从IT时代步入DT时代，医疗大数据成为智慧医院建设的重要驱动力。通过多年信息化零碎建设，很多医院曾经积攒了大量的医疗数据资源，但因为各业务零碎间数据孤岛化重大、零碎架构落后、数据不足深度治理等问题存在，导致现有数据深度及品质难以撑持医院临床科研和经营管理决策。如何构建全院对立的数据凋谢服务平台，在保障原始数据平安的前提下深挖数据利用价值，赋能临床诊疗及科研进阶，已成为推动医院高质量倒退的要害。
近日，爱剖析对华西二院信息管理部主任吴邦华进行了专访。吴邦华指出，医院数据凋谢服务平台建设的实质是业务需要驱动，其落地施行该当与医院的战略规划、业务倒退指标及业务流程严密相连。隐衷计算+AI全栈技术能力是解锁医疗行业数据价值的最优解法，目前华西二院曾经在高质量数据资产积淀、临床科研成果及品质晋升、临床诊疗精准高效等方面获得了突出功效。展望未来，随同数据品质晋升及覆盖范围扩充，具备隐衷平安技术的数据凋谢服务平台将减速华西二院临床科研成果向临床利用转化，一直进步临床诊疗程度和医治成果。
01 业务价值驱动医院数据凋谢服务平台建设
医疗大数据作为大数据的细分畛域，随同着国家医疗相干政策推动、新兴技术利用撑持，曾经从根本的数据概念降级为数据资产，并一直开释数据利用价值。政策层面，《“十四五”全民衰弱信息化标准》等政策文件相继出台，激励医院增强医疗数据的深度开掘与利用剖析，晋升医学科研及利用效力，推动智慧医院倒退。同时，公立医院绩效考核、三级医院等级评审、医保领取改革等相干要求，都须要精确、牢靠、及时的数据撑持。因而，强有力的数据凋谢服务平台是晋升医院“数据力”的要害抓手。
“医院数据凋谢服务平台的建设，不单是信息系统的建设，在理论落地中肯定要思考医院的整体战略规划和业务倒退指标。”吴邦华介绍，“十四五”期间，华西二院的倒退策略可演绎为两个转型：即从“根本医疗服务”转型为“被动衰弱服务”，从“妇幼专科医院”转型为“妇女儿童综合型衰弱服务机构”。为了保障“两个转型”顺利实现，华西二院将业务协同平台和数据平台作为重要的数字化建设方向。“2023年医院的外围工作是推动数据凋谢服务平台及专病库建设，实现医疗团体的一体化经营和同质化倒退，并全力支持医院从根底科研转向临床科研。”
图1：华西二院从倒退策略到业务指标实现门路
从实质上看，医院数据凋谢服务平台建设是业务需要驱动，其外围是业务逻辑，而非简略IT建设。目标在于通过对业务流程的再造、常识的再重构、数据的再交融治理，进一步赋能医院业务价值晋升。
那么，数据凋谢服务平台如何可能更好地撑持医院业务倒退？
“先明确业务指标，再梳理业务流程，最初施行IT建设。”华西二院将这一利用思路贯通于数据凋谢服务平台的整个建设过程。推动数据凋谢服务平台建设，须要信息科室与临床科室之间高效协同，把医院业务指标、业务流程与数据治理“捆绑”在一起，避免出现IT与业务两张皮的景象。
第一步，明确业务指标。医院数据凋谢服务平台始终只是个管理手段和管理工具，其实质是要满足业务部门需要、助力业务部门指标达成，因此须要保证数据建设全过程都为业务指标而服务。“两个转型”战略规划下，华西二院总体业务倒退指标是要实现医院外部的同质化治理和一体化经营，这也就须要借助数据凋谢服务平台实现床位、测验查看、财务等全院资源的共享和对立治理。
第二步，梳理业务流程。医院业务流程的每个节点都承载了大量数据资源，好的业务流程可能产出高质量的数据，而数据分析则能够反过来进行流程革新，实现流程效率优化。医院数据凋谢服务平台的建设，须要站在医院全局视角登程，梳理分明整个医院的业务流程和业务规定，比方患者就医服务的全流程治理、各个信息系统的业务交互规定、技术架构的设计规定等，找到业务流程中的断点或不合理中央，都要做相应的治理革新。
第三步，施行IT建设。医院数据凋谢服务平台我的项目建设，波及数据从会集、治理到最终利用的全过程，且在保障原始数据平安的前提下对医疗数据价值平安流通和共享提出很高的要求，因而须要“隐衷计算+AI”的全栈技术矩阵来撑持平台建设。
图2：华西二院数据凋谢服务平台建设思路
02 从数据会集到智能利用，“隐衷计算+AI” 双轮驱动医疗数据价值开释
华西二院数据凋谢服务平台我的项目建设面临两大挑战：一方面，过来医院依据特定的科研项目，建设了一批独立、关闭的专病数据库系统，因为各个系统的数据规范等要求各不相同，导致医院科研数据系统反复建设、利用率低，且数据存在缺失、异样等问题，如何实现高质量数据治理、造成全院通用的数据资产是重要挑战之一。另一方面，传统多核心的医疗数据单干，往往受限于我的项目价值论证、合同签订、数据脱敏等繁琐流程，因此须要解决院外数据合规利用的挑战。
如何解决上述业务挑战，实现医疗数据资源“用起来”、“用得好”？吴邦华介绍了医院数据凋谢服务平台及专病库建设的思路流程：基于医院业务特点与需要，利用隐衷计算、AI等技术，整合院内各业务零碎数据，通过数据治理将海量、多源异构的医疗数据转化为结构化、高质量的可用数据集，在数据凋谢服务平台上造成全院一体化的、高复用的医疗数据资源，在充沛保障原始数据平安前提下撑持下层临床科研、临床诊疗等多场景利用；在科研数据中心根底上，通过专病常识图谱、NLP后结构化、专病数据域模型等核心技术，进一步构建出适宜医院特定专科的专病数据库。
图3：华西二院数据凋谢服务平台与智能利用
数据会集。依据医院不同业务零碎的数据库类型，数据凋谢服务平台反对多种数据采集形式，比方ETL工具、OGG/CDC实时同步技术等，可能实现多源异构数据的定制化采集和整合。
数据治理。针对医疗数据的多源多模态特色，华西二院利用自然语言解决、影像辨认等技术，将非结构化数据转换成结构化数据，并进行数据缺失值和异样值荡涤、数据归一、标准化解决，建设通用数据模型CDM，将不同数据源的数据可能用同一种形式组织、表达出来，实现数据源间的无效交融，为后续专病数据库建设做铺垫。
隐衷计算。“数据安全是医疗数据跨机构流通的前提保障。”吴邦华示意，针对将来多核心医疗数据单干场景，数据凋谢服务平台内置同态加密、联邦学习、平安沙箱等多种隐衷计算技术，可依据不同平安信赖假如和计算复杂度场景抉择最为适合的隐衷计算形式，实现数据的隐衷爱护和平安流通。
AI模型利用。华西二院数据凋谢服务平台可联合我的项目需要部署相应的AI服务及模型利用，包含深度学习模型、医学知识库、文本标注零碎、图像标注零碎等AI服务，以及疾病预测预警模型、辅助诊断模型等适宜具体医学场景的AI模型。例如，在先心病专病库建设中，华西二院通过学习大量相干病例，构建胎儿先天性心脏病预测评估模型和预警系统等AI利用，助力学科诊疗程度晋升。
总结医院数据凋谢服务平台及专病库建设的实践经验，吴邦华认为，“从数据到数据价值开释，仅靠隐衷计算技术远远不够，隐衷计算+AI的全栈技术能力才是解锁医疗行业数据价值的最佳工具组合。AI具备弱小的数据处理性能，是实现数据价值深度开掘与开释的核心技术，而隐衷计算的加持则能够无效爱护流通共享过程中的数据安全。”为此，华西二院在最开始零碎选型阶段就瞄准“全栈技术能力”，最终抉择国内隐衷计算企业翼方健数来负责搭建数据凋谢服务平台及先心病专病库。“依靠于全栈技术，医院可能一站式实现医疗数据整合、数据治理、隐衷计算、工具模型建设到智能利用的闭环支撑体系，促成医疗数据充分发挥临床、科研及经营治理价值。”
03 打造基于隐衷计算的专病库，赋能临床科研、临床诊疗效力显著晋升
吴邦华指出：“通过构建全院一体化、高质量的数据底座，不仅可能积淀医院高质量的数据资产，而且能够撑持临床科研、临床诊疗、医院绩效治理和等级评审等诸多利用场景。”
首先，积淀医院高质量数据资产。华西二院数据凋谢服务平台汇聚了团体外部所有业务零碎数据，通过利用机器学习、自然语言解决等AI技术，将海量、多源、多模态的医疗数据转变为可间接用于多业务场景应用的标准化数据资源，为医院实现宽泛场景利用奠定了松软的数据底座。
据吴邦华介绍，数据凋谢服务平台目前曾经接入大量的病历文书、药品医嘱、非药品医嘱、测验报告、测验后果等数据资源，下一步将持续扩充数据覆盖范围，对立团体内不同院区、甚至是内部医疗机构、医联体的数据资源，造成更为丰盛的数据资产积淀。
图4：华西二院数据凋谢服务平台接入数据类型
其次，实现医院科研成果质的飞跃。基于数据凋谢服务平台，华西二院进一步搭建了临床科研数据中心和先心病专病库，积攒了丰盛的小儿先天性心脏病数据资源，为科室进行临床科研思路的探寻和将来多核心钻研提供了高效的工具撑持。
图5：专病科研合作平台架构
最初，晋升临床诊疗程度。通过将历史电子医疗数据和实时医疗数据进行对立整合、治理，华西二院构建出针对特定病种的高质量专病数据库，并利用疾病预测预警、危险评估等AI模型，辅助医生进行临床决策诊断，从而进步医院临床医治成果与临床品质。
比方在先心病专病库搭建实现后，华西二院将利用专病库标准化和结构化数据，构建孕前—产前—生后全过程的先心病防治各阶段预警和预测模型，进步晚期识别率和缩小并发症。同时，通过建设数据驱动的先心病三级防治一体化平台，对诊疗过程环节进行监控，助力早发现早医治，始于本院辐射周边，晋升学科整体诊疗程度。
吴邦华介绍到，先心病专病库建设后，将扭转过来依据科研课题反复进行数据治理的场面，构建基于数据凋谢服务平台的专病库零碎，顺利跑通医院专病库高效反对临床科研的流程模式。后续医院还将启动妇科肿瘤、盆底等专病库的搭建工作，逐渐推动多学科畛域临床科研、临床诊疗效力全面晋升。
04 瞻望：打造“临床-科研-临床”的闭环生态
“临床科研是驱动精准诊疗、高效预防的能源源泉，建设更为欠缺的数据凋谢服务平台可减速科研成果向临床利用转化。”吴邦华指出，相较于根底科研，华西二院在临床科研方面还较为单薄。将来，医院将基于数据凋谢服务平台，在晋升医院整体数据品质、扩充医疗数据覆盖范围的根底上，继续深刻摸索数据在临床科研上的智能利用，一直进步临床诊疗程度和医治成果。同时，医院也将组建业余的临床数据挖掘剖析团队，全力撑持临床数据利用价值开释。
发表回复