疫情面前，醫(yī)院是否需要數(shù)據(jù)中臺?

　　這一切只是聚光燈下數(shù)據(jù)中臺的冰山一角，數(shù)據(jù)中臺作為從業(yè)務(wù)視角而非技術(shù)視角的技術(shù)，應(yīng)用已經(jīng)慢慢地向傳統(tǒng)領(lǐng)域滲透。

　　2019年，佛山市婦幼保健院馬麗明主任在演講《中國醫(yī)療機構(gòu)新一代數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的探索》中講述了在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時代，醫(yī)療信息化工作者不易的摸索之路，也表達了醫(yī)院場景對于人工智能技術(shù)的真實需求。

　　醫(yī)院信息化的基礎(chǔ)設(shè)施好比是地基。而現(xiàn)實是，地基之上的建筑物并不能等到基礎(chǔ)設(shè)施完全到位了才開始起步。中國醫(yī)院的信息化步伐與人工智能技術(shù)的落地都在同一片工地里熱火朝天地開工。

　　數(shù)據(jù)中臺的需求背景

　　眾所周知，新醫(yī)改的核心就是“騰空間、調(diào)結(jié)構(gòu)、保銜接”。騰空間，就是騰出地方,讓出空間，包括取消藥品加成和采用兩票制集中采購壓縮藥品中間環(huán)節(jié)的利潤，同時規(guī)范醫(yī)療服務(wù)行為。

　　通過調(diào)整醫(yī)療價格、服務(wù)價格來調(diào)整醫(yī)療現(xiàn)在的結(jié)構(gòu)，藥品大型檢驗、檢查的價格往下調(diào)，能夠體現(xiàn)醫(yī)務(wù)人員技術(shù)勞動價值往上升。

　　結(jié)構(gòu)性的調(diào)整對醫(yī)院機制帶來很大影響。新機制必須要跟社保和財政補償銜接

　　好。公立醫(yī)院的院長在這關(guān)鍵時期面臨挑戰(zhàn)。

　　確保醫(yī)療質(zhì)量的前提下，減少過度醫(yī)療，提高服務(wù)質(zhì)量是工作的重中之重。但是，如何提升才是關(guān)鍵。在這個情況下，數(shù)據(jù)分析有了新的歷史使命，新醫(yī)改為信息化賦能臨床提供了加速度。

　　1999年，中國醫(yī)療機構(gòu)信息化開始。

　　2010年，一個十年的數(shù)據(jù)積累期。

　　2019年，一個十年的數(shù)據(jù)匯通期。

　　預計在2021年后，邁向數(shù)據(jù)應(yīng)用期。

　　產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)從醫(yī)療數(shù)字化，到醫(yī)療智能化需要跨越兩個門檻。

　　第一個，以技術(shù)為核心，向以數(shù)據(jù)為驅(qū)動轉(zhuǎn)變，需要醫(yī)療機構(gòu)信息中心有非常多的數(shù)據(jù)專家。美國很多醫(yī)院的信息中心幾百甚至幾千的人才規(guī)模，其中大部分是數(shù)據(jù)專家。但是，現(xiàn)在國內(nèi)醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)專家很少。

　　第二個，“全科一體化”向“專科定制化”轉(zhuǎn)變，醫(yī)療信息化工作者需要更加熟悉臨床業(yè)務(wù)和流程。

　　不僅如此，醫(yī)療信息化工作者還面臨以下幾個挑戰(zhàn)，

　　挑戰(zhàn)一，如何利用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)?簡單來講，讀懂數(shù)據(jù)。首先要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，集成標準化和結(jié)構(gòu)化。通過優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，定位臨床質(zhì)量和效率問題，從而分析問題背后的原因。

　　根據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題，使用輔助決策系統(tǒng)改善醫(yī)療質(zhì)量，解決臨床問題，提升臨床效能。同時，能提供指標參數(shù)，進入下一輪的管理，怎么去更好地做控制和調(diào)整。

　　挑戰(zhàn)二，專科發(fā)展速度非常迅猛，很多的專科系統(tǒng)面臨著井噴，可以看到胸痛、靜脈血栓栓塞癥(VTE)、房顫、卒中和膿毒癥，這么多的?？葡到y(tǒng)都有特定的專科知識，專有的診療規(guī)范，特定的服務(wù)環(huán)節(jié)、專有指控和數(shù)據(jù)分析指標。

　　這給醫(yī)院信息中心帶來了很大的困擾。需要面對很多的廠家，一個病、每一個系統(tǒng)都可能是不同廠家提供的產(chǎn)品，需要大量的協(xié)調(diào)。每個系統(tǒng)都有自己的硬件要求，都需要硬件的投入。每個系統(tǒng)都要去做接口，支持集成平臺的方式，造成了大量的重復工作。都有自己的標準，最終沒了標準。

　　更關(guān)鍵的一點是，各個系統(tǒng)之間是交叉的?？赡苣硞€疾病的知識體系改變了，會影響相關(guān)系統(tǒng)的使用。比如靜脈血栓栓塞癥的知識改變了，會影響抗凝藥物的使用推薦。

　　信息化必須解決五大核心問題，

　　第一，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)的匯集結(jié)構(gòu)化、標準化。

　　第二，數(shù)據(jù)洞察，形成模型。

　　第三，平臺化，兼容多應(yīng)用的開放式平臺支持各種應(yīng)用。

　　第四、解決數(shù)據(jù)決策，形成各種臨床的應(yīng)用產(chǎn)品。

　　第五、業(yè)務(wù)重塑。場景化人機協(xié)同，同時還要結(jié)合的業(yè)務(wù)進行改進和提升。

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動下的新架構(gòu)集成平臺應(yīng)該在中間，再加上的業(yè)務(wù)中臺、數(shù)據(jù)中臺，兩大中臺作為支撐。

　　在今天的環(huán)境下，醫(yī)院對數(shù)據(jù)中臺的需求是呼之欲出的。

　　數(shù)據(jù)中臺的構(gòu)成

　　雖然對業(yè)界對數(shù)據(jù)中臺的定義還沒有達成共識，廠家和專家對數(shù)據(jù)中臺的標準和意見都有所不同。但是，現(xiàn)實工作已經(jīng)實踐出了主要結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中臺至少應(yīng)該是要包括五個主要部分：

第一，數(shù)據(jù)的標準化和結(jié)構(gòu)化。

　　第二，數(shù)據(jù)的聚類和轉(zhuǎn)化，形成業(yè)務(wù)所需要的信息。第三，數(shù)據(jù)指控和監(jiān)控，保證的數(shù)據(jù)質(zhì)量。第四，構(gòu)建指標體系。第五，統(tǒng)一對外的服務(wù)。向下發(fā)展提高性能，保障數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。向上拓展能夠提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的價值和賦能業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺可以比喻為建房子，如果所有的建筑組件都是以一塊一塊磚頭為單位去建，速度很慢，建房子的又不止一個人，又有很多的系統(tǒng)。應(yīng)用落地的速度受限。因此，可以把一些重復性的、反復使用的做成標準部件。例如一體化的洗手間、門窗，這些是數(shù)據(jù)中臺要管理的東西，通過標準化的部件統(tǒng)一提供服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺主要分成兩大部分，第一，數(shù)據(jù)處理，第二，對外服務(wù)的中臺。先把這些跟企業(yè)業(yè)務(wù)有較強相關(guān)性的部分抽取出來，把經(jīng)常反復使用的抽取出來。數(shù)據(jù)中臺要滿足這種快速迭代、快速應(yīng)用的需求，同時又要兼前顧后。

　　數(shù)據(jù)中臺的能力與業(yè)務(wù)流程

　　數(shù)據(jù)中臺具備統(tǒng)一的能力，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲能力，數(shù)據(jù)計算能力和數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。數(shù)據(jù)中臺必須要能夠完成各種數(shù)據(jù)模型，包括基礎(chǔ)模型和融合模型，標簽和算法，還有質(zhì)量控制管理和數(shù)據(jù)的安全管理。

　　馬麗明主任談到，現(xiàn)在服務(wù)中臺已經(jīng)比較成熟了，而各個醫(yī)院建立了數(shù)據(jù)中臺的并不多，都還在起步探索階段。醫(yī)院微信的服務(wù)中臺，應(yīng)用層不包括復雜的業(yè)務(wù)邏輯，只做呈現(xiàn)和轉(zhuǎn)換，但是服務(wù)層已經(jīng)實現(xiàn)了服務(wù)的微小化管理，每個業(yè)務(wù)單獨的服務(wù)分級管理。因為服務(wù)性、可用性的要求不一樣，像掛號，可就采取N加1的部署，像信譽度管理、檢驗檢查，這些實時性要求不高，或者是患者用得不多的，這部分的業(yè)務(wù)需求標準可以適當降低。

　　所以，分級管理把數(shù)據(jù)變成一個個細顆粒度的資源，資源通過統(tǒng)一的API的方式給業(yè)務(wù)邏輯層即可。

　　流程改變，業(yè)務(wù)邏輯改變，只需要修改業(yè)務(wù)邏輯層。能夠同時提供給多方使用，只需要改一個地方，所有的都是用統(tǒng)一服務(wù)的方式，需求導向結(jié)果。所以，數(shù)據(jù)中臺是非常有必要的，主要要做幾件事情：

　　第一，構(gòu)建統(tǒng)一的測速與以及映射體系，這是一切標準化和結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)。

　　第二，在術(shù)語制定的時候，可以參考國內(nèi)外的權(quán)威臨床數(shù)據(jù)集。

　　第三，結(jié)合國內(nèi)臨床數(shù)據(jù)使用的習慣和本土的表達，從而形成能夠滿足用戶查閱的中文標準的術(shù)語體系。

　　術(shù)語的范圍包括這幾部分，

　　第一個，疾病、癥狀、實驗室的檢查、手術(shù)操作、病理的癥狀體征等臨床診療信息。

　　第二個，通過自然語言處理(NLP)和本體映射的方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化和結(jié)構(gòu)化。

　　第三個，構(gòu)建統(tǒng)一疾病數(shù)據(jù)模型，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。

　　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的本質(zhì)是要有足夠的顆粒度和維度，直接用于業(yè)務(wù)場景。比如說患者畫像、醫(yī)院畫像、設(shè)備畫像。

　　通過業(yè)務(wù)反推的方式和基于患者信息聚合衍生的方式，構(gòu)建隨取隨用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)里面保存的不僅僅是患者的信息，還包括了很多的標簽。

　　重構(gòu)流程的關(guān)鍵是，只有深入到臨床路徑，才能發(fā)現(xiàn)更深層次的信息。首先是要匹配業(yè)務(wù)需求，然后根據(jù)需求對流程進行優(yōu)化。

　　梳理的過程包括，首先收集指南，再把指南按照疾病的主流程進行拆解，從而形成決策樹。羅列疾病核心變量，變量可能不夠，需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求直接反饋信息，臨床研究表單收集內(nèi)容，補充疾病變量。把兩者整合在一起，從而形成疾病數(shù)據(jù)模型和運營模型。

　　除了數(shù)據(jù)分類存放有利于數(shù)據(jù)有效利用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄也很重要。舉個例子，靜脈血栓栓塞癥(VTE)需要管理的指標非常多，包括診療過程的指標，診斷類指標以及診療結(jié)局指標。

　　例如，診療過程指標，包括靜脈血栓栓塞癥(VTE)風險評估比率、出血風險評估比率。診療結(jié)局指標，包括醫(yī)院相關(guān)性靜脈血栓栓塞癥(VTE)發(fā)生比率，靜脈血栓栓塞癥(VTE)相關(guān)病死率。

　　這些防控指標并不是直接就能收集到，往往在收集到靜脈血栓栓塞癥(VTE)風險評估之后的數(shù)據(jù)，才能計算出來。只有這樣，才能更好地輔助各類業(yè)務(wù)的應(yīng)用。

　　談到構(gòu)建統(tǒng)一的疾病為核心的知識庫，至少要包括這三部分，

　　第一，通用的知識，包括常見的藥品知識檢驗、檢查知識。

　　第二，模塊化疾病知識，包括了篩查診斷手術(shù)和操作指引和知識。

　　第三、疾病知識，包括疾病指南和專家共識。

　　在知識庫基礎(chǔ)上，還要構(gòu)建指標標準管理體系，至少要包括五部分，

　　第一、流行病學數(shù)據(jù)。

　　第二、臨床路徑和指南。

　　第三、醫(yī)院和科室的質(zhì)量標準。

　　第四、國家對重大疾病的要求。

　　第五、國家管理相關(guān)的機構(gòu)設(shè)定的醫(yī)院運營的指標(DRGs)?；跀?shù)據(jù)資產(chǎn)和指標標準，才能定準確的定位，發(fā)現(xiàn)問題，定位臨床問題。更好地判斷是過度醫(yī)療，還是檢查不足。

　　構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量和監(jiān)控體系是質(zhì)控體系重中之重。在指控當中有至少是有三個事情是必須。

　　第一、一致性。

　　第二、標準化，

　　第三、合理性。

　　如果有條件，最好是能夠把內(nèi)容質(zhì)控也加進去，最好能在使用前進行監(jiān)控，對于能夠及時發(fā)現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量問題和風險有非常大的幫助。

　　另外，開放的APIs，統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺支撐多種的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，做開放式的接口服務(wù)數(shù)據(jù)中臺。

　　開放接口服務(wù)有幾個好處，

　　第一是簡化管理。對接會變得很簡單，然后很快速，排錯也容易，能夠減少數(shù)據(jù)治理工作量。如果每個系統(tǒng)接入，都要去做數(shù)據(jù)治理，都要去做對標還是蠻痛苦的。

　　第二、數(shù)據(jù)安全。不需要全部開放數(shù)據(jù)給某一個應(yīng)用，只需要提供業(yè)務(wù)所需的最小級，可以減少不必要的數(shù)據(jù)暴露，還可以做統(tǒng)一的脫敏轉(zhuǎn)化，從而更好地保護患者隱私和醫(yī)院的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　這方面國外已經(jīng)有很好的應(yīng)用案例，像斯坦福大學用于慢性疼痛患者管理的健康信息注冊網(wǎng)絡(luò)，是開源、開放標準的，高度靈活的系統(tǒng)平臺?；谂R床的知識決策的推薦，為臨床的醫(yī)生提供最佳的實踐路徑，并提供臨床結(jié)果追蹤的決策支持。

　　人工智能輔助臨床診療決策的需求是非常巨大的，也是真實的。在此處，馬麗明主任談到一個性命攸關(guān)的案例，一個小朋友兩三天前在醫(yī)院看病時還好好的，突然間，急重癥肺炎轉(zhuǎn)到重癥加強護理病房，短短幾天，從活蹦亂跳到性命垂危。

　　重癥肺炎在國內(nèi)存在很大的問題，其中一個問題是部分低年資醫(yī)生沒有辦法對重癥肺炎進行百分百的準確識別。

　　雖然國家已經(jīng)有很明確的診斷標準。但問題的難點在于潛在的重癥患兒早期癥狀不明顯，而病情惡化快，可能兩三天前根本就沒有什么太特別的癥狀，突然間就要進重癥加強護理病房了。

　　臨床識別非常困難。起病急，病情重變化又快。如果能夠在早期識別病情，提早采取措施，會大大降低重癥肺炎的病型病死率。

　　國外已有可以參考的案例，美國杜克醫(yī)療(Duke Health)基于人工智能技術(shù)，針對膿毒癥的不同癥狀表現(xiàn)進行預警的建模，對及時發(fā)現(xiàn)膿毒癥起了很大的幫助。再比如敗血癥,平時表現(xiàn)和很多急性感染的表現(xiàn)是一樣的。

　　也就是說，敗血癥本身并無特殊臨床表現(xiàn)，敗血病的臨床表現(xiàn)也可見于其他急性感染。人工智能建模預警在第一次抗生素給藥前17個小時就已經(jīng)檢測到敗血癥。所以，非常期待國內(nèi)有更多的人工智能公司能夠給醫(yī)務(wù)人員帶來更多的幫助。

　　馬麗明主任深刻的回顧了數(shù)據(jù)中臺在醫(yī)院的應(yīng)用與發(fā)展，也講述了來自醫(yī)療前線的真實需求。在數(shù)字化浪潮賦能百業(yè)千行的時代背景下，數(shù)據(jù)中臺等基礎(chǔ)建筑拔地而起，人工智能技術(shù)努力深入場景，雙輪同軌。在文章的最后，簡單地提一下國內(nèi)的人工智能企業(yè)在醫(yī)院場景下取得的進展。

　　據(jù)悉，長春市某知名婦產(chǎn)醫(yī)院在新生兒體重場景使用第四范式AutoML技術(shù)取得很好的效果。因為體重是衡量兒童生長發(fā)育的重要標志，預測新生兒體重對知曉新生兒的健康狀況，指導孕婦分娩的方式都有意義?？上壳敖炭茣系霓k法還停留在用腹圍、雙頂徑、股骨長幾個指標用簡單公式計算。臨床實踐表示，舊的計算方法非常不準，幾乎已沒有指導意義。

　　因此，醫(yī)院希望嘗試用人工智能的方式去解決。而AutoML技術(shù)應(yīng)用在這個場景下，模型預測的絕對誤差僅為百克。如果該技術(shù)能夠在全國范圍內(nèi)應(yīng)用，預測全國各個地區(qū)新生兒體重數(shù)據(jù)，將有可能從更多的新生兒體重數(shù)據(jù)中挖掘出更大意義與價值。作者簡介：譚婧，虎嗅專欄作者，《親愛的數(shù)據(jù)》公眾號創(chuàng)始人，香港浸會大學碩士，N年前高考作文滿分得主。曾負責中國節(jié)能集團控股企業(yè)戰(zhàn)略管理工作，許多年管理咨詢經(jīng)驗，也曾任人臉識別創(chuàng)業(yè)公司合伙人。

　　作者 | 譚婧

　　來源 | deardata(ID:deardata)

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