新一代医疗数据平台：发挥数据资源价值，提升医院“数据力”

导读

医疗机构应从组织、工具和文化三个方面“三箭齐发”提升数据力。

“如何利用数据资源创造价值，是医院核心竞争力的重要因素。医院的数据力，就像冰山一样只露出一角，还有很大一部分没有发挥出来，需要我们去挖掘。”4月30日下午，在“新一代医疗数据平台”在线研讨会上，CHIMA主任委员王才有如此形容医疗数据资源的价值。本次在线研讨会由中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）和HIT专家网联合主办，InterSystems中国协办。

会议由HIT专家网创始人、总编辑朱小兵主持，他谈道：“突如其来的新冠肺炎疫情打破了传统的医疗数据的边界和范畴，正在倒逼医疗数据与外部各种大数据进行关联处理分析，数据在医院信息系统架构和规划中的重要性日益凸显。”

“三箭齐发”提升医院“数据力”

王才有主任的演讲可归纳为三个关键词：数据、资源、价值。他首先谈到了“防疫健康码”，“健康码”不是一个码，而是一个证明，是通过对多源、异构、实时数据进行资源整合形成的“证明”。它没有统一的数据库，没有统一的应用系统，要借助标准和规范，对不同系统中的动态数据进行动态交换和资源整合，计算产出居民疫情相关健康状况的证明。形成这个证明的依据是客观的、可信的和可追溯的，是一个好的实践。

当今数据资源的战略价值已经得到广泛共识，为此王才有主任介绍了两个大家应关注的宏观政策行动：一是，3月9日美国卫生和公众服务部发布了“促进互操作、破除信息阻塞”的新法规，从制度层面为医疗健康数据资源利用奠定基础；二是，4月9日我国发布的《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，把数据纳入生产要素，从机制层面为数据资源价值发展增强动能。

在新的数据形势下，医院要提升“数据力”，必须有新的认知转变。王才有主任以PACS为例进行了阐述，PACS的含义是“医学影像存档与通信系统”（Picture Archiving and Communication Systems），过去采集的数据多数是一次性使用；现在依托大数据和AI技术，可以对连续采集的医学影像数据进行定性和定量的分析，临床医生可以更精准地把握新冠肺炎患者的病情变化情况，动态调整用药和治疗方案。

如果将医疗数据比喻为一座冰山的话，那么露出水面的冰山一角只是编码数据，大量隐藏在水面之下的是文本数据、非标准数据，如：影像、B超、心电、监护、内窥镜、麻醉、可穿戴、行为、基因等。随着人工智能的发展和应用，这些数据终将逐渐浮出水面。此外还有医药物流、医学装备、医院建筑等处于孤岛状态的数据。

发挥数据资源的价值，是提高医疗质量、降低再入院率、改善医疗产出和降低成本的重要手段；拥有新的、更复杂的数据，可形成更为深刻的洞察，这是医院竞争和生存的必需。那么，如何发挥数据价值？王才有主任认为，应从组织、工具和文化三个方面“三箭齐发”，一是要有向数据驱动型医院发展的战略考虑；二是要充分发挥好数据平台的价值，包括：云数据管理、数据集成与交换服务、主数据管理、参考数据管理、数据清洗与服务、数据分析和可视化等；三是建设好数据利用的生态环境。从技术上看，数据平台是各种数据资源的集成平台；但是从组织上看，数据平台是训练有素的信息专家团队。数据平台的本质是工具和人结合起来的一种服务，必须打造好包括制度、组织和文化等方面的数字生态环境。

三次“弯路”打造三层数据服务架构

广州医科大学附属第二医院（以下简称：广医二院）于2019年5月通过了国家互联互通标准化成熟度五级乙等测评，该院信息中心主任陆慧菁自称在数据中心路上“走了三次弯路”。

广医二院于2016年进入数据治理和数据应用阶段，现有业务系统超过90个，合作公司超过20个。2016年3月，广医二院建成集成平台——Health Connect（Ensemble升级版），该平台能把以往的数据标准化，能实时监控系统性能，并把一些实时数据直接收集到数据中心。让陆慧菁主任引以为傲的是业务系统接口改造，接口涉及21个厂商、51个业务系统，原有接口484个，改造后减少到275个。“此项工作很重要，一定不能省略。”陆慧菁主任强调。目前，广医二院数据中心存储总量超过8.61亿条，日均增量50余万条，接入25个业务系统。

陆慧菁主任重点介绍了该院在走了三次弯路之后形成的“三层数据服务架构”：在数据集成平台和医院数据中心之上，再根据不同主题进行数据治理，建立第三层平台——智能化医疗数据平台。“之所以分为三层，目的是要保留数据原貌，以适应数据标准的不断发展。”陆慧菁谈道，“数据除了标准化，还要个性化，所以保持数据的原貌非常关键。”

广医二院三层数据服务架构

陆慧菁主任进一步介绍了几个数据应用案例。一是运营决策分析：DMIAES疾病风险调整管理体系。数据内容来源于病案首页、医嘱、病历、检查检验结果，分析7个指标：医疗质量、医疗效率、医疗效益、费用管理、药品管理、耗材管理和病人安全等。以疾病风险调整模型为基础，以每个病例为评价最小单位，建立医疗绩效综合评价体系。

二是临床场景智能化。实现诊疗全过程辅助诊疗决策，减少医疗差错。陆慧菁主任强调，后台的规则制定很重要，要求每个科室都要设置信息联络员，成立信息核心小组，由科室主任及科室骨干组成。人工干预的力度越大，规则制定得越好，使用起来的准确度越高。

三是大数据科研分析。根据临床医生的需求，广医二院提供“一站式”临床科研平台，医生只要有科研构思，可以很快地获取数据，系统帮助医生辅助科研构思、辅助数据获取、辅助数据处理、辅助统计分析，形成临床科研闭环。

最后，陆慧菁主任强调：“数据质量是关键，如何保证数据一致性、准确性，只有数据治理做得好，数据才能用得好。”

疫情期间的医疗数据服务：“四全、三不”

武汉市中心医院信息中心主任左秀然分享了《疫情期间医疗数据服务实践与思考》。她在疫情风暴中心承担了三重重担：在保证自家医院信息化建设正常推进的基础上，作为信息化筹建专班小组组长，直接参与规划设计火神山、雷神山医院的信息化建设，并且作为技术负责人参与了武汉市新冠疫情大数据系统建设工作。

“疫情考验了医疗信息化的三大能力：互联互通能力、数据治理能力和数据服务能力。”左秀然主任谈道，大数据在疫情中发挥了三方面作用：大数据追踪传播途径、大数据构建疫情发展模型、大数据助力资源配置。

在城市疫情大数据服务方面，左秀然主任提出“四个全”：一是全口径，关注人群覆盖；二是全要素，关注数据覆盖，包括医疗、疾控、方舱隔离点、居家随访等数据；三是全流程，关注过程覆盖，线上线下业务过程一体化；四是全业务，关注功能覆盖，9大子系统、62个功能点，覆盖了全业务的数据采集、数据清洗、数据比对和数据应用。

在火神山医院信息化互联互通方面，左秀然主任以无纸化应用为例，重点阐述了疫情时期传染病医院信息化建设所基于的原则——降低院感风险。火神山医院以此原则为前提，设计并实现了一系列无纸化应用，包括：转诊流程无纸化、院内临床流程无纸化，各类医技申请单、报告单、处方单无纸化；临床护理通过移动护理系统的应用，实现患者身份核对、医嘱执行扫码核对无纸化流程。实践证明，依托无纸化应用，辅助火神山医院实现了院感零感染。

在自身医院信息化建设方面，左秀然主任看来，疫情期间医院信息化应遵循“三不”原则：“不添乱”，信息系统首先要保证最基本的稳定运行；“不延误”，针对疫情期间各类管理政策、医疗政策的落地，信息系统要能快速响应；“不犹豫”，过去认为可有可无的应用，在疫情期间变成了刚性需求，比如远程医疗、移动医疗、互联网医院线上服务等，这时候要果断建设推广。武汉市中心医院在疫情期间，大力推广互联网医疗，在医疗队入驻期间，辅助开通了多个病区远程医疗，支持了医疗队与其医院本部间的在线即时远程音视频会诊。

疫情期间，医院内部数据服务实践包括四个方面：一是数据上报，做到数出统一数据源，口径统一；二是新冠肺炎科研平台，建立专题数据库，整合相关属性，进行统一的数据采集、数据清洗，在保障科研平台数据安全的基础上进行相关应用；三是微信公众号消息推送；四是临床决策智能提醒，如核酸检测阳性或阴性的智能提醒等，让数据在事前、事中和事后发挥连续、闭环的应用价值。

IRIS数据平台：构建医疗数据应用闭环

InterSystems中国业务拓展经理范益辉从大数据的“5V特征”谈起，分析医疗数据应用开发面临的挑战。InterSystems IRIS数据平台可通过构建数据应用闭环，帮助解决医疗大数据应用面临的挑战。

针对Volume（大容量）挑战，IRIS平台提供简单、快速扩展的分布式集群存储，可动态扩展数据节点，快速部署。

针对Velocity（速度）挑战，首先，分布式计算可以跨查询节点分布用户负载，数据自动在查询节点上同步缓存。其次，纵向扩展性能也可以解决Velocity挑战，为CPU每一核生成单独进程，均衡使用CPU的多个核心，进行平行计算，提高SQL查询性能。

针对Variety（多样性）挑战，IRIS平台提供统一的多模型数据库，支持关系型数据、文档数据、键值数据、对象数据和非结构化文本数据等；具有丰富的连接性，支持Java、.NET、Python等多种开发语言。

针对Veracity（真实性）挑战，IRIS平台内嵌医疗数据模型，内嵌HL7 FHIR标准的支持，提供FHIR服务器和FHIR仓库。可对数据进行标准化处理，构建统一的数据模型。此外，IRIS还有强大的数据转化和整合能力，把不同数据转化为标准化数据，对数据质量进行监控，判断数据是否可信，建立干净的、标准化的数据湖（数据平台）。

针对Value（价值）挑战，IRIS提供开放的分析平台，允许合作伙伴和用户使用最佳的分析技术，不论是内嵌的或第三方的，来创建解决方案和服务。IRIS数据平台支持第三方工具、数据平台嵌入式技术、行业标准等，如机器学习语言PMML，目标就是构建数据应用闭环。

范益辉重点介绍了IRIS平台对于人工智能的支持模块：IntegratedML。它为SQL开发人员带来自动化的机器学习功能，可自动化提取特征数据，传统SQL开发人员可以在IRIS平台上开发人工智能应用模型。IntegratedML模块可以嵌入到业务流程中，实时影响业务，并对模型进行持续改进，由此形成医疗数据应用闭环。

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