基于共享的区域医疗大数据发展

2016-03-22 03:57,,,
中华医学图书情报杂志 2016年12期
关键词:医疗机构医疗区域

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2006年2月,国务院印发了《关于发展城市社区卫生服务的指导意见》[1],首次提出建立社区首诊制模式,重点指出建立社区卫生服务机构与医院分工协作、双向转诊的城市医疗服务体系,“小病去社区,大病进医院,康复回社区”。随后在全国各省市如深圳、青岛进行试点,然而推行并不顺利。自2009年新医改以来,陆续出台了一系列相关政策,“看病难、看病贵”的问题仍未得到实质上的缓解。三甲医院数量越来越多,规模越来越大,面对全国各地纷至沓来的病患,分流病人依然是难点,首诊制和双向转诊的落实迫在眉睫。如何做好分级诊疗切实保障全民健康,直接关系到医疗可及性能否提升,公平性能否保障,更关系到医改成败的命运。

1 区域医疗大数据的研究进展及存在的问题

根据文献研究和试点经验总结,加强医疗信息沟通与医疗服务协作,落实基层社区卫生服务机构与二、三级医院之间的医疗服务信息共享是分级诊疗(首诊制和双向转诊)得以有序运行的必要条件。从个人微观层面看,病人需要可及性的医疗卫生服务信息来引导就医转诊需求;从社会层面看,各级医疗卫生机构需要信息平台进行上下转诊和病人历史就诊信息进行医疗决策;从政府宏观看,只有将疾病预防控制前置,减轻个人疾病负担,才能降低医疗费用支出,适应我国社会人口老龄化的速度。

“十三五”期间,国家卫计委提出全面推进“互联网+健康医疗”服务,建设推进互联互通的人口健康信息平台(国家——省——市——县级),2020年实现全民人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库基本覆盖全国人口并实现数据动态更新[2]。然而,层出不穷的掣肘问题有:区域医疗信息平台搭建成本高,基层医疗服务机构无力负担,大中型医院积极性不高;区域内共享程度低,横向共享较少,纵向共享单一,转诊“只上不下”的情况普遍;缺乏统一规划布局和标准化设置,很多医疗机构都是基于自身需要构建信息系统,甚至有的强势科室各立门户,浪费大量人财力在重复建设上;个人健康信息私密性极高,在没有解决安全隐患之前,医疗服务机构望而却步;人才稀缺,既熟悉医疗行业管理又懂计算机信息的综合素质人才是发展的关键。

2 区域医疗大数据共享的意义

大数据时代,人们不再拘泥于以往的求医问药模式,电话网络微信预约、挂号和问诊已经广泛开展,医疗信息共享带来的将是诊疗模式的变化,也是建立居民健康电子档案的契机,落实分级诊疗双向转诊的信息平台,从根源上解决“看病难、看病贵、看病乱”。

2.1 临床诊疗层面

将门、急诊和社区医疗机构的诊断信息、检查结果、治疗方案以及健康体检等既往信息集成个人健康档案,实现全科医生和大医院专科医生之间的信息共享、交流平台,便于远程会诊、医疗方案决策,压缩医疗服务成本;跟踪控制和随访个人或者特定整体的疾病发生发展愈后的全过程,便于病种管理和特定人群的临床科研进展;将诊疗疾病的重心前移——健康教育与预防医学,激活基层社区卫生服务机构,分担大医院压力,增强医疗可及性、公平性和效率。

2.2 健康管理层面

将健康管理个人化、人性化,每个人都是自己的私人医生,方便观测记录自身情况,及时与医生沟通,起到防范于未然的作用,减轻疾病负担。

2.3 政府监管层面

为制定合理的区域卫生政策规划,卫生行政管理部门可根据大数据统计进行定性定量分析,紧急状况下可以支持维护公共卫生决策,并且有权调查特定对象的健康档案[3],保障社会的稳定与有序。

3 区域医疗大数据发展与共享

2016年10月22日,国家卫计委启动“健康医疗大数据试点”工作,确定福建省、江苏省为首批试点省市。国家层面的医疗健康信息平台并非一蹴而就,唯有基于日趋成熟的区域医疗大数据发展方能构建。其中,厦门模式就是集医疗数据平台搭建、信息管理和开放运用的成功范例,成为首批试点医院也是对其多年来在区域医疗大数据共享方面的工作做出肯定。

厦门市民健康信息系统是2006年由解放军总医院牵头,在厦门市委市政府的支持下建设的区域卫生信息共享平台[4]。它从慢病管理入手(慢病管理信息系统如图1),以公益性社区卫生服务为导向,灵活运用“糖友网”“高友网”普惠性的互动平台引导患者,在糖尿病、高血压“社区——医院一体化管理模式”[5]的研究基础上,建立厦门市民健康信息系统,统筹全市各级医院和社区医疗机构,依托社区将慢病管理落实到可及性强的基层社区医疗服务机构,将居民健康管理信息化,形成医疗数据云协同服务,反馈效果评估显著。

图1慢病管理信息系统

这是一套以居民电子健康档案信息为基础、发展区域协同医疗、提供区域内信息共享与服务的系统平台,主要研究如何以患者为导向进行医疗服务改革,将各级医疗机构横向和纵向重新整合配置——盘活存量,利用网络集成共享技术建立起一套可推广移植的、能够初步解决“看病难、看病贵、看病乱”的区域协同医疗公共服务集成平台和运行机制——促进增量,为新医改的医疗服务模式提供强大的信息化技术支撑,被称之为“厦门模式”。

3.1 厦门模式五大亮点

统一的信息化集成平台,连通了全市所有医疗机构。如将全市所有医疗机构信息号源都放在统一平台,拓展网上预约、电话预约、现场预约、APP预约和微信预约多种方式,将触手可及的预约模式全方位融入医疗服务中,方便市民及时获取相关就诊信息,盘活医疗机构已有号源,统一的信息化集成平台(图2);统一的医疗网络,对接全市所有医疗卫生服务机构的标准化信息系统,将患者在不同医疗机构的片段时点信息集合成连续的诊疗记录,提高医疗服务效率;统一的数据云中心,长期安全储存市民历史医疗健康信息档案;统一的市民电子健康档案,从胚胎到死亡的全生命周期进行健康信息记录、管理和使用,服务于个人健康管理和政府宏观监测;统一的医保卡,使市民可以实现“一卡在手”就能在所有的医疗机构就诊看病。

图2 统一的信息化集成平台

3.2 厦门模式三大功能

该系统实现了市民完整的就诊和体检等医疗健康档案记录、妇幼保健档案信息、居民公共卫生数据档案的共享,保证了卫生信息数据的准确性和实时性,既方便个人疾病预防和健康管理,又便于政府层面公共卫生决策和提高应急管理能力。另外,还与时俱进为国家全面放开“二胎政策”提供支持,促进居民建档产检流程的透明和便捷高效。

3.3 应用三圈理论

三圈理论广泛应用于公共政策案例分析。通过构架“价值”“能力”和“支持”三要素的理论分析体系,使之三圈相交,结构平衡方能达到预期效果,使好政策真正实现创造更大的公共价值。三圈理论如图3所示,“厦门模式”的成功之处也在此体现。

图3 “三圈理论”示意图

3.3.1 价值

旨在分享的区域医疗大数据是落实分级诊疗、疏通双向转诊渠道的必由之路,更是实现全民大健康的基础建设。

3.3.2 能力

财政方面:厦门市地方经济繁荣稳定,着眼改善民生保障,为百姓谋福利提供有力支撑。

政策方面:重点发展医疗社区服务机构,着力在构建社区医院一体化管理服务体系框架,多角度全方位推动,例如社区免费挂号,药品零差率,医保报销比例在基层也有大幅度倾斜等等。

实施方面:全面升级社区医疗服务机构人员设备和服务设施配置,建立市民健康信息系统主要搭载各级医院就诊挂号和双向转诊,将居民健康电子信息档案个人化。

3.3.3 支持

理论方面:从糖尿病和高血压慢病管理的方向入手,延伸社区服务范围,发展全科医学,建立居民健康档案,引导居民就医行为,点线面结合构建一体化医疗服务模式,多管齐下、协调有序。

社会方面:社区卫生服务中心发展先行,让居民看到了政策利好和环境变化,亲身感受到服务质量和体验的改善,从心底里接纳并且信任社区,愿意到社区看病。区域医疗大数据重点在于医疗信息化平台搭建,提高各级医疗卫生机构分级诊疗推动过程中的积极性,打破大医院垄断局面,推进公立医院转型和改革,便于整合资源优化配置。社会企业和民营医院也是不可或缺的一部分,社会企业可以在政策实现过程中参与,共同打造便民服务,民营医院提供灵活多元的服务满足不同群体需求,可以获得定向共享信息,提高积极性和认可度。

政府方面:采用PPP(政府-医疗机构-公司)模式,政府主要做前期投入和过程监管,医疗机构和公司参与负责运营和维护。因此财政没有大幅波动,促成区域医疗大数据平台的条件日趋成熟。

4 对区域医疗大数据发展的建议

4.1 信息标准化

北京市已经有统一的电子病案首页(2009年实施),为医疗云计算、医疗大数据分析和应用提供了基础平台。标准化医疗文本信息、化验检查和影像资料要求输出格式,打破单一系统窗口,统一纳入“医疗云”共享使用,保障医疗信息在不同卫生服务机构的通用性。

4.2 医疗云数据中心

在保证医院正常诊疗秩序的同时,又好又快地建立医疗云系统,逐步完成机房系统迁移,整合医疗云数据中心,统一运营维护,统一安全保障。

4.3 安全防护措施

医疗云中心的信息安全至关重要,关乎个人的隐私属于“绝密”信息。严格遵守国家相关法律条例,出台医疗信息安全细则标准且落到实处,明晰信息交互界限,分级进行数据开放授权,平衡维护个人隐私和服务公益性,建立严格监管奖惩机制,严惩以盗取信息牟利,侵犯隐私等违法犯罪行为。

4.4 医疗机构统一接口、统一服务

现阶段各个医疗服务机构信息系统良莠不齐,技术标准不统一,严重桎梏了信息化进程和居民健康档案的建立。医疗云提供统一的在线服务,支持医院各种医疗软件应用,包括在线维护更新等,不但可以定制软件应用服务,还可分享集成多种系统的基础设施,大大降低了支付软件许可的成本费用[6],便于全市统一部署,实现统计口径一致,智能化数据。

4.5 医学信息专业人才培养

当前医疗信息从业人员的专业素质和数量都难以达到医疗大数据应用人才的要求。他们只有具备卫生管理学、信息学、统计学、心理学、社会学等等交叉学科的知识体系,才能在海量数据中挖掘出有效信息,使之应用于医疗服务、行业发展和科学研究与教育。

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