健康医疗大数据应用案例——北大肿瘤医院案例

结合医院实际案例，给大家介绍一下健康医疗数据的应用。北大肿瘤医院的信息化是从2000年起步，以收费、挂号、结算为主，过去都是手工的，后来都是电脑的。第二步2005年后四年，逐步建设了全院的临床信息系统、包括电子病历等，把手术、麻醉、合理用药，几乎所有业务都涵盖进去。再往上一步就是数据整合，互联互通。包括北京市30家医院的电子病历数据共享，为了避免重复开检查单，给医生提供一个途径，让医生能够了解患者全部的诊疗信息。目前这个项目正在北京市开展并逐渐扩大。之后就是数据的利用，因为数据最终是生产力，只有数据利用好才能改进医疗方案。整个过程，之前建临床数据中心，到后来用大数据方法建立大数据检索平台以及2017年的探索性的应用，到2018年多场景、多模态、多种方式全方面的应用。当然接入的数据，从最早的管理数据、临床数据到公共医学数据，全部集中在一起。其应用场景主要是临床、科研、管理、教学。大数据检索、全诊疗视图、多学科会诊、辅助诊疗治疗等等。

诊疗概览。如何给医生一个全方面的患者信息，依托大数据平台的诊疗视图把患者的治疗次串联起来，智能分离并展现出患者第一次诊断、手术、化疗等关键医疗时间。这是MDT，也就是多学科会诊。单个临床科室搞不定的疑难病例需要多学科大夫来会诊，提高精准治疗。过去是手工的，而现在利用这个平台，跟疾病特征有关的既往疑难病历都可检索出来，也可以推送相关的医疗文献，为病例讨论提供一些循证医学证据。所以我们要提供这样的一种资源。

科研应用。过去大夫做科研就是查文献、数据库，而现在有个疾病图谱，科研主要是提出问题、解决问题。研究方向现有的数据能否支撑研究。假如一般研究是需要1000例，而现在500例，我可以从里面找到相关的数据看是不是支撑我们的研究，相当于科研的前期科研评估场景。评估之后数据要采集，通过这个平台把患者分成对照组和临床组进行分类。医疗数据进行后结构化处理分析之后进行信息点的采集和分类，有5700多个信息点，而平台建设初期不过2000多。对数据进行分类、提取、导出，再进行加工利用，那么科研雏形就出来了。

临床实验可能大家比较陌生，比如新药研发。国外新药研发经过非常长的周期，从最早的问题点到药物研究、动物研究、人体研究、疾病研究、临床研究，这个过程非常长。最近几年几乎要把所有药进行整体研究，重新做临床研究。这将是一个非常巨大的市场前景。(https://www.daowen.com)

临床DRG（疾病相关诊断分组）。这是单病种的管理，基于大数据技术的DRG三大指标分析精准度可以具体到患者详细的病历资料（分词），分析维度颗粒度达到数“千”个（方案、用药、检验、检查等）。编码正确性检验校准（并发症等）。比如说胃溃疡看完需要花多少钱？这个费用可能是固定的，这样医院就需要精打细算，对费用和质量方案进行有效的评估和分析。当然哪个病人需要怎么样的治疗、愈后怎么样，我们要进行多维度分析才知道和改进。

病历内涵质控。病历内涵质控通过数据智能分析和监控，全面覆盖和发现各种数据质量问题；建立定性定量的问题分析方法，在问题发生源头及时发现和反馈病历问题，明确病历质控方向；利用大数据技术，通过数据清洗、标准化、建立模型，深度优化底层医疗数据，从根本上逐步提升医院的数据质量。

教学应用。临床数据与知识库关联应用，从海量文献中精确找到相关文献，自动推送相关患者与病理，做到理论和临床实际案例相结合，临床数据和知识库和临床指南以及大量病历关联起来，这样也便利教学。