• 王才有:醫療數據資源建設與發展

    2020-06-01 10:06:05

    來源:CIO時代網

    2020年5月23日,由中國新一代IT產業推進聯盟指導,CIO時代學院主辦,小魚易連協辦,CIO時代APP承辦的“2020中國數字醫療建設高峰論壇”在線上舉行。

    中國醫院協會信息管理專業委員會(CHIMA)主任委員、國家衛生健康委統計信息中心原副主任王才有發表了主題為《醫療數據資源建設與發展》的精彩演講。針對當前醫院信息化步入數字化轉型階段,作為CIO應如何應對轉型發展的挑戰,如何適應轉型發展的要求。

    講者從醫療數據資源建設角度,闡述了為什么要重視數據資源建設?數據資源建設發展與以往相比有哪些不同,為此我們應該做什么?以及如何做的相關問題。試圖為大家展現出,數字化轉型發展中CIO如何提升認知能力,如何順應形勢的發展。
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    講座目的——CIO對數字醫療的再認識
    今年,4月10號,在我國新型冠狀疫情防控工作取得階段性戰役勝利的時候,中央和國務院發了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》文件。文件提出數據作為一種新型生產要素,與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一。為此要加快培育數據要素市場,推進政府數據開放共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護。為此,我們應對醫療數據資源建設與發展有更深入的認識。

    第一,為什么要關注醫療數據資源的建設與發展?

    從歷史角度看,醫學是逐步從經驗醫學走向循證的科學。醫學與數據利用能力同步而行。從醫學發展模式上看經歷了,神靈主義與自然哲學模式,生物醫學模式,到現在的生物-心理-社會醫學模式,以及進一步向預防性、預測性、個體化和參與性、4P醫學模式轉變。從這個歷程上看出,為了了解生命的奧秘,醫學一直在不斷尋求和獲取更多的數據資源。

    那么這些日益增多的數據資源做什么用呢?一方面是為了記錄事實,更重要的是為了分析利用,從而形成正確的判斷,包括臨床決策支持和醫療業務運行的支撐。

    從分析角度看,醫療數據有三個方面目的和作用,一是,描述性與診斷性分析。其目的是研究和發現過去是怎樣的?我們可以利用統計學手段進行相關分析,例如通過診斷性分析,揭示出疾病和病毒相關關系,從而確定病因,采用相應治療手段。在衛生管理方面看,國家統計信息中心收集來自各個醫院運行數據,通過描述性分析,發現醫院運行中質量和效率問題,再利用診斷性分析發現問題背后的原因,為改革與發展提供循證依據。政府層面只有掌握了醫院運行中真實的、準確的、全面的數據,問題就看得準,政策科學性強。二是,預測性分析。就是預測未來可能會發生什么。利用數據進行預測性分析,獲取疫情發展趨勢的定量信息,就可以使應急預案更為精準與科學。三是,規范性分析。利用數據和預測模型不但分析出將來會發生什么,而且對如何應對以及應對效果做出預判。目前在醫學實踐中,大家主要使用的是描述性和診斷性分析,因而也將預測性分析和規范性分析稱之為,先進性高級分析。

    就目前而言,人類對醫學的認知還是非常有限的,重要的原因是人們對反應醫學事實的數據掌握的是有限的,這一點在全球應對新型冠狀病毒的實踐中已經得到印證。

    因此,在醫療活動中如果掌握更多的數據,并且有相關的分析能力,就能夠及時準確的發現問題的原因,并有針對性的去解決問題。根據完備的信息做出完美的決定是容易的;然而醫學卻要求你用不確定的信息做出完美的結果。可以說,目前的醫學數據仍不完美,為此導致醫學并不像人們經常以為的那樣,絕對的精確、理性、有據可依、無所不能。醫學還是一門“在不確定性中尋求確定性”的科學。今后,人們能獲取的數據越多,越準確,越完善,醫學診治水平、治療和預測水平就會不斷提高。

    第二,如何認識醫療數據資源的建設的變化?

    隨著云計算、大數據、人工智能的發展,醫療數據資源的價值日益得到重視和提升,面對這種數字化轉型,CIO應該認識到當前的醫療數據資源建設與以往的醫院信息化工作相比,有哪些不同,只有認識到這些不同,才能進一步順應數字化技術的發展趨勢,從而正確的定位自己或醫院的發展方向和轉變。

    一是,要認識到數據生產方式上的不同

    隨著醫院業務流程和電子病歷系統的應用,以及醫療設備和設施的數字化和網絡化發展,醫療數據的生產模式在發生轉變。過去大家關注的是獲取結構化數據,可分析和利用的數據來源,主要依靠醫務人員的計算機錄入,包括醫囑、處方、護理記錄,都是要依靠人錄入。但是,臨床和醫院管理對數據需求的增加,醫生錄入和整理數據的負擔日益加重。根據美國相關調查,數據錄入已經成為醫務人員的過重負擔,急診科醫生要付出他們 44% 的時間去把數據錄入到電子病歷系統。為此,患者也有這種感受,就是醫生是面對屏幕看病,而不是面對患者看病,患者感受不到人文的關切。

    隨著醫療設備和設施的數字化和網絡化發展,醫院產生了大量的非結構化數據,過去這些數據只能是人工處理和使用,就影像科而言,設備產出的數據,由放射科醫生讀片處理,于此相關的信息系統叫做PACS系統,英文含義是“影像存檔與通訊系統”,PACS系統的功能僅僅是實現影像數據的存儲和傳輸。但是,現在不同了,人工智能技術,可以處理這種非結構數據。與影像數據類似的還有,檢驗數據,病理數據,生命體征監測數據,醫療物聯網設備產生的大量新的數據。

    為此,可以看出,數據生產方式以人為主,逐步轉化為以數字化設備產生為主,特別是隨著醫療物聯網的在線應用,將會生產更多的醫療和監控數據,此外還有社交媒體數據,健康行為數據,健康環境數據,健康營養數據的采集與獲取,使之從醫療數據發展到健康數據獲取。為此,健康數據成為人類生產的“自然資源”。

    當我們看到這種數據生產方式上的不同之后,CIO應該認識到,目前計算機機房中的數據,只是醫療數據資源的一部分,還有很大一部分數據游離在我們的視野之外,需要收集、整理和利用。

    二是,要認識到數據分析技術和工具的不同

    過去我們注重編碼數據,就是結構化數據。如果不統一編碼,數據不能分析,隨著信息技術的發展,大數據已經沖破技術障礙。計算機可以處理文本數據了,可以對文本電子病歷進行結構化處理,然而利用后結構化的數據,進行后續的數據分析和研究了。

    特別時隨著大數據與人工智能技術的發展,各種各樣的非結構化數據得以開發和應用,包括影像、B超、心電、監護、內窺鏡、麻醉、可穿戴等各種數據。

    這里CIO要思考的問題是,如何組織和建設、完善和管理好這些數據分析工具,數據清洗工具,數據集成與管理工具,以滿足新的數據分析處理的要求。

    三是,要認識到數據分析和利用方式的不同

    當前,無處不在的網絡、無處不在的數據、無處不在的計算,使得數據分析現在患者、醫生、管理、保障人員都利用數據分析,實現各自的目的。我們已經看到,影像科的醫生與AI廠商合作開展嘗試自動讀片,臨床醫生與AI廠商合作開展知識圖譜研究,輔助科室和后勤也開始了相關人工智能應用。這種煙囪式的數據分析利用,如何保證好數據資源價值最大化,數據安全管理,以及數據分析服務呢?

    四是,要認識到數據資源管理與服務方式的不同。

    醫療數據的快速生產和使用,使得多源異構數據成為常態,使得數據的社會化生產成為常態,社的數據的一致性共享與特異性使用成為常態,使得既要保護患者隱私,又要實現數據交換和共享成為常態;使得數據既要開放又要做好安全成為常態。這就是說,新技術帶來新的解決方案,同時帶來新的問題和新的需求,技術進化又會引發經濟進化。所謂經濟進化,就是數字資源建設的需要新體制和新機制的建設與發展。

    第三是如何做好醫療數據資源建設工作

    一是防疫健康碼建設的啟發。多源異構數據開發與應用工作一致是一道難題,但是從這次新冠肺炎疫情中出現的防疫健康碼實踐到了啟發。過去是小數據時代,大家是自己收集數據,自己使用數據。但是,防疫健康數據,來源于多渠道,多部門,多層級,但是要集成和共享才能形成完整的健康狀況證明。在沒有統一的數據庫,不是統一的應用系統,不同的數據結構于標準,但是又要實現數據是實時的,動態的,這件事是如可做到的能,可以說技術上沒有新的內容,關鍵是體制機制建設上的開放、協同、創新的應用。這就是為什么要強調,醫療數據資源建設必須堅持的原則和方法。

    二是,堅持平臺與服務的理念。目前大家都在談平臺,類似于30年前大家都在談中心,談系統。但是,很多人對平臺的本質認識不到位,把平臺說成無所不能。其實,平臺的本質就是服務。

    從技術上看,計算機對數據支撐經歷了文件系統,數據庫、數據倉庫,BI,數據可視化等產品的進化,從本質上看是提供更好的數據開發和利用的服務。 面對多源,異構,各種類別不一致的數據開發利用需要新的服務支撐,例如數據交換平臺解決數據的一致性問題,數據集成平臺解決數據使用者對數據完整性的要求,數據分析平臺解決分析人員的數據可用性問題。可以看出,通過平臺的理念,把復雜的技術問題規范化和簡單化,從而實現對復雜數據資源的建設與利用能力。

    我們認識到,平臺是數據資源建設的核心,但是從系統的角度看問題,平臺不僅是技術上各種數據源的集成平臺,也包含組織上訓練有素的信息專家團隊,他們知道需要什么數據,如何從各種系統中獲取數據,如何分析數據,如何形成洞察力。強調復雜數據時代,除了技術建設之外,同樣需要各種數據分析專家,流行病學專家,數據庫專家,大數據分析專家以及數據展示專家,共同為數據的使用者提供服務,來發揮數據的價值。

    三是,堅持體制機制改進與升級的理念。就當前和今后醫療數據資源建設而言,是數據生產的社會化,如同工業時代的物質生產社會化。這種社會化的活動,需要創新體制和機制建設,要考慮培養數據要素市場,要首先做好政府數據開放共享,要開發利用好社會數據資源價值,同時要加強數據資源整合和安全保護工作。

    四是,要健全企業(醫院的)組織體系建設。

    從醫院數據資源建設發展過程可以產出,過去是自己的數據自己使用,現在要考慮的是數據交換,數據共享,數據價值的實現,從傳統型組織變革到數據驅動型組織,需要在人員組織、技術工具、數據文化養成方面的三箭齊發,以數據的交換支持業務的協同,實現管理的閉環,服務的閉環;以數據分析結果,融入決策的閉環,從而提升醫院的整體產出和質量效益。

    當前,醫療實體在線成為常態,數據成為資源,資源創造價值是核心競爭力的重要因素。數據社會化的生產場景,社會分工與融合:解耦性,敏捷性,變化適應性。技術層面,建設多層級平臺(既服務),通過開放、協同、創新、共享實現數據資源共享,發揮數據資源的價值。以上是從三個方面來思考醫療數據資源建設與發展的思考與各位領導和專家分享。
    謝謝大家。 




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