对基于大数据技术提升医院科研管理水平的几点思考

宋 芳

(天津市口腔医院 天津300041)

医学科研是医院学科建设的重要内容，有效的科研管理工作是提升医院核心竞争力的助推器。随着医疗行业信息化建设的完善，特别是“数字化医院”建设的迅速发展，与科研密切相关的各医疗平台所产生的数据信息已呈现指数级增长态势，而依据单一数据被动嵌入的科研管理模式已经难以及时处理、管理、分析和有效运用相关数据。因此，顺应信息技术发展趋势，充分运用“大数据技术”实现医学科研管理工作转型发展，已成为当下各级卫生管理机构和管理者亟待研究的课题。

探索大数据技术应用于医学科研管理领域，对于提升医院科研管理水平，促进医学科研方式变革具有重要意义。

1 有力推进医院信息化建设步伐

随着国内数字化医院快速普及和推广发展，医院信息系统(HIS)、数字化影像系统(PACS)、医疗卫生服务系统(MIS)三大信息系统日趋成熟，而与之相对应的科研管理信息化建设却相对滞后。从目前情况来看，虽然有的医院也研发了科研信息管理系统、科技成果登记统计系统等，但在实际的数据采集过程中，发挥的作用并不是很大，尤其自动生成统计结果的功能还不够，多数时候仍然需要手工计算，而且绝大多数系统都是单机版，没有形成联网优势，导致在数据采集方面，对文字、影像资料采集主要还是靠人工来完成，而对科研项目研究所需的医疗数据信

息资料，也主要是通过大量浏览网页及“搜索工具+人力挑选”这样的“手工信息化”模式来完成，自动化、智能化程度均较低。这样，一方面医疗平台所产生的海量医疗大数据信息无法进入科研渠道，使科研工作者缺乏翔实的第一手资料；另一方面，既有的科研管理信息系统由于缺乏先进的软硬件条件支撑，在应对大数据时代的“信息海洋”面前难以为继。

为此，应顺应时代要求，加快推进科研管理软硬件建设的投入，解决好硬件基础薄弱、软件支撑不利的问题。在硬件建设方面，进一步加大对科研管理信息平台建设的投入，增加科研专用数据服务器，使科研管理信息平台成为科研工作数据中心，具备对数据汇总、存储、查询、分析、发布等功能，为科研管理数据建设提供坚实的硬件支撑。在软件建设上，要采取引进加研发的方式，精选适合科研管理工作的数据处理软件，满足自动采集存储、自动分类标识、智能分析查询的需要，为科研管理数据建设提供专业的软件工具。

2 有效促进医院信息系统间的数据对接与融合

据国家医疗数据中心统计，我国每所三级医院每天平均约产生 60,G数据量，其中 70%,～80%,为影像数据，其余分别为诊疗数据、防控数据、自我健康管理数据、药物研发数据、行政监督数据等[1]。受传统医疗信息系统要求、架构设计的理念所限，目前科研管理信息系统数据结构单一，融合度差，客观上阻塞了医疗信息化平台所产生的海量“原数据”进入医疗科研领域的渠道，从而在持续爆炸式增长的数据量和传统的科研管理信息系统之间产生难以逾越的“数据鸿沟”，缺乏规范的数据融合标准是主要的技术壁垒。随着信息工程领域革命性发展，依据大数据技术特有的(从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值信息)功能而设计的新一代信息系统架构与技术理念有效地化解了这一技术瓶颈，其打破原有医疗服务平台“数据垄断”模式，整合信息孤岛，将彼此孤立的各管理系统对接和融合起来，协同配合，达到多个系统共同服务于科研管理的目标。在统一领导、统一规划、统一标准、统一平台和统一实施的要求下，实现管理数据流、信息流、控制流的协调运行。

3 有力助推医院科研平台建设的标准化和统一化

有研究者指出，目前中国医学研究者在国际上的话语权较少，这与我们丰富的病例资源十分不相称。究其原因除了我们在基础研究和临床研究方面的差距外，更缺乏规范的数据收集系统[2]。我国当前现行的各个独立医疗机构的实验室信息管理标准、生物信息分析平台、组学数据、药物临床试验信息、生物标本库以及搜集样本的类型和保存方式都各不相同，缺乏规范统一的建设标准，给数据共享造成困难。

当今的医学是多学科交叉的科学，是围绕数据展开的全球研究，并越来越依赖于数据挖掘。医学科研本身就是数据生产的过程，一些及其重要的研究成果就蕴含在其中。建设一套具有统一标准和管理规范的实验室科研平台、生物标本库，融合科研数据孤岛，建立规范的数据收集系统，是实现科研数据共享的前提和条件。只有实现数据共享，在进行医学科研时才不会受限于数据来源、格式以及国别，也不必质疑科学技术对于数据存储与处理的能力，在全球海量的数据中挖掘医学科研创新的潜力，进而提升整体临床医学诊疗水平和科研水平。

4 有力提升医院科研管理决策水平

在大数据时代，数据是构建科学决策体系的基石，数据驱动决策能有效地提高决策效率和效能[3]。一个单位乃至一个国家的公共数据收集与提供在其科研管理中十分重要，要维护科研的领导地位，不仅需要杰出的科研人员，也需要杰出的行政人员，更需要高质量的数据和科学的决策。杰出的行政人员通过定期收集、分析、综合和发布数据，将数据转化为决策，为各级决策者的科学决策提供支持，发挥着不可替代的重要作用。

当今我国许多医院确实已采用科研信息系统，但这只是医院科研信息化建设最基本的部分，这种基本管理信息系统的实施，并没有从根本上转变医院科研管理部门的地位和作用，不能为医院最高管理层提供有价值的决策信息，医院的科研部门也不能从医院战略发展的角度为医院管理者出谋划策。不少医院领导层对科研信息数据的认识太过片面，认为讲科研就是讲科研项目、科研成果和科研经费，对项目的数量、经费的数额、SCI文献影响因子的数值等表面化、数字性科研材料过分关注，而对于临床的实际需求、临床科研成果的转化和应用不太关注，对医院科研发展的分析还停留在数字和信息简单汇总层面。由于缺乏对于医疗数据和科研管理数据的深入分析，决策者还是只凭主观和经验对医学科研方向进行评估而决策，在很大程度上影响医院的学科发展。利用大数据技术收集医疗领域的业务数据、病种数据、科研数据、环境数据等各类信息，运用科学的分析方法，发现隐藏在数据背后临床医学研究和医疗卫生事业发展深层次的规律，对决策者及时把握宏观科技走向和管理发展趋势，发挥了重要作用，使其能够在科研方向遴选、科研伙伴分析、资源匹配、咨询聚合、绩效评估等方面获得决策数据，为科研管理服务。

5 有力推进医院科研管理模式转变

科研管理是对科技研究过程和科研产出成果的综合管理，主要包括科研过程管理、科研人员管理、科研仪器设备管理、科研成本管理和科研成果管理等[5]。随着网络技术的发展和医学科研信息化程度进一步加深，使得科研数据呈现指数级增长，同时数据复杂程度更高，数据结构差异更大。此时，原有的科研管理模式就显示出滞后性、静态性等问题，无法及时解决科研管理过程中存在的问题，需要借助大数据技术进行补充和完善。

在大数据时代，新的大数据技术和科研管理创新融合，管理将由精细化的单向管理走向趋势化的复合管理[5]。在海量的科研数据洪流中，利用大数据技术挖掘出有价值的数据信息，通过对数据的整合分析，为科研活动进行预测、决策、控制、评价等提供更多可能。这将有利于推动科研选题的科学性和针对性；减少重复性研究；监督学术道德和诚信；优化配置科研资源；实现临床科研成果与临床实际应用对接。

从本质上讲，管理就是服务。在大数据的助力下，科研管理也由单向型行政管理转向专业型学术服务。大数据不仅可以让管理者从海量的科研数据中发现医学科研的发展趋向，寻找到医学研究的基本规律，还可以通过数据挖掘技术从已收集的各种数据中分析出国内外的热点研究领域、重点发展方向，进行分类和预测，结合医院自身优势学科和科研人员实际情况提供科研方向上的指引，以辅助进行科研管理的决策；结合临床科研人员个人研究重点为其推荐合适的纵向项目申请机会、横向企业需求、可合作的科研伙伴、可发表的期刊信息等多维度服务数据；还可以以学科方向为板块搭建科技交流信息平台，方便院内乃至整个医学领域科研人员的交流和科研团队的组建等。大数据理论实际上是为医院科研管理提供更加良好的基础，让数据驱动管理，让管理部门能够从数据中客观分析、解读科研活动，从而突破现有的科研管理模式。

6 有力推进医学科研信息化人才培养

大数据的应用必然由一批高素质的医学科研人员完成，即使医院已经建立比较完善的大数据系统，如果没有既懂医学科研又懂大数据挖掘的复合式人才支撑，应用好大数据技术是不可能的。临床医学科研人员了解医疗流程，熟悉医学信息与临床症状之间的可能关联及其折射在医疗业务、管理、统计等数据之间的内在联系。随着大数据技术的发展，医院将要面临的数据规模越来越庞大，数据类型越来越复杂，这就需要专业的人员进行数据挖掘和数据分析。因此要成功地实现医院科研管理模式转型，就必须要培养医学科研数据挖掘人才。

综上所述，大数据技术进入医院科研管理领域，不仅仅是技术，更是给医院科研管理工作带来了重要创新机遇。为此应该积极应对大数据技术带来的管理变革，主动适应和有效利用大数据技术，全面推动医疗科研管理领域软硬件建设，切实以大数据环境为医院科研管理各业务工作提供有力的科学决策支持，为有效提升医院核心竞争力打下坚实医学科研工作基础。