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榮耀標識怎樣從臟亂差的醫療大數據中提取價值（一）
編輯導語：隨著醫療衛生信息化建設進程的不斷加快，醫療數據的類型和規模也在以前所未有的速度迅猛增長。大數據時代，學會分析數據并且將其應用至工作中，不僅可以節省時間，提高效率，還能提取其中的價值，為醫生和患者提供便利。
一、醫療大數據的背景
迫切的需求：
- 缺乏統一整體的頂層設計：以HIS為核心的堆疊式建設，醫院整體信息化的擴展性較差，很難適應后續的信息化發展；
- 臨床應用深度不夠：實現醫院以臨床為中心、為患者提供優良的醫療服務，實現全面準確的臨床醫療信息源，提高醫療質量和服務水平；
- 缺乏運營精細化的支撐：沒有形成資源的集中統一管理，未建立醫院人財物的一體化管理；
- 缺乏全院的數據整合、數據利用率較低：數據的利用率較低，沒有對臨床和管理起到支撐；
- 信息系統間交互耦合度過高：基于HIS系統的一體化設計，耦合度較高；數據集中存儲，帶來系統升級和數據安全等問題；
- 數據標準規范性問題：缺乏全院的數據標準規范，系統間數據共享率低。
二、醫療大數據的來源
1. 病人就醫過程中產生的數據
從掛號開始便將個人姓名、年齡、住址、電話等信息輸入系統；面診過程中病患的身體狀況、醫療影像等信息也會被錄入系統；看病結束以后，費用信息、報銷信息、醫保使用情況等信息被添加到醫院的系統里面。
這就是醫療大數據最基礎、最龐大的原始數據資源。
2. 臨床醫療研究和實驗室數據
臨床和實驗室數據整合在一起，使得醫療機構面臨的數據增長非?？?，一張普通CT圖像含有大約150 MB的數據，一個標準的病理圖則接近5 GB。
如果將這些數據量乘以人口數量和平均壽命，僅一個社區醫院累積的數據量就可達數萬億字節甚至數千萬億字節(PB)之多。
3. 制藥企業和生命科學
藥物研發所產生的數據是相當密集的，對于中小型的企業也在百億字節（TB）以上的。
在生命科學領域，隨著計算能力和基因測序能力逐步增加，美國哈佛醫學院個人基因組項目負責人詹森·鮑比就認為，到2015年，將會有5000萬人擁有個人基因圖譜，而一個基因組序列文件大小約為750MB。
4. 智能穿戴設備帶來的健康管理
隨著移動設備和移動互聯網的飛速發展，便攜式的可穿戴醫療設備正在普及，個體健康信息都將可以直接連入互聯網，由此將實現對個人健康數據隨時隨地的采集，而帶來的數據信息量將更是不可估量的。
三、醫療大數據的價值
1. 服務居民
居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。妙健康提供了專業的醫生團隊，能夠在線幫助用戶解決各種病癥，進行健康指導。
居民也可以在其掌上藥房購買日常所需藥品，方便快捷。
2. 服務醫生
臨床決策支持，如用藥分析、藥品不良反應、疾病并發癥、治療效果相關性分析、抗生素應用分析；或是制定個性化治療方案。通過妙健康在線醫生，醫生可以在線進行相關的醫療指導，做出醫療診斷，還能夠有效減少門診量。
3. 服務科研
包括疾病診斷與預測、提高臨床試驗設計的統計工具和算法、臨床實驗數據的分析與處理等方面，如針對重大疾病識別疾病易感基因、極端表現人群、建立個人健康醫療檔案等。
個人健康醫療檔案的建立，能夠讓個人醫療信息共享，讓醫生能直接快捷地了解患者既往病史，避免了重復問診的現象，使患者能夠及時有效地接受治療。
4. 服務管理機構
規范性用藥評價；流行病、急病等預防干預及措施評價；公眾健康監測，臨床路徑的優化等。
5. 公眾健康服務
包括危及健康因素的監控與預警、網絡平臺、社區服務等方面。通過數據采集、風險評估、健康干預等方式來為客戶提供健康管理等一系列服務服務。
四、醫療大數據的現狀
1. 數據異構
多平臺，多種接口，數據類型沒有一個標準，只能是點對點的對接大量數據，內容冗雜、過程繁復、速度緩慢。
2. 主題分散性
就診信息分布在不同的平臺上，不能夠形成以患者為中心的所有電子化就診信息集成，不能提供完整、全面、準確、及時的患者臨床信息。
3. 數據量大
在大數據背景下，行業應用的數據量通常都以億級別計算，存儲通常在TB/PB級別甚至更多。
4. 數據多態
數據模型在數據出現之后才能確定，數據模型隨著數據量增長不斷演變。
五、建立醫療大數據資產目錄
依據衛生部信息化工作領導小組辦公室衛生部統計信息中心2011年3月發布的《基于電子病歷的醫院信息平臺建設技術解決方案——業務部分》所示：
1. 臨床服務域
包含12個二級類目：患者標識、患者服務、入出轉、醫囑、病歷文書、護理文書、檢驗、檢查、手術麻醉、治療、輸血、健康體檢，業務子域共計26個。
2. 醫院管理域
包含4個二級類目：醫療管理、人力資源管理、財務管理、物資及后勤服務管理。共有業務子域共26個。
3. 平臺應用域
包含5個二級類目：區域醫療協同、管理決策、臨床決策、公共衛生信息上報、患者公眾服務。共有業務子域20個。
根據臨床服務、醫院管理、平臺應用三域，梳理建設以業務活動為核心的數據資產目錄，根據業務活動主題梳理數據元標識符，保證每一個數據元的標識符具有唯一性（基本數據集：城鄉居民健康檔案、疾病管理、醫療服務、電子病歷等）。
1）數據元標識符“DE08.10.052.00”來源依據《TCHIA 7.3-2018 高血壓?？齐娮硬v數據集 第3部分：高血壓門(急)診處方》
2）數據允許值“WS218–2002”來源依據《WS 218-2002 衛生機構（組織）分類與代碼》
六、從業務系統中抽取數據
關聯映射業務系統表字段，并創建調度任務，如圖五：
映射多表情況下，需要選擇關聯表主外鍵字段，如圖六：
調度任務可支持針對單表、全表，歷史數據抽取，實時數據監聽抽取倆種模式，如果圖七：
七、數據質量質控
具有對數據質量進行評估的完整的指標體系，至少應該有完整性（事件、表單、記錄、表項）、一致性（主數據一致性、邏輯一致性）、唯一性（無二義冗余、指標及計算口徑）、及時性、原始性、可溯源性及可測量性。
八、數據中臺建設
根據數據資產目錄快速定位業務主題，如圖八：
根據不同業務場景，自定義勾選數據元名稱，自動生成API或新的主題庫（數據集市）。
本文由 @CTO老王 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
題圖來自 Pexels，基于 CC0 協議
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