醫(yī)療大數據平臺的建設路徑

樂穎 劉南

摘 要 隨著我國醫(yī)療事業(yè)的蓬勃發(fā)展，人們對于醫(yī)療大數據的關注度也不斷的增加。通過醫(yī)療大數據的挖掘和分析，可以提高病人的就醫(yī)體驗，提高醫(yī)護人員的工作效率。本文以建設臨床數據中心為切入點，以臨床數據中心為建設核心的醫(yī)療大數據平臺的路徑。

【關鍵詞】醫(yī)療大數據 臨床數據中心

隨著我國信息化迅猛發(fā)展，大量的數據記載患者各個方面的信息，不單單是醫(yī)院的臨床信息，還有健康信息、基因信息、地理信息、家居物聯、生活習慣信息等等。對于醫(yī)療大數據來說，多個領域、多個維度、大批量的數據資源與臨床數據對接，將會對提高患者就診體驗健康管理、提高醫(yī)療服務水平和效率、、降低醫(yī)療成本等很多方面都會發(fā)揮作用。

1 目前我國醫(yī)療大數據存在的問題

如今的大數據變革，改變著人們的生活、工作和思維方式，人們對于一些過程不予以理會，更多的是注重結果以及后續(xù)影響。在很多書中看到，美國醫(yī)療領域之所以那么發(fā)達，處在前列的原因就在于：它重視對大數據的研究和分析，通過某個個案的分析得出一系列相同問題的答案，然后不斷的總結經驗教訓。反而我國的醫(yī)療行業(yè)還處在初步階段，依然存在一些問題值得我們去探究。

1.1 數據質量的問題

目前醫(yī)療數據的主要來源來自各個醫(yī)療機構。這些醫(yī)療機構包括：各級醫(yī)院、社康中心、疾病控制中心、預防保健管理機構等機構。目前大部分醫(yī)院的信息化都是用著眾多不同廠家的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在建設之初是為了滿足科室或者部門的業(yè)務需要。數據不準確、數據不一致、數據缺乏等都使得目前數據質量不理想。

1.2 數據標準化的問題

雖然各個醫(yī)療機構的信息化水平參差不齊，但很多醫(yī)療機構已經積累了大量的數據。信息系統(tǒng)的廠家不同、數據標準不一致，“異構異源”數據資源的交換和共享很困難。國家衛(wèi)計委至今已經有190項信息標準規(guī)范已經正式分布，200項標準基本研制完成。有了這些標準，也不能純靠系統(tǒng)建設來解決問題。基于一個平臺的系統(tǒng)整合或基于平臺的數據整合，才能真正的做到標準的落地，做到數據的互聯互通。

我國的醫(yī)療大數據處于初級階段。對于醫(yī)療大數據而言，和較發(fā)達國家相比，我國正處在一個落后的局面，出現這種局面大部分是由于很多的研究問題存在一定的難度，并且醫(yī)療系統(tǒng)數據管制體系所帶來的數據問題，使得醫(yī)療大數據研究很難在一般研究機構進行開展。

2 醫(yī)療大數據平臺建設路徑

為了解決目前醫(yī)療大數據存在的問題，業(yè)界逐漸形成了建設醫(yī)療大數平臺的共識。通過醫(yī)療大數據平臺，把不同的醫(yī)療機構，“異構異源”的數據整合起來。從醫(yī)療機構的信息化到醫(yī)療大數據平臺，我們提出可以分為以下四個建設步驟：

2.1 建立唯一病人號

唯一病人號為患者通過一個唯一編碼，能夠關聯到在各家醫(yī)療機構的歷次就診記錄。患者為各個醫(yī)院機構的主要服務對象，病人身份的管理是醫(yī)療機構數據質量的根本。通過區(qū)域化的、平臺化的患者主數據管理系統(tǒng)（PMI），對病人的身份信息的變更、更新、合并和拆分都管理操作，讓區(qū)域化臨床數據都關聯正確的病人。唯一病人號的建設是整體醫(yī)療大數據路徑的基礎，只有當病人身份信息進行了正確和有效的管理，醫(yī)療數據才是可信和可靠的。

2.2 建立中央服務平臺

中央服務平臺是提供核心服務的總線性數據互連互通的平臺。該平臺兼容和連接來自于不同醫(yī)療機構的異構系統(tǒng)和數據環(huán)境，通過國際HL7標準，進行同步和異步的數據交換。醫(yī)療機構的業(yè)務協同和數據交換，均通過該中央服務平臺按標準化的協議進行。

中央服務平臺還提供核心的服務，這些服務包括主數據管理服務、病人主索引服務、工作流服務等。主數據管理服務可以提供數據級的標準化服務和交叉索引服務，可以確保異常數據模型的數據交換。工作流服務可以使異構系統(tǒng)交換根據實際醫(yī)療機構的需求進行靈活可配置化。

2.3 建立醫(yī)療數據中心

建設數據中心的目的是為了將不同醫(yī)療機構復雜數據源的數據、異構的數據、非標準的數據通過數據中心進行關聯和整合。這里面涉及到對數據的清洗、關聯、標準化、整合、校驗等過程。通過數據中心的建設，將區(qū)域化的所有醫(yī)療機構與醫(yī)療相關的數據全部整合在一起。以后醫(yī)療主管部門的查詢分析和統(tǒng)計，以及進一步臨床或者運營方面的科研分析，都可以基于該數據中心的數據來進行。

以香港大學深圳醫(yī)院建設臨床數據中心為了例，首先通過HL7 RIMM模型建立適合區(qū)域化醫(yī)療數據中心的數據模型；其次，參照國際和國家的標準建立醫(yī)療語義標準，進行本地化的擴展。最后，通過中央服務平臺進行數據收集。與在院內建設臨床數據中心不同的時，區(qū)域化的醫(yī)療數據中心無須為物理上集成的數據中心。

2.4 建設醫(yī)療大數據平臺

利用互聯網技術和大數據技術，基于醫(yī)療數據中心，建立醫(yī)療大數據平臺。例如使用Hadoop技術，對數據進行存儲和挖掘。通過機器學習，對人工智能學習模型進行訓練；機器學習的成果，可能通過醫(yī)療大數據平臺進行驗證和預測。

醫(yī)療大數據平臺的醫(yī)療相關的數據來源于醫(yī)療數據中心，對于其它領域的數據，可以通過中央服務平臺對接其它的數據中心。例如：基因數據中心。中央服務平臺負責連接跨領域的數據中心，擴數據維度和深度。使醫(yī)療大數據平臺擁有最廣泛的數據以供挖掘和分析。

3 結語

通過指出醫(yī)療大數據研究中的若干問題，以及對醫(yī)療大數據研究的臨床應用進行了展望和分析。雖然我國醫(yī)療行業(yè)處在初級階段，距離達到發(fā)達國家那樣的醫(yī)療服務體系還有一定的差距，但是相信在我們的不斷探索與研究學習中，可以對醫(yī)療服務行業(yè)進行大改革。

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作者簡介

樂穎（1979-），男，江西省撫州市人。碩士研究生。工程師。研究方向為醫(yī)療信息集成、大數據和人工智能。

作者單位

香港大學深圳醫(yī)院資訊科技部 廣東省深圳市 518053