HIT專家網(wǎng)：請問從企業(yè)的角度，如何看待醫(yī)療機構(gòu)建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的可行性？必要性？
醫(yī)療機構(gòu)建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的必要性，主要有如下三方面：
第一，提高臨床質(zhì)量需要大數(shù)據(jù)支持。醫(yī)生對于患者信息了解得越全面，對患者病情診斷越準(zhǔn)確，可能包括患者的生理體征、行為習(xí)慣、職業(yè)環(huán)境等。反之，部分數(shù)據(jù)的缺失或不準(zhǔn)確，都有可能影響患者的診斷和治療。
第二，提升臨床科研能力需要大數(shù)據(jù)支持。在傳統(tǒng)臨床科研工作中，由于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析能力的限制，臨床科研的樣本范圍以及數(shù)據(jù)量容易受科研人員目標(biāo)傾向性影響。在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下，臨床科研的數(shù)據(jù)存儲、處理、查詢、分析能力得到極大提升？蒲袛(shù)據(jù)范圍的擴大，以及數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析能力的提高，增強了模式發(fā)現(xiàn)、識別和確認的能力，這降低了人為傾向性，提高了科研成果準(zhǔn)確性和普適性。
第三，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性需要大數(shù)據(jù)支持。醫(yī)療數(shù)據(jù)正呈幾何級數(shù)增長，種類繁多，數(shù)據(jù)規(guī)模包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、自由文本等。這些數(shù)據(jù)的處理不能被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)解決，需要大數(shù)據(jù)技術(shù)來存儲、處理、分析，并更高效、準(zhǔn)確地進行應(yīng)用。
可行性主要表現(xiàn)在三個方面：
一是國家相關(guān)部門出臺多項政策，指導(dǎo)并推動大數(shù)據(jù)落地。這些政策為醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)應(yīng)用指明了方向和奠定了基礎(chǔ)。
二是新興技術(shù)為平臺建設(shè)提供了技術(shù)支撐。大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)功能包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲、查詢、處理、分析等。而物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)的越來越廣泛的應(yīng)用，促進了大數(shù)據(jù)平臺功能的建設(shè)、實現(xiàn)和應(yīng)用。
三是醫(yī)院信息平臺、臨床數(shù)據(jù)中心（CDR）的建設(shè)為大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)積累了經(jīng)驗。相對于醫(yī)院信息平臺和CDR，大數(shù)據(jù)平臺在數(shù)據(jù)規(guī)模、種類范圍等方面進一步擴大。醫(yī)院信息平臺、CDR建設(shè)的發(fā)展和應(yīng)用，使得醫(yī)院在醫(yī)療數(shù)據(jù)集成、處理、治理和應(yīng)用方面積累了豐富經(jīng)驗。
張軍：我國醫(yī)療信息化的發(fā)展路徑是從早期的掛號、收費系統(tǒng)，到臨床醫(yī)生醫(yī)囑、病歷的電子化，再到數(shù)據(jù)集成平臺化和規(guī)范化，然后到近年來的區(qū)域信息平臺以及醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。任何新興事物從被大眾認可到普及應(yīng)用，都需要經(jīng)歷一段比較痛苦的“孕前期”，醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展也不例外。
現(xiàn)階段，我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展迅猛，涌現(xiàn)出一批醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)。同時，在我國優(yōu)勢醫(yī)療資源集中的北、上、廣等地，醫(yī)院開始積極與企業(yè)開展合作，在科研、管理、教學(xué)等方面都取得了很大進展？梢哉f，醫(yī)療大數(shù)據(jù)已度過了痛苦的“孕前期”，醫(yī)院從以前的觀望者轉(zhuǎn)為了實踐者，都希望借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)能力和智能化應(yīng)用，來提升醫(yī)院在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的競爭力。
在政策層面，黨的“十九大”報告提出實施“健康中國”戰(zhàn)略，體現(xiàn)國家對人民群眾生命健康的高度重視。而不斷深化“互聯(lián)網(wǎng)+健康醫(yī)療”服務(wù)、推動和完善健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用，能為“健康中國”戰(zhàn)略目標(biāo)提供強有力支撐。
從2009年國家相關(guān)部門開始推行電子病歷至今，大多數(shù)醫(yī)院已經(jīng)積累了一定體量的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。另一方面，隨著信息技術(shù)快速發(fā)展，自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、集群等技術(shù)日趨成熟，再加上相關(guān)硬件設(shè)備的更多普及，這些為復(fù)雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理提供了基礎(chǔ)技術(shù)保障和相對較低的成本投入。
醫(yī)院數(shù)據(jù)是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要組成部分。長期以來，作為醫(yī)護人員智慧結(jié)晶的病歷主要體現(xiàn)了法定文書屬性，而沒有體現(xiàn)出本有的知識屬性。即使通過多年的電子化發(fā)展，其知識屬性使用起來也是非常不方便；谏鲜龅目尚行曰A(chǔ)，通過大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，能充分挖掘診療數(shù)據(jù)潛在的價值，并服務(wù)于醫(yī)、教、研、管及患者服務(wù)，從而真正體現(xiàn)出病歷的知識屬性。
HIT專家網(wǎng)：從技術(shù)的角度，在建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺方面，醫(yī)療機構(gòu)主要面臨哪些挑戰(zhàn)？
面臨的挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在三個方面：
一是不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成與整合。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺需要集成醫(yī)院內(nèi)部、外部不同數(shù)據(jù)源和不同標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)。但數(shù)據(jù)采集、清洗、格式匹配及轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)完整性檢查等將會十分困難，數(shù)據(jù)整合質(zhì)量面臨挑戰(zhàn)。
二是大數(shù)據(jù)的存儲及應(yīng)用。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特點是規(guī)模超大、種類繁多。規(guī)模超大使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理工具難以工作，種類繁多就需要利用不同技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，這提高了平臺的技術(shù)難度和建設(shè)門檻。另一方面，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的模式分析和知識發(fā)現(xiàn)，需要專業(yè)人員、精深算法以及大量資金投入，這大大增加了建設(shè)單位、運維部門的負擔(dān)。同時，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價值前景還在探索中，性價比將是建設(shè)單位較優(yōu)先考慮的因素，這也將制約平臺的建設(shè)。
三是數(shù)據(jù)的隱私保護和安全保障。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺要求與相關(guān)數(shù)據(jù)源、與數(shù)據(jù)應(yīng)用機構(gòu)之間能夠互聯(lián)互通，信息共享，這也帶來了個人隱私保護以及數(shù)據(jù)安全保障問題。如何建設(shè)一個可信、安全的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺是建設(shè)者面臨的一大挑戰(zhàn)。
面臨的挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)集成融合、處理認知、智能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)安全防護能力等方面。
首先是數(shù)據(jù)集成的融合能力。一是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。國內(nèi)醫(yī)院的生產(chǎn)系統(tǒng)少則幾十種，多則上百種，還都由不同企業(yè)提供服務(wù)，所以醫(yī)療大數(shù)據(jù)首先要對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行融合匯聚。二是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。多數(shù)醫(yī)院存在數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不完整的情況，比如病案首頁質(zhì)量差、電子病歷質(zhì)控弱、醫(yī)囑執(zhí)行缺少閉環(huán)管理等。三是數(shù)據(jù)分散、規(guī)模增長迅速、冗余性強。目前醫(yī)院內(nèi)還尚存一些孤島數(shù)據(jù)，例如科室內(nèi)部自建系統(tǒng)和一些特殊設(shè)備數(shù)據(jù)等。同時，隨著系統(tǒng)、需求多樣性，加上精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的規(guī)模將達到前所未有境界。
其次是數(shù)據(jù)處理的認識能力。一是醫(yī)院生產(chǎn)系統(tǒng)存在大量文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且蘊含著患者診療數(shù)據(jù)的核心、臨床專家的醫(yī)學(xué)知識治療經(jīng)驗等重要信息，需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行挖掘利用。二是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、難以復(fù)用和沉淀。目前國內(nèi)很多醫(yī)院在用的生產(chǎn)系統(tǒng)基本已運行數(shù)年，缺少相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或者標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，造成了存儲數(shù)據(jù)錯綜復(fù)雜。三是專業(yè)性強、細分領(lǐng)域多。醫(yī)療數(shù)據(jù)本身是一個多學(xué)科且專業(yè)性強的領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要臨床專家和企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)專家不斷碰撞、磨合，較終實現(xiàn)融合。
較后是數(shù)據(jù)安全防護能力。醫(yī)療機構(gòu)在迎接大數(shù)據(jù)的同時要做好數(shù)據(jù)的防泄漏、患者隱私信息保護以及整個平臺的安全防護。
主要面臨著四點挑戰(zhàn)：第一，醫(yī)院缺乏相應(yīng)的大數(shù)據(jù)人員儲備，對大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系、相應(yīng)的技術(shù)掌握不多，導(dǎo)致在平臺建設(shè)規(guī)劃方面較難提出技術(shù)方面的意見。而在平臺建成后，相對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自身運維能力也明顯不足。第二，數(shù)據(jù)服務(wù)的需求比較廣泛和發(fā)散，醫(yī)療機構(gòu)缺乏相應(yīng)的人員編制來滿足需求。第三，在數(shù)據(jù)使用權(quán)限和范圍方面，需要醫(yī)療機構(gòu)出臺和配備相應(yīng)的管理規(guī)范。既要發(fā)揮出大數(shù)據(jù)平臺的潛力，又要避免造成醫(yī)院不同部門間的知識泄漏和不可控。第四，大數(shù)據(jù)應(yīng)用往往都是專題性的，因此醫(yī)療機構(gòu)涉及立項審批流程和配套經(jīng)費支撐問題。
HIT專家網(wǎng)：企業(yè)應(yīng)該如何幫助醫(yī)療機構(gòu)克服技術(shù)挑戰(zhàn)，發(fā)揮大數(shù)據(jù)平臺的預(yù)期價值？
首先，基于大數(shù)據(jù)特點以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，完善和提升醫(yī)院信息平臺功能和服務(wù)。既支持傳統(tǒng)實時數(shù)據(jù)傳輸和交互，也支持非結(jié)構(gòu)化、大批量數(shù)據(jù)的非實時集成和整合，解決大數(shù)據(jù)采集和集成整合問題。
其次，基于國家標(biāo)準(zhǔn)建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)模型、大數(shù)據(jù)平臺標(biāo)準(zhǔn)接口以及不同格式數(shù)據(jù)匹配映射機制，構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范的大數(shù)據(jù)平臺，解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一問題。
再次，基于國家信息安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范以及國內(nèi)加密算法，建立可信、安全的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺，保障個人隱私以及數(shù)據(jù)安全。
較后，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析算法，設(shè)計開發(fā)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析模塊，提升大數(shù)據(jù)分析功能，推動實際應(yīng)用。
第一，保證數(shù)據(jù)安全。企業(yè)在幫助醫(yī)療機構(gòu)搭建大數(shù)據(jù)平臺時，要考慮如何保障數(shù)據(jù)安全和隱私信息保護。建議企業(yè)在搭建大數(shù)據(jù)平臺時，增加數(shù)據(jù)安全存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和安全設(shè)備的部署，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的安全防護、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全程日志留痕和數(shù)據(jù)安全審計預(yù)警。
第二，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的智能應(yīng)用取決于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化能力。構(gòu)建完整的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)集、術(shù)語集和知識圖譜，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，進行智能處理和人工檢驗輔助，保證數(shù)據(jù)處理的高效性和準(zhǔn)確性。
第三，數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)。通過對大規(guī)模多源異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)進行融合，打通院內(nèi)“數(shù)據(jù)孤島”。以大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐，形成匯集患者全生命周期的數(shù)據(jù)庫，并通過對數(shù)據(jù)的深度處理和分析挖掘數(shù)據(jù)價值，構(gòu)建一體化健康管理體系。
第四，數(shù)據(jù)治理技術(shù)。通過對數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)甄別、科學(xué)分析、有效利用、精細化管理，可為管理層提供科學(xué)的決策依據(jù)。同時，也可為科研創(chuàng)新提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，提高醫(yī)療安全和護理質(zhì)量。推動醫(yī)療數(shù)據(jù)的開放共享，較大化利用數(shù)據(jù)資源，進而改善患者的就醫(yī)體驗。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)該為醫(yī)院提供四個幫助。一是相對成熟的數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)治理平臺；二是提供相應(yīng)的應(yīng)用工具，如科研分析平臺；三是提供產(chǎn)品化應(yīng)用，如CDSS、內(nèi)涵質(zhì)控、分診、問診等；四是提供線下服務(wù)團隊，和醫(yī)院相關(guān)專家深度發(fā)掘數(shù)據(jù)價值。
——轉(zhuǎn)載自HIT專家網(wǎng)
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