医疗信息化建设应关注协同效应

 

    如何在大数据时代做好医疗卫生信息化建设，是值得我们思考的问题，也是在我医疗卫生数据量爆发式增长背景下，医疗信息化建设面对的新命题。

 

    系统架构可扩展诉求提升

 

    医疗卫生数据主要来源于三方面：一是生命科学领域及医药研发领域。随着高通量测序的发展和逐步应用，生命科学领域的数据量正在高速增长，每台高通量的测序仪每天可产生约100GB的数据，仅华大基因一家中基因公司，每天有一百多台这样的测序仪在满负荷运行着，产生10TB的数据。

 

    二是医疗领域。医疗机构数据看，数据结构复杂，包含大量半结构化或非结构化数据，单个半结构化数据（如心电图、B超、CR、等）的数据量远远大于单个结构化数据（如XML文文件），如一张普通图像大约150MB、一个标准的病理图接近5GB,而一个XML文档大小约几十K,随着医疗机构信息化建设转向临床信息系统，越来越多医院将建设PACS、LIS系统，从而产生大量非结构化数据。

 

    除医疗机构数据外，医疗领域大数据还包括患者在医疗机构医过程中产生的、缴费、新农合基金使用情况、医保资金使用情况、诊断结论、过程等数据。根据卫计委201颁布的人口健康信息管理办法（试行）要求，电子健康档案、电子病历、全员人口信息等人口健康信息需要实现保存，医疗领域数据量将逐年累积增加。

 

    三是移动医疗领域。可穿戴式医疗设备目前逐步从概念走向现实，其重要的应用在医疗健康管理领域，从谷歌眼镜、苹果手表到耐克腕带等均具备一定医疗健康管理功能，为用户提供身体素质指针监测、疾病数据跟踪等服务。随着可穿戴式设备的发展，未来将产生大量的医疗健康数据。

 

    面对来源丰富且日益膨胀的医疗卫生数据，目前医疗信息化的存储架构无法满足大数据应用的需要，在处理和查询大数据集时更是力不从心，需要设计新的以数据为的计算模型和系统架构，把医疗卫生各个业务系统独立的、分散的、不同或不同级别的存储产品统一到一个或几个大的存储池下，形成逻辑上统一的整体，进而根据数据整合或应用整合的需要将数据迁移到相应的存储空间，从而实现医疗信息化中存储架构的统一规划和署。

 

    传统数据分析系统亟待变革

 

    目前，医疗卫生数据结构较为复杂，除了普通结构化数据外，多为半结构化或者非结构化的数据，如心电图、B超、、MR、CR、等临床影像文件多为非结构化数据。在“大数据”时代，传统的数据库分析系统正面临着一次历史性变革。

 

    目前外已经有许多机构开始深入医疗数据的挖掘利用，并已经从大数据中找到了与医疗卫生相关的潜在价值，例如：早在2009年，甲型H1N1流感爆发的几周前，Google开发“谷歌流感趋势”延伸服务，通过分析大量用户对于流感有关词条所做的搜索记录识别流感爆发，与机构相比Google能提前1~2周预测流感爆发，预测结果与数据相关性高达97%.

 

    苹果前总裁史蒂夫·乔布斯在与胰腺癌症斗争的过程中也应用了大数据，他是上个对自身大多DNA和肿瘤DNA进行排序的人，通过分析整个基因数据的大数据文文件，乔布斯的医生能基于他的特定基因组成按需用药。数据显示，胰腺癌患者的亡率较高，出现症状后患者的平均寿命仅为9个月，5年生存率不到2%,但是乔布斯通过大数据开发出的个性化药物将生命延长了好几年。

 

    相对外医疗卫生数据挖掘的进展，我医疗卫生数据挖掘才刚刚起步，大分医疗卫生机构还停留在数据的准确性层面，而非从数据关联性方面分析挖掘数据价值，需要加大对医疗卫生大数据分析的投入，通过对医疗卫生大数据的存储、处理、查询和分析，辅助医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，帮助相关机构突破医疗方法和药物革新，支持地区甚至医疗行业主管优化医疗资源及服务配置。

 

    信息化建设应关注协同效应

 

    大数据时代医疗信息化建设从产业角度看，未来将创建一个以患者为，数据流通，准确分析的价值链条。在此链条中政府、医疗卫生机构、医疗信息化软硬件提供商等应明确各自定位，协同合作，才能在大数据时代做好医疗信息化建设。

 

    （一）政府应发挥政策制定、产业发展推动作用

 

    政府在医疗信息化建设中应充分发挥政策制定、产业发展推动的作用。目前我医疗信息化标准建设并不完备，基础的电子病历和电子健康档案建设标准虽然已经出台，但目前并没有出台针对大数据时代医疗信息化建设中涉及的各项数据的采集、传输、处理及相关医疗信息架构的标准。

 

    （二）医疗卫生机构应前瞻署医疗信息化建设

 

    医疗卫生机构是医疗信息化建设主体，在进行医疗信息化建设过程中应该有前瞻意识，勇于将新一代信息融入医疗信息化建设过程中。

 

    目前，一些医院已经进行了诸如移动医疗、远程医疗等尝试，但对于大数据，医疗卫生机构的应用仍然较为保守，仍停留在BI用大数据辅助办公阶段，用于临床准确用药的较少。未来，随着大数据相关的逐步成熟，医疗卫生机构应逐步将大数据从辅助办公拓展到提高临床医疗服务服务方面。

 

    （三）I厂商应加大上下游合作，瞄准大数据下医疗信息化建设积极开发新产品

 

    软硬件设备厂商作为医疗信息化的提供者，应瞄准大数据下医疗信息化建设新机遇开发新产品，加大上下游产业链合作。如针对可穿戴设备产生的大量健康监测数据，医疗信息化软硬件设备厂商可以与下游医疗卫生机构合作，将医疗服务前置，使患者能够尽快发现可能的健康隐患，甚至在家中能通过智能终端定期查看可穿戴设备中记录的健康信息，并得到医疗机构相关医生给予的医疗健康诊断信息及诊建议，实现“治已病”向“治未病”的转移。

 

    由于可穿戴设备具有小巧、轻薄的特点，对电池的续航能力和CPU、无线传输芯片的功耗提出更为苛刻的要求，医疗信息化软硬件设备厂商需要软硬件厂商与上游处理器、存储器、电源、无线通信、软板、传感器、执行器等主要零件厂商合作，共同开发具有功耗低功能强的可穿戴式医疗产品。