蘇逸飛 王穎 殷偉東 丁臘春 張偉

摘? ?要：文章設(shè)計并應(yīng)用了基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域慢病綜合管理平臺，匯總了南京區(qū)域內(nèi)各醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)研究，建立了專病檔案調(diào)閱、知識庫、管理系統(tǒng)等慢病管理工具等，并在現(xiàn)有的醫(yī)療、公共衛(wèi)生管理中，應(yīng)用慢病管理工具并反饋相關(guān)應(yīng)用效果，形成了數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用與反饋優(yōu)化的閉環(huán)式。平臺實現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)慢病相關(guān)數(shù)據(jù)的共享，強化了各醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)之間的聯(lián)動，提高了各醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的管理服務(wù)能力，有利于對慢病患者的長期跟蹤和多維度管理。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);人工智能;區(qū)域慢病管理

Abstract： This paper designs and applies the regional chronic disease comprehensive management platform based on big data， and summarizes the medical and health data of various medical and health institutions in Nanjing region. Chronic disease management tools are established such as special disease file access， knowledge base， management system， etc. Through the research of big data， artificial intelligence and other technologies， chronic disease management tools are applied in existing medical and public health management and feeds back relevant information Application effect， forming a closed-loop of data collection， analysis， application and feedback optimization. The platform realizes the sharing of chronic disease related data in the region， strengthens the linkage between medical and health services， improves the management and service ability of medical and health institutions， and is conducive to the long-term tracking and multi-dimensional management of chronic disease patients.

Key words： big data; artificial intelligence; regional chronic disease management

1 引言

隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人口的老齡化以及導致慢性非傳染性疾?。ū疚暮喎Q慢病）的各種行為危險因素（吸煙、飲酒、缺乏體育鍛煉等）在人群中的強度不斷增加，慢病已成為我國多數(shù)地區(qū)的主要健康問題。據(jù)統(tǒng)計，我國居民慢病死亡占總死亡人數(shù)的比例高達86.6%，造成的疾病負擔已占總疾病負擔的70%以上，已成為影響國家經(jīng)濟社會發(fā)展的重大公共衛(wèi)生問題[1]。

《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》《“健康江蘇 2030”規(guī)劃綱要》與《中國防治慢性病中長期規(guī)劃（2017-2025）》相繼發(fā)布，我國慢病防控事業(yè)也迎來了新的機遇與挑戰(zhàn)。如何提高人均健康期望壽命，開展重大慢病高危人群篩查和干預，阻止、延緩發(fā)病或降低致殘率，已成為保障全民健康的重點工作之一。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，匯集和分析真實世界全人群的多維醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)，以此輔助和支撐區(qū)域慢病管理業(yè)務(wù)的開展，已具備了實踐的可行性[2，3]。在此背景下，本文設(shè)計并建設(shè)了一套區(qū)域慢病綜合管理平臺，匯集區(qū)域內(nèi)海量慢病相關(guān)數(shù)據(jù)，支撐區(qū)域內(nèi)各級醫(yī)療機構(gòu)和患者進行慢病防控和干預，取得了良好的效果。

2 平臺總體功能設(shè)計

2.1 平臺整體設(shè)計思路和建設(shè)目標

區(qū)域慢病綜合管理平臺以區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究為切入點，立足為區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)和患者提供一套整體性的慢病管理工具。平臺建設(shè)首先對區(qū)域內(nèi)海量醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進行采集、清洗、整理和集成，通過大數(shù)據(jù)、知識圖譜等技術(shù)，研究建立專病數(shù)據(jù)庫、專病知識庫、專病管理系統(tǒng)、智能提醒等慢病管理工具等，通過在現(xiàn)有的醫(yī)療、公共衛(wèi)生管理中應(yīng)用慢病管理工具并反饋相關(guān)數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)采集、分析、預警、干預與反饋優(yōu)化的循環(huán)閉環(huán)式遞進[4]，如圖1所示。

2.2 平臺整體架構(gòu)設(shè)計

區(qū)域慢病綜合管理平臺分為數(shù)據(jù)中心層、支撐組件層和應(yīng)用服務(wù)層，如圖2所示。數(shù)據(jù)中心層以個人身份證為索引，匯聚區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)，并以糖尿病、高血壓等慢病為節(jié)點進行分類匯聚形成專病數(shù)據(jù)庫;支撐組件層在慢病大數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上建設(shè)慢病患者專病檔案、基于知識圖譜的慢病智能知識庫、風險預測預警的數(shù)據(jù)分析模型和個性化的患者健康肖像，以更好地支撐平臺的應(yīng)用服務(wù)層;應(yīng)用服務(wù)層與醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)信息系統(tǒng)、智慧醫(yī)療區(qū)域信息系統(tǒng)對接，構(gòu)建門診、住院、家庭醫(yī)生、居家一體化的閉環(huán)疾病防控和干預服務(wù)體系，并通過PC端應(yīng)用、APP醫(yī)生端、APP患者端應(yīng)用服務(wù)協(xié)同，為公眾提供 “一站式”健康服務(wù)。

2.3 區(qū)域慢病數(shù)據(jù)上報

區(qū)域內(nèi)和慢病相關(guān)的數(shù)據(jù)來源較多，需要有一個較為權(quán)威的慢病發(fā)病數(shù)據(jù)源對各種來源的慢病數(shù)據(jù)進行整合和串聯(lián)，并關(guān)聯(lián)和醫(yī)療、公共衛(wèi)生業(yè)務(wù)。在本項目中，開發(fā)了一套慢病數(shù)據(jù)直報接口，區(qū)域內(nèi)各醫(yī)療機構(gòu)通過接口上報五種類型慢病（高血壓、糖尿病、腦卒中、冠心病、腫廇）的確診患者，接口內(nèi)容包括患者基本信息、診斷編碼、發(fā)病類型等。接口與醫(yī)療機構(gòu)HIS、電子病歷、病案系統(tǒng)等臨床業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對接，大部分實現(xiàn)系統(tǒng)自動報送，減輕慢病申報管理的工作量。上報的慢病發(fā)病數(shù)據(jù)根據(jù)患者的地址所屬管理轄區(qū)下發(fā)至各基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)進行確認，高血壓、糖尿病患者經(jīng)確認可納入基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的慢病管理專案，通過信息共享與工作聯(lián)動實現(xiàn)慢病發(fā)病數(shù)據(jù)全體系綜合管理，慢病數(shù)據(jù)直報的整體工作流程如圖3所示。

2.4 慢病大數(shù)據(jù)中心

基于慢病的健康數(shù)據(jù)具有涉及面廣、種類多樣、增長速度快、數(shù)據(jù)海量、適時性高等特點，為不同業(yè)務(wù)域不同來源的數(shù)據(jù)建立具有一致性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后統(tǒng)一匯總，形成慢病大數(shù)據(jù)中心。慢病大數(shù)據(jù)中心沿個體生命歷程時間維度，實時采集、聯(lián)接和整合個人健康檔案、基本公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)、健康體檢數(shù)據(jù)、臨床診療數(shù)據(jù)、疾病監(jiān)測數(shù)據(jù)、患者健康管理數(shù)據(jù)等，重點的業(yè)務(wù)包括區(qū)域慢病數(shù)據(jù)上報、體檢機構(gòu)體檢數(shù)據(jù)、醫(yī)院醫(yī)療數(shù)據(jù)、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)慢病管理數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括標準化文本信息、檢驗檢查結(jié)果、病理分析等。非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)包括非標準化文本數(shù)據(jù)、PACS影像數(shù)據(jù)等。

大數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲層、資源管理與服務(wù)協(xié)調(diào)，形成了完整的大數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)邏輯，通過結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，以各疾病數(shù)據(jù)集標準為依據(jù)，進行對照轉(zhuǎn)換，統(tǒng)一存儲。按疾病數(shù)據(jù)字典標準對照，保證提取數(shù)據(jù)的一致性，消除數(shù)據(jù)在不同平臺、醫(yī)療機構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的差異。經(jīng)過標準化后的數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)中心，從數(shù)據(jù)標準化質(zhì)控、關(guān)聯(lián)性規(guī)則質(zhì)控、追溯核查、質(zhì)控規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量回溯等方面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、分析、加工、展示全鏈路服務(wù)功能[5]。

2.5 慢病數(shù)據(jù)分析模型

在大數(shù)據(jù)中心劃分出大數(shù)據(jù)應(yīng)用生產(chǎn)區(qū)，用于部署數(shù)據(jù)挖掘、建模分析等應(yīng)用軟件系統(tǒng)。根據(jù)不同慢疾病研究需要，抽取不同病種對應(yīng)的數(shù)據(jù)子集到該區(qū)進行開發(fā)利用，形成疾病大數(shù)據(jù)標簽和重點人群研究隊列。

探索本區(qū)域慢病及危險因素監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析模型和指標，結(jié)合Logistic回歸分類算法，以病種為因變量，年齡、婚姻狀況、文化程度、職業(yè)、體質(zhì)指數(shù)、吸煙情況、血脂異常、高血壓等為自變量，進行慢病獨立危險因素的模型建立。結(jié)合隨機森林分類算法、K-Means聚類算法、決策樹分類算法，進行慢病相關(guān)癥狀、藥物的分析、健康危險因素、并發(fā)癥風險、治療效果等分析，從而更好地支撐慢病的預防和干預[6]。

建立慢病相關(guān)的知識體系，構(gòu)建不同概念和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系信息。邏輯推理層描述從抽象概念中抽取高級語義信息的過程。邏輯推理以專家知識為指導，通過定義概念之間的相關(guān)推理關(guān)系，從大量的元數(shù)據(jù)中歸納推理出新的知識內(nèi)容。邏輯推理過程依賴于概念的抽象化知識表示，而專家知識則以規(guī)則的方式進行體現(xiàn)[7]。

建立混合式多源數(shù)據(jù)分析框架，建立不同系統(tǒng)不同數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示方式，從交互特征、語義特征和拓撲特征等角度分析數(shù)據(jù)與健康屬性之間的關(guān)系，從海量多源、含噪的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)中，提取隱含潛在的有用信息和知識，發(fā)現(xiàn)具有高相關(guān)性的變量群[8]。建立數(shù)據(jù)分析模型對納入模型中的自變量進行篩選，提取與健康事件相關(guān)的風險因素，采用本體表示模型抽象不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并基于知識推理構(gòu)建相應(yīng)的計算模型。

最后借助詞向量的文本表示技術(shù)，提出由數(shù)據(jù)判斷用戶健康屬性的算法。

2.6 慢病管理服務(wù)集成

平臺在整合區(qū)域數(shù)據(jù)、建立智能分析工具的基礎(chǔ)上，建立智能提醒、慢病檔案調(diào)閱、糖尿病一體化管理系統(tǒng)、預約掛號繳費、個人健康管理、分級診療等一系列慢病管理服務(wù)，這些服務(wù)大多可通過服務(wù)接口的方式供醫(yī)院等第三方機構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用，也有部分服務(wù)集成進慢病綜合管理平臺，通過各類系統(tǒng)界面供醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)、患者直接使用[9]。

智能提示服務(wù)可以在慢病患者就醫(yī)時提示醫(yī)生該患者屬于慢病患者，并跳出最近的用藥、檢驗等記錄供醫(yī)生參考。醫(yī)生處理接診、錄入診斷、錄入處方或醫(yī)囑、住院登記以及主動報卡時，由醫(yī)生工作站調(diào)用智能提示動態(tài)鏈接庫中的統(tǒng)一函數(shù)，按智能提示產(chǎn)品接口規(guī)范傳入相關(guān)數(shù)據(jù)，由智能提示前哨程序發(fā)送給智能提示服務(wù)中心，服務(wù)中心將根據(jù)預先配置的應(yīng)用列表，逐個查詢各個相關(guān)應(yīng)用，并將提示結(jié)果返回給客戶端進行展示。

慢病專病檔案在匯總區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，展示患者的基本信息、近期診斷記錄、用藥記錄、醫(yī)囑記錄、檢驗檢查等數(shù)據(jù)，通過時間軸的方式展示患者近期的醫(yī)療和公衛(wèi)體檢隨訪等健康記錄，支持查看記錄詳細信息。

糖尿病一體化管理系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用的糖尿病患者教育管理支持工具[10]。系統(tǒng)作為區(qū)域慢病綜合管理平臺的子模塊，與平臺數(shù)據(jù)中心、專病檔案、數(shù)據(jù)分析模型高度整合，通過中心端集中部署的方式供區(qū)域內(nèi)各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)使用。系統(tǒng)支持醫(yī)護人員開設(shè)糖尿病教育門診，為患者提供首診評估、個性化自我管理處方以及居家全程智能跟蹤管理服務(wù)，支持基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)開展規(guī)范化、個性化糖尿病健康教育服務(wù)和智能公衛(wèi)隨訪服務(wù)，提高基層醫(yī)護人員糖尿病教育管理能力和效率。

糖尿病一體化管理系統(tǒng)在首診時收集、儲存患者信息，對接慢病專病健康檔案，基于專業(yè)問卷和標準對患者病情、自我管理能力等進行評估、分級分層，自動生成評估總結(jié)，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)患者病情進行個性化的跟蹤干預，分析患者自我行為的管理問題，結(jié)合患者各項數(shù)據(jù)進行綜合評估，智能生成控制目標、血糖監(jiān)測方案、飲食治療方案、運動治療方案、糖尿病知識學習計劃。

公衛(wèi)隨訪模塊能夠同步公衛(wèi)慢病管理中患者檔案的最新信息，支持慢病管理隨訪表及可自定義設(shè)置隨訪問卷。隨訪問卷可以下發(fā)患者填寫，也可以由醫(yī)生在線填寫。系統(tǒng)與南京市公眾健康服務(wù)平臺實現(xiàn)對接，知識推送、血糖及血壓智能干預內(nèi)容、管理處方報告、隨訪問卷、隨訪報告等內(nèi)容，可推送至健康南京APP等移動應(yīng)用，對患者進行智能干預服務(wù)。

南京市在前期的智慧醫(yī)療建設(shè)中已經(jīng)建立了較為完善的服務(wù)體系，慢病綜合管理平臺與南京市區(qū)域衛(wèi)生信息平臺、公眾健康服務(wù)平臺、家庭醫(yī)生和分級診療系統(tǒng)等實現(xiàn)了對接，慢病專病數(shù)據(jù)庫和區(qū)域衛(wèi)生信息平臺數(shù)據(jù)庫實時同步，并可通過調(diào)用智慧醫(yī)療服務(wù)實現(xiàn)掛號、繳費、轉(zhuǎn)診、個人健康管理等業(yè)務(wù)。

3 平臺應(yīng)用實踐效果

3.1 數(shù)據(jù)匯總情況

慢病專病數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)匯總以診斷描述、診斷編碼、就診科室、用藥、檢驗檢查指標等作為入庫條件，原則上盡可能多地獲取類似病歷進入專病數(shù)據(jù)庫，采集的慢病類型有五種，包括高血壓、糖尿病、腫瘤、冠心病、腦卒中。

目前，數(shù)據(jù)的主要來源是醫(yī)療機構(gòu)的體檢數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、慢病報病數(shù)據(jù)、公衛(wèi)慢病隨訪體檢數(shù)據(jù)等，在經(jīng)過數(shù)據(jù)整理和匯總后共收集糖尿病患者280879人（其中住院患者14243人）、門診高血壓患者677308人（其中住院患者7076人）、腫瘤患者77469人（其中住院患者19898人）、冠心病患者10364人、腦卒中患者20476人的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，對其中的高血壓、糖尿病相關(guān)數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)解析、清洗、字典轉(zhuǎn)換、語義映射等處理，形成了兩個專病數(shù)據(jù)庫。

3.2 集成服務(wù)應(yīng)用情況

平臺針對二級以上醫(yī)療機構(gòu)和基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)應(yīng)用不同的集成服務(wù)。針對醫(yī)療機構(gòu)現(xiàn)已開展應(yīng)用的是慢病檔案調(diào)閱、智能提示和糖尿病一體化管理系統(tǒng)。慢病檔案調(diào)閱和用藥等記錄的智能提示，健康檔案調(diào)閱和智能提示已接入13家二級以上醫(yī)療機構(gòu)和12個區(qū)衛(wèi)健委，累計調(diào)閱次數(shù)突破50萬人次。

糖尿病一體化管理系統(tǒng)整合了平臺的數(shù)據(jù)和服務(wù)功能，實現(xiàn)了患者檔案信息的實時共享同步，向醫(yī)療機構(gòu)提供了基于算法模型的管理處方、可自定義的患者智能隨訪，并將相關(guān)管理信息通過健康南京APP向患者同步。目前，一體化管理系統(tǒng)已接入三家醫(yī)療機構(gòu)，還在進一步完善中。

基層社區(qū)衛(wèi)生機構(gòu)開展的應(yīng)用主要包括慢病專案數(shù)據(jù)同步、公衛(wèi)智能隨訪和管理處方等功能。平臺將新發(fā)的慢病患者信息按區(qū)屬分發(fā)至各行政區(qū)，各行政區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心將所屬的患者信息進行核實和確認，并更新至公衛(wèi)慢病專案。社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心可通過管理處方的輔助推薦，對患者的飲食、用藥、運動、睡眠等情況進行綜合管理，可通過健康南京APP向患者發(fā)送公衛(wèi)隨訪的問卷，實現(xiàn)智能隨訪。

4 結(jié)束語

本文通過基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域慢病綜合管理平臺的設(shè)計、建設(shè)和實施，統(tǒng)一匯總和整理了南京市區(qū)域內(nèi)各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的慢病相關(guān)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上依托大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，建立了專病檔案調(diào)閱、專病知識庫、專病管理系統(tǒng)、智能提示等一系列慢病管理相關(guān)的集成服務(wù)，集成服務(wù)開放給區(qū)域內(nèi)各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)，并通過管理處方、患者端APP等對患者實現(xiàn)運動、飲食、用藥等多維度的長期健康管理。平臺的建設(shè)提升了醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)的利用效率，建立了相關(guān)數(shù)據(jù)模型，為慢病患者提供全程健康服務(wù)，初步實現(xiàn)了區(qū)域慢病綜合協(xié)同管理體系，并為后續(xù)基于大數(shù)據(jù)的研究創(chuàng)造數(shù)據(jù)研究價值。

基金項目：

江蘇省社會發(fā)展重大科技示范項目（項目編號：BE2018607）。

參考文獻

[1] 呂蘭婷，鄧思蘭.我國慢性病管理現(xiàn)狀、問題及發(fā)展建議[J].中國衛(wèi)生政策研究，2016（07）：1-7.

[2] 龔希若.關(guān)于區(qū)域醫(yī)療信息化建設(shè)的思考[J].網(wǎng)絡(luò)空間安全， 2011（05）： 59-61.

[3] 孟群，尹新，陳禹.互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理的研究與實踐[J].中國衛(wèi)生信息管理，2016，2：119-123.

[4] Ahmed S，Bartlett SJ，Ernst P，et al.Effect of a web-based chronic disease management system on asthma control and health-related quality of life：study protocol for a randomized controlled trial [J].Trials， 2011，12：260.

[5] 林青，黃玉蕾.醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域大數(shù)據(jù)共享的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)空間安全，2016（04）：12-14.

[6] 史倩楠，馬家奇.公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用方向[J].中國數(shù)字醫(yī)學， 2016（02）：10-12.

[7] 俞思偉，范昊，王菲，等.基于知識圖譜的智能醫(yī)療研究[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2017（03）：109-111.

[8] 梁小華，顧東風.慢性非傳染性疾病管理模型的構(gòu)成及應(yīng)用前景[J].中華預防醫(yī)學雜志，2011，45（3）：200-204.

[9] 梁宗強，趙延紅，黃若文，等.基于慢病管理和雙向轉(zhuǎn)診的區(qū)域分級診療信息化建設(shè)實踐與探討[J].中國數(shù)字醫(yī)學， 2017，12（6）：16-18.

[10] 湯利華，譚興容，湯世國，等.醫(yī)院社區(qū)糖尿病一體化管理模式的有效性初探[J].中國衛(wèi)生標準管理，2018（01）：196-198.