在我國，公立醫(yī)院掌握著醫(yī)療的核心數(shù)據(jù)。近年來， IT公司爭相競標(biāo)大型公立醫(yī)院信息平臺的搭建權(quán)，用免費、燒錢等策略跑馬圈地已經(jīng)成為各路玩家心照不宣的“行規(guī)”，企業(yè)看中的是潛藏在醫(yī)療數(shù)據(jù)中的巨大商業(yè)價值。如今，互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)已經(jīng)普遍覆蓋大型公立醫(yī)院，早在2004年，華東地區(qū)二級以上醫(yī)院的信息化建設(shè)覆蓋率就已經(jīng)達(dá)到90%以上。那么問題來了，“地”圈完了，錢燒完了，醫(yī)療數(shù)據(jù)又如何變現(xiàn)呢?互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)公司又如何扭虧為盈呢?

11月24-25日，由中國醫(yī)療器械行業(yè)協(xié)會智慧及移動醫(yī)療分會、醫(yī)用軟件分會聯(lián)合主辦的“第三屆中國智慧健康醫(yī)療發(fā)展高峰論壇”在武漢召開。

北京大學(xué)人民醫(yī)院是國內(nèi)首家通過HIMSS7級的醫(yī)院。該院信息中心主任、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心副主任劉帆到場分享了他在醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用、價值挖掘和變現(xiàn)的一些心得體會，貝殼社記者整理了全程干貨以饗讀者：

醫(yī)療數(shù)據(jù)的商業(yè)價值是挖掘出來的

近年來，不少醫(yī)院投入千萬甚至上億元成本，做信息化建設(shè)。但醫(yī)院是否思考過，醫(yī)療信息能用來做什么事?能利用的程度?用來做管理還是做決策?還是要降低成本?提高效率?僅僅是這么簡單嗎?

信息整合，是利用數(shù)據(jù)的第一步

過去，我們醫(yī)院的信息化建設(shè)就是由多家公司共同完成的，所以到了2011年到2012年，醫(yī)院的信息整合面臨嚴(yán)峻考驗，我們嘗試用平臺把所有信息整合在一起。

通過平臺實現(xiàn)資源、流程和數(shù)據(jù)的整合后，我們建立了三大數(shù)據(jù)中心，即前臺的臨床數(shù)據(jù)中心(CDR)、后臺的運營管理系統(tǒng)(人力資源、財務(wù)、固定資產(chǎn)、物流采購庫存統(tǒng)一管理的系統(tǒng))，以及醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)中心。

臨床數(shù)據(jù)中心(CDR)

醫(yī)生最需要臨床數(shù)據(jù)整合。特別是以病人為中心，以其患者索引號(EMPI)和時間軸主線，把所有的臨床數(shù)據(jù)做統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化管理的CDR。

現(xiàn)在所有行業(yè)都可以用身份證來索引信息，但唯一在醫(yī)療行業(yè)，還存在衛(wèi)生部的居民健康卡、人社部的社?？ā⒊鞘凶约旱某鞘芯用窠】悼?、以及醫(yī)院自己的就診卡，造成病人的大量信息無法以唯一的識別號來索引。2014年，國務(wù)院提出要建立以身份證為索引的社會信用體系，唯獨醫(yī)療被排除在外。

因此，CDR最基本的問題是，如何把一個人全生命周期的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)串聯(lián)在一起。2013年，北大人民醫(yī)院將患者的歷史臨床數(shù)據(jù)都遷移到CDR系統(tǒng)中，并做清洗處理。

醫(yī)院患者索引號(EMPI)的作用，就是把歷次門急診、體檢、住院中發(fā)生的檢查、診斷、治療等信息串聯(lián)在一起。這樣一來，以后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都是簡單化，且標(biāo)準(zhǔn)化的?，F(xiàn)在醫(yī)院已經(jīng)存儲了大約471萬患者的數(shù)據(jù)。下圖是北大人民醫(yī)院CDR目前的使用情況：

影像中心

由于很多學(xué)科都以影像為支撐，醫(yī)院的影像系統(tǒng)非常復(fù)雜，包括心電圖、DSA(血管造影)、超聲、核醫(yī)學(xué)、病理，就連口腔和CT都有影像。所以，如何在醫(yī)院里如何以病人為中心，統(tǒng)一調(diào)度所有影像數(shù)據(jù)，就是一個不小的挑戰(zhàn)。

2012年，醫(yī)院建立影像數(shù)據(jù)中心，在這個系統(tǒng)里，醫(yī)生可以調(diào)閱一個病人的所有的影像數(shù)據(jù)。平臺實現(xiàn)了統(tǒng)一管理、存儲、調(diào)閱和展現(xiàn)。

運營數(shù)據(jù)中心

2008年起，北大人民醫(yī)院開始對所有后臺運營的數(shù)據(jù)建立統(tǒng)一的管理系統(tǒng)。此后陸續(xù)建成了固定資產(chǎn)管理、物流采購管理、物流庫存管理、統(tǒng)一采購平臺、財務(wù)應(yīng)付管理、財務(wù)應(yīng)收管理、人力資源管理和外圍業(yè)務(wù)運營系統(tǒng)等。

由于固定資產(chǎn)管理和藥品、低值和高值耗材的管理占了醫(yī)院流水的60%多，我們決定統(tǒng)一用物流管理平臺來管控;人力資源管理系統(tǒng)則主要管理薪酬、五險一金、獎金績效等;統(tǒng)一的B2B平臺則實現(xiàn)了對外自動化的采購流程—— 無需人工，平臺自動和供應(yīng)商進(jìn)行供應(yīng)鏈的整合。

運營管理系統(tǒng)非常重要，是整個醫(yī)院后臺支撐的基石。

三大信息模塊數(shù)據(jù)的變現(xiàn)思路

我一直提倡要從需求端出發(fā)。醫(yī)生的科研需求大致可以分為八大類：風(fēng)險預(yù)測模型、人群健康管理、藥物及器械安全型監(jiān)測、疾病及治療的異質(zhì)性分析、精準(zhǔn)醫(yī)療及臨床決策、醫(yī)療質(zhì)量及行為評估、公共健康和研究應(yīng)用。

目前，我們能夠看到的應(yīng)用主要有三件事：

• 用數(shù)據(jù)形成臨床流程和臨床指南
• 用智能科研平臺改進(jìn)醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)
• 用數(shù)據(jù)驅(qū)動科學(xué)的醫(yī)院管理

大數(shù)據(jù)如何輔助科研?

要讓大數(shù)據(jù)真正服務(wù)于科研，必須要思考的問題是，如何把大量的臨床資料和臨床科研整合在一起，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為解決臨床需求的知識。大數(shù)據(jù)科研平臺的核心功能，就是提供一個平臺，運用各種大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法等，為醫(yī)生和科研人員提供一個工具。

大數(shù)據(jù)帶來的真正意義是，通過歷史的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，做沒有假設(shè)的研究。

科研、IT和數(shù)字科學(xué)三方合作的基本邏輯是：首先，也是最重要的一點，醫(yī)生在長期的臨床工作實踐中，總結(jié)、思考后，提出科研問題和目標(biāo);第二，基于這個目標(biāo)，醫(yī)生提出需要哪些數(shù)據(jù)，并從所有數(shù)據(jù)中確定所需要的臨床條件;最后，技術(shù)人員根據(jù)這些需求把數(shù)據(jù)整理好，最終達(dá)到支持臨床研究的目的。

我們醫(yī)院曾經(jīng)有一個心內(nèi)科專家提出，想要做出心衰病人出院1年后再入院發(fā)生率的預(yù)測模型，了解其影響因素。因為心衰病人基數(shù)大，且住院期間發(fā)生的費用是其醫(yī)療總費用的60%，從衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)角度上說，這個研究非常有意義—— 減少再入院率是減少醫(yī)療費用的關(guān)鍵因素。

對于這個項目而言，第一件事就是確定研究對象。技術(shù)人員根據(jù)ICD診斷為心衰的指數(shù)，篩選出了自2010年到2015年間的14985份疑似病歷，但I(xiàn)CD只能作為初選的納入標(biāo)準(zhǔn)。

確定真正的研究對象，要使用改良的Framingham心力衰竭診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行復(fù)核。要從每份疑似病歷中提取癥狀、體征、診斷、病史、輔助檢查和治療等數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)分析把有差異的病歷都抽取出來。

評估下來，如果靠人來篩選的話，每份病歷需要耗費半小時，以每天連續(xù)工作10小時、無節(jié)假日計算，需2.05年的時間。這樣的投入成本讓研究看起來不可操作。

并且，已有的主客觀病歷數(shù)據(jù)，都是非結(jié)構(gòu)化的，不可以直接被使用。

這種情況下，北大人民醫(yī)院的科研數(shù)據(jù)平臺nova就發(fā)揮作用了。

平臺首先做的就是做自然語言分析，其使用NLP(將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理的一種分詞方法)，將自然語言進(jìn)行全切分，比如將“他說的確實在理”這句話，切分為“他”、“說”、“的確”、“確實”“實在”、“在理”。

將院內(nèi)CDR(如醫(yī)院DB，HIS, LIS, DBn等)，院外客觀數(shù)據(jù)(健康管理智能硬件、體檢、基因檢測、公共職能)和院外主觀數(shù)據(jù)(生活量表、隨訪等)等結(jié)構(gòu)化之后，nova就可以做一個數(shù)據(jù)處理層了，也就是把所有的數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽，再用一系列的大數(shù)據(jù)技術(shù)，把浩如煙海的原始的臨床數(shù)據(jù)變成可搜索的數(shù)據(jù)。

在此基礎(chǔ)之上，還有一個數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，這個平臺上搭載了科研系統(tǒng)分析平臺、項目管理平臺(多中心管理、患者管理、疾病管理、隨訪管理系統(tǒng)、eCRF管理系統(tǒng))等，以這種方式給醫(yī)生提供科研工具。

Nova只花了1周左右的時間，就提取了心衰再入院及非再入院患者的特征變量，找到了研究所需的所有數(shù)據(jù)—— 一共納入1103例心衰患者，研究變量123個，共135669個變量。

通過“隨機(jī)森林算法”，技術(shù)人員找到年齡、糖尿病、高脂血癥、缺血性腦血管病、慢性阻塞性肺病、舒張壓、血清白蛋白、血清鈉、Ln血膽固醇和出院帶β受體阻滯劑等10個可能影響患者未來再入院率的指標(biāo)，然后做了一個比例風(fēng)險的模型，把各個因素加權(quán)后變成一個公式。

最后回到臨床，這個公式在新進(jìn)病歷中得到了很好的驗證。

截至今年7月底， nova上有科研統(tǒng)計需求101個，涉及臨床科室35個(北大人民醫(yī)院臨床科室數(shù)44個，占比80%)，已有用戶數(shù)256人(北大人民醫(yī)院醫(yī)生數(shù)945人，占比達(dá)27.1%)，7月單月，醫(yī)生查詢次數(shù)達(dá)到2718次。

我們做科研數(shù)據(jù)平臺nova有4個基本邏輯：

• 無論結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化，必須要先有數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)需要整合。
• 技術(shù)永遠(yuǎn)不是最大的問題，技術(shù)只是一個支撐。
• 以應(yīng)用為導(dǎo)向。

實踐發(fā)現(xiàn)，科研數(shù)據(jù)平臺能夠大大提高科研效率;不僅如此，平臺還革新了傳統(tǒng)的有假設(shè)驅(qū)動的研究方法，創(chuàng)造了無假設(shè)的研究方式;最后，好的研究想法都是臨床中發(fā)掘出來的，科研工具用完之后還得回到臨床，完成PDCA的循環(huán)反饋過程。