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HIT专家网:请问从企业的角度,如何看待医疗机构建设医疗大数据平台的可行性?必要性?
作者:管理员  发布日期:2019-07-15  阅读次数:191

HIT专家网:请问从企业的角度,如何看待医疗机构建设医疗大数据平台的可行性?必要性?

医疗机构建设医疗大数据平台的必要性,主要有如下三方面:

第一,提高临床质量需要大数据支持。医生对于患者信息了解得越全面,对患者病情诊断越准确,可能包括患者的生理体征、行为习惯、职业环境等。反之,部分数据的缺失或不准确,都有可能影响患者的诊断和治疗。

第二,提升临床科研能力需要大数据支持。在传统临床科研工作中,由于数据采集、数据分析能力的限制,临床科研的样本范围以及数据量容易受科研人员目标倾向性影响。在大数据技术支持下,临床科研的数据存储、处理、查询、分析能力得到极大提升。科研数据范围的扩大,以及数据处理、数据分析能力的提高,增强了模式发现、识别和确认的能力,这降低了人为倾向性,提高了科研成果准确性和普适性。

第三,医疗数据的复杂性需要大数据支持。医疗数据正呈几何级数增长,种类繁多,数据规模包括结构化数据、自由文本等。这些数据的处理不能被传统数据统计、结构化数据处理技术解决,需要大数据技术来存储、处理、分析,并更高效、准确地进行应用。

可行性主要表现在三个方面:

一是国家相关部门出台多项政策,指导并推动大数据落地。这些政策为医疗大数据平台的建设应用指明了方向和奠定了基础。

二是新兴技术为平台建设提供了技术支撑。大数据平台的基础功能包括结构化、半结构化、非结构化数据的采集、存储、查询、处理、分析等。而物联网、大数据以及人工智能等技术的越来越广泛的应用,促进了大数据平台功能的建设、实现和应用。

三是医院信息平台、临床数据中心(CDR)的建设为大数据平台建设积累了经验。相对于医院信息平台和CDR,大数据平台在数据规模、种类范围等方面进一步扩大。医院信息平台、CDR建设的发展和应用,使得医院在医疗数据集成、处理、治理和应用方面积累了丰富经验。

张军:我国医疗信息化的发展路径是从早期的挂号、收费系统,到临床医生医嘱、病历的电子化,再到数据集成平台化和规范化,然后到近年来的区域信息平台以及医疗大数据平台建设。任何新兴事物从被大众认可到普及应用,都需要经历一段比较痛苦的孕前期,医疗大数据平台的发展也不例外。

现阶段,我国医疗大数据发展迅猛,涌现出一批医疗大数据企业。同时,在我国优势医疗资源集中的北、上、广等地,医院开始积极与企业开展合作,在科研、管理、教学等方面都取得了很大进展。可以说,医疗大数据已度过了痛苦的孕前期,医院从以前的观望者转为了实践者,都希望借助医疗大数据平台的技术能力和智能化应用,来提升医院在医学领域的竞争力。

在政策层面,党的十九大报告提出实施健康中国战略,体现国家对人民群众生命健康的高度重视。而不断深化互联网+健康医疗服务、推动和完善健康医疗大数据应用,能为健康中国战略目标提供强有力支撑。

2009年国家相关部门开始推行电子病历至今,大多数医院已经积累了一定体量的医疗数据资源。另一方面,随着信息技术快速发展,自然语言处理、机器学习、集群等技术日趋成熟,再加上相关硬件设备的更多普及,这些为复杂的医疗数据处理提供了基础技术保障和相对较低的成本投入。

医院数据是医疗大数据的主要组成部分。长期以来,作为医护人员智慧结晶的病历主要体现了法定文书属性,而没有体现出本有的知识属性。即使通过多年的电子化发展,其知识属性使用起来也是非常不方便。基于上述的可行性基础,通过大数据等相关技术的应用,能充分挖掘诊疗数据潜在的价值,并服务于医、教、研、管及患者服务,从而真正体现出病历的知识属性。

HIT专家网:从技术的角度,在建设医疗大数据平台方面,医疗机构主要面临哪些挑战?

面临的挑战主要表现在三个方面:

一是不同数据源的数据集成与整合。医疗大数据平台需要集成医院内部、外部不同数据源和不同标准格式的数据。但数据采集、清洗、格式匹配及转换、数据完整性检查等将会十分困难,数据整合质量面临挑战。

二是大数据的存储及应用。与传统数据相比,医疗大数据的特点是规模超大、种类繁多。规模超大使得传统数据管理工具难以工作,种类繁多就需要利用不同技术来处理数据,这提高了平台的技术难度和建设门槛。另一方面,医疗大数据的模式分析和知识发现,需要专业人员、精深算法以及大量资金投入,这大大增加了建设单位、运维部门的负担。同时,医疗大数据应用的价值前景还在探索中,性价比将是建设单位最优先考虑的因素,这也将制约平台的建设。

三是数据的隐私保护和安全保障。医疗大数据平台要求与相关数据源、与数据应用机构之间能够互联互通,信息共享,这也带来了个人隐私保护以及数据安全保障问题。如何建设一个可信、安全的医疗大数据平台是建设者面临的一大挑战。

面临的挑战主要表现在数据集成融合、处理认知、智能应用以及数据安全防护能力等方面。

首先是数据集成的融合能力。一是多源异构数据融合。国内医院的生产系统少则几十种,多则上百种,还都由不同企业提供服务,所以医疗大数据首先要对系统数据进行融合汇聚。二是数据质量参差不齐。多数医院存在数据质量差、数据不完整的情况,比如病案首页质量差、电子病历质控弱、医嘱执行缺少闭环管理等。三是数据分散、规模增长迅速、冗余性强。目前医院内还尚存一些孤岛数据,例如科室内部自建系统和一些特殊设备数据等。同时,随着系统、需求多样性,加上精准医学的发展,医疗数据的规模将达到前所未有境界。

其次是数据处理的认识能力。一是医院生产系统存在大量文本等非结构化数据,且蕴含着患者诊疗数据的核心、临床专家的医学知识治疗经验等重要信息,需要通过大数据技术进行挖掘利用。二是行业标准不统一、难以复用和沉淀。目前国内很多医院在用的生产系统基本已运行数年,缺少相关标准或者标准不统一,造成了存储数据错综复杂。三是专业性强、细分领域多。医疗数据本身是一个多学科且专业性强的领域,医疗大数据的发展需要临床专家和企业大数据技术专家不断碰撞、磨合,最终实现融合。

最后是数据安全防护能力。医疗机构在迎接大数据的同时要做好数据的防泄漏、患者隐私信息保护以及整个平台的安全防护。

主要面临着四点挑战:第一,医院缺乏相应的大数据人员储备,对大数据架构体系、相应的技术掌握不多,导致在平台建设规划方面较难提出技术方面的意见。而在平台建成后,相对传统业务系统,自身运维能力也明显不足。第二,数据服务的需求比较广泛和发散,医疗机构缺乏相应的人员编制来满足需求。第三,在数据使用权限和范围方面,需要医疗机构出台和配备相应的管理规范。既要发挥出大数据平台的潜力,又要避免造成医院不同部门间的知识泄漏和不可控。第四,大数据应用往往都是专题性的,因此医疗机构涉及立项审批流程和配套经费支撑问题。

HIT专家网:企业应该如何帮助医疗机构克服技术挑战,发挥大数据平台的预期价值?

首先,基于大数据特点以及大数据技术,完善和提升医院信息平台功能和服务。既支持传统实时数据传输和交互,也支持非结构化、大批量数据的非实时集成和整合,解决大数据采集和集成整合问题。

其次,基于国家标准建立医疗大数据模型、大数据平台标准接口以及不同格式数据匹配映射机制,构建统一规范的大数据平台,解决数据格式不统一问题。

再次,基于国家信息安全标准规范以及国内加密算法,建立可信、安全的医疗大数据平台,保障个人隐私以及数据安全。

最后,充分利用大数据技术以及大数据分析算法,设计开发医疗大数据平台的数据分析模块,提升大数据分析功能,推动实际应用。

第一,保证数据安全。企业在帮助医疗机构搭建大数据平台时,要考虑如何保障数据安全和隐私信息保护。建议企业在搭建大数据平台时,增加数据安全存储、网络设备和安全设备的部署,实现对数据的安全防护、数据流转全程日志留痕和数据安全审计预警。

第二,统一数据标准。医疗大数据平台的智能应用取决于数据标准化和结构化能力。构建完整的医学数据标准集、术语集和知识图谱,利用机器学习技术和自然语言处理技术,进行智能处理和人工检验辅助,保证数据处理的高效性和准确性。

第三,数据融合处理技术。通过对大规模多源异构医疗数据进行融合,打通院内数据孤岛。以大数据技术为支撑,形成汇集患者全生命周期的数据库,并通过对数据的深度处理和分析挖掘数据价值,构建一体化健康管理体系。

第四,数据治理技术。通过对数据的精准甄别、科学分析、有效利用、精细化管理,可为管理层提供科学的决策依据。同时,也可为科研创新提供优质的数据服务,提高医疗安全和护理质量。推动医疗数据的开放共享,最大化利用数据资源,进而改善患者的就医体验。

医疗大数据企业应该为医院提供四个帮助。一是相对成熟的数据汇聚和数据治理平台;二是提供相应的应用工具,如科研分析平台;三是提供产品化应用,如CDSS、内涵质控、分诊、问诊等;四是提供线下服务团队,和医院相关专家深度发掘数据价值。

——转载自HIT专家网

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