基于醫療大數據的臨床科研平臺應用設計

王雪萍

[摘要] 目的 該院的信息平臺具有大量的臨床數據以及管理數據，與這些數據有關的科研記過有待進一步的分析，因此構建一個科研分析平臺可以為今后的醫療科研提供重要的輔助支持。方法 基于臨床數據中心構建具有該院醫療結果特色的數據集市。結果 實現該院各類科研數據系統的醫療信息共享，建立一個科研病例檢索、科研數據管理以及隨訪系統的完整數據管理模式，解決醫療科研人員處理數據困難的問題。結論 提高了數據的利用率、分析的準確性、降低了科研難度、促進了醫療科研成果的發表。

[關鍵詞] 醫療大數據；科研平臺；統計分析

[中圖分類號] R197.323 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654（2017）06（b）-0059-02

[Abstract] Objective The information platform of our institute has a lot of clinical data and management data. The scientific research related to these data needs to be further analyzed. Therefore， the construction of a scientific research platform can provide important support for future medical research. Methods A data mart was constructed based on clinical data centers with medical results. Results To realize the medical information sharing of all kinds of scientific research data system in our hospital， establish a complete data management mode of scientific research case retrieval， scientific data management and follow-up system， and solve the problem that medical researchers are dealing with data difficulties. Conclusion It improves the utilization rate of data， the accuracy of analysis， reduces the difficulty of scientific research， and promotes the publication of medical research results.

[Key words] Medical large data； Scientific research platform； Statistical analysis

一般的科學研究都是建立在系統的試驗設計上進行的，尤其是醫療領域，更是需要精確的試驗方法設計，不斷調整試驗條件及手段，記錄所得數據進而分析數據得到結果，隨著信息技術得發展，醫療領域更是積累了大量的數據[1]。尤其是在臨床方面，以患者為核心的大數據正在進一步擴大[2]。隨著大數據概念在各行各業，包括電子商務、社交網絡、咨詢服務等行業的逐漸風靡，應用大數據技術對臨床上越來越龐大的醫療數據進行分析也成為了目前研究的熱點。大數據的應用具有4個特點：①數據量大（Volume）；②數據種類多（Variety）；③價值高（Value）；④產生快、處理快（Velocity）[3]。而臨床上大量的研究數據正以GB到TB再到PB的趨勢進行發展[4]，所以，只有在大數據處理技術的幫助下才能更有效地分析、利用這些數據，挖掘出“小數據”無法提供的信息，為經濟社會的發展提供優良的服務，為患者、醫療工作者、科研者及管理者提供優質的服務與積極的協助[5]。然而，我國對醫療大數據的研究與應用還處于起步階段，但發展十分迅速，醫療大數據分析正逐漸成為醫療模式轉型的應用需求。因此，該文從實際出發，基于該院的臨床數據，搭建醫療大數據平臺，希望為該院臨床研究提供新的分析手段及方法。

1 科研需求

該院是省屬療養單位，雖然與其他治療醫院有區別，但經過多年的發展已經具備比較完善的臨床體系，實現了患者治療過程的信息化管理、院內信息業務的全面覆蓋以及信息共享等。為了使醫療大數據分析技術得到更好的應用，需要建立集成平臺、臨床數據中心及運營管理數據中心。通過醫療大數據分析技術將那些分散的數據信息收集、整合，使其更有利于分析。相較于之前的手工方式對數據的整理，這樣的分析技術更具有應用價值，同時避免了數據的丟失，又提高了工作效率。然而，目前許多醫療單位都缺少統一的科研數據管理工具。對于醫療數據的獲取依然處于Excel數據導出階段，再將所得數據進行統一整合后對比分析。這一方法不僅效率低而且還容易丟失數據以及造成許多失誤。因此，目前的數據整合手段已經不能夠滿足科研的管理需求。

2 設計思路

該院目前還缺乏統一規劃的科研平臺，且院內數據信息系統是相對獨立的、數據復雜、信息復制比高，面對這些問題首先應該建立信息平臺及臨床數據中心。臨床數據中心的建立是基于HL7 V3 RIM/RMIM模型和電子病例相關標準組織的[6]。在規范數據格式的基礎上將數據與SPSS、SAS、R語言等軟件連接，保證醫療人員科研工作的便利性。根據該院數據特點及分布將該院科研平臺分為應用層、數據集市層、指標庫層、臨床數據中心層和業務系統層。

數據內容主要是一些有關于患者的入院診斷、臨床、病史、檢查、護理以及相關用藥等信息。這些數據經過一系列的采集、篩選、轉化后可以存入臨床數據中心（CDR）。而CDR中的數據則用于處理、保存、管理各個平臺數據，實現臨床數據的整合與集中，為今后的科研工作提供便利及有效的數據信息。除這些普遍性疾病的大數據庫之外，根據該院的特點還可以建立專病指標庫，主要是由各種單病種數據庫構成的[7]。目前該院還沒有納入各種單病種數據的統計分析。在專病指標庫中，可預設專病指標，主要包括臨床表現、并發癥、感染指標、護理出入量、檢測結果、護理指標以及藥敏結果等相關內容。然而，專病數據集市層其實也屬于臨床數控集市層的一部分，在需要的情況下從臨床數據中提取出來進行統計分析并加以應用。因此，應用層是專病數據集市層實現應用的一個表現，包括病例檢索系統、科研患者數據分組及科研隨訪等應用。

3 建設成果

3.1 科研病例檢索系統

與以往的病例檢索系統不同，科研病例檢索系統在基于臨床數據中心的條件下，可以以單個或多個組合的方式從專病數據集中檢索到符合目標的患者病例。搜索到的結果包括該患者或相似病例患者的門診信息、住院診斷信息、檢查結果、明細等其他有利用價值的信息。

3.2 科研數據管理系統

科研數據管理系統是以維護醫療單位專病指標庫為目的的醫療科研平臺管理體系，該系統的利用能夠實現醫療人員科研的自由化配置。該系統除滿足醫療研究者日常的科研需求外還要達到醫療單位的個性化的要求目標。這就要求科研數據管理系統以數字化為向導，在最大程度的發揮出醫療數據信息化作用的同時并對數據進行自動化的整理、統計分析、核對等一系列處理過程。這樣不但可以減輕科研人員的工作負擔，更會及時發現問題，避免失誤，提高科研質量。醫學研究的基本工作包括確定研究的總體以及樣本、制定觀察指標等。而這里的研究樣本是要符合納入研究標準、服從醫學研究設計的。而科研數據管理系統的存在為研究樣本的選擇提供了樣本及指標的納入標準模板。

3.3 科研隨訪

對出院的患者進行科研跟蹤隨訪，不但是對患者病情關系負責的表現，同時隨訪數據也是科研工作的重要組成部分。其中科研隨訪主要包括單個病例的科研隨訪記錄以及多個病例的科研隨訪數據分析[8]。科研人員可以按照隨訪系統內設定好的隨訪記錄模板進行填寫，錄入數據，實現隨訪記錄的數字化管理歸檔。在對出院患者進行隨訪的過程中，要注意閱讀患者住院期間的診療信息，為隨訪提供可靠的數據支撐。科研隨訪的另一個便利所在，就是可以通過特定的APP或微信等實現對患者隨訪，而隨訪信息會自動的上傳到科研系統中生成隨訪結果單，為醫療研究者以及患者之間的溝通提供了更加簡便快捷的條件。

3.4 統計分析

所有得到的科研數據都要經過一系列的分析以及統計學檢驗后才可以得到相應的結論。因此，將臨床數據與第三方專業分析軟件進行無縫連接，以便于醫療科研工作的進行。基于醫療大數據設計的科研平臺，為數據的統計支持提供了預置統計模型及自定義，導出兩種形式的統計分析。與R統計分析對接，實現基于R統計的結果輸出。

4 討論

大數據科研平臺的臨床科研分析在該院得到充分的應用。一方面使大批量的數據收集以及多維度的篩選，提供可能及便利。如對患有“糖尿病”的相關患者的資料進行篩選時，就可以通過大數據檢索得到相關患者的病例信息。病種數據庫為臨床醫療人員研究疾病分類、各種病人生存率、慢性病診療結果、診療方法評估等科研項目的篩選和結果分析，提供了患者資料和數據的多維度篩選[9]。而另一方面，提供了數據分析的便利性。科研平臺可以自主完全生成醫療單位的科研數據CRF表單，生成后的表單可以直接的生成統計分析報告，不僅節約時間，還提高了準確性，也為科研統計分析提供了參考。最后，醫療大數據平臺的建立，最主要的是利于患者的病例檢索，能夠迅速調出接受治療患者的繼往病史，為患者的治療提供有效可靠的信息，這不僅僅能夠提高患者的治療效果，在急救或手術中更是可以挽救生命。因此，醫療大數據的建立對于各個醫院來說都是必要的。

[參考文獻]

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（收稿日期：2017-03-19）