基于云平台的医院肿瘤随访系统建设研究

王宁，于鹏杰，张成武

1. 青海大学附属医院 肿瘤外科，青海 西宁 810001；2. 青海大学 研究生院，青海 西宁 810001

引言

由于肿瘤患者的病情易反复，在手术后、放疗及化疗的疗程中，患者有可能会出现病情恶化、肿瘤复发等，所以肿瘤患者的规范治疗应该定期进行随访，合理的随访能够在早期无症状阶段发现潜在的可治愈性复发肿瘤，这些发现对于肿瘤患者的进一步诊疗措施的制定有着重要的意义[1]。然而，在全国范围内，肿瘤患者随访的频率、时间以及随访方案存在很大差异[2]，这与医疗系统的基础设施建设及卫生服务的耗费成本有关，随着肿瘤患者的增多，医患之间迫切需要一种更为合理的肿瘤随访系统。

随着当今医疗科技的发展，电子病历系统作为一种新兴的病例信息记录方法，在改善通讯、安全性、质量、透明度以及通过人工智能和大数据进行医疗决策等方面具有巨大的潜力。通过电子病历[3]，医生能够迅速查看到患者的病史、实验室结果和其他相关信息。当前医院已经完成绝大多数业务信息系统，但其数据采集模式、清洗要求、传输时限要求、数据库的选取及数据的利用不能满足对优势结构化数据的要求，随着科研对数据准确性的提高，当前医院建设的信息化系统，显然不能够支撑起医院及临床医生日益增长的科研需求，亟需建设新的专业科研应用平台来解决。

结合医院管理信息系统（Hospital Information System，HIS），我院与第三方平台零氪科技公司合作，共同构建肿瘤专病随访系统，利用大数据技术，提供面向数据分析业务的技术应用，依托数据采集、清洗、建模、归一、标准化等数据处理，形成可作为临床、科研、管理分析业务支撑的大数据应用与分析平台[4]，并将其应用于肿瘤患者随访工作中，以便提高工作效率及患者诊疗依从性，减少医患纠纷，增加患者满意度[5]。

1 系统设计

1.1 设计思路

本系统设计以总体围绕“整体把握，分步建设”的建设思路，抽取及汇集整合包含院内相关业务系统内各项肿瘤的专病临床数据，搭建肿瘤专病随访信息系统，基于深度学习及大数据技术，对院外肿瘤患者定期随访，并将原始临床数据处理为满足科研需求的结构化、标准化的优质数据队列，完成数据采集及处理、专病库数据应用、系统安全及存储等建设，最终以信息系统内的功能支撑临床应用，建成以优质肿瘤专病数据为基础的临床数据支撑体系[6]。系统建成并投入实际使用后，将支持项目内涉及医院单位开展单科室或多科室的科研协作，夯实医院临床思路探索、专病科研、诊疗模式以及循证医学等多方向上的发展基础，进而推动医院深化专病科研领域的发展[7]。

1.2 信息收集

采集流程是对接医院的第一环，随访系统的信息收集过程中保障了良好的安全性，与医院HIS的对接方案是基于网络安全、数据采集的接口对接，参照国家卫生部门制定的医院数据集标准以及国际通用的行业技术标准设计[8]，在保证数据安全方面首先保证患者隐私数据脱敏。相对于传统网络安全，该系统更关注数据安全，在数据处理前，会参考国际通用的HIPAA法案对18类敏感数据脱敏，比如姓名、身份证号码、电话号码以及能够唯一标识某一个病人信息，在数据库中直接隐藏或删除，并且此项工作不可逆[9]。与医院HIS的对接方式有Webservice方式和前置数据库两种，临床科研数据平台的建设是基于网络安全方案，在医院部署前置机系统作为唯一网络通道对接医院HIS、LIS、PACS、EMR等系统[10]，获取数据并验证无误后，进行加密处理，前置机会将加密数据通过受限的局域网访问权限（只能访问医院私有云的服务器），将加密数据同步到私有云系统中，数据采集系统能够做到在病历信息采集的过程中，可同步完成“隐私脱敏”，确保临床数据采集的合规。

现阶段医疗以及本次平台建设过程中汇集以及产生的数据，主要包括：① 诊疗数据：电子病历、检验检查、影像、各类监测、护理、随访等数据；② 研究数据：医院的实验室等在研究过程中产生的大量数据；③ 患者数据：除医生接触到患者在院或者就诊期间的数据，还有大量有意义的数据在患者平时的生活场景中，现在随着可穿戴设备、网络等的发展，使得数据收集和分析成为可能；④ 管理数据：在信息化建设后，医院每天产生的管理方面的各类指标数据；⑤ 经济数据：医疗行为都会产生支付、结算、保险等数据，这些数据对于卫生经济学具有很重要的意义，影响着医保、医疗政策等。成功对接到医院业务系统之后，就可以正常采集数据，主要模块如图1所示。

图1 数据采集主要模块

1.3 技术路线

系统架构中采用先进的B/S架构作为整体方案的技术框架，基于组件和面向服务的体系结构，使用开放可配置和可扩展的应用接口，可根据储存和处理的数据需要灵活扩容，可满足各项性能和功能指标的运行，具有较强的稳定性和可靠性。随访系统通过与医院管理信息系统对接来收集数据，经过系统解析处理后，通过云平台同步数据，医生可通过手机客户端随时查看患者诊疗情况，并与患者沟通，答疑解惑，诊疗指导；患者可通过客户端及绑定微信工作号后与医生沟通，定期随访，具体构架如图2所示。

图2 系统业务构架图

1.4 数据结构模型及程序逻辑

数据深度结构化处理是基于专病数据模型和数据点位信息分析与临床医学意义分类，在保证数据准确性与完整性的前提下，面向临床科研的数据应用需求，根据临床数据综合分析功能框架设计和风险信号检测数据应用要求，设计数据模型结构，数据模型结构分为：导入层，编码层，使用层三个层次。

（1）导入层是按照后续数据应用分析要求，并根据数据内在医学逻辑，对数据进行分类和整理，本层数据模型的设计重点在于：保留数据完整性；基于后续数据统计分析要求，根据数据内在的医学逻辑对数据进行分类、整理，搭建便于应用的数据结构；点位设计必须保留对数据处理的每一步数据结果。原始数据进入导入层后，对数据中含多个数据元素的变量进行进一步拆分。如原患疾病，保留原始数据原患疾病的同时，拆分数据列中疾病，根据数据规则及逻辑对大段数据进行初步拆分，对不符合拆分逻辑的数据进一步整合。

（2）数据编码层为编码后的点位与原始数据相结合的数据层，本层数据模型的设计重点在于：点位设计包含编码后的点位及编码前预处理过程后的过程数据点位；保证编码后的数据与临床原始数据能够对应，并保留数据间的逻辑关系。

（3）数据使用层将数据经过导入和编码后用于原始数据分析，本层数据模型的设计重点在于：将编码层的所有数据按照CDISC标准进行分类后再整合，之后按照所有收集数据的医学含义及用途划分成若干个供数据分析用的数据集[11]。数据集的变量命名和排列结构基于CDISC中的SDTM格式，便于后续统计分析和数据交换，对后期数据导出及科研提供了便利，见图3。

图3 数据编码示意图

2 系统操作流程和主要功能

2.1 系统登录

医护人员可通过电脑网页端登陆肿瘤随访系统首页，查询并分析肿瘤患者的临床数据情况，也可以通过手机APP“邻客医生”，登录账号，查询自己所管的病人信息，随时查看患者诊疗资料及随访情况，并且及时给予诊疗意见；患者可通过电脑网页端及微信公众号登陆，关注微信公众号“邻客健康管家”，登录个人信息后可在公众号上实现与医生之间的图文、视频等多种方式的交流，随时与自己管床医生沟通，咨询意见，预约下次随访及住院时间，并且开通多种渠道的患者咨询、投诉、建议、评价通道，提高患者就医满意度，缓解医患纠纷，打造医院、科室、医生品牌，见图4。

图4 系统登录页

2.2 建立肿瘤专病随访数据模型

以肿瘤类别为维度，建立肿瘤专病随访数据模型来管理患者的临床资料，是临床肿瘤医学信息化、现代化的迫切要求和必然趋势[12]。肿瘤患者临床数据的积累，有助于开展临床研究，进一步为诊疗指南更新、提升患者生活质量、减轻社会医疗经济负担、政策制定等提供有力依据。因此，肿瘤专病随访数据模型设计与管理系统的建设，对于肿瘤疾病的数据管理、数据积累与价值挖掘意义重大。

肿瘤专病库建设的起点是各种肿瘤病种数据模型的设计。便捷的病种模型设计管理对于数据库的管理效率提升有很大的帮助。系统提供了内置的疾病模板及自定义变量的功能，可支持多种场景研究方案的自定义。该模型有以下管理功能：① 支持对模块和表单的增删改；② 支持对模型历史发布版本进行管理；③ 在表单内添加不同题型点位；④ 为单个点位设置必填、数据范围等校验条件。

通过与相关肿瘤科室沟通设计，根据肿瘤单病种的特征，结合指南制定院外随访方案，生成随访任务，再将随访任务分配到具体的随访人员，由随访专员定期以电话随访的方式对患者进行随访，并生成录音，保存至云端。随访方案[13]根据病种指南及随访对象健康特征生成，内容包括一般情况、体检复查情况、近期治疗情况、生存情况等。它有通用方案、长期方案和临时方案3种，可依实际情况灵活制定。同时，平台提供有不同病种对应的随访问卷及知识库，使随访过程更专业化、简约化。

2.3 统计方法

系统加入了各种常用的统计方法，可根据研究需求不同，设置描述性统计、单因素分析、多因素分析、Logistic分析、线性回归分析等统计方法，对计算结果进行可视化呈现及专业统计诊断展现，并生成图表。可按照专病的模型设计和结构化数据，统计临床关注的疾病相关各指标，支持基本人口学特征、行为方式、手术相关、术后病理、发育状况等多种指标的深度分析。系统支持高级统计报表功能，支持基于科研需求定制动态统计数据视图，统计视图的筛选条目可以动态选择，生成不同维度的统计视图。

2.4 电子病历储存与数据导出功能

平台在构建专病随访数据库的同时，也构建了个人电子病历数据库，实现互联互通和信息共享，可展示患者半结构化病历数据，医生可按病历和病历中的模块进行筛选，了解到患者病情变化的动态信息，针对性地给出诊疗建议；并且可以针对不同的搜索意图，使用基于关键字的模糊搜索和基于点位级别的高级搜索，且两种搜索方式可以灵活交替使用，这种检索类似于文件检索系统，高级搜索功能支持按照临床病历各点位进行病历检索，且检索条件可以进行与、或及非多级逻辑计算。系统导出时，可勾选或批量勾选所需要导出的点位进行操作；对于导出任务可进行提交处理；可以通过导出列表，查看历史提交的导出任务、审批状态及操作等，并可以将需导出的数据到本地保存使用，比较方便。

3 系统应用

3.1 临床资料

选取2018年1月1日至2021年1月1日在我院就诊的肿瘤患者，按照就诊时间随机排序，随机选取肿瘤随访系统上线前后各100例肿瘤患者作为研究对象，将系统上线前就诊患者分为对照组，系统上线后就诊患者分为观察组，其中观察组中男58例，女42例；年龄38～71岁，平均年龄（56.28±7.45）岁。对照组中男55例，女45例，年龄37～70岁，平均年龄（54.75±6.66）岁，两组患者性别、年龄无显著差异。

纳入标准：病理诊断为肿瘤，能够遵循我院肿瘤规范诊疗疗程治疗；年龄在17～75岁；自愿参与本研究，并按时在出院随访登记本上填写信息。排除标准：有精神病史；合并严重并发症。

3.2 随访方法

对照组患者每次治疗结束后，在出院随访登记本上填写信息，并对诊疗过程中存在的问题照实填写，出院后3周进行一次随访，具体随访流程为出院后有管床医生调取患者联系方式，以电话随访的形式对患者是否按时服药、是否按疗程定期复查、是否按时返院进行下一周期治疗等方面进行询问，患者也会在出院随访登记本上对本次治疗的满意度进行评价；观察组患者由随访系统自动录入信息，按照肿瘤单病随访模型制定的随访方案，由随访专员定期进行随访，患者的健康问题可通过随访系统与医生之间沟通咨询，并通过随访系统对医疗服务的满意度进行评价。

3.3 观察指标

两组患者通过不同的方式进院外随访，根据随访内容，对两组患者是否按时服药、是否按疗程定期复查、是否按时返院进行治疗以及对医疗服务的满意度等指标进行收集并分析。

3.4 统计分析

采用SPSS 19.0软件进行统计分析，计数资料用例数和百分比[n （%）]表示，组间比较使用卡方检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

3.5 结果

观察组患者按时服药程度、按时返院治疗、按时复查及患者满意度等指标显著高于对照组（χ2=11.971、3.349、12.055、12.772，均P＜0.05），见表 1。

表1 两组患者依从性比较[n（%）]

4 讨论

随着医疗技术与理念的发展与进步，越来越多的研究者开始认识到多学科治疗、多周期治疗对肿瘤患者的重要性，但是部分患者往往不能按照诊疗周期定期治疗，这就给患者的诊疗造成了不必要的延误。所以，有研究者开始就提高患者院外治疗依从性的角度进行研究，来提高患者诊疗的疗效。随着当今医院管理信息系统的普及[14]，多数医院已使用电子化病例取代了纸质病历，结合这一特点，乔臻等[15]对82例腹主动脉瘤手术患者进行研究发现，利用互联网+互动医疗医院信息平台进行随访能够改善患者院外服药依从性，提高医疗质量，减少医患矛盾，增加患者满意度。

我们的研究与这一结果相似，本次研究中，随访系统上线前后患者的依从性、对医疗服务的满意度发生性显著地改变，本研究证实，经过随访系统上线后，对患者进行人性化的随访能够增加患者院外服药、定期复查、按时返院进行治疗的比例，还能提高患者对医疗服务的满意度，我们考虑这与随访系统中的定期随访有关，通过定期随访，患者能感受到医院的人文关怀，进而积极配合治疗，促进医患沟通，减少医患矛盾。

在我们的研究中，医生端使用的是手机客户端和网页端，患者端多采用的是微信公众号，而叶建明等[16]将随访系统纳入微信小程序中，这也给我们带来了启发，随着微信日益频繁的应用，医患之间直接通过微信小程序进行沟通也更加方便，在后期的研究中我们也会考虑将随访系统接入微信小程序；赵峰等[17]利用iOS软件开发平台制定了脑出血患者术后随访系统，在方便的同时，也能够达到提高患者依从性和诊疗满意度的疗效，也为后续医院随访系统的建设提供了思路。

本次随访系统构建的成功与医院上下级医务人员的大力配合有关，在系统数据对接前，我们进行了充分的准备，对本次数据库建设过程中所涉及的数据采集范围、各子系统功能部署、网络情况、数据存储及安全等问题进行充分的沟通及论证，对本院的实际情况进行实地调研，制定具体的实施计划，安排具有丰富项目建设经验的项目团队，同时在医院领导以及各科室的配合下，积极建设本项目，做到项目建设的内容，满足医院临床业务中对当前和今后一段时间的临床数据总体应用需求。系统既保证了性能稳定，界面直观，具有易理解、易使用、易维护、易扩展、易复用的特点，同时又最大限度地满足实际工作的需要，充分考虑各业务层次、各管理环节数据处理的实用性，用户接口和操作界面设计尽可能考虑人体结构特征及视觉特征，做到美观大方，操作简便实用。

随访系统在方便了患者的同时，也为医务人员带来了大量的临床数据，患者院内的病历信息、诊疗记录、检验检查等资料是医院最为宝贵的科研资源，该随访系统将临床结构化数据和患者离院后随访数据相结合，为我们科研探索提供了从原始临床数据、实验设计及统计分析一体化的在线解决方案，通过对数据进行筛选和分析，帮助医生建立真实世界研究、回顾性分析研究等科研应用[18]。

5 总结与展望

我院肿瘤随访系统的建设，大大地促进了医患沟通，增加了患者诊疗依从性，增加了患者对医疗服务的满意度，减少医患矛盾，提高医疗服务质量。该系统将医院HIS中肿瘤患者临床资料，与随访系统中患者院外的随访资料结合在一起，大大降低了医院随访人员的工作量，节约了传统随访大量病例筛选的工作，能够便捷地找到随访资料，并且为医院科研探索、发表高水平学术论文提供了精准的数据资源及科研灵感，随访系统提供的数据分析功能，也对科研效率的提升有着巨大的帮助。

随着科技的发展，越来越多的医院也会成立类似的随访系统，希望我们的肿瘤随访系统建设能够为后来者提供有价值的指导意义与建设思路，也希望经过不断地研发与创新，最终各个医院的随访云平台能够数据共享，建立多中心、大平台的肿瘤随访系统，也为肿瘤患者的院外康复工作提供更多的帮助。