■ 王 淑陳 敏凌琦鳴于廣軍

基于臨床數(shù)據(jù)中心的專病研究系統(tǒng)建設(shè)與實踐

■ 王 淑①陳 敏①凌琦鳴①于廣軍①

電子病歷 智慧醫(yī)院 專病數(shù)據(jù)庫 專病研究系統(tǒng)

臨床數(shù)據(jù)中心的電子病歷是醫(yī)療過程中產(chǎn)生和記錄的完整、詳細(xì)的臨床信息資源，包含疾病癥狀、治療過程及康復(fù)情況。以電子病歷的文本、疾病特征、病情特征和病情轉(zhuǎn)歸等信息為基礎(chǔ)，依托大數(shù)據(jù)、語義分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，形成基于疾病的專病數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建新型智慧電子病歷分析服務(wù)型知識庫體系，為臨床輔助決策和疾病研究提供信息服務(wù)和數(shù)據(jù)支撐。

Author's address：Children's Hospital of Shanghai, No.355, Luding Road, Putuo District, Shanghai, 200062, PRC

1 前言

智慧醫(yī)院是數(shù)字化醫(yī)院發(fā)展的新階段，其核心是利用互聯(lián)網(wǎng)及信息技術(shù)，匯集完整的健康與診療數(shù)據(jù)，融合生命科學(xué)，以電子病歷、個人健康檔案為基礎(chǔ)，借助物聯(lián)化對自然人進(jìn)行多源信息采集，通過互聯(lián)化保障信息有效傳輸與存儲、智能化對多源信息進(jìn)行處理與決策，建立臨床數(shù)據(jù)中心，進(jìn)而促進(jìn)醫(yī)學(xué)模式、服務(wù)模式以及醫(yī)療需求實現(xiàn)變化與轉(zhuǎn)變[1-2]。

臨床數(shù)據(jù)中心以患者主索引（EMPI）為主線實時、準(zhǔn)確獲取患者臨床數(shù)據(jù)，以標(biāo)準(zhǔn)、全面、統(tǒng)一的格式組織、整合數(shù)據(jù)并提供集中存儲，為臨床數(shù)據(jù)共享提供了統(tǒng)一的平臺支撐[3]，涵蓋患者歷次就診記錄、門診處方、住院醫(yī)囑、電子病歷、檢查化驗報告、影像資料等。通常，臨床數(shù)據(jù)中心分別從時間維度和臨床活動維度，以患者為主線，通過清晰、友好的統(tǒng)一視圖展現(xiàn)臨床數(shù)據(jù)，讓臨床工作者在短時間內(nèi)對患者個體化就診有全面了解。同時，視圖提供可視化導(dǎo)航模式，優(yōu)化操作流程，并作為臨床決策支持基礎(chǔ)，實現(xiàn)輔助改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、減少醫(yī)療差錯、提高臨床診療水平，為決策提供信息支持、降低醫(yī)療成本[4-5]。

2 后結(jié)構(gòu)化電子病歷臨床數(shù)據(jù)中心建設(shè)思路

上海市兒童醫(yī)院針對智慧醫(yī)院的構(gòu)建，于2015年提出智慧醫(yī)院的“5R”模型[6]，分別為PRM、EMR、SRIS、HRP、RHIN，其核心是以患者為中心，改善患者體驗；以醫(yī)生為中心，提升質(zhì)量與安全；以科學(xué)問題為中心，從基礎(chǔ)與臨床的割裂轉(zhuǎn)型到轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)；以績效為核心，從傳統(tǒng)管理轉(zhuǎn)型到專業(yè)化管理；共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，從孤島作戰(zhàn)轉(zhuǎn)型到網(wǎng)絡(luò)協(xié)作。從信息化建設(shè)角度，構(gòu)建智慧醫(yī)院的核心是構(gòu)建臨床數(shù)據(jù)中心，為患者、臨床、科研、管理服務(wù)，通過集成平臺、CDSS、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)等技術(shù)手段，從經(jīng)驗醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)型到循證醫(yī)學(xué)，建立專病數(shù)據(jù)庫、臨床隨訪數(shù)據(jù)庫、生物樣本庫等，從而提供以醫(yī)療安全為核心、智能為特色、數(shù)據(jù)全程集成共享為標(biāo)志的醫(yī)療服務(wù)。

目前，隨著醫(yī)療服務(wù)體系不斷完善、服務(wù)能力逐步提升，大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)有了比較成熟的電子病歷系統(tǒng)，通過結(jié)構(gòu)化電子病歷建立臨床專病數(shù)據(jù)庫，借助數(shù)據(jù)指標(biāo)搜索引擎進(jìn)行目標(biāo)患者查找，并加入CRF表單采集的數(shù)據(jù)，整合患者檢查檢驗數(shù)據(jù)等，用于支持臨床科研的回顧性和前瞻性分析。但由于臨床信息的復(fù)雜性和靈活性，現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化錄入技術(shù)無法滿足臨床對于病歷信息的要求，致使臨床信息中仍存在大量以敘述性文本為主要形式的非結(jié)構(gòu)化病史數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的臨床專病數(shù)據(jù)庫缺乏對非結(jié)構(gòu)化病史數(shù)據(jù)的有效處理。同時，由于醫(yī)療領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化電子病歷的自然語言描述有其獨特性，與一般中文描述不同，存在大量醫(yī)學(xué)專用詞匯和經(jīng)驗描述，對于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從EMR中發(fā)現(xiàn)知識用于輔助醫(yī)療決策等方面的成熟應(yīng)用很少，特別是對于電子病歷的語義分析研究和臨床輔助診療研究有待于進(jìn)一步深入[7]。

上海市兒童醫(yī)院針對電子病歷的語義分析，以自然語言解析技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合臨床、藥學(xué)、檢查檢驗等醫(yī)療專業(yè)詞庫，分析病歷上下文關(guān)系，構(gòu)建了基于自然語言處理的電子病歷信息語義分析模型，并根據(jù)醫(yī)療特點和疾病特征通過不同的指標(biāo)匹配模式，運用模式匹配和疾病特征挖掘技術(shù)，完成疾病、癥狀、治療過程及康復(fù)情況的分析挖掘。通過醫(yī)療疾病的語義解析和分析系統(tǒng)的構(gòu)建，實現(xiàn)中文電子病歷的后結(jié)構(gòu)化，利用疾病特征提取工具，挖掘病歷中相關(guān)疾病臨床表現(xiàn)和患者的轉(zhuǎn)歸情況等，與已有的結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)互通，形成全維度專病數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)臨床對于疾病癥狀、疾病、治療關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，支持疾病預(yù)測、疾病聚類、疾病嚴(yán)重程度評估，輔助臨床進(jìn)行各類型治療，為臨床的回顧性和前瞻性研究提供服務(wù)。

3 基于后結(jié)構(gòu)化電子病歷臨床數(shù)據(jù)中心的專病數(shù)據(jù)庫建設(shè)

電子病歷是臨床數(shù)據(jù)中心主要的臨床信息來源，其數(shù)據(jù)記錄格式與一般的文本記錄不同，包含臨床體征、藥品、檢查、檢驗等專業(yè)醫(yī)療用詞，其中病程記錄主要采用非結(jié)構(gòu)化的自由文本存儲，因此通過自然語言處理技術(shù)對病程記錄的后結(jié)構(gòu)化處理以及病情特征的提取非常關(guān)鍵，對于疾病研究起著至關(guān)重要的作用。而其中分詞技術(shù)是中文自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，對于中文電子病歷的分析和挖掘起著重要作用[8]。雖然目前分詞技術(shù)也已有較大發(fā)展，但是中文電子病歷為術(shù)語化文本，混合有大量專業(yè)名詞、縮略語、英文縮寫、慣用語、測量數(shù)字等，歧義切分及未登錄問題成為中文電子病歷分詞面臨的兩大難題。機械分詞具有快速切分的優(yōu)勢，但因無法識別未登錄詞和無法有效消除切分歧義導(dǎo)致切分準(zhǔn)確率有限?；诮y(tǒng)計模型的分詞方法通過大規(guī)模的訓(xùn)練語料，可以解決歧義切分及未登錄詞識別問題。

上海市兒童醫(yī)院專病電子病歷后結(jié)構(gòu)化模型將基于詞典詞性標(biāo)注的分詞方法和基于統(tǒng)計分析的分詞方法有機結(jié)合起來，既能發(fā)揮機械分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了統(tǒng)計分析方法能夠識別出未登錄詞的優(yōu)點。電子病歷后結(jié)構(gòu)化整體處理流程如圖1所示。

在對中文電子病歷進(jìn)行分詞處理后，運用疾病指標(biāo)庫，基于模式匹配技術(shù)，完成疾病特征挖掘?；谥笜?biāo)庫的模式匹配主要分為6大類，分別為檢查、檢驗、癥狀體征、基本信息、治療、疾病指標(biāo)。自定義疾病特征提取工具在電子病歷后結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)上，根據(jù)分詞后的擴展醫(yī)療詞性，完成6大類指標(biāo)的分析挖掘，構(gòu)建全維度臨床專病數(shù)據(jù)庫。兒童專病研究系統(tǒng)病歷中患者癥狀體征的挖掘，主要通過癥狀同義詞、癥狀描述和持續(xù)時間的解析，完成患者體征的過程畫像；檢查、檢驗類指標(biāo)主要通過身體部位解析和描述詞解析，以及結(jié)合病歷中提及的外院檢查結(jié)果，分析醫(yī)療過程中醫(yī)生關(guān)注過的患者檢查檢驗指標(biāo)；基本信息、治療、疾病類指標(biāo)通過病歷中家族史和既往史解析，以及藥物、治療和查房記錄解析，最終完成患者治療指標(biāo)解析。疾病特征解析模型如圖2所示。

圖1 電子病歷后結(jié)構(gòu)化處理流程

圖2 疾病特征解析模型

通過電子病歷的文本挖掘和疾病特征挖掘，可以形成基于疾病的專病數(shù)據(jù)庫，為臨床的輔助決策和疾病研究提供信息服務(wù)和數(shù)據(jù)支撐[9]。因而通過自然語言處理技術(shù)對電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行后結(jié)構(gòu)化處理，然后結(jié)合專病知識庫，運用模式匹配、指標(biāo)分析等技術(shù)提取電子病歷中疾病特征指標(biāo)，再整合結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)搭建全面完整的臨床專病數(shù)據(jù)庫。專病數(shù)據(jù)庫整體架構(gòu)如圖3所示。

兒童專病數(shù)據(jù)庫基于中文語義分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以臨床病歷的深層語義理解和疾病特征提取為最終目標(biāo)，建立具有可互操作性的臨床病歷結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，從而封裝文本病歷和結(jié)構(gòu)化病歷2種異質(zhì)性臨床數(shù)據(jù)源。

4 基于專病數(shù)據(jù)系統(tǒng)的臨床科研應(yīng)用服務(wù)

基于臨床數(shù)據(jù)中心的兒童專病研究系統(tǒng)面向臨床科研，以建設(shè)智慧醫(yī)院臨床研究為中心，通過專病數(shù)據(jù)庫為臨床科研提供2大模塊的應(yīng)用服務(wù)：一是通過全維度專病數(shù)據(jù)庫綜合搜索引擎，建立臨床研究隊列；二是在專病數(shù)據(jù)庫的專病指標(biāo)庫基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型訓(xùn)練、模型評估等研究過程，實現(xiàn)專病的應(yīng)用示范服務(wù)構(gòu)建，為提高疾病的診治水平提供大數(shù)據(jù)支撐與服務(wù)。以兒童肺炎專病數(shù)據(jù)庫為例，以肺炎專病數(shù)據(jù)庫為核心，形成了肺炎重癥非重癥分析、肺炎病原分析、肺炎藥物療效及不良反應(yīng)評價和基于氣候的兒童診療行為分析4個應(yīng)用示范服務(wù)。

5 結(jié)論與展望

上海市兒童醫(yī)院通過對臨床電子病歷的文本分析和知識提取嘗試，建立可互操作性的臨床病歷結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，并最終為構(gòu)建以疾病特征分析為目的的通用專病數(shù)據(jù)庫奠定應(yīng)用研究基礎(chǔ)。后續(xù)，在智慧醫(yī)院“5R”模型的指導(dǎo)下，將進(jìn)一步建設(shè)兒童腫瘤專病數(shù)據(jù)系統(tǒng)、川崎病專病系統(tǒng)等臨床業(yè)務(wù)需要的服務(wù)平臺，以推進(jìn)智慧醫(yī)院建設(shè)為目標(biāo)，依托大數(shù)據(jù)、語義分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，結(jié)合兒童醫(yī)院的臨床業(yè)務(wù)和科研需求，構(gòu)建面向臨床醫(yī)療的科研大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，開展面向患者、醫(yī)生、科研、管理人員的應(yīng)用示范研究，建設(shè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下新型專業(yè)診療的新型服務(wù)模式，支撐從健康、治療到轉(zhuǎn)歸跟蹤的全程服務(wù)體系，從而獲取有價值的醫(yī)療知識，為疾病預(yù)防、診斷和治療提供實驗依據(jù)和輔助決策服務(wù)，為智慧醫(yī)療探索理論基礎(chǔ)、積累實踐經(jīng)驗。

圖3 專病數(shù)據(jù)庫整體技術(shù)架構(gòu)

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electric medical record, smart hospital, special disease database, special disease research system

The clinical data center of the electronic medical record is a complete and detailed clinical information resource generated and recorded in the healthcare provision, including the symptoms of the disease, the course of treatment and the rehabilitation. By digging the electronic medical records of the text, disease characteristics, disease condition and outcome, it can form a disease-based database for clinical decision-making and disease research to provide information services and data support to achieve a new type of intelligent electronic medical records analysis services of knowledge based system.

2017-06-19](責(zé)任編輯 鮑文琦)

Construction and practice of special disease research system based on clinical data center / WANG Shu, CHEN Min, LING Qiming, YU Guangjun // Chinese Hospitals. -2017,21(8):16-18

國家863計劃項目(2015AA020105-02)；國家自然科學(xué)基金面上項目(71473164)

①上海市兒童醫(yī)院，200062 上海市瀘定路355號

于廣軍：上海市兒童醫(yī)院院長、研究員、博士

E-mail：gjyu@shchildren.com.cn