李華，郭慧琴，謝偉，林朝陽，徐杭，周開，陳欣然，張若奇

基于臨床大數(shù)據(jù)的糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫建設(shè)與展望

李華1，郭慧琴1，謝偉1，林朝陽1，徐杭1，周開2，陳欣然3，張若奇3

1.寧波市中醫(yī)院信息科，浙江寧波 315010；2.寧波市中醫(yī)院內(nèi)分泌一科，浙江寧波 315010；3.醫(yī)渡云（北京）技術(shù)有限公司，北京 100191

通過建立糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化數(shù)據(jù)抽取、統(tǒng)計(jì)分析、診療隨訪等方面的中醫(yī)循證科研工作流程，并依據(jù)寧波市中醫(yī)院實(shí)際情況，建立以中醫(yī)藥診療糖尿病為核心的數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的科研項(xiàng)目管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與隨訪管理信息化等功能。寧波市中醫(yī)院糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫已具備規(guī)范化處理患者數(shù)據(jù)的能力，覆蓋病歷、醫(yī)囑、護(hù)理文書、課題隨訪數(shù)據(jù)等多種文檔類型，可輔助醫(yī)生建立大規(guī)模疾病研究人群。與傳統(tǒng)人工操作相比，糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫能夠提升醫(yī)生的科研質(zhì)量和效率，深化推動(dòng)科研成果的臨床應(yīng)用。

糖尿?。会t(yī)療大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)處理；信息技術(shù)；專病數(shù)據(jù)庫

隨著云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和發(fā)展已納入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。而中醫(yī)治療糖尿病積累了豐富的臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是我國(guó)中醫(yī)藥領(lǐng)域最具傳統(tǒng)特色診療優(yōu)勢(shì)的學(xué)科之一[1-2]。在國(guó)內(nèi)外循證醫(yī)學(xué)研究興起的契機(jī)與挑戰(zhàn)下，中醫(yī)治療糖尿病亟需提升相關(guān)驗(yàn)證藥物療效和安全性的科研工作[3]。

1 中醫(yī)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的問題

近年來我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生行政部門出臺(tái)了一系列政策以支持推動(dòng)基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的服務(wù)創(chuàng)新，但就中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的治理與利用仍是目前亟待解決的行業(yè)痛點(diǎn)[4]。當(dāng)前中醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)渠道來源多樣化，數(shù)據(jù)治理水平參差不齊，中醫(yī)病證分類與代碼標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布較晚，我國(guó)的中醫(yī)藥“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”追溯性差，結(jié)構(gòu)化不統(tǒng)一，互聯(lián)互通不足，可用性低，歸屬權(quán)不明確[5-6]。因此，依托互聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，構(gòu)建以醫(yī)療機(jī)構(gòu)為主體的中醫(yī)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)或?qū)？茊尾》N數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)采集整合、處理分析、存儲(chǔ)應(yīng)用，充分發(fā)揮信息技術(shù)探索發(fā)現(xiàn)更多科研靈感，輔助臨床科研工作，打通臨床科研與疾病診療間的“數(shù)據(jù)通路”，已成為一項(xiàng)重要的中醫(yī)藥信息化工作[7]。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代給中醫(yī)藥診療糖尿病帶來的契機(jī)及挑戰(zhàn)

中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的信息特征與大數(shù)據(jù)“4V”，即volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）及value（價(jià)值）具有高度相似性，同時(shí)還兼有中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的整體性、混雜性及相關(guān)性[8]。中醫(yī)藥診療糖尿病多基于中醫(yī)整體觀，通過辨證論治思維辨病因、識(shí)病機(jī)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)的中醫(yī)診療數(shù)據(jù)既有混合型數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）又有離散型數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)或平臺(tái)），如定性化的中醫(yī)證候、體征癥狀與定量化的實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)數(shù)據(jù)及影像功能檢查等，目前很難找到標(biāo)準(zhǔn)化、有序性的數(shù)據(jù)采集處理方法。在糖尿病中醫(yī)診療過程中摻入的醫(yī)生主觀經(jīng)驗(yàn)判斷、模糊語言表達(dá)也體現(xiàn)出其數(shù)據(jù)的混雜紛繁性。中醫(yī)診療糖尿病基于復(fù)雜的中醫(yī)理論治療方法，如陰陽平衡、臟腑辨證、整體調(diào)理等，所謂的因果關(guān)系不單依賴少而精的數(shù)據(jù)描述，更關(guān)注宏觀的臨床真實(shí)世界數(shù)據(jù)相關(guān)性[9]。因此，中醫(yī)藥診療糖尿病仍面臨著數(shù)據(jù)信息標(biāo)準(zhǔn)化不足、診療方案不規(guī)范、數(shù)據(jù)信息化緩慢等重大挑戰(zhàn)。

近年來，隨著信息技術(shù)逐漸發(fā)展并應(yīng)用到中醫(yī)藥領(lǐng)域，依托自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘及人工智能等算法將多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為“可用”“好用”的數(shù)據(jù)。通過真實(shí)世界數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)形成中醫(yī)藥臨床研究的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)，推動(dòng)中醫(yī)藥研究水平提升[10]?；诤Ａ繑?shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，我國(guó)已初步構(gòu)建中醫(yī)病證分類與代碼的標(biāo)準(zhǔn)體系框架，但中醫(yī)治療疾病的療效評(píng)價(jià)、安全性評(píng)價(jià)與經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)尚未完全確定統(tǒng)一。只有充分發(fā)揮我國(guó)中醫(yī)臨床診療術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化示范作用，優(yōu)化完善中醫(yī)糖尿病智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)，才能完全掌握糖尿病中醫(yī)診療標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)際話語權(quán)[11]。

3 糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫的建設(shè)與應(yīng)用

通過糖尿病?？漆t(yī)生為核心的團(tuán)隊(duì)與信息管理部門的合作，寧波市中醫(yī)院運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成與處理，建立糖尿病患者模型和疾病模型，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)臨床醫(yī)生對(duì)患者臨床、隨訪、健康管理等全量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、智能化管理與科研化應(yīng)用。具體建設(shè)包含以下內(nèi)容。

3.1 數(shù)據(jù)采集

以寧波市全民健康信息平臺(tái)為數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、傳輸和加載，并進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的清洗、映射及格式轉(zhuǎn)換。以患者為維度，以患者單次就診為最小顆粒度，將患者在不同系統(tǒng)（電子病歷、檢驗(yàn)、檢查、用藥等）中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，建立完整的患者數(shù)據(jù)模型，并在不影響醫(yī)院現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)更新。提供直觀的頁面訪問UI設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)在院內(nèi)任一聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)終端上支持對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析，評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量及字段映射準(zhǔn)確率，進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)閱和科研使用，并支持?jǐn)?shù)據(jù)溯源，支持圖形化方式展示最終數(shù)據(jù)字段與原始數(shù)據(jù)字段之間的關(guān)系、數(shù)據(jù)計(jì)算邏輯及中間計(jì)算結(jié)果。

3.2 數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理支持對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、復(fù)合條件查詢，并允許對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行核查，完善數(shù)據(jù)規(guī)約、清洗等治理工作，為臨床研究提供支持。數(shù)據(jù)字典參考國(guó)內(nèi)和國(guó)際醫(yī)療行業(yè)的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)，如《中國(guó)藥典》規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，建立中醫(yī)學(xué)術(shù)語的同義關(guān)聯(lián)詞表，其意義在于可對(duì)多源異構(gòu)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理，并為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供統(tǒng)一的信息表達(dá)。

通過運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、醫(yī)療文書后結(jié)構(gòu)化和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等主要技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化歸一、后結(jié)構(gòu)化處理及元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏與加密處理，從而提升數(shù)據(jù)可用性，建立糖尿病數(shù)據(jù)模型。根據(jù)臨床醫(yī)生的需求，以時(shí)間為軸整合患者歷次就診數(shù)據(jù)，建立患者維度的數(shù)據(jù)集，全景展示各項(xiàng)指標(biāo)的變化情況，不僅能展示糖尿病患者管理中的用藥情況、主要檢查檢驗(yàn)指標(biāo)的治療趨勢(shì)，并能在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，發(fā)現(xiàn)問題指標(biāo)后直接點(diǎn)擊打開詳情列表，進(jìn)入詳情頁面進(jìn)行查看，查看維度包括病案信息、電子病歷相關(guān)信息、費(fèi)用信息、檢驗(yàn)檢查結(jié)果信息、病程信息、隨訪信息等已集成的數(shù)據(jù)詳情，從而讓醫(yī)生發(fā)現(xiàn)問題后可深入細(xì)節(jié)，找到疾病診療問題背后的原因。

3.3 患者隨訪管理

糖尿病是寧波地區(qū)最常見的慢性內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病，其特點(diǎn)是病程長(zhǎng)，病情易反復(fù)且需要長(zhǎng)期的隨訪治療，患者多數(shù)在門診進(jìn)行治療，需要全流程管理和密集隨訪[12]?；颊叩呐R床數(shù)據(jù)涵蓋生活居住環(huán)境、門診診療、檢驗(yàn)檢查、院外隨訪用藥等多來源數(shù)據(jù)，通過信息化管理可顯著提高患者隨訪和患者管理的效率。

本數(shù)據(jù)庫通過構(gòu)建患者隨訪模塊，對(duì)需觀察入組的患者，設(shè)定相應(yīng)的隨訪計(jì)劃，并實(shí)現(xiàn)通過短信、微信推送及電話的方式，對(duì)失訪患者進(jìn)行提醒，并支持自定義隨訪次數(shù)、隨訪頻率和隨訪開始時(shí)間；配置電子化隨訪病例報(bào)告表（case report form，CRF），CRF題目支持使用疾病標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集指標(biāo)和用戶自定義添加指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)整合技術(shù)，從醫(yī)院多個(gè)信息系統(tǒng)中精準(zhǔn)采集CRF中的相關(guān)字段進(jìn)行自動(dòng)填充，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，并對(duì)以圖像方式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像中字符數(shù)據(jù)的提取。自動(dòng)填充的CRF支持臨床多源數(shù)據(jù)的整合，實(shí)現(xiàn)以患者為單位統(tǒng)一展示全生命周期數(shù)據(jù)。

隨訪數(shù)據(jù)可回流到專病庫內(nèi)，與專病庫數(shù)據(jù)融合，可搜索、可導(dǎo)出、可被其他項(xiàng)目復(fù)用，并支持設(shè)定不良事件觸發(fā)規(guī)則，自動(dòng)提醒不良事件短信及微信隨訪，支持給患者發(fā)送短信及推送微信消息，患者在移動(dòng)端填寫隨訪表單并實(shí)時(shí)回傳數(shù)據(jù)。

3.4 科研管理

糖尿病中醫(yī)門診及住院產(chǎn)生的海量診療數(shù)據(jù)經(jīng)過本數(shù)據(jù)庫的有效處理，可為開展相關(guān)科研工作提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?；谂R床數(shù)據(jù)開展臨床研究，在臨床研究中獲取循證醫(yī)學(xué)證據(jù)，并將其推廣運(yùn)用于臨床實(shí)踐，完全符合“從臨床中來，到臨床中去”的中醫(yī)學(xué)臨床科研模式[13]。本數(shù)據(jù)庫可同時(shí)對(duì)一個(gè)或多個(gè)科研項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)施和管理，包括創(chuàng)建項(xiàng)目、編輯項(xiàng)目、刪除項(xiàng)目、設(shè)置項(xiàng)目權(quán)限、項(xiàng)目組管理、項(xiàng)目組成員管理等過程管理，實(shí)現(xiàn)科研項(xiàng)目/課題流程、進(jìn)度及科研項(xiàng)目的實(shí)時(shí)管理。滿足查詢、增加、修改、作廢科研項(xiàng)目功能，同時(shí)具備設(shè)置項(xiàng)目的基本信息，包括項(xiàng)目名稱、項(xiàng)目類型、項(xiàng)目狀態(tài)、相關(guān)科室、負(fù)責(zé)人、相關(guān)CRF模板等。管理的相關(guān)操作具備權(quán)限控制，不同的系統(tǒng)用戶設(shè)置不同的數(shù)據(jù)權(quán)限，如數(shù)據(jù)可訪問范圍、數(shù)據(jù)脫敏字段范圍、數(shù)據(jù)導(dǎo)出字段范圍。項(xiàng)目組管理用于創(chuàng)建、編輯、刪除相關(guān)項(xiàng)目的項(xiàng)目組，應(yīng)關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的科研隊(duì)列；項(xiàng)目組成員管理實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目組成員的增加、刪除及給成員授權(quán)角色（如項(xiàng)目組用戶、普通用戶、錄入人員）的功能。臨床研究方式滿足支持前瞻性及回顧性研究，通過設(shè)定納入、排除條件及醫(yī)療事件基線等條件，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)篩選入組病例，并添加相應(yīng)的觀測(cè)指標(biāo)，提供多種方式的在線數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以支持科研項(xiàng)目的開展。

循證研究高度依賴臨床數(shù)據(jù)的高質(zhì)量收集，而結(jié)合數(shù)據(jù)高效采集和隨訪管理一體化的專病庫正符合中醫(yī)藥循證能力建設(shè)過程中對(duì)臨床科研項(xiàng)目管理、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)查詢的要求。滿足用戶通過拖拽組件的方式自動(dòng)生成完整可用的表單，具備單選框、復(fù)選框、日期、下拉框、文本域等控件。實(shí)現(xiàn)從新建表單-設(shè)計(jì)表單-保存表單-創(chuàng)建數(shù)據(jù)表-保存數(shù)據(jù)-展示數(shù)據(jù)-查詢數(shù)據(jù)的完整操作流程，無需技術(shù)人員參與，并具備多種數(shù)據(jù)錄入方式和數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)?？蓪?shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)填寫表單，同時(shí)滿足從外部獲取數(shù)據(jù)使用；具備數(shù)據(jù)校驗(yàn)功能，能校驗(yàn)一個(gè)表單內(nèi)部單一或多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)間邏輯關(guān)系的合法性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)跨表單數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系的校驗(yàn)；通過實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)算和評(píng)分的功能，可根據(jù)多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目的內(nèi)容進(jìn)行其他項(xiàng)目?jī)?nèi)容或分值的自動(dòng)計(jì)算。通過對(duì)臨床醫(yī)生簡(jiǎn)單的軟件操作培訓(xùn)即可自行設(shè)計(jì)表單，對(duì)表單的維護(hù)不需要技術(shù)和實(shí)施人員參與。

4 基于真實(shí)世界研究的中醫(yī)藥糖尿病精準(zhǔn)醫(yī)療與科研成果轉(zhuǎn)化展望

目前針對(duì)區(qū)域人群糖尿病早期診斷及規(guī)范化、個(gè)性化治療的臨床研究相對(duì)較少，這與醫(yī)院缺乏對(duì)疾病臨床數(shù)據(jù)全周期統(tǒng)一規(guī)范化處理及未形成高質(zhì)量的疾病研究數(shù)據(jù)庫有較大關(guān)聯(lián)[14]。依托本數(shù)據(jù)庫開展寧波中醫(yī)糖尿病循證醫(yī)學(xué)研究，可為臨床科研及規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的制定提供堅(jiān)實(shí)工具與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為真實(shí)世界研究的發(fā)展奠定基礎(chǔ)?！熬珳?zhǔn)醫(yī)療”可理解為以個(gè)體化醫(yī)療為基礎(chǔ)，治療時(shí)強(qiáng)調(diào)考慮個(gè)人的基因變化、環(huán)境影響及生活方式變化[15]。糖尿病中醫(yī)藥診療強(qiáng)調(diào)整體觀念、辨證論治等治療理念。糖尿病中醫(yī)專病數(shù)據(jù)庫基于個(gè)性化原則進(jìn)行患者診療數(shù)據(jù)采集，既是對(duì)傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)的有力補(bǔ)充，又對(duì)患者全程的診療信息進(jìn)行跟蹤，真正實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療，標(biāo)志著以預(yù)防及控制疾病為核心的新型健康服務(wù)模式已開啟。

臨床隊(duì)列的建立也為進(jìn)一步拓展中醫(yī)優(yōu)勢(shì)病種研究的深度建立了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。未來，可在本數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上拓展基于人工智能等新興技術(shù)的決策支持、患者智慧服務(wù)等應(yīng)用，如結(jié)合中醫(yī)四診醫(yī)療設(shè)備報(bào)告進(jìn)行智能識(shí)別提供輔助診斷、根據(jù)患者自行填報(bào)的信息主動(dòng)給出健康管理建議等。

5 小結(jié)

根據(jù)糖尿病患者中醫(yī)藥診療特點(diǎn)，本院臨床醫(yī)生與信息部門圍繞目前醫(yī)院信息系統(tǒng)的管理與應(yīng)用特點(diǎn)、數(shù)據(jù)采集內(nèi)容進(jìn)行分析，確定需要重點(diǎn)建設(shè)的數(shù)據(jù)庫功能及系統(tǒng)需求?；谥嗅t(yī)診療糖尿病的真實(shí)世界數(shù)據(jù)復(fù)雜性及糖尿病患者對(duì)醫(yī)護(hù)協(xié)同隨訪的需求，建設(shè)一個(gè)能將患者首診、復(fù)診及院外數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)良好采集和應(yīng)用的信息化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)診療糖尿病的臨床智能化管理與科研數(shù)字化開展的新模式，不僅有助于中醫(yī)糖尿病?？漆t(yī)護(hù)人員為患者提供良好的隨訪和全周期照護(hù)，并可積極推廣我市特有的甬派中醫(yī)藥診療特色，提高甬派中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新能力[16]，對(duì)寧波市糖尿病預(yù)防和治療、提升人民健康生活質(zhì)量具有重大意義。

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Construction and prospect of diabetes traditional Chinese medicine special disease database based on clinical big data

LI Hua, GUO uiqin, XIE Wei, LIN haoyang, XU hang, ZHOU Kai,

1.Department of Information, Ningbo Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine,Ningbo 315010, Zhejiang, China; 2.The First Department of Endocrinology, Ningbo Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine,Ningbo 315012, Zhejiang, China; 3.Yidu Cloud (Beijing) Technology Co. Ltd., Beijing 100191, China

With the vigorous promotion of internet diagnosis and treatment services, the people’s acceptance of internet diagnosis and treatment is getting higher and higher, and the demand is growing as well. The associated supporting system and process of internet diagnosis and treatment should also be improved simultaneously. This paper is aiming to build a more appropriate settlement model for internet diagnosis and treatment service through streamlining the according processes including charging, obtaining medical bills, refunding, medical insurance settlement, reconciliation and financial management of funds in various payment channels etc. Comparing the pros and cons of various processes, to make the internet diagnosis and treatment services go more smoothly, promote the genuine implementation of the internet diagnosis and treatment services and ensure the general public get the real benefits.

Diabetes; Medical big data; Big data processing; Information technology; Special disease database

R241

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.07.017

浙江省國(guó)醫(yī)名師傳承工作室建設(shè)項(xiàng)目（GZS2020012）

周開，電子信箱：zhoukaibox@126.com

（2022–09–13）

（2023–01–24）