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医院根本没有大数据?五大临床科研探索路径带

  在“数据爆炸”的时代背景下,世界逐渐被数据所“淹没”,随之而来的“大数据”更是渗透到人类生产、生活的各个领域,推动着新一波的技术革命,在这一波时代大潮中,每一个医疗工作者迫切关心的是医疗行业如何运用“大数据”这一革命性的技术。来自北京大学肿瘤医院(以下简称“北大肿瘤医院”)的信息中心工程师王立军,从医疗的角度分享了大数据在医院中的实际应用。

  北大肿瘤医院作为一家集医、教、研于一体,预防、治疗、康复相结合的三级甲等肿瘤专科医院,具有较高的医疗技术水平和较强的医疗服务能力。在2010年被批准为教育部“恶性肿瘤发病机制及转化研究”重点实验室,医院现有29个临床科室,14个医技科室,27个病区790张病床,年住院人数4万余人次,年门诊量45万余人次。如何让数据发挥更大的作用,为肿瘤患者更好的服务,成为信息中心不断思考的问题,在一系列的尝试过程中,王立军对于“大数据思维”,也有了独到的见解。

  众所周知,大数据具有量大、多样、快速、高值的特点。“从大数据的特点来看,医院当前没有完全意义上的大数据;大数据技术是传统IT的突破性提高,但说不上革命性创新”,北大肿瘤医院信息中心工程师王立军这样说道。

  既然医院现阶段根本没有真正意义的大数据,为什么大家都在谈医疗大数据?其实对于医疗大数据来说,不能单纯只靠量大来衡量,真正的价值在于运用医疗大数据的技术实现历史医疗资源的再利用,并借助大数据的思维和方法进行研究,完成过去传统思维、方法、技术无法完成的任务,解决过去无法解决的问题,使得数据加以利用,形成从量变到质变的过程,同时通过多维度的分析研究,实现对医疗数据的高效检索、后结构化、分析计算。

  与普通的综合医院相比,专科医院在各方面都有其自身的特点,北大肿瘤医院的临床数据同样存在一些特殊性:

  对于肿瘤医院来说,病人出院后,医院需要对病人的复发情况进行实时监测,因此如果把每个过程、每个阶段联系起来,传统的技术则无法实现,此时就需要医院利用大数据来实现。

  经过医院信息化20余年的发展,临床所需的单一患者数据已基本能满足,但是临床数据应用由于数据质量、数据标准、数据挖掘等问题,还处于试验阶段,无法规模化应用于临床。近年来随着医院科研任务及要求的增加,对科研数据获取的准确性及效率要求越来越高,传统的手工或半手工获取科研数据的方式已不能满足要求,因此解决医院的科研数据问题,成为医院IT人员的重要任务。

  面对当前科研存在的二次录入数据效率低,增加临床大夫负担、书写效率低及使用率低、临床医学科研项目数据分散、数据不延续等问题,北大肿瘤医院通过以下五个临床科研探索路径进行尝试实践:

  传统的“到信息部或统计室通过数据查询工具筛选符合条件的入组患者列表,查询病案或电子病历记录,将符合条件的数据录入数据库,最后对数据库进行分析”。这种方法的缺点是数据收集效率低下、准确性差。面对这个问题,医院思考通过结构化病历搜集数据,并因此做了第二阶段的尝试。

  病历模板结构化采集数据是业内共识,然而易增加临床大夫负担,且后期利用仍需要临床大夫进行二次整理,书写效率低导致使用率低,无法满足临床科研采集的需要,那么能否后台靠算法自动转换成结构化病历呢?

  这一阶段则是基于上述结构化电子病历前结构化的难题产生的,因此在做该采集系统时,要求数据尽量在发生期进行采集,同时以医师为视角,提升临床书写效率,以电子病历为平台,建立临床科研一体化病历书写与采集体系。在实现科研数据收集的同时,不增加日常工作量。目前北大肿瘤医院已经完成5000例的病人数据收集。

  上一路径虽然实现了基于前瞻性研究的科研数据搜集,但是回顾性研究数据如何解决?基于CDR的科研数据采集体系成为了解决方法,该体系集合临床各种数据,CRF表单对应模式,填报人(医生或护士)进行确认填写表单(机器对应自动填写),同时基于传统SQL的人工分析思路,做后结构化病理报告等关键数据,但是病历的问题并没有最终解决,对于如何唤醒“沉睡的历史病历”,医院又进行了基于大数据的机器学习。

  通过后结构化,保持医生书写习惯和思考逻辑的基础上,实现对既往病历的结构化处理,满足科研数据采集需求。

  通过以上五个阶段的临床科研路径探索不难发现:挖掘数据价值,不仅限于解析清洗出临床数据,而是在于数据价值临床、科研、产业的转化,因此如何挖掘真正有价值的数据,这就对数据的高准确性提出了要求。

  最后,王立军还说道:“医院目前在做健康筛查,也就是将常人的信息跟患肿瘤人的信息进行走势观测,从而实现对肿瘤的预测,未来有可能实现滴血验肿瘤。”对于医疗大数据的发展前景,他表示十分看好,同时也期待大数据在基因组学分析等方面的更高一级应用的出现。

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