醫院統一智能系統的建設與應用

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我國的醫療信息系統自20世紀70年代后期開始，至今經過了單機系統、獨立的部門子系統、醫院內各個業務系統間聯網應用等幾個階段的發展。由于各級醫院內的醫院管理信息系統(HIS)、實驗室管理系統(LIS)、圖像歸檔及通訊系統(PACS)、放射信息系統(RIS)、電子病歷(EMR)、臨床路徑系統、手術麻醉系統等各類信息系統的建設時期有先后之分，而且各信息系統由不同的軟件廠商或者同一軟件廠商的不同業務部門提供，系統所采用的數據庫、軟件架構各不相同，要實現這些信息系統之間數據交互與共享，只能通過“一對一”的數據接口。隨著醫院各類信息系統不斷增加，主業務系統上的數據接口數量也急劇增加，除了導致主業務系統越來越不穩定、響應速度越來越慢外，還會產生不同系統間數據共享困難、不同系統間數據一致性差、數據同步困難、不同系統重復登錄、系統擴展性差等一系列問題，將嚴重制約新時期醫院信息化建設[1]。

為了有針對性地解決醫院信息建設時出現的一系列問題，需要一個一體化的系統集成平臺——統一智能系統(Unified Intelligence System，UIS)。該系統平臺是將基于ESB(Enterprise Service Bus，企業服務總線)架構的醫院業務數據、管理數據進行智能抓取，根據醫院管理和臨床業務需求，重新集成CDR(Clinical Data Repository，臨床數據倉庫)、ODR(Operation Data Repository，操作數據倉庫)，并在此基礎上通過針對性的規劃和配置，實現跨系統、跨科室的應用服務[2-4]。

1 醫院統一智能系統(UIS)設計方案

統一智能系統平臺采用三層結構。第一層是數據層，將基于ESB的醫院基礎業務和管理系統數據進行抽取轉換，匯聚形成集成數據庫；第二層是平臺服務層，主要通過主數據管理(Master Data Management，MDM)等功能，為應用層提供數據管理與配置；第三層是核心業務應用層，完成人機交互和系統數據展現。醫院統一智能系統架構見圖1。

圖1 醫院統一智能系統架構

2 醫院統一智能系統的實現

2.1 企業服務總線

企業服務總線是從面向服務的體系結構(Service Oriented Architecture，SOA)中發展而來，是傳統中間件技術與XML、WebService等技術結合的產物，是一個松散耦合的、分布式的、事件驅動的企業級SOA，提供了開放的、基于標準消息機制、標準適配器和接口，不但可以集成新的應用服務，還可以通過分解、包裝原有系統，使其提供標準服務接口，實現原有系統的集成。ESB作為服務使用者和服務提供者之間的中介，實現了服務組合和業務流程自動管理，解決了企業異構環境集成問題[5-6]。

醫院各業務和管理信息系統種類繁多，分別由不同的系統服務商提供，數據標準、數據格式不統一。HIS、LIS、PACS、EMR、醫生工作站、護士工作站、臨床路徑、物資管理、藥品采購系統等系統交換數據，傳統的集成方式將是一個錯綜復雜的網狀結構，高度耦合的接口形式會嚴重限制各個系統的性能與擴展升級。與傳統數據的集成方式相比，利用ESB技術，各信息系統通過消息傳遞機制實現一對多接口集成，集成方式清晰簡潔，低耦合集成對應用系統性能和擴展限制小，用戶對廠家的依賴程度低，對日后系統升級替換的影響小。

2.2 集成數據庫

集成數據庫建設面向臨床要求和管理需求，采用數據抽取轉換(Extract-Transform-Load，ETL)技術，定時從業務和管理數據庫中主動抓取數據，再根據業務數據流和管理要求重新整合匯總，形成CDR、ODR、單病種科研數據庫等。集成數據庫將分散在不同系統間的數據進行抽取、清理、加工、整理，根據醫院臨床業務、教學科研和行政管理的需求，重新整合成有針對性的業務視圖，避免“數據孤島”的產生，提高了數據利用效率，這是商業智能(Business Intelligence，BI)高級應用的數據基礎[7]。

2.3 平臺服務層

平臺服務層主要利用主數據管理等技術，對基礎數據和集成數據進行開發、配置和管理，為面向用戶的核心應用提供服務保障，如權限分配、索引管理、消息路由、規則引擎、主數據管理和展現配置等。平臺服務層主要包括基礎服務平臺、基礎數據平臺、流程整合平臺、數據集成平臺和數據智能分析平臺。

2.4 核心業務應用層

核心業務應用層與物聯網的應用層類似，是統一智能系統整合平臺的頂層結構，直接面向操作用戶，實現用戶與系統的交互和系統數據展現。除了傳統信息系統外，應用層還可以實現臨床路徑、診斷管理、手術分級、院感檢測、質控管理、多維度科研管理、領導決策等功能。根據醫院特點，可分為臨床業務、教學管理、科研輔助、行政管理和決策輔助幾部分。

3 醫院統一智能系統的應用

整合以后的統一智能系統在醫院內廣泛應用，以下只著重介紹在臨床業務、科研輔助、決策輔助和擴展應用幾部分。

3.1 臨床業務

傳統的醫療信息系統，如掛號收費、醫生工作站、護士工作站、PACS、LIS、RIS等系統都是單科室小范圍的應用。而建立在集成數據庫上的統一智能系統的臨床路徑、診斷管理、隨訪管理、醫院感染管理等功能超越了科室的限制，實現了從門診到住院再到出院的全周期的管理與應用。對醫生而言，統一智能系統的應用減少了跨系統操作和數據重復錄入工作，避免了數據二次人工操作產生的失誤，減輕了工作量，有助于提升用戶體驗；對患者而言，統一智能系統有利于規范診療行為，在一定程度上可以減輕費用負擔，防止過度治療、降低漏誤診可能性。如通過對抗菌藥物限定日劑量、抗菌藥物使用總量、用藥頻度和藥物利用指數等數據進行分析，可以初步掌握臨床抗菌藥物使用是否符合規范，是否存在大處方及抗菌藥物濫用問題。抗菌藥物使用量分析如圖2所示。

圖2 抗菌藥物使用量分析

3.2 科研輔助

醫學科研主要是把醫學實踐中遇到的問題，通過科學研究的方法，找到問題產生的原因和解決方法，再將解決方法應用于臨床實踐的過程。在這個過程中需要收集大量的檢查、檢驗、處方、住院病歷、病程錄、手術記錄、病理結果等臨床診療數據。以往這些數據都分布在各個異構的信息系統中，快速、準確、全面地收集這些數據是科研人員頭痛的問題。

統一智能系統平臺可以將各類臨床診療數據重新匯總整合，形成面向科研需求的業務視圖。科研人員可以在系統中快速查到所需要的全部臨床科研數據，大大減少了數據收集整理的時間，同時還可以利用數據挖掘技術，找到疾病指征、診斷、藥物等相關性，真正做到臨床工作和科研工作相互促進。如臨床科研人員希望了解并收集某種視神經疾病臨床治療前后患者體征變化的情況和數據，以往需要在門診醫生站、醫技檢查、住院醫生工作站等不同信息系統中分別查詢并記錄患者治療進展情況，費時費力。統一智能系統整合平臺中，可以通過身份證號碼匹配，將患者在各個信息系統中的檢查記錄整合在同一個系統平臺中；可以通過格式化的數據錄入與查詢，快速查找出有關某種視神經疾病，以及患者治療前后的檢查數據，極大地方便了臨床人員，節省了大量臨床數據采集時間，在一定程度上提高了臨床科研效率。

3.3 決策輔助

上至院長、下至科室班組的各級管理人員，通常是憑借政策指向和工作經驗進行管理決策，有較大的隨意性和盲目性，其效果往往與預想存在較大偏差。而統一智能系統平臺可以根據具體的管理需求，如門診診間設置、病區設置、設備采購、人員儲備、績效考核等，從紛繁復雜的醫療業務數據和管理數據中提取相關內容，將其轉化為具有相關性、直觀表現的各種分析視圖，為各級管理者在制定新的決策方案時提供有力的數據支撐。如通過對門診診室利用率、患者檢查等候時間、檢查設備利用率、醫務人員操作績效等數據的分析，可以及時掌握門診診室設置和診室開放時間是否合理、醫療檢查設備使用是否合理、是否需要添置檢查設備以緩解門診檢查壓力、醫務人員工作強度以及是否需要增補人員等信息，為醫院領導和各業務科室領導提供有效的決策支持保障。診室利用率見圖3。

圖3 診室利用率

3.4 擴展應用

統一智能系統平臺建成以后，除了在醫院內各業務、行政科室應用以外，還將做進一步的外延擴展應用，實現OA辦公、信息發布、遠程預約、移動交費、檢查結果自助查詢、遠程醫療咨詢等功能。一方面，各種實用的功能可縮短各種辦公流程，提高醫務人員的工作效率，減輕工作壓力；另一方面，發布的各種醫療信息，方便患者查詢，避免盲目就醫，并在一定程度上減少排隊等候時間，緩解就醫難問題。

4 結語

目前統一智能系統平臺已經在醫院內實際應用，并且發揮了系統集成的優勢，得到良好的評價，系統外延擴展應用正在實施，并有部分功能已經試用。統一智能系統平臺不但可以體現服務醫院內部的“經濟價值”，而且體現出服務于病人的“社會價值”。這也是未來醫療信息系統發展的新趨勢。