北醫三院:大數據應用有效支撐臨床科研


2015-11-23 09:32:04   出處:中國信息化周報   作者:洪蕾   
從醫院實際需求角度看,臨床業務對醫療質量控制、科研分析研究及信息共享的需求十分迫切。當這些來自一線的需求擺到醫院信息主管面前,對醫療大數據應用的探索也正式啟航。
  自2009年新醫改啟動以來,醫療大數據應用一直是各大醫院探索的主要方向。一般大型三甲醫院有上百個系統在線運行,這些系統可能來自十幾個廠商,由于缺乏信息表達、交換、處理的統一標準,且整個數據體量龐大、類型復雜,符合大數據的基本特征。

  而從醫院實際需求角度看,臨床業務對醫療質量控制、科研分析研究及信息共享的需求十分迫切。當這些來自一線的需求擺到醫院信息主管面前,對醫療大數據應用的探索也正式啟航。

  破解多源異構數據之困

  經過十多年HIS建設,北醫三院基礎設施和應用系統已形成一定規模,陸續建成了包括門診和住院醫生工作站、檢驗系統、護理系統、手術麻醉、影像系統等在內的臨床信息系統。以電子病歷為核心的臨床數據已積累到一定數量級。對臨床數據的深挖利用是北醫三院當前的重點工作。

  目前,北醫三院日均門診量達16000人次,醫院現有床位1740張,住院周轉率較快,人均住院6.37天。醫院信息化建設已初具集團化規模優勢,醫院本部及四個分支機構現有服務器近140臺,業務網、辦公網終端設備近4000臺,包括推車150臺、PDA300多臺,此外還有HIS、CIS、OA等豐富的軟件資源。

  北醫三院信息管理中心副主任計虹認為,針對多源異構數據的大數據分析需要四步實現:一是集合多個數據集,二是解決不同類型數據的融合、關聯,三是按一定標準進行統一存儲,四是將數據進行綜合關聯分析后以不同的主題來展現。

  具體到北醫三院實際情況,計虹表示:“如何對六年積累的大量臨床業務數據進行有效利用,我們也做了很多嘗試性探索。在我看來,醫院數據利用系統的建設有三大目標:加強日常管理、追蹤指標檢測以及持續的醫療質量改進。”

  探索臨床業務數據服務

  目前,北醫三院面向臨床業務系統建設了臨床業務數據平臺。“建設基本思路是基于HL7的臨床事件模型,消除中間件技術,最終建立一個完善的架構體系。”計虹表示,“在這個體系中,底層就是各個應用系統,中間是統一的適配器做數據整合、集中存儲,頂層是臨床智能分析系統CI,對醫療質量、運行指標進行分析,最終實現服務臨床和管理業務的目標。”

  據計虹介紹,北醫三院臨床業務數據平臺建設分為數據整合、數據存儲、數據分析、數據展現四個步驟。

  1.數據整合

  醫院數據是來自在線庫、歷史庫以及本院庫、分院庫等的異構數據,這些數據來自HIS、LIS、EMR、NIS、PACS等不同IT服務商。數據整合的目的是通過對多源異構數據進行整合,將數據標準化,建立臨床數據中心、可監測的分析指標體系以及追訴體系,實現對多源異構數據的有效管理。同時建立以患者為中心,以時間為邏輯關系,基于事件的連續性的數據集,實現異構系統和異構數據的對接。

  計虹強調:“在建設臨床業務數據平臺的過程中我們發現標準化的問題在醫院確實令人頭疼,缺乏標準會極大降低數據的利用率。標準化越早做,你的數據有效利用越有價值。”

  2.數據存儲

  基于MongoDB與Hadoop分布式大數據技術實現分布式的數據存儲,為復雜的臨床數據分析構建多個分布式數據計算節點,更適用于臨床數據的多維表達。“通過在應用中對比實體機和虛擬機的運算,我們發現實體機堆疊式的運算方式更適合大數據的運算,要比虛擬化服務器性能高。當然,虛擬化可提高前臺應用的安全性,但就大數據這種分布式運算而言,用實體機堆疊式方式效果更好。”計虹表示。

  3.數據分析

  數據分析包括邏輯配置、分析引擎、數據封裝三個步驟。

  第一步是邏輯配置。邏輯配置需要依據個案指標、群組指標、分析斷面、群組數排除四大類進行配置。

  第二步是分析引擎。分析引擎需要對關鍵臨床事件進行鑒定,激活對于臨床個案、病歷的分析引擎來計算分析形成結果并進行數據展現,再基于臨床數據中心形成的臨床病歷資源的子集建立靈活的臨床或科研分析斷面,最后將結果數據封裝傳遞到前端。

  第三步是數據封裝。按照對應的臨床事件進行封裝,將多源數據歸集,建立數據統一的適配器來完成臨床數據的標準化。數據增量的方式分別采用了兩種方式:大于30天的數據采用批量型適配的配置定時加載,小于30天的數據做在線庫的增量適配器定時增量采集,減少對在線庫的壓力。

  4.數據展現

  臨床數據模型是整個數據中心的基礎,數據展現正是圍繞臨床事件展開的。“我們建立了包括門診、急診、處方、結算、入院等64個臨床事件,以急診的臨床事件為例:一個患者來了,他要就診、辦手續、診斷、醫囑、轉科等,要對這些事件進行整合。將數據按時間軸展開,最終為醫院業務部門提供運營監測、醫療質量、科研分析、重點人群等多維度展現。”計虹表示。

  基于臨床業務數據平臺,北醫三院建立了全院級的應用以提高醫療質控的能力和效率,實現了對運行指標的監測。一方面,通過建立醫療多中心,讓系統去考慮需要多科會診的問題;另一方面,通過建立科室級的應用為科研提供支撐。

  整合影像異構數據

  對醫院而言,影像數據更多是非結構化數據,包括CT、核磁、超聲、內鏡、核醫學影像等信息,更符合大數據特征。

  “北醫三院PACS數據年增長量達15TB。”計虹表示。跨科室、跨院的影像文檔如何實現統一管理?海量影像數據如何進行有效整合?如何建立影像數據統一管理平臺,實現更集中的展現形式?

  計虹介紹說:“我們搭建了一個影像數據的集中管理平臺,集成了PACS、RIS、超聲、內鏡、病案、核醫學等影像數據,實現了影像文檔的采集和集中管理。該系統基于時間軸管理,所有記錄按歷史先后順序展現,再分類排列。這種模式的確大大方便了臨床醫生的使用。同時數據應用平臺也能支持科研需求,可以使用關鍵詞進行全文檢索、類似病歷的聚合等功能。未來,我們還將對協同診療、跨院區、區域化的影像互認等領域進行探索。”

  “醫院有效挖掘數據價值一定要以臨床業務來推動數據的應用水平。”結合數據應用平臺建設的經驗,計虹強調,“系統好壞不僅僅是技術問題,因為數據利用不同于前端應用系統,它與臨床的專業化程度息息相關。數據利用的好壞絕大部分取決于臨床管理部門的需求是否明確和細化。如果使用人員描述不清,指標定義不明確,信息技術人員就無法配合實現,這也會影響數據利用的有效價值。因此,管理與臨床部門有這個意識是好事,但醫院數據利用平臺建設的成功需要管理人員與臨床學科密切配合、科研人員的深入研究,才能將醫院數據挖掘與利用真正落地。”

責任編輯:honglei

相關熱詞搜索:北醫三院 大數據

上一篇:協和醫院信息化進程加速 改善醫療服務
下一篇:楊浦區中醫醫院:HCRM創新隨訪服務

分享到: 收藏

專題

more>>

中國軟件園區發展...

當前,我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段,..

第三屆中國大數據...

2018年12月11日下午,作為第十一屆中國信息主管年會的..
Email:

藏經樓

more>>

論壇熱議

more>>
欧洲超级杯