李雯

蘇州大學附屬第二醫(yī)院，江蘇蘇州 215004

大數(shù)據(jù)時代醫(yī)學數(shù)據(jù)管理研究

李雯

蘇州大學附屬第二醫(yī)院，江蘇蘇州 215004

以大數(shù)據(jù)為時代背景，挖掘我國醫(yī)學數(shù)據(jù)管理的研究價值，探討醫(yī)學數(shù)據(jù)管理應用的新方向。通過查閱大量的文獻資料，結合自身的工作實踐，對國內醫(yī)學數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀進行梳理，總結問題并有針對性地提出應對策略。以數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘為技術支持，充分發(fā)揮醫(yī)學數(shù)據(jù)的潛在價值，通過提出“保障信息安全、完善平臺架構、優(yōu)化治療及研發(fā)”的管理舉措，解決醫(yī)學數(shù)據(jù)管理方面的問題。在大數(shù)據(jù)時代，重視醫(yī)學數(shù)據(jù)管理有利于推動醫(yī)院管理，提升醫(yī)療服務品質。

大數(shù)據(jù)；醫(yī)學數(shù)據(jù)；管理研究

21世紀是一個高速發(fā)展的時代，科技發(fā)達、信息流通，人與人的交流日益密切，生活也日益方便，大數(shù)據(jù)是這一時代的必然產物。阿里巴巴的創(chuàng)始人馬云曾說過：“未來的時代將不是IT時代，而是DT時代?！痹谶@個數(shù)據(jù)爆炸式增長、信息高度復雜化的時代，隨著計算機科學與網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，信息化已融入醫(yī)療衛(wèi)生領域。信息系統(tǒng)被日益廣泛地運用于醫(yī)療機構，醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫容量不斷膨脹，醫(yī)學數(shù)據(jù)的信息量飛速增長，然而大數(shù)據(jù)的價值含量、挖掘成本、管理利用遠比數(shù)據(jù)數(shù)量重要的多。因此，如何使海量的醫(yī)學數(shù)據(jù)更好地服務于醫(yī)院管理、治療優(yōu)化；如何將醫(yī)學數(shù)據(jù)信息轉化為知識力量，推動醫(yī)院發(fā)展及醫(yī)療建設；如何提升大數(shù)據(jù)時代醫(yī)學數(shù)據(jù)的管理水平，改善醫(yī)院的服務品質，正日益被人們所關注。

1 現(xiàn)狀分析及存在問題

大數(shù)據(jù)即海量數(shù)據(jù)，泛指數(shù)據(jù)量規(guī)模大到難以在合理時間內獲取、整理、分析并提煉的數(shù)據(jù)。醫(yī)學數(shù)據(jù)主要來源于醫(yī)院的臨床診治、科研教學和日常管理過程，還包括：基于醫(yī)學研究或疾病監(jiān)測產生的專項醫(yī)療數(shù)據(jù)，及基于移動客戶端或物聯(lián)網(wǎng)記錄的身高、體重、心跳、血壓、呼吸、睡眠、鍛煉等有助于疾病識別、防控及臨床診療的健康數(shù)據(jù)等。

我國在《國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》及《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》中均表現(xiàn)出對大數(shù)據(jù)研究的重視。在國家“863”計劃中，醫(yī)學研究技術領域還部署了醫(yī)學大數(shù)據(jù)開發(fā)利用的關鍵技術研究。隨著研究的深入，越來越多的學者開始關注大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生領域的影響。

1.1 大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學數(shù)據(jù)信息量大，數(shù)據(jù)安全存在隱患

醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心包括HIS、LIS、EMR、CPOE等業(yè)務系統(tǒng)，還包括基于臨床數(shù)據(jù)中心（CDR）及運營數(shù)據(jù)中心（ODR）的科研分析系統(tǒng)及運營管理系統(tǒng)等。僅電子病歷系統(tǒng)就涵蓋了首頁、病程記錄、檢驗結果、醫(yī)囑等信息，結合醫(yī)院門急診量及住院人數(shù)，一般的社區(qū)醫(yī)院就能生成并積累數(shù)個TB甚至PB級別的數(shù)據(jù)。如此龐大的數(shù)據(jù)信息必將增加數(shù)據(jù)的維護成本；同時，在數(shù)據(jù)存儲、利用時，還難免會存在信息篡改、刪除等影響數(shù)據(jù)真實性、完整性的行為；此外，某些不當操作及系統(tǒng)漏洞還可能造成信息泄露，侵犯患者隱私及科研成果的知識產權，存在安全隱患。

1.2 大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學數(shù)據(jù)類型多，管理平臺較為散亂

醫(yī)院的數(shù)據(jù)類型繁雜，不僅包括患者的基本數(shù)據(jù)、入出轉院等結構化數(shù)據(jù)，還包括醫(yī)學影像數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù)等非結構化或半結構化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代，信息爆炸引發(fā)醫(yī)學數(shù)據(jù)井噴式增長，各類數(shù)據(jù)存在結構不統(tǒng)一、存儲分散等問題。醫(yī)院層面，職能科室及臨床醫(yī)技部門的各類信息平臺難以實現(xiàn)一體化管理；醫(yī)療系統(tǒng)層面，各個機構間未建立緊密聯(lián)系，阻礙資源共享，導致醫(yī)學數(shù)據(jù)的利用率較低。

1.3 大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學數(shù)據(jù)價值密度低，信息處理速度有待提升

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的價值密度與數(shù)據(jù)總量成反比，以影像數(shù)據(jù)為例，在幾百兆影像資料中可能僅幾個片段有助于醫(yī)學診斷。醫(yī)學數(shù)據(jù)不僅與患者生命息息相關，而且數(shù)據(jù)之間關系復雜，只有快速分析、及時處理才能使其發(fā)揮醫(yī)療價值，支持臨床診療及決策。目前，國內的醫(yī)療機構還無法實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中有效信息的挖掘優(yōu)化，因此，在大數(shù)據(jù)背景下，提升信息處理速度是醫(yī)學數(shù)據(jù)管理的重要環(huán)節(jié)。

2 大數(shù)據(jù)時代醫(yī)學數(shù)據(jù)的應用研究

2.1 技術支持

2.1.1 醫(yī)學數(shù)據(jù)獲取技術 醫(yī)學數(shù)據(jù)含有較多專業(yè)術語，包括大量疾病、診斷、手術、藥品名稱及海量的病例信息、檢驗影像等結構化數(shù)據(jù)；同時，醫(yī)學數(shù)據(jù)是臨床診療過程中產生的數(shù)據(jù)，相互之間關聯(lián)復雜，且易受主客觀因素的影響，導致數(shù)據(jù)存在一定的偏差。因此，需重視數(shù)據(jù)獲取，確保數(shù)據(jù)安全、可控。

醫(yī)學數(shù)據(jù)包括：關系數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)及網(wǎng)絡數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源，源數(shù)據(jù)在名稱、格式、數(shù)據(jù)結構上存在差異。因此，在獲取數(shù)據(jù)時要對差異項逐步統(tǒng)一，并注重以下幾個方面：首先，非結構化的電子病歷、影像報告、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)等，應進行概念描述并提取數(shù)據(jù)特征，盡可能借由相關屬性使不同數(shù)據(jù)源逐步結構化、條理化，便于深入研究。其次，醫(yī)療機構大多采用關系數(shù)據(jù)庫作為信息系統(tǒng)的后臺數(shù)據(jù)管理模式，在收集此類數(shù)據(jù)時，應先將關系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息剝離，使信息獨立于管理系統(tǒng)，并在適當?shù)臅r機進行聯(lián)機分析。此外，剝離后的數(shù)據(jù)必須完整、準確，且元數(shù)據(jù)間的關系不可缺失[1]。最后，在收集數(shù)據(jù)的過程中應充分考慮患者個人信息及涉密科研信息的安全性。采取前端控制，對涉及私隱和受知識產權保護的內容進行加密，對相關字段進行替換或添加備注，并設置閱知權限。

2.1.2 醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘技術 當下，很多醫(yī)療機構對數(shù)據(jù)的處理仍停留在增、刪、改、查等較低層次，在輔助臨床診斷、開展科室評估等方面未發(fā)揮其潛在價值。因此，醫(yī)療機構應對醫(yī)學數(shù)據(jù)進行有效存儲、處理、查詢、分析，借助數(shù)據(jù)挖掘技術從海量患者信息中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、模式及發(fā)展趨勢，幫助醫(yī)生做出更科學、準確的診斷和用藥決策，輔助管理者對醫(yī)療發(fā)展做出預判及引導[2]。

在醫(yī)學領域，數(shù)據(jù)挖掘技術的運用主要體現(xiàn)在以下3個方面：①在生物醫(yī)學上，人類24對染色體的基因測序已全部完成，數(shù)據(jù)挖掘技術開始運用在DNA序列分類及基因序列數(shù)據(jù)分析領域中。②在臨床診療上，由于疾病診斷、治療及恢復相對復雜，且醫(yī)生作為個體面對海量臨床數(shù)據(jù)存在一定挑戰(zhàn)，所以，借助數(shù)據(jù)挖掘算法和關聯(lián)統(tǒng)計技術可以形成診療分析模式并完善評估體系，有利于醫(yī)生開展臨床決策，并有效減少誤診、漏診，提升醫(yī)療服務品質。③在疾病預防方面，由于疾病防控建立在實驗監(jiān)測及現(xiàn)場調研基礎上，人工統(tǒng)計數(shù)據(jù)易于出錯且工作量巨大，因此，借助數(shù)據(jù)挖掘技術可以對醫(yī)學數(shù)據(jù)做好存儲、關聯(lián)及分析并形成預案，有利于對傳染病進行預防和監(jiān)控，減少生命威脅和財產損失。

2.2 大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學數(shù)據(jù)管理研究的新方向

2.2.1 重視健康管理，保障信息安全 ①個體醫(yī)療。個體醫(yī)療以患者信息為基礎，通過綜合分析、挖掘患者在病理、生理學等方面的特點，個性化制定適用于患者的最佳診療、預防方案，提高醫(yī)療針對性并追求療效最優(yōu)化[3]。Leroy Hood首次提出了“P4醫(yī)療”的觀點，要求對個體數(shù)據(jù)進行整合分析，認識個體生物網(wǎng)及分子在疾病產生過程中的作用，并主動建立個性化模型來幫助患者預防或治療。2003年，人類基因組計劃歷時13年后順利完成，并于2012年借由DNA元素百科全書計劃嘗試填補研究空缺。美國還開展了“腫瘤基因組圖譜計劃”，為新型腫瘤的預防及早期診療提供依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)的獲取、分析、挖掘、存儲也不斷推動臨床病理發(fā)展，為醫(yī)生做出個性化診斷提供幫助。

②家庭醫(yī)療。家庭醫(yī)療與個體醫(yī)療密不可分。微軟公司在2007年就曾發(fā)布“Health Vault”目標，通過開放式接口導入移動便攜設備及第三方管理軟件的健康數(shù)據(jù)，集合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)個人和家庭的健康管理。據(jù)統(tǒng)計，我國65歲以上的老年人住院比例為青年人的2倍，且老年人人均患有2～3種慢性疾病。因此，完善家庭醫(yī)療不僅可以利用醫(yī)學數(shù)據(jù)實現(xiàn)醫(yī)養(yǎng)結合，還有利于發(fā)現(xiàn)家族病史，幫助家庭成員盡早預防或得到醫(yī)療救治。

2.2.2 實現(xiàn)資源整合，完善平臺架構 大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學數(shù)據(jù)的平臺架構從整體上來看主要包含以下幾個部分：①業(yè)務架構：具體指醫(yī)院數(shù)據(jù)中心支撐的所有應用系統(tǒng)部署和相互間的關系。②CDR架構：具體指數(shù)據(jù)倉庫在運行時的關鍵功能及服務流程，包括應用系統(tǒng)模塊的數(shù)據(jù)構成、相互關系及存儲方式，及數(shù)據(jù)標準和管控手段等。③物理架構：具體指網(wǎng)絡、服務器、存儲設施等為應用系統(tǒng)提供硬件支持的基礎架構平臺。④安全架構：具體指覆蓋醫(yī)院數(shù)據(jù)中心，涵蓋運維、應用、基礎設施等各方面安全性的所有服務、技術工具的總和。⑤運維架構：具體指用于管理架構和開發(fā)架構，面向信息工作者，為醫(yī)院信息系統(tǒng)搭建統(tǒng)一平臺提供管理維護工具的系統(tǒng)[4]。

目前，較為常用的醫(yī)院管理平臺有：醫(yī)院信息系統(tǒng)，包括行政管理、醫(yī)療管理、決策支持及各類輔助系統(tǒng)；電子健康記錄系統(tǒng)，包括個人健康記錄系統(tǒng)、電子醫(yī)療記錄系統(tǒng)及患者電子記錄系統(tǒng)；以及醫(yī)學文獻檢索系統(tǒng)、數(shù)字圖書館系統(tǒng)等獨立的醫(yī)學數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。當然，平臺構架也離不開人才支持。因此，在大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)療機構需重視數(shù)據(jù)挖掘技術人才的培養(yǎng)，鼓勵技術人員學習大數(shù)據(jù)知識，為新技術環(huán)境的到來提供應對措施，充分利用數(shù)據(jù)資源為智慧醫(yī)療的創(chuàng)建提供保障。此外，宏觀層面應加強醫(yī)療衛(wèi)生領域信息化發(fā)展標準化、規(guī)范化工作的指導，使醫(yī)療衛(wèi)生網(wǎng)絡早日實現(xiàn)互聯(lián)互通。只有衛(wèi)生系統(tǒng)成功構建了標準統(tǒng)一的醫(yī)學數(shù)據(jù)管理大平臺，才能真正實現(xiàn)醫(yī)療資源的整合與共享。

2.2.3 發(fā)揮醫(yī)學數(shù)據(jù)價值，推動治療優(yōu)化及研發(fā)工作 傳統(tǒng)的臨床研究以病歷報告為工具進行書面數(shù)據(jù)獲?。≒DC），大數(shù)據(jù)時代，電子化的數(shù)據(jù)獲?。‥DC）將成為臨床研究數(shù)據(jù)獲取的主流方式。EDC直接將臨床數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)，有利于提高工作效率，保證數(shù)據(jù)實時、高效；系統(tǒng)自帶邏輯檢查功能，避免因數(shù)據(jù)錯誤造成不可挽回的損失；系統(tǒng)檢查發(fā)現(xiàn)疑問后會直接輸出或標記相關數(shù)據(jù)項，可直接修改并標注原因；系統(tǒng)在臨床研究過程中即可獲取全面精準的醫(yī)學數(shù)據(jù)，并在安全監(jiān)測后得出引導性結論，為臨床醫(yī)生或統(tǒng)計專家提供決策支持。此外，采用電子數(shù)據(jù)獲取后，數(shù)據(jù)將分散于藥物臨床試驗機構，數(shù)據(jù)管理者可以更專注于管理的設計、教育培訓及數(shù)據(jù)質量的維護等。EDC在國際上已成功推行，雖然我國目前僅有少數(shù)臨床研究機構嘗試，但是完善電子數(shù)據(jù)的采集、交換、傳遞標準，完善法律保障并營造良好的工作環(huán)境，是大數(shù)據(jù)時代臨床研究及科研、藥品研發(fā)的必要途徑。

3 結語

目前，借助互聯(lián)網(wǎng)技術諸多醫(yī)院已實現(xiàn)患者實名制管理，并提供在線掛號預約、問診及繳費服務，還實現(xiàn)了電子處方交易及處方藥品自動監(jiān)管配送服務，工作效率日益提高，醫(yī)療服務品質日益加強。

在大數(shù)據(jù)背景下，醫(yī)學研究應加強與信息技術的融合。引入云計算技術，數(shù)據(jù)傳輸、分析及共享技術，異構源數(shù)據(jù)整合及互操作等技術支撐，在確保數(shù)據(jù)安全并保障患者隱私的基礎上，通過結構化手段提高醫(yī)學數(shù)據(jù)的質量，追求基礎數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)的無縫對接，開發(fā)標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲平臺，拓展醫(yī)學數(shù)據(jù)的關聯(lián)并深度分析、挖掘，推動數(shù)據(jù)資源發(fā)揮醫(yī)療價值最大化。此外，一旦權威機構明確了安全標準并進行有效監(jiān)管，高質量的醫(yī)學數(shù)據(jù)可以脫離醫(yī)院而存在，通過互聯(lián)網(wǎng)為人們提供更加便捷高效且有安全保障的實時醫(yī)療服務，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代的信息惠民。

[1]王靜,辛玉明,高鴻雁.檔案數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)采集與準備問題淺析[J].現(xiàn)代情報,2012(6):72-74.

[2]徐所鳳,喬雅莉,楊斌,等.大數(shù)據(jù)時代下的智慧醫(yī)療建設探討[J].醫(yī)學信息,2015(15):1.

[3]Ginsburg GS,Willard HF.Genomic and personalized medicine:foundations and applications[J].Transl Res,2009(6):1-10.

[4]楊志玲,韓榮華,王超.基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)院數(shù)據(jù)中心建設思考[J].中國數(shù)字醫(yī)學,2015(4):77-80.

Data Management Research in the Big Data Era

LI Wen
The Second Affiliated Hospital of Suzhou University,Suzhou,Jiangsu Province,215004 China

s]In the context of the big data,the value of medical data management in China has been excavated,and the new directions of medical data management have been discussed.Through consulting a large number of literatures,in combination with the writer’s own work practice,combing the current situation of domestic medical data management,the problems were summarized,and some targeted strategies were put forward.Supporting by the data acquisition and data mining,the potential value of medical data should be given full play,management measures of“ensuring the safety of information,improving the platform architecture,optimizing treatment,research and development”was put forward,the problems in the management of medical data were solved.In the age of big data,medical data management is helpful to promote hospital management and improve the quality of medical service.

Big data;Medical data;Management research

R19

A

1672-5654（2017）08（b）-0048-03

2017-05-15）

10.16659/j.cnki.1672-5654.2017.23.048

李雯（1989-），女，江蘇常州人，碩士，助理館員，研究方向：文檔管理與信息開放。