北京大學人民醫院劉帆:大數據時代醫院信息化建設之機遇與挑戰
原創由51CTO舉辦的WOT”互聯網+”時代大數據技術峰會上,來自北京大學人民醫院的劉帆做了以《大數據時代醫院信息化建設之機遇與挑戰》為主題的演講。此次分享主要圍繞醫療大數據展開,從中用戶可以了解到醫療大數據到底是什么?現在到底有什么樣的數據?大數據解決怎么樣的問題?
醫療服務模式的發展演化
劉帆表示,技術每一次的變化一定是推動業務流程的變化或者是有新的業務模式出現。數據本身是沒有價值的,對數據進行數據挖掘之后作用于業務,這是價值。大數據在醫療行業來講是一件非常困難的事情,再說醫療行業大數據之前,先來看看醫療服務模式的發展演化。
醫療服務模式的發展演化
在最早時期是個人行醫,因為生產力比較落后,懂醫的人就更少了。慢慢發展到現在,對一個人的健康和疾病診療做全流程化的管理。這樣一來,在我們去大醫院看病就越來越復雜,除了主治醫生以外,還有很多在為同一名患者服務。這是一種協同辦公,在醫院里共同的圍繞一個人解決問題。針對這樣的情況,就會出現極度的資源占用問題。為什么這樣說呢?想必很多人都經歷過大醫院人滿為患的現象。劉帆表示,這里有一個82現象,80%該在社區看或者在二級醫院看的病,全都跑到大醫院去看。而廣大的社區,它的醫療機構數占80%,但是只拿到20%的病人,所以出現了資源的浪費。在未來一定會出現分布式醫療系統的出現,來助力實現各個醫療機構之間、各個醫療服務之間的協同,把患者分散在各個對應的地方。這就對信息系統的依賴會越來越大,移動醫療和遠程醫療定和當下的信息技術有著密切的聯系,大數據和云計算會對醫療會有很大的影響。
在未來, “互聯網+”改變傳統業態是必然趨勢,云計算(數據的載體)+大數據(數據的應用)技術將推動應用變革。
什么樣的技術去處理數據?數據載荷平臺又是怎樣的?
就醫療行業來講,現有的數據是不能夠直接拿來分析的,因為醫院結構非常復雜,到目前為止還有一些數據沒有很好的整合在一起。劉帆表示,北京大學人民醫院五年來針對這個問題做這兩件事:其一,通過信息平臺,把醫院內部的一些孤島數據整合起來。其二,把各種各樣的系統集中到一個平臺中去,就是下圖CDR集成平臺。
集成平臺——CDR
劉帆表示,針對CDR概念,在北京大學人民醫院做之前,中國是沒有的。在2011年沒有任何廠商賣CDR產品,全部都要靠自己來做。
5大領域73系統204子系統
做成CDR集成平臺平對于醫院來說并不是一件容易的事情,甚至比任何組織企業都要復雜。對于普通的企業來說,只要一個ERP,一個物流管理、再加上一個客戶端就可以搞定,所有的人財物都可以展示。但對于醫院來說,ERP只是其中的一小部分,還有很多如每個醫生、每個患者、乃至每個護士的臨床信息系統,如醫聯體、需跟醫院的信息系統進行對接,醫療機構和醫療機構之間,醫療機構保險公司、醫療機構和政府之間這些都需要對接。劉帆展示了他在2014年做的一次總結,在那個時候已經有五大領域,73個系統,204個子系統,到現在二百二十多個,還在不斷的增加,只有這樣的后臺技術架構的集中平臺才能夠支撐如此復雜的醫院運行。
如果想要覆蓋醫院所有的數據,就必須有信息系統來覆蓋,就拿打呼嚕來說,就需要監測,這里就需要一個系統,不能每次都重新拿設備去讀病人的心電圖紙。還有至今沒有解決的問題就是實名制就診,這樣機會導致一個人有不同的卡號,所產生的數據也很難統一到一起。針對這樣的情況,北京大學人民醫院做了一個EMPI系統。如下圖:
EMPI系統交互圖
EMPI管理系統 - 患者合并:當兩個患者姓名、性別、出生日期、身份證號等信息相同時,就可以判斷這兩個患 者者是一個人,需要在EMPI中進行信息合并。EMPI管理系統 – 疑似處理:當兩個患者姓名、性別、出生日期等信息相似,但是 不能確定是同一患者,就可以在疑 似隊列中找到,操作員可以對比患者信息,判斷是將數據合并還是解除疑似關系通知系統 兩條記錄是不同患者。
北京大學人民醫院如何處理數據標準化問題?
依據目前衛生部最新標準規范現狀以人民醫院信息化現狀與需求定制開發:
第一步,依據HL7 RIM模型,結合醫院實際業務,建立RMIM模型和CDA,通常業務RIM分析會采用TMT方法論,但衛生部公布的《健康檔案基本 架構與數據標準(試行)》已經進行了大量工作,人民醫院可以在此基 礎上進行分析工作。第二步,基于HL7 RIM模型,構建或比對現存CDR數據,形成人民醫院的自己 的CDR標準。第三步,根據人民醫院的CDR,要求各個接入廠商構建符合人民醫院標準的消息模式。第四步,根據衛生部的要求,建立符合衛生部標準的消息模式。
參照標準
劉帆表示,在醫療行業的標準非常非常多,而不是沒有,到目前為止,國家層面的標準有253個標準,關于數據的標準如臨床數據、健康數據、區域數據、醫院數據等等都要遵循。
13個“結構化”域+1個“非結構化”域
上圖為全面描述某個病人在醫院里發生的所有數據,調了13個結構化的域和一個非結構化的域,非結構化域就是我們的病例。
用藥的數據項
上圖為某個用藥的數據項,劉帆表示,這一部分很復雜,需要了解很多的詳細信息。和其他行業相比,醫療行業的數據結果必須要謹慎。在電商或其他行業利用大數據做的就是推薦,如猜你在深圳,而不是說你就是在深圳。但在醫療行業就不能說,猜你得了病,和我猜你有什么問題,這樣的結果在臨床也不能用。對于醫療的大數據來講,數據的準確性關乎人命,某種程度上來講對數據的要求質量還是跟其他行業不同。
七個域、16類、62個活動場景-全面描述患者就醫過程
上圖把整個病人的數據分成了七個業務域,通過16類、62個活動場景來全面描述患者就醫過程。
患者在醫院內數據集成完畢
上圖為通過EMPI把一個人識別出來,了解他在醫院里面每次就診的記錄,之后串在一起放在CDR中。
個人財務和物流數據北京大學人民醫院是如何處理的?
一個醫院除了臨床數據以外,還有另一半非常重要的數據就是還有一半是你的財務和物流數據,如患者交的錢、用的注射器、起搏器等數據。
Hospital Resource Planning
上圖為HRP系統,這個系統可以涵蓋醫療器械去向、生產廠商、設備廠商以及物流廠商之間是如何關聯的。每一個患者的數據都是由臨床數據環和運營管理數據環建立起來,擁有這兩個一個患者的數據算是齊全了。但大數據不僅僅是個人,還有人和醫院之間的關系,一個患者一輩子不只能在一個醫院看病。
北京大學人民醫院在數據的互聯互通上是如何做的?
醫療機構之間互聯互通數據整合
健康與疾病、院外與院內互聯互通數據整合
一個患者僅擁有一家醫院的數據就是一個孤島,即使數據健全也是一樣的。所以北京大學人民醫院從2007年開始有意識的做醫聯體,目前在全國已經鋪了376個點,因受當地醫院很多的資源和技術水平的限制,有價值的信息共享非常少。劉帆表示,即使這樣還是要堅持做下去,在未來將整合整一個患者所有疾病數據,如果在打通亞健康和疾病所有的數據那就會更加完美。
最后,劉帆有講了一些移動醫療方面的內容,中間提到“智醫云”,提出了一云三端(醫生、醫院及患者)的移動互聯網的概并詳細闡述智醫云三端服務診療的全流程。還針對在“互聯網+”與“大數據”促進傳統IT變革的環境下,如何解決快速增長的醫院業務需求的問題做了詳細解答。更多精彩的干貨,詳解PPT。
主題:劉帆—大數據時代醫院信息化建設之機遇與挑戰
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講師簡介:
劉帆,2004年畢業于北京大學醫學部,獲得臨床醫學博士學位,2015年成立北京大學人民醫院醫學大數據研究中心,擔任中心副主任,初步建立北京大學人民醫院科研大數據平臺。 2015年獲聘中華全國青年聯合會第十二屆委員會委員,其他主要社會兼職包括 《中國醫院協會信息管理專業委員會》常務委員、副秘書長 《中國衛生經濟學會醫院經濟專業委員會》常務委員、秘書長 《中國衛生經濟學會醫療保險經濟專業委員會》副主任委員