基于云平臺的醫院腫瘤隨訪系統建設研究

王寧，于鵬杰，張成武

1. 青海大學附屬醫院 腫瘤外科，青海 西寧 810001；2. 青海大學 研究生院，青海 西寧 810001

引言

由于腫瘤患者的病情易反復，在手術后、放療及化療的療程中，患者有可能會出現病情惡化、腫瘤復發等，所以腫瘤患者的規范治療應該定期進行隨訪，合理的隨訪能夠在早期無癥狀階段發現潛在的可治愈性復發腫瘤，這些發現對于腫瘤患者的進一步診療措施的制定有著重要的意義[1]。然而，在全國范圍內，腫瘤患者隨訪的頻率、時間以及隨訪方案存在很大差異[2]，這與醫療系統的基礎設施建設及衛生服務的耗費成本有關，隨著腫瘤患者的增多，醫患之間迫切需要一種更為合理的腫瘤隨訪系統。

隨著當今醫療科技的發展，電子病歷系統作為一種新興的病例信息記錄方法，在改善通訊、安全性、質量、透明度以及通過人工智能和大數據進行醫療決策等方面具有巨大的潛力。通過電子病歷[3]，醫生能夠迅速查看到患者的病史、實驗室結果和其他相關信息。當前醫院已經完成絕大多數業務信息系統，但其數據采集模式、清洗要求、傳輸時限要求、數據庫的選取及數據的利用不能滿足對優勢結構化數據的要求，隨著科研對數據準確性的提高，當前醫院建設的信息化系統，顯然不能夠支撐起醫院及臨床醫生日益增長的科研需求，亟需建設新的專業科研應用平臺來解決。

結合醫院管理信息系統（Hospital Information System，HIS），我院與第三方平臺零氪科技公司合作，共同構建腫瘤專病隨訪系統，利用大數據技術，提供面向數據分析業務的技術應用，依托數據采集、清洗、建模、歸一、標準化等數據處理，形成可作為臨床、科研、管理分析業務支撐的大數據應用與分析平臺[4]，并將其應用于腫瘤患者隨訪工作中，以便提高工作效率及患者診療依從性，減少醫患糾紛，增加患者滿意度[5]。

1 系統設計

1.1 設計思路

本系統設計以總體圍繞“整體把握，分步建設”的建設思路，抽取及匯集整合包含院內相關業務系統內各項腫瘤的專病臨床數據，搭建腫瘤專病隨訪信息系統，基于深度學習及大數據技術，對院外腫瘤患者定期隨訪，并將原始臨床數據處理為滿足科研需求的結構化、標準化的優質數據隊列，完成數據采集及處理、專病庫數據應用、系統安全及存儲等建設，最終以信息系統內的功能支撐臨床應用，建成以優質腫瘤專病數據為基礎的臨床數據支撐體系[6]。系統建成并投入實際使用后，將支持項目內涉及醫院單位開展單科室或多科室的科研協作，夯實醫院臨床思路探索、專病科研、診療模式以及循證醫學等多方向上的發展基礎，進而推動醫院深化專病科研領域的發展[7]。

1.2 信息收集

采集流程是對接醫院的第一環，隨訪系統的信息收集過程中保障了良好的安全性，與醫院HIS的對接方案是基于網絡安全、數據采集的接口對接，參照國家衛生部門制定的醫院數據集標準以及國際通用的行業技術標準設計[8]，在保證數據安全方面首先保證患者隱私數據脫敏。相對于傳統網絡安全，該系統更關注數據安全，在數據處理前，會參考國際通用的HIPAA法案對18類敏感數據脫敏，比如姓名、身份證號碼、電話號碼以及能夠唯一標識某一個病人信息，在數據庫中直接隱藏或刪除，并且此項工作不可逆[9]。與醫院HIS的對接方式有Webservice方式和前置數據庫兩種，臨床科研數據平臺的建設是基于網絡安全方案，在醫院部署前置機系統作為唯一網絡通道對接醫院HIS、LIS、PACS、EMR等系統[10]，獲取數據并驗證無誤后，進行加密處理，前置機會將加密數據通過受限的局域網訪問權限（只能訪問醫院私有云的服務器），將加密數據同步到私有云系統中，數據采集系統能夠做到在病歷信息采集的過程中，可同步完成“隱私脫敏”，確保臨床數據采集的合規。

現階段醫療以及本次平臺建設過程中匯集以及產生的數據，主要包括：① 診療數據：電子病歷、檢驗檢查、影像、各類監測、護理、隨訪等數據；② 研究數據：醫院的實驗室等在研究過程中產生的大量數據；③ 患者數據：除醫生接觸到患者在院或者就診期間的數據，還有大量有意義的數據在患者平時的生活場景中，現在隨著可穿戴設備、網絡等的發展，使得數據收集和分析成為可能；④ 管理數據：在信息化建設后，醫院每天產生的管理方面的各類指標數據；⑤ 經濟數據：醫療行為都會產生支付、結算、保險等數據，這些數據對于衛生經濟學具有很重要的意義，影響著醫保、醫療政策等。成功對接到醫院業務系統之后，就可以正常采集數據，主要模塊如圖1所示。

圖1 數據采集主要模塊

1.3 技術路線

系統架構中采用先進的B/S架構作為整體方案的技術框架，基于組件和面向服務的體系結構，使用開放可配置和可擴展的應用接口，可根據儲存和處理的數據需要靈活擴容，可滿足各項性能和功能指標的運行，具有較強的穩定性和可靠性。隨訪系統通過與醫院管理信息系統對接來收集數據，經過系統解析處理后，通過云平臺同步數據，醫生可通過手機客戶端隨時查看患者診療情況，并與患者溝通，答疑解惑，診療指導；患者可通過客戶端及綁定微信工作號后與醫生溝通，定期隨訪，具體構架如圖2所示。

圖2 系統業務構架圖

1.4 數據結構模型及程序邏輯

數據深度結構化處理是基于專病數據模型和數據點位信息分析與臨床醫學意義分類，在保證數據準確性與完整性的前提下，面向臨床科研的數據應用需求，根據臨床數據綜合分析功能框架設計和風險信號檢測數據應用要求，設計數據模型結構，數據模型結構分為：導入層，編碼層，使用層三個層次。

（1）導入層是按照后續數據應用分析要求，并根據數據內在醫學邏輯，對數據進行分類和整理，本層數據模型的設計重點在于：保留數據完整性；基于后續數據統計分析要求，根據數據內在的醫學邏輯對數據進行分類、整理，搭建便于應用的數據結構；點位設計必須保留對數據處理的每一步數據結果。原始數據進入導入層后，對數據中含多個數據元素的變量進行進一步拆分。如原患疾病，保留原始數據原患疾病的同時，拆分數據列中疾病，根據數據規則及邏輯對大段數據進行初步拆分，對不符合拆分邏輯的數據進一步整合。

（2）數據編碼層為編碼后的點位與原始數據相結合的數據層，本層數據模型的設計重點在于：點位設計包含編碼后的點位及編碼前預處理過程后的過程數據點位；保證編碼后的數據與臨床原始數據能夠對應，并保留數據間的邏輯關系。

（3）數據使用層將數據經過導入和編碼后用于原始數據分析，本層數據模型的設計重點在于：將編碼層的所有數據按照CDISC標準進行分類后再整合，之后按照所有收集數據的醫學含義及用途劃分成若干個供數據分析用的數據集[11]。數據集的變量命名和排列結構基于CDISC中的SDTM格式，便于后續統計分析和數據交換，對后期數據導出及科研提供了便利，見圖3。

圖3 數據編碼示意圖

2 系統操作流程和主要功能

2.1 系統登錄

醫護人員可通過電腦網頁端登陸腫瘤隨訪系統首頁，查詢并分析腫瘤患者的臨床數據情況，也可以通過手機APP“鄰客醫生”，登錄賬號，查詢自己所管的病人信息，隨時查看患者診療資料及隨訪情況，并且及時給予診療意見；患者可通過電腦網頁端及微信公眾號登陸，關注微信公眾號“鄰客健康管家”，登錄個人信息后可在公眾號上實現與醫生之間的圖文、視頻等多種方式的交流，隨時與自己管床醫生溝通，咨詢意見，預約下次隨訪及住院時間，并且開通多種渠道的患者咨詢、投訴、建議、評價通道，提高患者就醫滿意度，緩解醫患糾紛，打造醫院、科室、醫生品牌，見圖4。

圖4 系統登錄頁

2.2 建立腫瘤專病隨訪數據模型

以腫瘤類別為維度，建立腫瘤專病隨訪數據模型來管理患者的臨床資料，是臨床腫瘤醫學信息化、現代化的迫切要求和必然趨勢[12]。腫瘤患者臨床數據的積累，有助于開展臨床研究，進一步為診療指南更新、提升患者生活質量、減輕社會醫療經濟負擔、政策制定等提供有力依據。因此，腫瘤專病隨訪數據模型設計與管理系統的建設，對于腫瘤疾病的數據管理、數據積累與價值挖掘意義重大。

腫瘤專病庫建設的起點是各種腫瘤病種數據模型的設計。便捷的病種模型設計管理對于數據庫的管理效率提升有很大的幫助。系統提供了內置的疾病模板及自定義變量的功能，可支持多種場景研究方案的自定義。該模型有以下管理功能：① 支持對模塊和表單的增刪改；② 支持對模型歷史發布版本進行管理；③ 在表單內添加不同題型點位；④ 為單個點位設置必填、數據范圍等校驗條件。

通過與相關腫瘤科室溝通設計，根據腫瘤單病種的特征，結合指南制定院外隨訪方案，生成隨訪任務，再將隨訪任務分配到具體的隨訪人員，由隨訪專員定期以電話隨訪的方式對患者進行隨訪，并生成錄音，保存至云端。隨訪方案[13]根據病種指南及隨訪對象健康特征生成，內容包括一般情況、體檢復查情況、近期治療情況、生存情況等。它有通用方案、長期方案和臨時方案3種，可依實際情況靈活制定。同時，平臺提供有不同病種對應的隨訪問卷及知識庫，使隨訪過程更專業化、簡約化。

2.3 統計方法

系統加入了各種常用的統計方法，可根據研究需求不同，設置描述性統計、單因素分析、多因素分析、Logistic分析、線性回歸分析等統計方法，對計算結果進行可視化呈現及專業統計診斷展現，并生成圖表?？砂凑諏２〉哪Ｐ驮O計和結構化數據，統計臨床關注的疾病相關各指標，支持基本人口學特征、行為方式、手術相關、術后病理、發育狀況等多種指標的深度分析。系統支持高級統計報表功能，支持基于科研需求定制動態統計數據視圖，統計視圖的篩選條目可以動態選擇，生成不同維度的統計視圖。

2.4 電子病歷儲存與數據導出功能

平臺在構建專病隨訪數據庫的同時，也構建了個人電子病歷數據庫，實現互聯互通和信息共享，可展示患者半結構化病歷數據，醫生可按病歷和病歷中的模塊進行篩選，了解到患者病情變化的動態信息，針對性地給出診療建議；并且可以針對不同的搜索意圖，使用基于關鍵字的模糊搜索和基于點位級別的高級搜索，且兩種搜索方式可以靈活交替使用，這種檢索類似于文件檢索系統，高級搜索功能支持按照臨床病歷各點位進行病歷檢索，且檢索條件可以進行與、或及非多級邏輯計算。系統導出時，可勾選或批量勾選所需要導出的點位進行操作；對于導出任務可進行提交處理；可以通過導出列表，查看歷史提交的導出任務、審批狀態及操作等，并可以將需導出的數據到本地保存使用，比較方便。

3 系統應用

3.1 臨床資料

選取2018年1月1日至2021年1月1日在我院就診的腫瘤患者，按照就診時間隨機排序，隨機選取腫瘤隨訪系統上線前后各100例腫瘤患者作為研究對象，將系統上線前就診患者分為對照組，系統上線后就診患者分為觀察組，其中觀察組中男58例，女42例；年齡38～71歲，平均年齡（56.28±7.45）歲。對照組中男55例，女45例，年齡37～70歲，平均年齡（54.75±6.66）歲，兩組患者性別、年齡無顯著差異。

納入標準：病理診斷為腫瘤，能夠遵循我院腫瘤規范診療療程治療；年齡在17～75歲；自愿參與本研究，并按時在出院隨訪登記本上填寫信息。排除標準：有精神病史；合并嚴重并發癥。

3.2 隨訪方法

對照組患者每次治療結束后，在出院隨訪登記本上填寫信息，并對診療過程中存在的問題照實填寫，出院后3周進行一次隨訪，具體隨訪流程為出院后有管床醫生調取患者聯系方式，以電話隨訪的形式對患者是否按時服藥、是否按療程定期復查、是否按時返院進行下一周期治療等方面進行詢問，患者也會在出院隨訪登記本上對本次治療的滿意度進行評價；觀察組患者由隨訪系統自動錄入信息，按照腫瘤單病隨訪模型制定的隨訪方案，由隨訪專員定期進行隨訪，患者的健康問題可通過隨訪系統與醫生之間溝通咨詢，并通過隨訪系統對醫療服務的滿意度進行評價。

3.3 觀察指標

兩組患者通過不同的方式進院外隨訪，根據隨訪內容，對兩組患者是否按時服藥、是否按療程定期復查、是否按時返院進行治療以及對醫療服務的滿意度等指標進行收集并分析。

3.4 統計分析

采用SPSS 19.0軟件進行統計分析，計數資料用例數和百分比[n （%）]表示，組間比較使用卡方檢驗，P＜0.05表示差異有統計學意義。

3.5 結果

觀察組患者按時服藥程度、按時返院治療、按時復查及患者滿意度等指標顯著高于對照組（χ2=11.971、3.349、12.055、12.772，均P＜0.05），見表 1。

表1 兩組患者依從性比較[n（%）]

4 討論

隨著醫療技術與理念的發展與進步，越來越多的研究者開始認識到多學科治療、多周期治療對腫瘤患者的重要性，但是部分患者往往不能按照診療周期定期治療，這就給患者的診療造成了不必要的延誤。所以，有研究者開始就提高患者院外治療依從性的角度進行研究，來提高患者診療的療效。隨著當今醫院管理信息系統的普及[14]，多數醫院已使用電子化病例取代了紙質病歷，結合這一特點，喬臻等[15]對82例腹主動脈瘤手術患者進行研究發現，利用互聯網+互動醫療醫院信息平臺進行隨訪能夠改善患者院外服藥依從性，提高醫療質量，減少醫患矛盾，增加患者滿意度。

我們的研究與這一結果相似，本次研究中，隨訪系統上線前后患者的依從性、對醫療服務的滿意度發生性顯著地改變，本研究證實，經過隨訪系統上線后，對患者進行人性化的隨訪能夠增加患者院外服藥、定期復查、按時返院進行治療的比例，還能提高患者對醫療服務的滿意度，我們考慮這與隨訪系統中的定期隨訪有關，通過定期隨訪，患者能感受到醫院的人文關懷，進而積極配合治療，促進醫患溝通，減少醫患矛盾。

在我們的研究中，醫生端使用的是手機客戶端和網頁端，患者端多采用的是微信公眾號，而葉建明等[16]將隨訪系統納入微信小程序中，這也給我們帶來了啟發，隨著微信日益頻繁的應用，醫患之間直接通過微信小程序進行溝通也更加方便，在后期的研究中我們也會考慮將隨訪系統接入微信小程序；趙峰等[17]利用iOS軟件開發平臺制定了腦出血患者術后隨訪系統，在方便的同時，也能夠達到提高患者依從性和診療滿意度的療效，也為后續醫院隨訪系統的建設提供了思路。

本次隨訪系統構建的成功與醫院上下級醫務人員的大力配合有關，在系統數據對接前，我們進行了充分的準備，對本次數據庫建設過程中所涉及的數據采集范圍、各子系統功能部署、網絡情況、數據存儲及安全等問題進行充分的溝通及論證，對本院的實際情況進行實地調研，制定具體的實施計劃，安排具有豐富項目建設經驗的項目團隊，同時在醫院領導以及各科室的配合下，積極建設本項目，做到項目建設的內容，滿足醫院臨床業務中對當前和今后一段時間的臨床數據總體應用需求。系統既保證了性能穩定，界面直觀，具有易理解、易使用、易維護、易擴展、易復用的特點，同時又最大限度地滿足實際工作的需要，充分考慮各業務層次、各管理環節數據處理的實用性，用戶接口和操作界面設計盡可能考慮人體結構特征及視覺特征，做到美觀大方，操作簡便實用。

隨訪系統在方便了患者的同時，也為醫務人員帶來了大量的臨床數據，患者院內的病歷信息、診療記錄、檢驗檢查等資料是醫院最為寶貴的科研資源，該隨訪系統將臨床結構化數據和患者離院后隨訪數據相結合，為我們科研探索提供了從原始臨床數據、實驗設計及統計分析一體化的在線解決方案，通過對數據進行篩選和分析，幫助醫生建立真實世界研究、回顧性分析研究等科研應用[18]。

5 總結與展望

我院腫瘤隨訪系統的建設，大大地促進了醫患溝通，增加了患者診療依從性，增加了患者對醫療服務的滿意度，減少醫患矛盾，提高醫療服務質量。該系統將醫院HIS中腫瘤患者臨床資料，與隨訪系統中患者院外的隨訪資料結合在一起，大大降低了醫院隨訪人員的工作量，節約了傳統隨訪大量病例篩選的工作，能夠便捷地找到隨訪資料，并且為醫院科研探索、發表高水平學術論文提供了精準的數據資源及科研靈感，隨訪系統提供的數據分析功能，也對科研效率的提升有著巨大的幫助。

隨著科技的發展，越來越多的醫院也會成立類似的隨訪系統，希望我們的腫瘤隨訪系統建設能夠為后來者提供有價值的指導意義與建設思路，也希望經過不斷地研發與創新，最終各個醫院的隨訪云平臺能夠數據共享，建立多中心、大平臺的腫瘤隨訪系統，也為腫瘤患者的院外康復工作提供更多的幫助。