把握HIT最新潮流：2018中美医疗信息化论坛成功举办

导读

前瞻性交流帮助中国HIT同仁更全面、准确地把握HIT发展的最新潮流。

部分与会嘉宾现场合影

3月8日，HIMSS大会进入第4天，由HIT专家网主办、InterSystems公司协办的“2018中美医疗信息化论坛”成功举办。60余位来自中美两国的HIT同仁相聚在拉斯维加斯金沙会展中心。与会嘉宾们格外珍惜这个跨越大洋、不远万里的短暂相聚，并就互操作性、HL7 FHIR、大数据、AI、以患者为中心、患者安全、语音识别等当前HIT领域的热点话题展开了热烈的讨论和交流。这也是HIT专家网远渡重洋主办的第二届中美医疗信息化论坛。“医疗信息化是一个专门学科，对应着生物医学信息学。无论是医学还是IT，美国在两个领域的创新动向和理念，都值得中国同行借鉴学习。”HIT专家网创始人、总编辑朱小兵主持论坛时表示。

InterSystems大中华区总经理卢侠亮（Luciano Brustia）首先发表致辞，2018年是InterSystems公司成立40周年之际，也是其进入中国15年，目前中国已有200多家医院在使用InterSystems的产品和技术。在全球80个国家，InterSystems为超过2亿名患者提供了服务。卢侠亮尤其强调了InterSystems倡导的“IRIS”产品理念：分别是Interoperable（互操作性）、Reliable（可靠性）、Intuitive（易用性）、Scalable（可扩展性）。

数据→信息→知识→智能

德州大学休斯顿健康科学中心生物医学信息学院院长、教授张家杰博士发表精彩致辞。他说，当今世界正处在信息创新加速和颠覆旧领域的时代，传统产业被IT颠覆，在信息、通信、零售、娱乐、旅游、金融、教育等行业中的龙头企业都被IT公司所占据。

“今年，HIMSS新任主席将HIMSS的理念从‘健康信息技术’变为‘健康信息和技术’，虽然只是增加了一个‘AND’，却是理念上的重大转变，它更强调了信息的重要性。”张家杰院长谈道，信息包括4个层次：从数据到信息、再到知识、最后到智能。正所谓“功夫在诗外”，张家杰院长认为，要通过信息技术解决问题，80%靠信息、20%靠技术。

左起：InterSystems大中华区总经理卢侠亮，德州大学休斯顿健康科学中心生物医学信息学院院长、教授张家杰博士，美国德州大学休斯顿生物医学信息学院终身教授、生物医学计算中心主任徐华博士

美国德州大学休斯顿生物医学信息学院终身教授和生物医学计算中心主任徐华对美国医疗大数据分析做了简要介绍。他谈道，大数据已经成为影响美国GDP的第三大因素，美国政府是促进医疗大数据产业发展的主要因素，这体现在如下几个方面：

首先，有效利用电子病历法案、基于医疗价值的报销模式等法案加速了医疗大数据的发展；其次，美国政府向研究机构、开发者和研究者开放联邦数据库的访问权限，他们把全国住院病人20年的数据库经过脱敏处理全部开放出来，这对于数据分析公司非常重要。这也是中美的差别所在，中国公司很难拿到数据。第三，在工业界，分析服务是行业发展趋势，很多IT公司从卖系统到提供分析服务，美国有很多可以购买的商业化医疗数据集（脱敏之后的）；第四，学术界有大量的科研经费，比如：全民健康计划（all of us）要把100万人的临床数据、基因数据收集在一起。

徐华教授还介绍了临床大数据分析的主要技术和几家规模较大的临床医疗大数据公司，比如发展势头很猛的Optum，这家公司是由United Health Group与梅奥诊所联合创办的，这一得天独特的优势使其拥有业界领先的健康数据储备。

以患者为中心意味着更多地尊重患者选择

梅奥诊所医学信息学领域助理教授姚丽霞博士的演讲题目是《以患者为中心的医疗之医学信息学解决方案》。她首先解释了什么是“以患者为中心的医疗”：医生要提供循证医学的证据，与病人讨论各种治疗方案的优缺点，了解病人的意愿、需求和喜好，最终确定最佳的治疗方案。

姚丽霞博士介绍，“以患者为中心的医疗”适用于在有两种以上临床选择的情况，包括不做任何治疗。比如：用什么降脂药来预防冠心病？哪种基因检测可用于癌症筛查？最典型的案例则是早期乳腺癌，研究显示，20%的早期乳腺癌患者没有选择，80%的早期乳腺癌患者可以选择。

目前，通过访问、分组、调查等传统方式，还很难准确理解病人的意愿、需求和偏好，医学信息学方法则可以帮助医生获得病人生成的健康数据，比如： 病人讨论区或论坛、医生网站（包括患者门户）、其他互联网平台等。

姚丽霞还谈到了之前在网上被刷屏的一篇文章——《流感下的北京中年》，“此文给我们几点启示：病人和家属有医学科普教育的需求；医生给病人的信息太少，病人及家属有了解医学证据、治疗方案相关信息的需求。”姚丽霞说，我们的研究目标是，应用机器学习、文本挖掘和自然语言处理等方法，挖掘患者访问过程中生成的健康数据，由此了解患者的需求和偏好，从而帮助医院和医生更好地践行以患者为中心的医疗。

左起：梅奥诊所医学信息学领域助理教授姚丽霞博士，美国德州大学生物医学信息学院副教授巩洋博士，哈佛医学院副教授、布莱根妇女医院首席研究员周丽博士

患者安全不容忽视

多年来从事医疗不良事件研究的美国德州大学生物医学信息学院副教授巩洋博士谈道：“据统计，医疗错误是美国第三大死亡因素，仅次于心脏病和癌症；由医疗错误导致的每周死亡人数是伊拉克战争阵亡人数的两倍；每月死亡人数是34000人。如何减少不良事件的发生是一个非常严峻的挑战。”

巩洋博士介绍，1999年，美国发布了一个报告：《人非圣贤孰能无过》，正式开始了患者安全的研究；2005年，美国国会通过《患者安全与质量改进法案》，医疗机构要对不良事件进行报告。但是，报告属于自愿上报、没有反馈机制、非常耗时、对错误的描述是否准确等，这些因素都影响了报告的质量，但同时也是医学信息学可以帮上忙的地方。

“我们的目标是开发一个以用户为中心、以知识库为基础的报告和学习系统。”巩洋博士说，比如：从以前的错误中查找原因，找到解决方案，减少同类错误的发生；减少审核不良事件报告的专家的工作量；提升报告质量；给予反馈；建立一个互联互通、可以分享的知识库；形成良性循环、螺旋上升的流程。

 医疗语音识别快速增长

语音识别（Speech Recognition ，SR）在美国医疗领域应用得非常广泛。据哈佛医学院副教授、布莱根妇女医院首席研究员周丽博士介绍，到2020年，全球NLP市场价值将达到134亿美元；到2020年全球医疗自然语言处理市场价值将达到27亿美元，到2024年将达到43亿美元，与2015年的9.36亿美元相比显着增长；预计市场将以18.8％的复合年增长率上升。

“每天都有很多文字和语音文件进入EHR。通过计算机技术，如光学字符识别和语音识别，图像或语音数据可被转换，并保存为机器编码文本。这些数字化文本可以通过电子搜索更紧凑地存储，并用于机器处理。”周丽博士说，在布莱根妇女医院，每天有数千条笔记被发送到转录服务。

周丽博士谈道，语音识别有两种主要模式可协助临床记录过程：一种是SR辅助转录（也叫后端模式），临床医生的听写（通常通过电话完成）被SR引擎捕获并识别。 SR生成的文本由专业医疗转录专家编辑，之后将其发送回EHR供临床医生审阅；第二种是SR驱动的（也叫前端模式），临床医生直接在EHR的自由文本字段中指定并在保存文档之前编辑转录。然而，文献质量、生产力和医师对SR技术的满意度问题还没有被广泛研究。

在本次论坛上，InterSystems HealthShare 副总裁Don Woodlock还介绍了HealthShare的技术特点和创新应用案例；InterSystems高级临床顾问、互操作性专家、HL7董事Russell Leftwich介绍了FHIR如何融入已有产品和基于HL7 FHIR的新应用；InterSystems售前资深顾问乔鹏进行了分级诊疗、慢病管理的产品展示。（HIT专家网将另行详细报道）

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