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        基于循證醫(yī)學(xué)的電子病歷資源整合與挖掘的宏觀模型構(gòu)建

        2010-08-15 00:46:41曹洪欣第二軍醫(yī)大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)教研室上海200433
        圖書館理論與實踐 2010年9期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)模型

        ●曹洪欣,徐 維(第二軍醫(yī)大學(xué) 醫(yī)學(xué)信息學(xué)教研室,上海 200433)

        1 引言

        作為醫(yī)院信息管理系統(tǒng)(Hospital Information System,HIS)的重要組成部分,電子病歷(Electronic Health Record,EHR)誕生伊始即被賦予了“共享病人完整信息、提供醫(yī)療提示和報警、提供醫(yī)療知識庫支持”的公認內(nèi)涵,[1]其目標(biāo)是“提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本、改善工作流程、提供知識庫支持”。[2]但隨著醫(yī)學(xué)本身的不斷發(fā)展與進步以及計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的不斷拓展與應(yīng)用,使得臨床數(shù)據(jù)呈現(xiàn)以幾何級暴漲的趨勢,而反觀全球電子病歷系統(tǒng)的發(fā)展,因存在時間性、區(qū)域性、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的巨大差異,使得富含寶貴信息資源的電子病歷越來越背離了其建設(shè)初衷和應(yīng)用目標(biāo)而成為一座不斷膨脹的信息孤島。因此,如何整合、挖掘電子病歷信息,使其能夠共享、可交換,實現(xiàn)其服務(wù)醫(yī)療實踐、醫(yī)療知識庫及醫(yī)療決策支持等的初衷成為當(dāng)務(wù)之急。本文擬從循證醫(yī)學(xué)視角出發(fā),構(gòu)建電子病歷信息資源整合與挖掘的宏觀模型。

        2 構(gòu)建思路及目標(biāo)

        EHR本身即具有多樣性、動態(tài)性、冗余性、時間性、多維性以及不完整性等特征,[3,4]加之各個國家和地區(qū)在建設(shè)時間、采用技術(shù)、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)以及應(yīng)用目標(biāo)等存在的較大差異,使得各EHR系統(tǒng)存在廣泛的異質(zhì)性,無法直接實現(xiàn)共享與交換,因此EHR資源整合與挖掘宏觀模型的構(gòu)建思路,應(yīng)在確保EHR數(shù)據(jù)安全的前提下,遵循著眼解決上述問題,實現(xiàn)“共享病人完整信息、提供醫(yī)療提示和報警、提供醫(yī)療知識庫支持”的內(nèi)涵,達成“提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本、改善工作流程、提供知識庫支持”的設(shè)計思路。

        基于上述思路,在確保醫(yī)療機構(gòu)EHR系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的前提下,可兼容各異質(zhì)EHR系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)EHR數(shù)據(jù)共享與交換,適應(yīng)循證醫(yī)學(xué)醫(yī)療模式,融合國際、國家和區(qū)域性標(biāo)準(zhǔn),滿足各種數(shù)據(jù)挖掘需求的區(qū)域性或國家性資源整合與挖掘的平臺模型是本研究的構(gòu)建目標(biāo)。

        3 相關(guān)理論、標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)

        電子病歷信息資源整合與挖掘宏觀模型的構(gòu)建必須具有相關(guān)理論予以支持,必須遵循國內(nèi)外相應(yīng)的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)以保證系統(tǒng)的實用性與兼容性,必須通過相關(guān)技術(shù)予以實現(xiàn)。

        3.1 相關(guān)理論

        循證醫(yī)學(xué)(Evidence-Based Medicine,EBM)是20世紀(jì)80年代才從醫(yī)學(xué)實踐中獨立發(fā)展起來的一門新興學(xué)科,也是一門極具生命力的基礎(chǔ)理論研究科學(xué)。其核心思想就是充分利用客觀的臨床科學(xué)證據(jù)進行醫(yī)療決策,從而提高醫(yī)療質(zhì)量。目前循證醫(yī)學(xué)已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)實踐的各個領(lǐng)域,如醫(yī)療實踐、臨床科研、醫(yī)院管理、醫(yī)學(xué)教學(xué)等。

        循證醫(yī)學(xué)的實踐模式與傳統(tǒng)模式的差別是碰到問題后醫(yī)生不僅僅是通過咨詢專家、教科書等傳統(tǒng)方式獲取決策支持,而是要通過獲取最新科研證據(jù)、最全臨床證據(jù)方式獲取決策證據(jù),達到這一目標(biāo)必須要有一個便捷、高效、權(quán)威、真實、客觀的數(shù)據(jù)中心的支持,而EHR正是最直接、最真實、最客觀的臨床證據(jù)來源之一。EHR最終目標(biāo)亦即EHR的高級階段是高度共享和智能化、結(jié)構(gòu)化、構(gòu)建具有決策支持的國家性或區(qū)域性的基礎(chǔ)和通用性EHR系統(tǒng),[5-7]但這必須在循證醫(yī)學(xué)的理論框架下加以解決。

        3.2 相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)

        全球范圍內(nèi)的EHR系統(tǒng)歷經(jīng)40多年的建設(shè)與發(fā)展,但目前尚未有一個國家建成基礎(chǔ)和通用的EHR系統(tǒng),[6]其中最難突破的瓶頸之一就是標(biāo)準(zhǔn)問題。盡管國際上已制定了許多國際性、國家性和區(qū)域性的各種標(biāo)準(zhǔn),但由于種種復(fù)雜因素而始終無法滿足EHR資源整合與共享的發(fā)展需求,這也是EHR標(biāo)準(zhǔn)成為全球范圍內(nèi)的研究熱點的原因。而對EHR資源的整合與挖掘也必然面臨同樣的瓶頸,因為對EHR資源的整合與挖掘也必須要在相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及法律法規(guī)框架下進行,否則對EHR資源的整合與挖掘?qū)⒉铰木S艱。通常EHR資源整合與數(shù)據(jù)挖掘所涉相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)同EHR系統(tǒng)建設(shè)一樣,可分為術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)、通信標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)三類。

        3.3 相關(guān)技術(shù)

        本文采用數(shù)據(jù)中心模式構(gòu)建EHR資源整合與挖掘模型,涉及的核心技術(shù)主要要有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、XMLWebServices技術(shù)。

        3.3.1 數(shù)據(jù)倉庫

        數(shù)據(jù)倉庫(DateWarehouse,DW)是面向主題的、集成的、時變的、非易失的數(shù)據(jù)集合,用以支持決策制定過程。最根本的特點是物理地存放來源于其他數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),需建立在一個較全面和完善的信息應(yīng)用基礎(chǔ)之上,用于支持決策分析。[8]數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一種新的應(yīng)用,是一個信息提供平臺,它從業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù),主要以星型模型和雪花模型進行數(shù)據(jù)組織,并為用戶提供各種手段從數(shù)據(jù)中獲取信息和知識。從功能結(jié)構(gòu)劃分,數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)至少應(yīng)該包含數(shù)據(jù)獲?。―ata Acquisition)、數(shù)據(jù)存儲(Data Storage)、數(shù)據(jù)訪問(DataAccess)三個關(guān)鍵部分。

        模型構(gòu)建擬利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)庫集成與源數(shù)據(jù)建設(shè)。

        3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘

        數(shù)據(jù)挖掘(DataMining,DM)又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discoveryin Database,KDD),就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中,獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的信息和知識的非平凡過程。它起源于多種學(xué)科,其中最重要的是數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)三個領(lǐng)域。

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rule)發(fā)現(xiàn)、分類(Classification)、聚類(Clustering)分析、泛化(Generalization)和預(yù)測(Prediction)等;數(shù)據(jù)挖掘的主要方法有頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(Decision Tree)方法、貝葉斯(Bayesian)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial NeuralNetwork,ANN)等;常用的理論主要有模糊集合(FuzzySets)、粗糙集(RoughSets)理論、樹立統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)(MachineLearning)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、模式識別(PatternRecognition)、高性能計算等等。

        模型構(gòu)建擬利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用。3.3.3 XMLWebServices

        WebServices是一種基于透明標(biāo)準(zhǔn)體系的組件化松散耦合技術(shù),其目標(biāo)是實現(xiàn)不同系統(tǒng)間跨平臺、跨編程語言的可互操作性。它是一個基于XML的可編程實體,提供一種特殊的功能元素,可以通過Internet標(biāo)準(zhǔn),如XML和Http等來訪問任何分布式的操作平臺,實現(xiàn)應(yīng)用的互相協(xié)同工作。[9]WebServices的定位是拓展分布式應(yīng)用,適合大數(shù)據(jù)量低頻率的遠程數(shù)據(jù)調(diào)用。[10]Web Services框架的核心技術(shù)包括SOAP、WSDL和UDDI,它們都是以標(biāo)準(zhǔn)的XML文檔的形式表達的。

        XMLWeb Services是分布式計算的重要標(biāo)準(zhǔn),也是未來軟件開發(fā)的技術(shù)趨勢,通過XMLWeb Services標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)用軟件之間可以實現(xiàn)跨平臺、跨編程語言的聯(lián)接和互操作。作為微軟平臺的一個基本功能,基于XMLWebServices標(biāo)準(zhǔn)的.NET開發(fā)平臺可以實現(xiàn)個人之間、個人與企業(yè)之間、企業(yè)之間的信息互連,滿足人們可以隨時隨地存取和使用信息的需求。

        模型構(gòu)建擬利用該技術(shù)實現(xiàn)EHR資源整合與挖掘模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理及數(shù)據(jù)交換,以實現(xiàn)語法互操作。

        4 模型構(gòu)建

        目前,EHR資源整合與挖掘常用的模式主要有P2P、索引中心和數(shù)據(jù)中心三種模式。[11]

        P2P模式常用于兩個醫(yī)療單位間的點對點直接數(shù)據(jù)通信,對醫(yī)療單位的信息化程度要求比較高;索引中心模式通過索引數(shù)據(jù)庫→信息源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢與訪問,但查詢性能不高。P2P和索引中心兩種模式都是直接訪問醫(yī)療單位的EHR等信息源系統(tǒng)獲取相關(guān)信息,其缺點是:① 對EHR等信息源系統(tǒng)安全威脅較大;② 對EHR等信息源系統(tǒng)資源占用較大;③ 無法支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘等深層次的信息處理與共享應(yīng)用等。而數(shù)據(jù)中心模式是指通過建立一個集中的數(shù)據(jù)集散中心,將來自各信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、集成,存儲到中心數(shù)據(jù)庫,并以一定的方式與各信息源進行數(shù)據(jù)同步,從而實現(xiàn)HER等信息源系統(tǒng)的信息資源整合、共享和再開發(fā)利用?;谏鲜龇治觯疚臄M采用數(shù)據(jù)中心的模式進行EHR資源整合與挖掘的模型構(gòu)建。

        模型可分為四大模塊:模塊1是源數(shù)據(jù)模塊,是數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源,主要來源于醫(yī)療機構(gòu)的各種操作型信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(如HIS系統(tǒng)、EHR系統(tǒng)、PACS系統(tǒng)、RIS系統(tǒng)等)、各種醫(yī)療數(shù)據(jù)文檔以及其他相關(guān)數(shù)據(jù);模塊2是數(shù)據(jù)倉庫管理模塊,主要是通過數(shù)據(jù)倉庫管理工具、各種規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)及元數(shù)據(jù)庫等,對模塊1的源數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、裝載、集成,并通過數(shù)據(jù)建模工具完成各種異質(zhì)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一、規(guī)范;模塊3是數(shù)據(jù)倉庫,集成了經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化處理后的各種數(shù)據(jù),并可根據(jù)具體需求建立各種數(shù)據(jù)集市;模塊4是分析應(yīng)用模塊,通過Web Services層完成各種分析應(yīng)用(如查詢工具、C/S工具、OLAP工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等)與數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)傳輸請求。

        本模型通過倉庫管理模塊將各種異質(zhì)數(shù)據(jù)源集成于數(shù)據(jù)倉庫中,并通過分析應(yīng)用模塊完成基于Web Services模式的終端應(yīng)用,即可兼容不同時間、不同區(qū)域、不同標(biāo)準(zhǔn)、不同結(jié)構(gòu)的各種源數(shù)據(jù)資源,避免重復(fù)建設(shè)和浪費資源,又可以通過各種個性化的工具實現(xiàn)對EHR相關(guān)資源的共享與應(yīng)用,實現(xiàn)基礎(chǔ)與通用的EHR系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)。

        5 結(jié)語

        21世紀(jì)基于循證醫(yī)學(xué)提供集成的個性化醫(yī)療服務(wù)已經(jīng)成為了世界范圍內(nèi)的共識和目標(biāo),而這樣的醫(yī)療服務(wù)也必然是建立在基于EBM的、完整的海量信息基礎(chǔ)之上,基于EBM的EHR資源的整合與挖掘是實現(xiàn)這一目標(biāo)的必然之路。但還有許多問題亟待研究解決,尤其是基于EBM信息需求和基于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)、信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展的各種臨床信息語義、語法及各類標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范的研究與制定,仍然是個漫長而艱辛的過程,必須在國家層面予以支持不斷完善。

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