對基于大數據技術提升醫院科研管理水平的幾點思考

宋 芳

(天津市口腔醫院 天津300041)

醫學科研是醫院學科建設的重要內容，有效的科研管理工作是提升醫院核心競爭力的助推器。隨著醫療行業信息化建設的完善，特別是“數字化醫院”建設的迅速發展，與科研密切相關的各醫療平臺所產生的數據信息已呈現指數級增長態勢，而依據單一數據被動嵌入的科研管理模式已經難以及時處理、管理、分析和有效運用相關數據。因此，順應信息技術發展趨勢，充分運用“大數據技術”實現醫學科研管理工作轉型發展，已成為當下各級衛生管理機構和管理者亟待研究的課題。

探索大數據技術應用于醫學科研管理領域，對于提升醫院科研管理水平，促進醫學科研方式變革具有重要意義。

1 有力推進醫院信息化建設步伐

隨著國內數字化醫院快速普及和推廣發展，醫院信息系統(HIS)、數字化影像系統(PACS)、醫療衛生服務系統(MIS)三大信息系統日趨成熟，而與之相對應的科研管理信息化建設卻相對滯后。從目前情況來看，雖然有的醫院也研發了科研信息管理系統、科技成果登記統計系統等，但在實際的數據采集過程中，發揮的作用并不是很大，尤其自動生成統計結果的功能還不夠，多數時候仍然需要手工計算，而且絕大多數系統都是單機版，沒有形成聯網優勢，導致在數據采集方面，對文字、影像資料采集主要還是靠人工來完成，而對科研項目研究所需的醫療數據信

息資料，也主要是通過大量瀏覽網頁及“搜索工具+人力挑選”這樣的“手工信息化”模式來完成，自動化、智能化程度均較低。這樣，一方面醫療平臺所產生的海量醫療大數據信息無法進入科研渠道，使科研工作者缺乏翔實的第一手資料；另一方面，既有的科研管理信息系統由于缺乏先進的軟硬件條件支撐，在應對大數據時代的“信息海洋”面前難以為繼。

為此，應順應時代要求，加快推進科研管理軟硬件建設的投入，解決好硬件基礎薄弱、軟件支撐不利的問題。在硬件建設方面，進一步加大對科研管理信息平臺建設的投入，增加科研專用數據服務器，使科研管理信息平臺成為科研工作數據中心，具備對數據匯總、存儲、查詢、分析、發布等功能，為科研管理數據建設提供堅實的硬件支撐。在軟件建設上，要采取引進加研發的方式，精選適合科研管理工作的數據處理軟件，滿足自動采集存儲、自動分類標識、智能分析查詢的需要，為科研管理數據建設提供專業的軟件工具。

2 有效促進醫院信息系統間的數據對接與融合

據國家醫療數據中心統計，我國每所三級醫院每天平均約產生 60,G數據量，其中 70%,～80%,為影像數據，其余分別為診療數據、防控數據、自我健康管理數據、藥物研發數據、行政監督數據等[1]。受傳統醫療信息系統要求、架構設計的理念所限，目前科研管理信息系統數據結構單一，融合度差，客觀上阻塞了醫療信息化平臺所產生的海量“原數據”進入醫療科研領域的渠道，從而在持續爆炸式增長的數據量和傳統的科研管理信息系統之間產生難以逾越的“數據鴻溝”，缺乏規范的數據融合標準是主要的技術壁壘。隨著信息工程領域革命性發展，依據大數據技術特有的(從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取有價值信息)功能而設計的新一代信息系統架構與技術理念有效地化解了這一技術瓶頸，其打破原有醫療服務平臺“數據壟斷”模式，整合信息孤島，將彼此孤立的各管理系統對接和融合起來，協同配合，達到多個系統共同服務于科研管理的目標。在統一領導、統一規劃、統一標準、統一平臺和統一實施的要求下，實現管理數據流、信息流、控制流的協調運行。

3 有力助推醫院科研平臺建設的標準化和統一化

有研究者指出，目前中國醫學研究者在國際上的話語權較少，這與我們豐富的病例資源十分不相稱。究其原因除了我們在基礎研究和臨床研究方面的差距外，更缺乏規范的數據收集系統[2]。我國當前現行的各個獨立醫療機構的實驗室信息管理標準、生物信息分析平臺、組學數據、藥物臨床試驗信息、生物標本庫以及搜集樣本的類型和保存方式都各不相同，缺乏規范統一的建設標準，給數據共享造成困難。

當今的醫學是多學科交叉的科學，是圍繞數據展開的全球研究，并越來越依賴于數據挖掘。醫學科研本身就是數據生產的過程，一些及其重要的研究成果就蘊含在其中。建設一套具有統一標準和管理規范的實驗室科研平臺、生物標本庫，融合科研數據孤島，建立規范的數據收集系統，是實現科研數據共享的前提和條件。只有實現數據共享，在進行醫學科研時才不會受限于數據來源、格式以及國別，也不必質疑科學技術對于數據存儲與處理的能力，在全球海量的數據中挖掘醫學科研創新的潛力，進而提升整體臨床醫學診療水平和科研水平。

4 有力提升醫院科研管理決策水平

在大數據時代，數據是構建科學決策體系的基石，數據驅動決策能有效地提高決策效率和效能[3]。一個單位乃至一個國家的公共數據收集與提供在其科研管理中十分重要，要維護科研的領導地位，不僅需要杰出的科研人員，也需要杰出的行政人員，更需要高質量的數據和科學的決策。杰出的行政人員通過定期收集、分析、綜合和發布數據，將數據轉化為決策，為各級決策者的科學決策提供支持，發揮著不可替代的重要作用。

當今我國許多醫院確實已采用科研信息系統，但這只是醫院科研信息化建設最基本的部分，這種基本管理信息系統的實施，并沒有從根本上轉變醫院科研管理部門的地位和作用，不能為醫院最高管理層提供有價值的決策信息，醫院的科研部門也不能從醫院戰略發展的角度為醫院管理者出謀劃策。不少醫院領導層對科研信息數據的認識太過片面，認為講科研就是講科研項目、科研成果和科研經費，對項目的數量、經費的數額、SCI文獻影響因子的數值等表面化、數字性科研材料過分關注，而對于臨床的實際需求、臨床科研成果的轉化和應用不太關注，對醫院科研發展的分析還停留在數字和信息簡單匯總層面。由于缺乏對于醫療數據和科研管理數據的深入分析，決策者還是只憑主觀和經驗對醫學科研方向進行評估而決策，在很大程度上影響醫院的學科發展。利用大數據技術收集醫療領域的業務數據、病種數據、科研數據、環境數據等各類信息，運用科學的分析方法，發現隱藏在數據背后臨床醫學研究和醫療衛生事業發展深層次的規律，對決策者及時把握宏觀科技走向和管理發展趨勢，發揮了重要作用，使其能夠在科研方向遴選、科研伙伴分析、資源匹配、咨詢聚合、績效評估等方面獲得決策數據，為科研管理服務。

5 有力推進醫院科研管理模式轉變

科研管理是對科技研究過程和科研產出成果的綜合管理，主要包括科研過程管理、科研人員管理、科研儀器設備管理、科研成本管理和科研成果管理等[5]。隨著網絡技術的發展和醫學科研信息化程度進一步加深，使得科研數據呈現指數級增長，同時數據復雜程度更高，數據結構差異更大。此時，原有的科研管理模式就顯示出滯后性、靜態性等問題，無法及時解決科研管理過程中存在的問題，需要借助大數據技術進行補充和完善。

在大數據時代，新的大數據技術和科研管理創新融合，管理將由精細化的單向管理走向趨勢化的復合管理[5]。在海量的科研數據洪流中，利用大數據技術挖掘出有價值的數據信息，通過對數據的整合分析，為科研活動進行預測、決策、控制、評價等提供更多可能。這將有利于推動科研選題的科學性和針對性；減少重復性研究；監督學術道德和誠信；優化配置科研資源；實現臨床科研成果與臨床實際應用對接。

從本質上講，管理就是服務。在大數據的助力下，科研管理也由單向型行政管理轉向專業型學術服務。大數據不僅可以讓管理者從海量的科研數據中發現醫學科研的發展趨向，尋找到醫學研究的基本規律，還可以通過數據挖掘技術從已收集的各種數據中分析出國內外的熱點研究領域、重點發展方向，進行分類和預測，結合醫院自身優勢學科和科研人員實際情況提供科研方向上的指引，以輔助進行科研管理的決策；結合臨床科研人員個人研究重點為其推薦合適的縱向項目申請機會、橫向企業需求、可合作的科研伙伴、可發表的期刊信息等多維度服務數據；還可以以學科方向為板塊搭建科技交流信息平臺，方便院內乃至整個醫學領域科研人員的交流和科研團隊的組建等。大數據理論實際上是為醫院科研管理提供更加良好的基礎，讓數據驅動管理，讓管理部門能夠從數據中客觀分析、解讀科研活動，從而突破現有的科研管理模式。

6 有力推進醫學科研信息化人才培養

大數據的應用必然由一批高素質的醫學科研人員完成，即使醫院已經建立比較完善的大數據系統，如果沒有既懂醫學科研又懂大數據挖掘的復合式人才支撐，應用好大數據技術是不可能的。臨床醫學科研人員了解醫療流程，熟悉醫學信息與臨床癥狀之間的可能關聯及其折射在醫療業務、管理、統計等數據之間的內在聯系。隨著大數據技術的發展，醫院將要面臨的數據規模越來越龐大，數據類型越來越復雜，這就需要專業的人員進行數據挖掘和數據分析。因此要成功地實現醫院科研管理模式轉型，就必須要培養醫學科研數據挖掘人才。

綜上所述，大數據技術進入醫院科研管理領域，不僅僅是技術，更是給醫院科研管理工作帶來了重要創新機遇。為此應該積極應對大數據技術帶來的管理變革，主動適應和有效利用大數據技術，全面推動醫療科研管理領域軟硬件建設，切實以大數據環境為醫院科研管理各業務工作提供有力的科學決策支持，為有效提升醫院核心競爭力打下堅實醫學科研工作基礎。