【南湖HIT论坛】柯林布瑞：三大中心八大应用，挖掘医疗数据的价值

导读

医院信息化顶层设计主要包括两大平台：一是底层的信息集成平台，二是上层的大数据平台。

上海柯林布瑞信息技术有限公司副总裁 史志刚

在2018南湖HIT论坛上，专注于医疗行业数据治理与服务的上海柯林布瑞信息技术有限公司（以下简称：柯林布瑞）副总裁史志刚发表了演讲，题目是《医院数据集成平台建设与实践》，HIT专家网将其演讲内容整理如下。 

医疗大数据应用正当时

史志刚简要介绍了医疗大数据应用的战略背景：2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》；2016年6月，国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。

今年4月，国家卫生健康委发布《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》，明确了医院信息化建设的建设内容和建设要求。“该文件也把健康医疗大数据平台、人工智能等应用作为重要内容，告诉医院需要建设什么样的平台。”史志刚说。

据史志刚介绍，2016年10月，上海市卫生计生委编写的《上海市医院信息集成平台建设与实践应用指南》正式出版，深入阐述了医院信息集成平台和大数据应用怎么去建设，该书经过众多医院讨论，历时1年半的努力，书中大量采纳了柯林布瑞的解决方案和案例。

数据整合，不需要业务系统接口改造

史志刚进一步介绍了柯林布瑞在医院大数据应用方面的整体方案，他表示，在医院信息化顶层设计中，主要包括两大平台：一是底层的信息集成平台，核心是ESB企业服务总线，重点解决业务系统间的接口问题；二是上层的大数据平台，重点解决医院数据的统一管理、数据标准化、数据治理以及大数据应用等问题，大数据平台集成了医院所有业务系统的数据。

医院内各个厂商所有业务系统的所有数据通过接口来集成是不现实的，这就需要一种方案，在不能影响业务系统正常运转的条件下，在不需要任何业务系统进行接口改造的情况下，对数据进行清洗、标准化、数据治理、数据集成，怎么去做呢？史志刚谈道，柯林布瑞的方案是，监控业务系统底层数据的变化，把业务系统数据实时重建，再经过清洗、标准化、数据治理后，集成到大数据平台或数据中心里面。

“这一过程有效地隔离了对生产系统的影响，确保整个过程中不需要业务系统接口改造，数据实时秒级接入大数据平台。”史志刚说，“这一过程发生在数据层，相当于造房子打地基的过程。在数据层上面，是服务层和应用层，相当于房子的框架结构，通过框架结构应用底层的数据，是让我们真正看得见效果、为我们带来价值的部分，像搭积木一样搭建起来。”

史志刚尤其强调了标准化：“大数据平台的标准化很重要，首先要对大数据平台底层进行标准化建模，还需要对数据本身进行标准化，我们的标准涵盖了国标、行标，HL7及国家互联互通电子病历数据元模型等，柯林布瑞是行业数据标准参与度最高、储备量最大的。同时，要对临床数据进行标准化，柯林布瑞已经积累了160万条临床数据库，涵盖了人体结构、临床发现等，在临床发现下面涉及到不良事件、出血、临床病史、检查结果、疾病、用药等，还包括所有临床数据的同义词、近义词、上下级关系等。”

三大中心，八大应用

在大数据平台的基础上，柯林布瑞形成三大数据中心：临床数据中心（CDR）、科研数据中心（RDR）、运营数据中心（ODR），并由此形成了八大业务应用，分别是：患者数据服务系统、临床大数据搜索引擎、临床科研信息系统、临床知识库、医疗质量管理系统、医院运营管理系统、医院绩效管理系统。

史志刚进一步介绍了这些应用系统取得的效果，他先举了这样一个例子：一位50岁女士，肚子不舒服，到三甲医院看病，正常的治病流程是先做肠镜，但排队等待的时间比较长，于是她找到一位当医生的熟人，这位熟人是专家，专家根据症状怀疑她得了卵巢癌，建议她先去做B超，结果表明她果然是卵巢癌。准确诊断为患者赢得了宝贵的时间。

实际上，这位专家在医院看病的经验和知识都已经在病历记录中沉淀下来了，如何把它挖掘出来？让它产生价值？“现在电子病历系统中有大量的非结构化、半结构化的病历文书，系统无法对其进行查询，这就要解决半结构化、非结构化数据如何利用的问题。第一步是转变成结构化数据；第二步是对中文语义表达出来的术语进行依赖关系分析；第三步，对中文术语进行语义解析。”

在数据结构化基础上，柯林布瑞可为医院建立临床大数据搜索引擎，相当于在医院内部搭建谷歌，搜索医院内部所有临床医疗数据。“比如搜索‘腺癌’，胰腺癌、乳腺癌等相关信息全都能搜出来，包括同义词、近义词等都能搜出来；再比如搜索‘吸烟大于20年’，系统能把吸烟史、抽烟、吸烟等相关关键词并大于20年的病历全部找出来，还能进行统计分析，看这些人中患有哪些疾病的居多，并能点击查看原始的电子病历资料。”史志刚举例说，“还可以搜索‘吸烟大于20年&肺恶性肿瘤&白细胞小于2’，系统能找到同时满足这3个条件的病例，医生还可以将这些病例加入病种库中保存。”

数据结构化之后除了用于搜索之外，还能放入智能模型中，进行临床科研，帮助医生寻找临床研究方向、发现临床研究的新课题。“比如搜索到我需要的病历资料后，加入病种库，积累临床数据；然后进行课题分析，得出相应结果，为医生科研提供帮助，整个过程是一体化的。

除了对医院内部的临床数据进行分析研究外，系统还能对医院外部的大量临床研究成果、文献资料进行分析归纳，形成临床验证模型。比如：基于海量文献的前列腺癌诊疗决策模型，在已有研究成果的基础上，根据患者前列腺癌的指标和症状，找到治疗方案，并给医生推荐一种治疗方案。在史志刚演示的PPT中可以看到，系统推荐的治疗方案很详细，包括总剂量、单次计量、毒副作用、使用范围等。

管理效果看得见

“当前，医院在管理方面的数据利用上存在如下困扰：一是同一个指标，院领导拿到多种不同数据，给管理决策带来困惑；二是如何看到数据背后的问题；三是如何解决性能问题。”史志刚表示，柯林布瑞利用统一的数据集市对数据进行管理，确保数据准确。

“我们会根据多年来积累的统计指标、知识库，为医院梳理出每个指标的内涵、外延以及统计口径，形成医院内部的统计指标体系，然后把所有统计指标放到数据集市里。”史志刚表示，数据集市统一提供数据，保证数据来源是一致的，解决了同一指标有多种不同数据的难题。

有了数据之后，接下来的问题是怎样去展示和应用。“柯林布瑞有开发平台、UI引擎，可以根据医院的需要来配置，科研系统、管理系统等都是通过UI引擎组装搭建出来的。”史志刚说。

史志刚对运营管理平台做了具体介绍，可以实时监控医院运营情况，包括挂了多少号、看了多少病人、还有多少病人没看、每个科室排队等待的时间、床位使用情况、手术室动态，包括每个手术室内都有哪个医生在做哪个手术、持续多长时间等；可以从院领导视角、科室领导视角等不同视角来看；还包括不同主题，譬如：门诊、医保、用药、医技等。

“而且，所有数据都不是静态数据，都可以分析、挖掘背后原因，比如手术量，可以看到今年是多少、去年是多少、同比增长多少；也能看到每个科室的手术情况，能对所有科室三、四级手术的占比进行排名，对于做了很多技术含量大、难度高、级别高、效率高的手术的科室，医院可以为其提供更多的资源。”史志刚谈道，此外还有医疗质控管理、患者360、员工360等应用。

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