医院信息化背景下医疗数据的整合与应用

薛桢

(上海交通大学医学院 附属瑞金医院卢湾分院， 上海 200020)

0 引言

医疗健康大数据对人民生活、产业发展、国家建设都有深刻的影响，目前已经得到全球各国政府的广泛重视。近年来，我国医疗健康大数据的数据规模和应用场景都在蓬勃发展，但同时面临着许多问题亟需解决，如医疗健康大数据的应用面临数据分散、数据孤岛、数据联通和共享困难等难题。如何汇集这些不规范的复杂的医疗数据;如何利用这些医疗数据服务于临床医学研究;如何利用这些医疗数据更好的服务于医疗健康行业，这是现阶段医疗行业和各级医院面临的几个主要问题。

1 医院信息化现状

近年来，在政策支持及社会需求推动下，我国医院信息化由系统建设期逐步进入以整合为主阶段，如整合各个业务系统(HIS系统、CIS系统、电子病历、在线临床医疗信息、PACS、LIS等)[1]。基于良好的医疗信息化水平，医院的各个业务如肿瘤疾病等重大疑难病症的诊治、慢病管理、循证医学、合理用药、新药研发、医疗控费等方面等积累了海量医疗数据，通过医疗数据深入分析挖掘，可以更好地服务于医疗健康行业，如基于大数据的临床辅助诊疗、基于大数据的医学影像诊断、基于大数据的中医临床决策支持和中医药品不良反应研究、基于大数据的医院绩效评价等[2]。

2 医疗数据应用难题

医疗健康大数据通过与新一代信息技术大数据处理关键技术、人工智能、云计算、物联网等融合突破，在医疗服务的多个方面如临床辅助诊疗、医学影像诊断、药物研发、健康管理等领域有着广泛应用。当前医疗健康大数据的建设，尤其是平台性的、区域性的医疗健康大数据中心不断涌现，医疗行业与IT行业对医疗健康大数据的重视程度空前高涨。医疗健康大数据的相关标准和数据库知识库建设也快速发展[3]。

医疗数据采集完成后，遇到的第一个问题就是数据有效整合，医疗数据来源多样(医疗诊断、医学研究、医院管理会产生医疗健康大数据，消费者自身行使各类健康活动，各种可穿戴设备会产生互联网健康大数据等等)、结构多样(结构化、非结构化、半结构化)、标准化程度低、数据质量不一，存在大量垃圾数据[4]，如何汇集这些不规范的、复杂的、海量的医疗数据，如何利用这些医疗数据更好地服务于医疗健康行业，这是现阶段医疗行业和医院面临的几个主要问题，而数据的互联互通是首先需要解决的问题[5]。

3 医疗数据整合与应用解决方案

由于医疗诊断、医学研究、医院管理等的需求非常灵活，涉及到的数据和响应的技术丰富。因此，在医疗健康大数据应用过程所使用的技术工具中需要具有强大的集成整合能力、强大的数据分析能力和数据共享能力等。从数据的角度来说，应该能够解决不同信息化系统设计整合问题，应该能够支持诊断数据、组学数据、非结构化文本数据等数据存储、计算功能。从功能上来说，应该能够进行机器学习、文本分析等大数据处理技术。因此，本文医疗数据整合与应用解决方案主要包括以下两点：基于动态接口技术解决不同信息化系统中的接口问题；通过标准化的数据整合平台实现医疗数据分析、临床质量监控、区域化数据共享等目标。

3.1 基于动态接口技术解决不同信息化系统中的接口问题

基于动态接口技术，来耦合各个独立的业务数据库。动态接口技术是依托框架提供的动态脚本技术衍生出来的一种动态脚本的变种，它只用来处理接口数据的交互处理。动态接口以服务形式存在，分为同步模式和异步模式两种。主要用于完成对其他数据库数据的提取与更新。

不同的信息化系统产生的医疗数据如肿瘤疾病等重大疑难病症的诊治、慢病管理、循证医学、合理用药、新药研发、医疗控费等方面，大量相关数据产生后，经由各自的应用管理系统进行采集、处理和传输，并存储到指定的数据库中。系统中各个子系统的数据库相互隔离，完全独立。业务子系统之间互访均以接口定义互访，当需要调用各子系统数据时，传递相关参数，即可动态的调用各子系统内部已实现的各种数据应用服务，保证了数据跨系统汇聚和易用性。各子系统访问数据应用服务，他们操作的是数据对象，而不是直接访问这些不同的数据库，因此不会感觉有多个数据库存在。不同系统数据库的互访都是由数据应用服务来完成的，基于数据应用服务，自行来处理不同数据库的接口调用与互访。

3.2 通过标准化的数据整合平台实现科研数据分析、临床质量监控、区域化数据共享等目标

首先通过标准化的数据整合平台对医院现有信息系统进行整合、改造升级，实现医院各信息系统无缝衔接的信息整合服务。

(1) 实现诊疗全程数字化管理、医疗资源数字化管理、患者全程关怀数字化管理。包括：对检查、开药、治疗等诊疗全过程实现数字化处理，并实现闭环医嘱管理功能；对耗材设备、成本、资产、人力、财务管理等所有对象实现全过程数字化管理；对患者挂号、诊疗诊治、出入院、复查跟踪等诊前、诊中、诊后的各个环节，实现数字化的服务。通过全程数字化管理后，患者可在门诊直接完成入院预约，避免患者反复往来于各业务科室办理住院。一站式预约，更加合理有效地安排患者进行检测、治疗设备预约使用，提供医院设备、医护人员的充分写作及运行效率。

(2) 实现医院信息系统升级，建设优质、高效的医院信息系统。医院信息系统数据收集范围涵盖医疗中的多个环节，包括医疗业务、临床业务、医学影像、医疗运营、医疗管理等。医疗业务涵盖门诊、急诊、住院相关业务数据，包括挂号、出入院、收费、药品等；临床业务包括诊断与处方/检验检查(含医学影像)、手术等；医疗运营包括设备耗材的采购与库存管理、人力资源及绩效考核、财务管理与成本核算等；医院管理结合医疗业务、临床业务、医疗运营等原始开展业务、质量、安全、成本、效率等各方面的监督和管理的数据。

实现各个业务信息系统数据整合后，保证数据的质量足够高，可以支撑医疗数据分析挖掘、医疗数据应用。并以此为基础进一步建立优化就诊流程、优化医院管理等信息管理和数据分析挖掘的基础。通过数据分析挖掘服务于医疗健康行业，如在医疗过程中辅助、合理用药辅助、影像辅助诊断、智能分诊导诊、辅助药物开发、健康洞察与疾病风险预测等，探索区域化数据共享利用，探索医院绩效管理、优化地区甚至全国医疗资源配置，推动我国医疗水平的提升。

4 瑞金医院信息系统升级及数据整合方案

瑞金医院现有的信息化建设应用效果属于行业中等偏上的水平，基本符合当前业务需求。但之前的信息化建设中，医院更多关注了基本的临床、辅助、职能科室等业务层面的应用，而对于运营过程的监督管理还欠缺。因此瑞金医院在信息系统升级建设中更加重视业务应用管理控制需求，包括日间手术管理、基于DRGs的病历分型系统、合理用药、处方点评等，使得医院监管单位能实现医院资源合理配置，及时、准确、预见医院日常运行中可能或者已经出现的问题，如通过基于DRGs的病历分型系统实现对医院病种的客观分布分析，有效实施资源的合理配置。能够考虑病人的年龄、性别、住院天数、临床诊断、病症、手术、疾病严重程度，合并症与并发症及转归等因素把病人分入500—600个诊断相关组，使同意指标之间具有了可比性，提供了数据的分析质量。

瑞金医院在系统建设过程中，为实现数据资源整合，基于多层架构的中间件设计模式，采用多层次模式来构建整个系统。数据库层按系统逐个物理切割，可分布在多台服务器上，也可集中在一个数据库中，即数据库的分离部署，本身与前台程序无关，只和数据应用服务层有关系。各个子系统从开始就进行各自独立的分系统设计开发。按照信息化升级规划，日间手术管理、基于DRGs的病历分型系统、合理用药、处方点评等，逐个系统开发，在设计之初，就将每个系统的数据库隔离开来。各个系统之间以动态接口的形式存在。系统架构设计如图1所示。

图1 瑞金医院信息系统的分布式架构

5 总结

新一代信息技术的发展突破以及各种新业态、新模式的出现，为社会及产业带来重大变革，对医疗健康也是如此。未来，医疗健康大数据的数据规模和应用场景将更加蓬勃地发展，探索医疗健康大数据服务于医疗健康行业的新技术、新模式，将是未来重点的发展方向。