儿童心胸外专科数据库建设的单中心经验与展望

杜欣为 陆兆辉

（上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心 上海 200127）

儿童心胸外专科数据库建设的单中心经验与展望

杜欣为 陆兆辉

（上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心 上海 200127）

随着医疗机构内专业科室信息化程度的提高，有必要建立专科数据库以应对专科大数据的爆发式增长。本文以在一个三级儿童专科医院建设心胸外科专科数据库为例，依次介绍专科数据库顶层架构的设计、数据录入流程的管理、数据质量的控制、用户体验的改善，以及数据应用的探索等多方面的经验。

医疗专科数据库； 结构化数据； 数据质量控制

0 引言

医疗机构中，电子病历已经成为日常医疗不可或缺的一部分，也成为了信息来源的一个“宝藏”，可以为临床、科研、管理提供大数据支持。然而，医疗机构内不同专业科室之间的医疗数据往往有很大的不同，实践中很难做到采用一套电子病历系统覆盖所有专科信息的采集工作。于是，专科数据库的建设便应运而生了。上海儿童医学中心心胸外科自2006年起开始建立“儿童心胸外专科数据库”，迄今已有10年时间，积累了较多的经验。现将此整理成文以供交流参考。

1 建设目标

上海儿童医学中心心胸外科近10年来每年开展手术均超过3000例，近几年甚至超过3700例/年。正是因为每年产生大量的病人数据使得中心必须探索一条数据规范化管理的新途径。但专科数据库的建设主要目的不是要完整的采集患者在临床过程和行为中所产生的所有信息，而是要弥补医院其他系统中无法采集到的专科相关的数据。因此，数据的采集上不追求“全”，而追求“专”。当然最终目的是要为临床、科研和管理等服务的，如果这些采集到的数据最终不能为临床、科研和管理人员所用，那么就会走入歧途。因此既要让一线操作人员（医生/护士）能够轻松的录入数据，又能够即时的向他们展示数据，这是专科数据库建设的一个高层次目标[1]。

2 系统架构

2.1 与“大病历”的关系

既然提到了专科电子病历，那么就不能回避医院电子病历（通常被称为“大病历”）的问题。在我院专科化电子病历的建设过程中，曾经就是否为每个专科设计一个病历模板，还是在统一大病历的基础上开发专科CRF（case report form）的问题上展开过热烈的讨论。最终达成一致，采纳了后者。因为很显然，对于医疗质控来说，医务部、质控办等更加关注政策法规所规定的带有普遍性的内容是否在病历中得到了体现，采用统一的院内模板，既便于监控，也便于进行统一地调整；而对于临床专科医生来说，跟学科发展密切相关的数据需要在一块单独的“领地”进行记录。与此同时，他们没有必要再去输入任何曾经在大病历中出现过的数据。这就形成了我院专科数据库的基本架构特色：即专科电子病历浮动于大病历之上，既独立存在，又和大病历成为有机的一个整体。

2.2 与医院其他专科系统的关系

如上文所述，心胸外专科数据库收集的仅仅是单个专科的精细数据。在临床应用中，还有很大一部分临床数据分散在医院电子病历、电子医嘱、HIS，手麻，检查，心电，超声，随访，护理等多个系统中[2]。这些数据是通过“全院数据中心”进行交换的。这是一个医院的数据仓库，负责全院所有数据的提取、结构化和整理。经提取处理后的数据根据不同专科的需要进行重新整合，即形成了专科的数据仓库，可以被不同的科研应用系统进行调阅（图1）。

图1 上海儿童医学中心数据中心架构示意图

3 数据质量控制与用户体验

在心胸外科医疗日常工作中，临床一线工作人员（包括外科医生、麻醉师、体外循环灌注师、CICU监护医生和护士等）均面临日益繁重的工作负担。心胸外专科数据库在设计时的初衷就是在减少一线工作人员负担的同时搜集尽可能完整的临床工作数据。而在实践操作的过程中，我们发现数据质量与用户体验往往是存在对立关系的，即收集越多的数据需耗费的人力和时间就越多，用户体验就越差，这又会反作用于数据质量。数据质量的下降对整个系统的打击是灾难性的，特别是如果存在关键数据的缺失，整条数据就会无效，这是任何管理者和用户都不能接受的。通过多年的实践，我们逐步摸索出一套数据录入流程管理的途径，用于有效地调和数据质量和用户体验这对矛盾。

3.1 用数据节点理顺流程

临床医疗工作非常讲究流程。每一项临床工作都有其实施的节点和前提条件。例如：心胸外科数据的关键是外科手术，而要进行一次手术，事先必须在手术麻醉系统中向手术室提出手术申请，系统中就会产生一个“申请单号”。在这个应用场景中，“手术”这个节点以“存在手术申请”这个前提条件为基础，否则就无法进行。

了解了上述机制，我们就可以利用关键节点来管理整个数据录入流程的完整性。在心胸外专科数据的收集过程中，我们需要依次收集病人的麻醉、体外循环、外科手术以及术后监护的数据。我们设计将这些数据依照上述医疗流程分列在不同的数据表单中。每张表单由负责该流程的不同人员来负责填写，但在填写后一张表单时系统会自动验证前一张表单中的关键数据是否存在，如不存在则当前表单无法填写。这样，位于医疗流程后端的人员自然会督促前端的人员完成对应数据的录入工作。而在上述整个医疗流程的末端，我们设计了由专科数据库程序自动生成并打印“手术记录”和“CICU交接班记录”这样的纸质医疗文书。而上述医疗文书为医务科对病史质量检查的构成要件。这样就形成了整个专科数据收集流程的自然闭环，保证了数据结构的完整性。实践证明，采用了这种节点间环环相扣，且自然闭环的流程后，可确保每一例病人的数据都是完整不遗漏的。

3.2 专业数据的结构化和再整合

在专科系统建设过程中，我们参考了美国STS[3]，IQIC数据库以及ECHSA（原EACTS）数据库的数据标准，同时结合自身实际情况把先天性心脏病所有的手术操作技巧、手术操作位点病变的描述、术中使用的器械参数、药物参数、植入物参数、各项操作的时间以及术后评价等都进行了规范化定义，形成了一套标准的数据集。同时在设计系统时考虑到后续对该数据集进一步维护的需求，也增加了完整的专科的数据元素的维护功能，方便专业的临床医师维护本专业涉及的颗粒度最小的数据元素。这些数据元素在数据录入时构成了每个“选项”供用户进行选择，而用户则通过勾选以达到提高录入效率的目的。

结构化后的元素在数据录入时的呈现是根据手术方法的差异而变化的。为此我们设计了专门的CRF表单设计器，以构建不同的CRF表单来对应不同的手术方法。表单中只定制了与当前手术相关的元素而隐去了其他无关的元素。这样，我们将对一次手术的描述转化成了对多张CRF表单元素的提取和呈现。完成CRF表单的填写即完成了所有手术相关信息的录入。这样整个输入过程高效、全面而且精确（见图2）。

3.3 用“必填项”和“数据验证机制”来保证数据质量

实际操作中，单个数据元素数据质量的保证是通过“必填项”和“数据验证机制”来实现的。在CRF表单设计器中，我们可以规范各个数据元素的变量类型、取值范围、是否必填、单选或多选以及前后关联选项间的逻辑关系等等属性（见图3）。“必填项”的存在，避免了在录入中遗漏关键数据点；而“数据验证机制”的存在则有效防止因误操作录入了不合理的数据。两者相辅相成，保证了数据质量的可靠性。

3.4 术语标准化与数据字典

图2 心胸外专科数据CRF表单

图3 CRF表单设计器

这项工作往往是最艰难的，不过一旦完成之后就会给后期工作带来巨大便利。我院心脏中心是全球最大的儿童心脏中心之一。在系统建设之前，对于诊断列表和手术列表从未进行标准化处理，形成了大量“垃圾”数据，信息利用度较低。系统建设之初，为了便于和国际上有影响力的数据库进行数据交换和比较，规范诊断名称和手术名称这两大数据字典成为一个重要命题，我们参考了北美STS、欧洲ECHSA等先进地区协会的先心病命名系统，结合自身实际情况，多方磋商，不断磨合，最后形成了自己的诊断和手术标准数据字典。近三年来，已经没有临床医师对这两个字典提出质疑。锁定列表带来诸多利好，其中最重要的包括：可以在后台建立ICD映射体系（见图4），将国外的标准与国内现行的标准进行对应，从而保证所有的输入都是符合国家规范的，同时也可使病案首页中的诊断和手术信息实现自动获取。同时还可以通过对字典中的手术难度进行赋值，对临床医师进行精准的绩效评估（下文详述）。

4 应用实例

图4 心胸外专科数据库目前使用的诊断与手术列表（部分）

收集数据只是专科数据库建设的第一步，更重要的是数据的应用。高质量的数据是开拓应用的基石，但对于医生、科研和管理人员来说更重要的是要挖掘数据潜在的价值以创造更多的应用场景。目前，我们大致开展了下列应用：

4.1 绩效管理

有了规范的、标准的、最小颗粒度的基础数据，数据利用就会显得更加灵活而全面，比如支持临床管理向精细化方向发展。我们基于规范化的数据建立了医生工作质量评分体系，以外科医师绩效评价为例，在固化手术方法列表的前提下，参照欧洲ECHSA亚里士多德评分标准[4]给每个手术方法明确了代表难度的分值，每台手术完成后，主刀医生可以得到本次手术分值的6/10，第一助手和第二助手分别得到3/10和1/10。这样一来，某个时间段内，所有外科医师的工作量可以得到精确体现（图5）。同理，其他医生岗位的工作量也可以经数据库用相应的标准进行量化。

图5 外科医生绩效统计表

4.2 科研

随着数据库系统多年来平稳有序的运行，中心的数据积累获得了井喷式的增长。面对浩如烟海的数据，必须采用合适的方法进行调阅和分析。我们目前采用Microsoft AmalgaTMUnified Intelligence System (统一智能系统，UIS)来达成上述目标。该系统实质上是一个病例筛选器，用以帮助用户迅速筛选出符合兴趣点的病人信息。其基本流程如下：第一步，对数据库内任意字段的值进行多种逻辑判断，建立相应的病例数据集。第二步，可对已建立的不同数据集进行集合运算。获得其交集、并集，以进一步对病例进行细分（图6）。最后，以集合为索引从数据库中检索出对应病例的所有数据。并可用多种数据格式导出后进行进一步的统计分析。

4.3 手术公告牌

心胸外科的日常工作基本围绕着手术展开，所以我们开发了手术公告牌系统。公告牌中的病人手术信息与手术申请系统实时同步，这既是一个病人信息的展示窗口，也是一个病人数据的录入入口。临床上，每日术前的病例讨论，每周的疑难、危重、死亡病例讨论，每周末的一周手术回顾分析内容等，均由手术公告牌呈现。同时，通过公告牌还可以为每位病人安排床位、呼吸机、主责医师、责任护士等。使各种医疗资源都调配有序，并做到实时更新（图7）。

图6 UIS系统的数据集分析功能

图7 手术公告牌

5 展望

随访的结果对于任何临床科室而言都是专科大数据不可或缺的组成部分[5]。目前，我们正致力于开发患者端的智能手机移动系统。该系统与院内的心胸外专科数据库通过数据接口互联，能实现患者住院期间和出院后随访数据的交换。使患者在出院后也能接受专业的康复指导和健康评估，同时也补全了院后随访数据缺失的最后一块短板。

6 总结

专科数据库系统的建设是医疗机构内专业科室信息化发展的必经之路。各专业需要结合自身情况，规划好数据库架构的顶层设计，制订优化合理的数据录入流程，兼顾数据质量与用户体验之间的关系，并深度挖掘数据的应用潜能，以真正使专科医疗大数据能更好地为临床、科研与社会服务。

[1]Jacobs J P. The science of assessing the outcomes and improving the quality of the congenital and paediatric cardiac care[J]. Current opinion in cardiology, 2015, 30(1): 100-111.

[2]Arnrich B, Walter J, Albert A, et al. Data Mart based research in heart surgery: challenges and benefit[J]. Medinfo, 2004, 11(Pt 1): 8-12.

[3]Jacobs J P, O'Brien S M, Pasquali S K, et al. Variation in outcomes for risk-stratified pediatric cardiac surgical operations: an analysis of the STS Congenital Heart Surgery Database[J]. The Annals of thoracic surgery, 2012, 94(2): 564-572.

[4]Lacour-Gayet F, Clarke D, Jacobs J, et al. The Aristotle score: a complexity-adjusted method to evaluate surgical results[J]. European journal of cardio-thoracic surgery, 2004, 25(6): 911-924.

[5]Crowe S, Brown K L, Pagel C, et al. Development of a diagnosis-and procedure-based risk model for 30-day outcome after pediatric cardiac surgery[J]. The Journal of thoracic and cardiovascular surgery, 2013, 145(5): 1270-1278.

Construction of the Pediatric Cardiothoracic Surgery Database: Experience and Outlook of ASingle Center

DU Xin-wei,LU Zhao-hui
(Shanghai Children's Medical Center of Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, 200127)

With the improvement of information technology in medical facilities, it is necessary to establish a specialized database in order to cope with the explosive growth of specialized medicalbig data. Taking the construction of a cardiothoracic surgery database at a tertiarychildren's hospital as an example, this paper sequentially introduce the experienceof the top-leveldesign of architecture, data entry process management, data quality control, user experience improvement, and dataapplication in daily clinical work.

Specialized medical database； Structured data； Data quality control