间的患者及诊疗信息贯通，如eMAR（电子用药记录）、患者按时间维度综合视图等。
（2）集成文本与影像等多模态数据的两层集成平台。之前更多采集的是文本数据，现在可以将各种影像（包括病理、电生理、超声、内镜等）集成到数据仓库中，进行全院级别的统一管理，为后续人工智能分析打下基础。
（3）业务数据分析平台。通过BI实现多维度、多展现形式，在安全的前提下增强各类临床数据的便捷可及性，包括EMR集成界面、诊疗信息窗、移动终端。
（4）通用科研数据管理平台，实现科研和质量控制数据分析。
宣武医院信息中心主任 梁志刚
临床决策支持是HIMSS 7级的难点
在“HIMSS七级医院信息化建设经验分享——宣武医院专场”上，宣武医院信息中心主任梁志刚谈到了医院信息化建设总方针：紧密围绕“服务患者、服务医疗、服务管理”三个维度，实现信息共享、智能决策、高效安全的建设目标。以信息系统为手段、以服务临床为根本，支持医院管理和运营，实现以安全与质量为核心的信息化闭环。
梁志刚认为，临床决策支持是HIMSS 7级评审中最重要、也是最难的内容。解决这一问题的思路就是：增加决策支持手段，让技术服务临床/医生。具体内容如下：
（1）增加临床决策支持的手段和方法，通过手工设定规则和基于大数据算法挖掘的规则，为临床诊疗工作提供支持，提高临床决策的效率和标准化。
（2）引入人工智能技术，采用机器学习算法挖掘医院临床数据的价值，发挥大数据分析的医疗决策支持作用，这成为了信息化工作的探索目标。
医疗AI助力信息化升级发展。宣武医院引入了基于梅奥领先知识体系、结合人工智能技术的临床决策支持系统，让电子病历系统智能化，建立临床诊疗的标准，提高临床决策效率。采用语音识别，方便医生进行快速高效的医嘱和电子病历录入，提高医生工作效率。
（3）加大与医院诊疗业务密切相关的信息化应用与改造，保障医疗质量和患者安全，这成为今后信息化建设的重点工作。譬如：开发了“处方前置审核系统”，所有门诊处方都要有信息系统审核，发现不合格药方自动上报药师处理，规范临床合理用药。
在宣武医院HIMSS 7级评审时，评审组组长、HIMSS Analytics评级中心副总裁John Daniels尤其对宣武医院的BI给予了充分肯定：“医院的BI非常不错，通过几个BI应用案例展示了医院的数据自动采集、挖掘和分析能力，找出问题所在，提升了医院的整体安全和质量水平。”
HIMSS七级医院信息化建设经验分享——宣武医院专场
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