醫療機構門診數據管理研究*

龐 震，劉 洋，胡廣域，石 賀，張欣陽，石 勇，楊懷中△

(1.中國中醫科學院西苑醫院，北京 100091；2.中國科學院大學，北京 100049)

近年來，大部分醫院均已建立起各類醫療數據平臺，包括門診醫師工作站、電子病歷系統、檢驗報告查詢系統、病案管理系統、人事管理系統等多種數字化醫療及管理信息系統。由于各系統廠家整合度較低、底層數據質量差、數據模型不健全等醫療數據利用始終是擺在管理者面前的難題。問題尤為突出的是門診數據，其沒有強制性住院病案首頁填報，存在紙質病歷和電子病歷并行的狀態，給數據的管理和處理帶來了一定的困難。為解決這些困境和問題，作者結合工作中的經驗，希望能為醫院管理探索一些科學化、精細化的醫療數據管理方法，以供參考。

1 國內外醫療數據開發現狀

2009年英國在全球率先上線國家數據開發平臺(data.gou.uk)，開放了包括健康醫療在內的12個領域數據；2014年美國食品藥品監督管理局公共數據開放項目——openFDA正式上線；加拿大ouehealthsystem.ca網站采用醫療信息研究院的數據開放了醫院就診難度、醫療水平、費用、疾病預防、全國人口健康狀況等數據[1]。目前，國內醫療信息統一開放平臺尚未建立，國家衛生健康委員會及下屬各省市自治區衛生健康委員會統一設有政府信息公開目錄，內含居民健康情況報告、年度決算信息、醫療機構疾病情況、門急診人次、流行病傳染病發病死亡情況等數據資源，但所涉及內容較為局限，數據的利用價值不大。2016年6月國務院辦公廳印發了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，部署通過“互聯網+健康醫療”探索服務新模式、培育發展新業態，努力建設人民滿意的醫療衛生事業，為打造健康中國提供有力支撐[2]。

當前，除醫療機構內如人力管理系統、后勤管理系統等與臨床業務無關的數據外，我國醫療系統內的數據大致包含以下幾大類：(1)臨床數據，包括各類理化檢查數據，如彩色多普勒超聲、心電圖、血尿便化驗、X線、磁共振等數據。(2)文字數據，包括住院病案首頁及門診電子病歷系統，如患者就診或住院期間疾病變化和基本信息等數據。(3)管理數據，包括門診住院的財務系統、病案首頁系統、電子病歷系統等。臨床數據和文字數據主要用于科學研究，是證明臨床療效和評價治療水平的重要依據；管理數據主要用于醫療機構管理，與上級管理單位制定新的政策法規息息相關，如2019年國家衛生健康委員會推行的公立三級醫院績效考核、北京市衛生健康委員會醫耗聯動綜合改革等。臨床信息系統的本質是提供基于知識或循證的決策支持，依賴信息系統在具體臨床流程中形成的節點數據，借助于醫師的直觀本能進行決策，但各醫療機構數據填寫不規范，需要在數據融合后進行數據治理，進而結合信息技術建立模型，輔助醫師進行醫療決策[3-6]。

2 數據平臺設計原則

數據系統不僅要實現對醫療數據的實時存儲調用，還要為管理人員和醫護工作者提供便捷的快速查詢。數據平臺的運行環境要穩定、可靠，降低發生宕機和數據丟失的風險，尤其要加強安全意識，確保數據安全，并著力提升數據調用速度和精度，以助力管理和科研工作的開展。

2.1運行環境 數據庫運行環境應緊密結合實際需要，從數據精度、存儲量、響應時間、所需功能等方面制定軟硬件配置。硬件上服務器應至少配置2顆8核Xeon CPU，不少于128 G的內存，采用充足的硬盤做數據存儲，做Raid1鏡像，保證系統的安全、穩定性，此外，還應有4個千兆光纖以太網網口。web服務器需配置2顆8核Xeon CPU，不少于32 G的內存，采用1塊1 TB硬盤，用于安裝操作系統，此外，還應有2個千兆光纖以太網網口。操作系統的服務器端為Windows Server 2016以上版本；客戶端為Win7/Win8/win10等較新版本。開發環境為Eclipse3．4.0使用環境：JDKl.6及以上、Tomcat7.0等。

2.2系統架構設計 醫療數據具有分散性、復雜性、多樣性和持續性等特點，每天均會產生大量的醫療診療數據和移動健康數據，如醫院臨床數據(如電子病歷、門診數據、病房數據、醫學影像數據、臨床數據、放射學數據和實驗室數據)、公共衛生數據(數據平臺數據庫中存儲)和移動醫療健康數據(如用戶行為數據、體征數據)，醫院的業務系統繁多造成信息孤島嚴重，部分業務交叉信息重復造成數出多門[7-8]。其數據格式分為結構化數據和非結構化數據，通過統一采集接口存儲到數據中心，通過進一步的數據轉換、提出、修正、序列化等處理，建立完整一致的醫療衛生大數據。ETL[Extract(數據的抽取)、Transform(轉換)、Load(加載)]是企業數據集成的主要解決方案，通過對數據的抽取、轉換、加載，將不同數據來源采集到的數據進行數據清洗和加載。數據的主體是經過統一處理后的數據平臺上的數據，而共享的對象則主要包括政府、醫院、企業和人民群眾。不同對象的角色和權限不同，角色與權限機制的加入能限定特定用戶的共享范圍，這種用戶隔離的方式能夠實現健康大數據的安全保障。

醫療數據平臺需應對數量龐大的各類數據，在響應速度、安全性和穩定性方面均有較高要求，在海量存儲中的各類需求較多，對實時性要求較強的小數據量訪問和數據量較大或運算較為復雜的需求可分別設置存儲和查詢模式或通過數據分布式存儲、優化存儲結構、提升數據處理效率等方法緩解運行壓力。這些問題屬于頂層設計范疇，在平臺系統搭建之初就要充分考慮到數據管理、信息維護等諸多問題，綜合設計構建醫療數據管理系統的層次模型和設計框架。數據平臺設計主要從數據存儲、處理轉化、數據挖掘、數據融合等方面進行設計，利用Hadoop、Oracle等數據庫和分布式存儲的方案，將數據分布式地存儲于數據中心，利用數據共享交互服務，通過數據交換DXP、服務總線ESB、數據集成ETL、信息資源目錄、數據治理等步驟完成數據共享接口的實現。基于數據平臺的形成可延伸更多的醫療服務項目，如診療模式創新項目、科研創新項目、醫療管理模式創新項目、多學科聯盟診療服務模式的延伸等。見圖1。

3 工作經驗及方法

門診信息化主要包含門診病歷、處方、診斷書、病假條及住院證的電子化和無紙化，一方面，電子化對于門診管理和工作效率的提升有著極為重要的作用，也減輕了醫護人員、收費窗口等工作人員的壓力；另一方面，對于數據的存儲利用有著極為重要的意義。以計算機應用為主導的醫療數據管理模式正在逐步改變傳統醫療機構的診療、科研及管理模式，如能將各級醫療機構的患者信息數據化，將極大改善醫療資源不均衡、服務效率差等問題。醫療機構及時將數據上傳，患者可通過手機實時查詢檢查檢驗結果，數據平臺也可將數據提供給醫師進行決策分析，有需要的話還可邀請醫聯體幫扶單位的高級醫師進行遠程指導。同時，大規模數據的收集也有助于政府部門收集循證醫學和流行病學數據，及時掌握全民健康情況，可為慢病防治、疫病預警、醫保政策修訂等提供數據參考和分析支持。

一般情況下門診數據收集使用問題主要存在于硬件和數據質量兩大類問題。硬件問題主要體現在系統老舊功能不全面、系統卡頓、軟件間兼容性差等，對臨床人員填報、上報數據有較大阻礙。部分醫院電子系統上線較早，更新不夠及時或由于后續增加功能和接口等問題導致原系統服務器難以承擔現有壓力，導致門診電子系統使用不便，增加了填寫時間，浪費了人力物力，并延誤了患者就診時間。人為因素也占一定比重，醫護人員重視不足、積極性不高，部分年長醫師不能熟練運用電子系統等問題較為突出。此外，需積極解決醫院方面的信息人才瓶頸，門診電子化要求醫院信息科人員具有較強的業務素質，系統的安裝、推行、操作培訓、維護均需高水平的人才及大量的人力[9-12]。除處方、檢查單等強制要求電子化外，門診電子病歷等不進行強制要求的項目難以保證填寫效果，以某大型三甲醫院某月抽查電子病歷為例，31個科室中電子病歷使用率達到30%以上者僅7個(22.58%)。為改善門診電子化情況可嘗試從如下方面進行管理。

3.1完善錄入功能 結構化、規范化錄入模塊和醫師自定義模板設置及調用功能，智能化、人性化錄入方式可有效減少錄入時間。

3.2有效質量控制(質控) 系統智能檢測及質控，以及病案室或質控辦等部門定期對錄入數據進行質控。

3.3管理考核 統計門診病歷錄入的日報、月報、季報及年報，為門診管理部門的就診質量、工作量、績效考評提供真實、有效的考核數據[13]。

3.4其他 可嘗試推行強制電子化填寫，要求實時填報數據，不得上報紙質數據等政策。

3.4.1助力循證醫學發展 1996年SACKETT初次提出了循證醫學的理念[14]。經二十余年的發展，循證醫學已成為系統評價臨床實踐的重要手段，較傳統的臨床實踐指南更具有科學性和準確性，醫療大數據如能加以利用挖掘，將極大助力循證醫學的發展和進步。越來越多的醫院開始重視信息化建設，但更多的是停留在紙質資料向電子資料存儲轉變的層次，尚未實現臨床數據高質量的收集、高效率的轉化和利用。衛生信息系統的搭建正逐步擴展至衛生系統的各個角落，收集各類數據并運用數據挖掘運算統計的多項專業技術將提取有價值的內容轉化為可提供給工作人員進行臨床決策的科研數據或管理數據。專業的數據建模可為醫療機構提供更佳的臨床實踐模式，建立更完善的臨床決策系統，對臨床醫療工作和管理工作均具有極為重要的作用，便于醫療機構或政府主管部門管理人員根據循證數據和相關證據進行新的政策制定或醫療改革。

3.4.2助力醫療資源融合 在深化醫藥衛生體制改革的大背景下國家大力倡導醫聯體、城市醫療集團、專科聯盟、遠程醫療協作等新型醫療合作模式建設，北京、上海、廣東等省市多年前已開展部分試點。此種合作有利于人才向基層流動、優質醫療資源流動整合、緩解患者就診壓力等，除專家下派、技術扶持、設備支持等途徑外，還要加強數據平臺搭建，上下級醫療機構數據互通互聯，不僅做到檢驗結果的互認，還要實現信息共享，各單位不再是獨立的個體[15]。行業內最新的技術指南和診療思路能快速通過網絡傳播，基層機構的疑難患者資料也能通過平臺快速上傳給上級醫師，從而對患者進行更精準的診治，病情嚴重者可通過綠色通道快速轉診，在達到上級醫院前就讓醫師了解了患者病情，做好了充足準備。醫療機構間的信息化發展不僅可使優質醫療資源下沉[16]，還可使基層醫療人員增加和上級醫療機構交流學習的經驗，為新型醫療機構合作提供更多可能。

3.4.3助力醫療改革 中醫治未病最早源于《黃帝內經》：“上工治未病，不治已病，此之謂也。”治未病是未來醫療的發展趨勢，在疾病發生前解決患者問題不僅減輕了患者病痛，還可極大地降低醫保支付費用，減輕國家相關財政壓力。醫療大數據的發展，讓中醫治未病成為可能，提前根據患者的數據情況進行判斷，由醫務工作者引導高風險人群進行預防，改變不良生活方式和合理用藥，從而達到阻止疾病發生、發展的目的，優化疾病預防的模式和手段。

4 存在問題

4.1數據安全 除固定資產外，數據也可被視為重要的財產之一。數據往往與網絡相連接，在方便取用的同時也加大了遭受惡性攻擊的風險，惡意病毒和軟件可對數據庫進行篡改或加密勒索，醫療數據包含諸多敏感信息，醫療機構對大數據的保護尚不夠完善，急需加強硬件和軟件等多個角度的數據保護機制。隨著計算機行業的快速發展，管理人員和臨床醫護工作者對信息系統的依賴性越來越強，數據庫平臺擔當著極為重要的角色。數據庫要進行多地備份，管理員應提前做好詳細的數據庫備份與災難恢復預案，定期進行模擬故障演練，針對各類可能出現的情況進行測試演習。數據備份一般采用完全備份、增量備份、差分備份等類型。醫院的人員體量與資金投入均不充足，傾向于基礎的本地磁盤陣列備份，此種備份下如遭遇勒索病毒攻擊將面臨極大風險，病毒會通過學習從而進攻各個存儲設備修改文件后綴導致全部數據加密，達到攻擊者的勒索目的。行業內較為常用的還有異地備份，將數據文件備份到與服務器主體分離的存儲介質，在備份后斷開與原網絡地址的連接。備份地點可選擇跨省市甚至跨國，此外，還可通過增加備份地點的方法確保數據的足夠安全。

4.2使用管控 醫療數據屬于敏感信息，能反映患者的個人涉密信息，包括個人健康情況、個人基本情況、動向等。如對數據使用的管控不嚴會加大數據泄露的風險。在實際操作中可嚴格設置調閱權限，根據人員不同級別設置查取范圍，再結合人員實際需要通過報告審批的方式適當開放更多權限。從系統設置角度，數據服務器后臺每天應形成日志文件，記錄數據使用情況和異常信息，由專門管理人員定期檢查，以便及時發現問題、處理問題。

4.3分享交流 數據的分享和交流有助于更高效率地利用數據，但各醫療機構的軟件服務商、編程語言、數據接口等存在諸多不同；同時，國家層面缺乏相應數據規范，使各個醫療機構形成數據孤島，無法很好地進行數據交互和使用。在醫療數據化進程中還有部分單位對信息技術了解不足，存在過度擔憂，拒絕數據分享。如能由有關政府主管部門或專業學術性組織出臺統一技術規范，傳遞正確的數據化知識，將極大地提高各單位認識水平和數據分享交流的可能性。數據化是把“雙刃劍”，面對新鮮事物要勇于迎接挑戰并探索和分析適合的解決方法，只有這樣才能在大數據的浪潮中充分發揮醫療數據的利用價值。

4.4其他問題 醫療衛生信息化建設面臨巨大的挑戰還表現在：(1)醫學知識概念龐雜，本身具有模糊性，難以進行有效的表達。(2)醫療信息系統記錄的數據不完備也不精細，且來源廣泛，數據模態多，緯度高，類型不平衡，結構復雜，非結構化程度高。(3)醫院內電子病歷系統開放性和擴展性較差，很難與各類臨床決策支持系統進行流程集成；醫院外流程監管性較差，患者出院后就很難再來[17-19]。

5 小 結

隨著門診規模的不斷擴大和門診就診人次不斷攀升，醫院數據量迅猛增長，產生的數據規模也越來越大，如何系統、及時、準確、全面、智能地為醫院管理者提供數據服務，合理分配門診診療資源，提高醫療質量，使門診管理更加精細化、智能化已成為當今的重要工作目標。信息化技術的發展對提升醫院的醫療質量、提高醫院科學管理水平均具有重要意義[19]。門診數據的電子化便于患者就診數據在同醫院不同科室或不同醫院間的共享與交換，其不但提高了就診效率，也減輕了患者就診費用。門診數據管理是結構性系統化工程，不斷優化各部分流程，既離不開醫療機構管理者的重視，也離不開各部門人員的支持協作，因時因地制宜探索建立適合自身的數據收集管理模式對醫療機構乃至醫學事業的發展均具有極為重要的意義。