美國戰略衛生信息技術高級研究項目推進及其啟示*

王中威 王世民 沈麗寧

(華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院 武漢 430030) (1華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院 武漢 430030 2湖北省衛生技術評估研究中心 武漢 430030)

1 引言

衛生信息化是我國醫療衛生體制改革和發展的關鍵途徑[1]。美國作為衛生信息化的起源國，其發展主要是以建設居民健康檔案信息體系為中心，包括電子病歷、疾病控制、公共衛生信息化等為一體的全民健康信息體系[2]。我國為了加強衛生健康信息化建設，已做出一系列決策和部署，同時也需借鑒發達國家的經驗，少走彎路。本文通過梳理美國衛生信息化研究項目成果并結合我國目前信息化現狀，對我國衛生信息化接下來的工作提出幾點建議。

2 美國戰略衛生信息技術高級研究項目背景

2004年美國政府在國家層面上設立衛生信息技術協調辦公室(Office of the National Coordinator for Health Information Technology，ONC)。2009年ONC得到正式授權后成為美國衛生信息化戰略推進的主導機構[3]。ONC的目標是提高衛生信息技術水平并加以有意義的使用，從而促進美國衛生服務體系的現代化發展。2009年《美國復蘇和再投資法案》(The American Recovery and Reinvestment Act of 2009，ARRA)通過《經濟和臨床醫療衛生信息技術法案》(The Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act，HITECH)。ONC面臨著實現健全的衛生信息基礎設施的挑戰，為改善全美國的衛生和醫療狀況，決定將大量資源用于提高衛生信息技術水平，之后設立戰略衛生信息技術高級研究項目(Strategic Health IT Advanced Research Project，SHARP)。該項目組織結構及子項目，見圖1。SHARP項目側重于4個領域：衛生信息技術安全(SHARP on Security and Health Information Tech-nology，SHARPS)，以患者為中心的認知支持(SHARP on Patient-centered Cognitive Support，SHARPc)，衛生醫療應用和網絡平臺架構(Health Care Application and Network Platform Architectures，SMART)以及EHR數據的二次使用(SHARP for Secondary Use of Electronic Health Record Data，SHARPn)。

圖1 組織結構及項目

3 項目目標

SHARP項目的重點是衛生信息技術的隱私及安全、衛生信息技術設計、衛生信息技術的功能性及使用這些技術獲取的數據在未來可以用于二次使用。目標是改進電子健康檔案等衛生信息技術工具的安全性、功能性和設計，使通過這些工具獲取的數據能得到更廣泛的使用，例如臨床信息的電子數據交換和信息共享。4個子項目的負責機構不同，其研究重點和目標，見表1。

表1 SHARP項目各子項目目標和研究重點

續表1

4 4個推進項目

4.1 概述

SHARP項目向在衛生信息技術研究方面處于領先地位的4所大學和衛生機構提供資金贊助，每個機構1 500萬美元，用于各自研究領域的合作項目[4]：伊利諾伊大學領導的SHARPS，開發技術和建立政策，以增加安全保障并減少風險；開發技術以建立和保護公眾信任。德克薩斯大學休斯頓健康科學中心領導的SHARPc，利用衛生信息技術，在醫生關心患者的同時，整合和支持醫生的推理和決策。哈佛大學醫學院領導的SMART，創造全新、完善的系統設計，實現信息交流，保障電子健康信息的隱私與安全。梅奧診所領導的SHARPn，制定使用電子健康檔案中存儲的信息的策略，以提高衛生醫療整體質量，同時維護受保護健康信息的隱私和安全性。

4.2 衛生信息技術安全

SHARPS的目標是研究出一種最有效的保護醫療數據不受外部入侵的方法，在數據訪問和管理中使用，以此防止患者信息的泄露[5]。這項研究的重點是確保遵守《健康保險流通及責任法案》(Health Insurance Portability and Accountability Act，HIPAA)以及其他州和聯邦政策的法律要求。此外該項目為供應商提供了工具來開發技術和執行政策，還幫助推進使用加密的網絡技術保護存儲在多個系統、應用程序和醫療設備(包括移動設備、植入物和傳感器)上的醫療數據。隨著項目的進行，研究重點發生轉移。研究發現監管機構在很大程度上沒有解決與信息泄露相關的風險問題，而這些信息是通過植入醫療設備存儲或傳輸的，于是研究人員公開個人工作內容，使公眾對這些風險有更深入的了解，為監管機構下一步的工作提供幫助。在未來SHARPS致力于在衛生信息技術應用安全領域建立一個跨學科的研究社區。

4.3 以患者為中心的認知支持

SHARPc專注于以患者為中心的臨床決策支持[6]，其研究人員建立了美國國家衛生醫療認知信息和決策中心(The National Center for Cognitive Informatics and Decision Making in Healthcare，NCCD)。NCCD研究一種使EHR更便于臨床醫生使用的方法。其理念是使臨床決策支持技術能夠與臨床醫生的推理和決策能力相結合并在其日常工作中加以增強。SHARPc團隊的項目有兩個工作任務，短期內目標是解決衛生信息技術系統的緊急可用性、工作流和認知問題。該團隊開發的工具使EHR設計人員能夠快速識別可用性問題，對可用性問題和資源進行優先級排序，以解決現有系統中的可用性問題。從長期來看，該團隊希望其工作能夠將設計過程聚焦于可用性并支持衛生信息技術的采用和有效使用。

4.4 衛生醫療應用和網絡平臺架構

項目專注于健康應用開發和網絡平臺架構設計，其目標是開發出可替代的醫療應用程序和可重復使用的技術(Substitutable Medical Apps & Reusable Technology，SMART)[7]。SMART智能程序允許開發人員使用一個公共平臺來創建應用程序，這些應用程序可以跨衛生信息技術應用程序(包括不同的EHR產品)使用。該項目還設想了一個環境，開發人員可以在其中不斷地設計和發布新的應用程序?？傮w而言SMART項目團隊設想的環境是圍繞共享核心組件構建可替代應用，類似于蘋果或安卓的應用商店。研究者認為這種方法將降低技術成本，支持標準的發展，適應不同的醫療流程，促進市場競爭并加速創新。

4.5 EHR數據的二次使用

4.5.1 概述 SHARPn的研究使電子健康檔案數據在將來可二次使用，使用范圍包括臨床研究、質量報告、人口衛生干預，甚至是衛生信息交換[8]。由梅奧診所領導的研究人員創建了工具和資源以促進電子病歷或類似系統捕獲的電子臨床數據在更廣泛的領域有效使用。該項目創建并改進了由臨床軟件捕獲的數據結構工具以促進數據共享和二次使用來提高人們的健康水平[9-10]。擴展了使用不同格式獲取和管理的EHR數據，以創建結構化信息的方法，這些信息的使用超出了原始EHR支持臨床護理的功能。SHARPn研究人員分為3個不同的團隊，各自負責不同的研究重點。

4.5.2 自然語言處理 由第1個團隊負責。自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)包括研究人員處理進入EHRs的自由文本，以分類和結構描述自由文本中記錄的患者特征、事件、診斷和過程的臨床屬性。此任務的方法和復雜性取決于自由文本的性質，例如由臨床醫生在特定領域(如“主訴”)輸入的自由文本較完全無結構的臨床記錄更容易處理。該團隊開發了NLP的開源工具cTAKES[11]，可以將醫療記錄的自由文本轉換成結構化數據。

4.5.3 臨床要素模型(Clinical Element Modules，CEMs) 第2個團隊研究重點是數據標準化。研究內容是創建一系列工具，使用不同的EHR格式對數據進行編碼并將這些數據轉換為一致的結構。數據標準化團隊開發了標準化工具的“管道”，允許用戶提取和轉換結構化和非結構化EHR數據到一組常見的臨床元素模型中[11]。CEMs由一系列屬性組成，表示特定的患者特征、診斷、過程或事件。然后將這些CEMs存儲在可查詢的數據庫中。支持工具“管道”和生成CEMs的基礎設施是非結構化信息管理體系結構(Unstructured Information Management Architecture，UIMA)處理引擎，這是IBM計算機公司的基礎技術。研究人員從猶他州的項目合作伙伴Intermountain Healthcare公司獲取數據，結合梅奧診所的臨床數據，利用兩家機構的數據填充CEMs，測試整個“管道”和CEM原型。臨床要素模型展示了其在描述和記錄診斷、治療和癥狀等臨床概念的具體組成方面的有效性。例如CEMs可以識別所有的基本要素，這些基本要素確定了在臨床中提供的特定治療或描述的癥狀，符合質量數據管理(Quality Data Management，QDM)的規范和國家質量論壇(National Quality Forum，NQF)的規則，可以多種格式應用到電子健康檔案數據。

4.5.4 表型門戶 第3個專注于表型分析。該團隊使用自然語言處理和數據標準化團隊的輸出數據，也就是說他們使用CEMs來識別患者群體以支持二次使用。為識別患者或遇到符合特定標準的患者，表型團隊為用戶定義了查詢CEM數據庫和應用Drools (一種基于前向鏈接規則的語言)的流程，以生成質量度量所需的數據，可以識別研究隊列或類似的患者分組任務。SHARPn項目最大的創新是表型門戶(Phenotyping Portal)，該應用使用轉換程序從EHRs獲取結構化的患者數據并用于多種目的[11]。例如該工具和SHARPn開發的其他算法可以幫助分組患者計算質量度量或識別符合臨床試驗條件的個體。該門戶目前被臨床研究人員使用，特別是基因組學領域。

4.5.5 數據處理流程 SHARPn項目展示了從總體用例到隊列的過程，這也是該項目的主要貢獻。從NLP到數據標準化再到表型的每個組成部分都可以幫助使用者隔離患者隊列或進行二次分析，數據處理流程，見圖2。研究人員可以使用這些隊列或患者組來驅動警報或其他臨床決策支持應用程序。

圖2 SHARPn項目中數據處理流程

5 啟示

5.1 概述

我國的衛生信息化建設大致分為3個階段。第1個階段是工作流程的電子化，各醫院按照工作流程設計信息化軟件；第2個階段是公共衛生系統的建設，國家加大了投入；第3個階段是建立區域衛生信息平臺，實現區域內衛生信息互聯互通、信息共享[12]。隨著網絡和信息技術的快速發展，社會已經進入大數據時代，我國衛生信息化建設水平在不斷提高,但是問題依然存在：缺乏信息化建設整體規劃，國家在信息化建設上資金投入不足[13]，信息化人才匱乏，已有人才培訓不足[14]，大數據環境下使得個人隱私保護難度加大[15]。借鑒美國信息化項目的經驗，對我國衛生信息化建設提出建議。

5.2 國家引導，開展信息化建設探索性研究

2015年奧巴馬提出精準醫學計劃，對個體基因化組學進行研究，根據患者個人基因情況來制定不同的醫療方案。美國將大量經費投入醫學研究，精準醫學發展并成為一種新的醫療模式[16]，在SHARP項目中4個領域內開展探索性研究。過去幾年我國在區域健康信息平臺、智慧醫院、智慧醫療方面發展較快，未來的衛生信息化建設重點將是醫院信息互聯互通、人口健康信息互通共享[17]、提高醫療服務效率和電子病歷的建設[18]。國家加大研究資金投入和制定目標規劃，各機構發揮優勢進行探索性研究，調動整體力量來促進我國衛生信息化發展。

5.3 加強協同配合，開展多機構合作

我國的衛生信息化建設從某種意義上說仍屬于政府行為，而且涉及多個部門，因此各部門之間的協調配合非常關鍵[19]。美國SHARP項目中各行各業都參與到研究中，上到美國衛生與公眾服務部，下到4個項目的領導機構和合作機構，都在衛生信息技術研究上發揮各自擅長領域的優勢。我國政府需要起到主導作用，架起各個學科和機構之間的橋梁，聯合醫院、企業、高校和研究機構，共同研究、密切合作。政府制定政策制度，企業開發技術及軟件，高校培養信息化人才，醫院提供平臺和實例。通過協調配合，走出一條適合中國醫療信息化發展的道路。

5.4 建立標準化信息模型，健全數據標準體系

醫療衛生信息標準化包括醫學詞匯和術語、數據通信和信息共享、用于衛生信息化的醫學文檔以及對衛生信息應用系統功能的標準化等[19]。醫療大數據包含大量的結構化、非結構化、半結構化數據, 以不同形式散布于不同系統和平臺中，必須解決數據的異構性、質量問題,進行有效的整合[15]。在我國未來的信息化發展中，建立標準至關重要，而互聯網醫療中信息的標準化更是重中之重。可以借鑒美國在數據標準化方面的經驗，建立標準化的信息模型，使各個系統之間可以融合。未來大數據治理中還需建立多層數據管理標準、數據共享和開放標準以及數據安全和隱私保護標準[20]。在我國現有的數據標準體系下可以運用電子化的工具統一管理，在管理中發現問題并持續推進數據標準的探索，進一步加強體系建設[21]。

5.5 重視信息安全，加強隱私保護

衛生信息化建設的同時還要加強保護信息安全[22]。隨著信息技術的快速發展和應用，一些新問題、新情況也會出現。遠程醫療發展和可攜帶式醫療設備的出現，伴隨著醫療數據泄露的風險，信息安全技術需跟上信息技術的發展。個人數據隱私問題離不開信息技術的支持,發展個人數據隱私保護技術至關重要，可通過建立醫療領域的數字身份、數據限制訪問信息系統、升級加密等手段加強對隱私數據的防護[23]。同時還要加強醫療數據信息管理以及醫療隱私數據的安全風險評估和保護。

6 結語

衛生信息化水平的提高依賴于衛生信息技術的發展。在美國政府的引導下，通過經濟激勵的方式，推進了電子病歷的建立及其有效利用，在數據隱私安全保護、以患者為中心的臨床決策支持、應用開發、平臺設計和數據標準化方面的研究為我國衛生信息化建設提供借鑒。我國政府應組織協調各機構的工作，以項目為著手點對衛生信息系統展開研究，在信息化水平不斷提高的同時注重數據隱私安全。在大數據時代背景下，如何促進“互聯網+”醫療、智慧醫院、智慧醫療和電子病歷建設，提高我國衛生信息化水平，是今后的工作重點。