【摘要】 新時期醫院的業務信息系統數量日益增長，醫院積累了多種業務系統的大量臨床數據，但大量數據不等于大數據，大數據是大量有內在邏輯關系的數據，是可用于統計分析的標準化數據。臨床數據中心是通過集成平臺將疾病資料標準化處理，按照邏輯關系分類存儲的數據倉庫。根據不同主題建設臨床數據中心，可使數據更為有效地得以利用。本文對建設腦血管病臨床數據中心的經驗進行介紹，針對不同主題進行設計建設，可以高效、可靠和方便地對腦血管病診療數據進行集中管理和使用，從而改善醫療流程，提高醫療質量，促進醫院的管理決策和科學研究。

 

隨著醫療信息化建設的不斷加快，醫療數據類型、標準和規模也日益增長，醫療已全面進入“大數據時代”[1]，醫院信息化建設目前已經進入標準化、平臺化和一體化的新階段[2]。

 

國內的三級醫院不僅擔負著本區域的醫療救治任務，還需要承擔優勢專業人才培養、對基層醫療機構進行資源輻射、醫學科研的創新和發展等社會職責。傳統的數據匯集和整合方式無法滿足大數據背景下大型醫院的臨床、科研及社會責任需求，因此，數據中心的建設尤為重要[3-5]。首都醫科大學附屬北京天壇醫院是一所以神經科學為優勢學科，集醫療、科研、教學為一體的三級甲等醫院，醫院根據業務需求，建設了患者臨床離線數據中心、臨床實時數據中心、醫院運營管理數據中心，根據學科特點建設了腦血管病臨床數據中心等專病數據中心。專病數據中心建立和完善后，可以通過支持臨床科研課題項目的數據分組，實現對臨床科研項目的入組人群進行特征分析，并提供按照臨床事件的絕對時間及相對時間分析模型對不同事件、時間斷面的數據變量進行抽提與分析，對已入組的病歷進行自動的數據特征匯聚分析和數據的多態展示。數據中心匯聚醫院臨床、影像、生物等數據，并對提取的數據進行統一規則數據清洗、整合聚集數據表達、建立模型進行數據分析，并通過文本挖掘、深度學習、聚類、關聯規則、邏輯回歸等算法，最終實現合理解釋可視化[6-8]。

 

本文通過介紹天壇醫院腦血管病專病數據中心的建設經驗，以期為國內更多的專病數據中心建設提供借鑒。

 

臨床數據中心總的技術路線是完善頂層設計、建立數據協同網絡、建立臨床數據中心、推進數據研究與應用。其中完善頂層設計包括建立腦血管病診療規范和臨床數據內容與標準；建立數據協同網絡包括建設數據交換網絡、規范電子病歷（electronic medical record，EMR）數據集成與交換；建立臨床數據中心應注意數據質量控制、分布式大數據存儲、數據安全控制、數據隱私保護、數據共享機制等問題；推進數據研究與應用包括流行病動態監測與預警、醫療質量監測、評估與改進、診療方案研究與改進、單病種衛生經濟研究以及腦血管病健康服務應用。

 

臨床數據標準、臨床指標體系、臨床業務規范、規則知識庫、數據交換標準、技術準入標準等內容均屬于標準規范的制定范疇。因目前尚無適用于國內臨床環境的腦血管?？萍膊祿藴?，所以數據中心的首要目標是腦血管?？萍膊祿藴驶?。以《信息技術-元數據注冊系統》（Information Technology-MetadataRegistries，MDR）為基礎架構，以數據元信息模型為核心，借鑒國際和國內通用數據元體系，結合腦血管病的實際臨床數據需求建立?？萍膊祿藴?。數據元模型包括概念模型、數據元成分、基本屬性和關鍵屬性、數據集等信息。標準化工作采取分工協作、滾動增加的方式，開發了數據元管理系統，共匯總腦血管疾病電子病例報告表42個。經過專家評議將電子病例報告表表單歸納為8大類，18個子類的數據集結構，包含1188個數據項。完善頂層設計后，進行網絡和數據中心的具體軟硬件建設。

 

數據中心主要整合了醫院信息管理系統（hospital information system，HIS）、實驗室信息管理系統（laboratory informationma n agement sys t em，LIS）、EMR、心電圖（ele c t ro c a rd iog r am，ECG）、醫學影像存檔與通訊系統（picture arch ivi ng and communication systems，PACS）五大系統，包含入院、評估、診斷、出院、發藥、電子病歷文檔、檢查報告、住院手術、住院結算、病案首頁、檢驗報告、檢驗明細、醫囑、醫囑執行、門診結算、患者基本信息、用藥、門診處方、門診掛號、癥狀、體溫單測量、轉科、部門、職員、藥品、詞匯等26類臨床數據。實現了以患者為中心，事件時序為組織結構，數據與文檔數據相結合的服務模式。

 

數據中心提供多維視角數據可視化，助力問題挖掘與發現；實現數據自動清洗，全方位數據質量監控；支持分布式實時查詢，快速高效地挖掘疾病關聯等主要功能?？蒲蟹治龇矫嫣峁┝擞绊懸蛩胤治?、病因分析、相關性分析、疾病預后分析、干預對比分析、生存分析、智能預測、真實世界研究、衛生經濟學分析等主要應用。通過數據中心，系統可以完成基于臨床邏輯的指標分析計算，對某些具體問題提供參考，如急性缺血性卒中患者在發病8 h內就診，45 min內是否獲得頭顱CT影像信息，對臨床決策給予支持。

 

從2017年開始，經過3年多的建設，天壇醫院腦血管病臨床數據中心基本成型。成型后的數據中心為醫院醫療質量管理、分級診療、臨床研究、醫保精算、疾病管理以及開放共享數據等多個方面提供了便利。表1中展示了2017年、2018年和2019年專病數據中心建設期間缺血性卒中二級預防藥物的應用率，可以看出，因為天花板效應，在減少人力資源投入的前提下，各項醫療指標基本保持平穩，合并糖尿病的患者降糖藥物治療率等指標穩中有升，數據中心充分發揮了應有的作用。

除此之外，醫院進行了基于數據中心的腦血管病病種醫療質量自動評價指導醫療質量的過程管理。得益于醫院信息化系統自動性、及時性、有效性、真實性和可溯性的臨床醫療質量的評價模式，根據病種醫療質量控制的指標分解的數據元，從數據中心抽取相關質量控制數據，形成質量控制病例數據中心，使病種質量評價工作可以充分利用臨床診療工作過程中產生的客觀性數據資料，在不增加醫院和醫師臨床工作負擔的前提下，準確、客觀地反映醫院的臨床診療以及病種醫療質量水平的實際狀況，為臨床醫療質量的評價和持續改進提供有力的信息化數據支撐，分析模式如圖1所示。

 

基于醫院信息化系統的腦血管病的病種醫療質量自動評價模式不同于既往人工錄入的醫療質量登記模式，它客觀地將臨床醫師的日常醫療活動行為借助醫院信息化系統的手段進行客觀記錄并進行可溯源性的評價。在新模式下，醫師日常臨床診療工作過程中所產生的數據作為主要的質量監測來源數據，通過反映實際工作狀況的業務系統數據，了解各項質量指標的當前完成情況，并能讓臨床醫務人員及時了解到實際在發生的醫療質量指標數據，發現不足之處，進而制訂質量控制工作的改進目標以及相應信息系統輔助決策的臨床工作方法。比如缺血性卒中急性期靜脈溶栓指標，通過數據中心對急診掛號、分診、開立醫囑、檢查和化驗報告時間及用藥時間等信息提取，可以精細化掌握靜脈溶栓流程的細節，根據存在的短板，反饋到相關醫療的業務流程，進行閉環管理，從而進一步縮短患者到院到給藥的時間。

 

綜上所述，平臺化、標準化專病數據中心的建設，可以助力醫院科研發展，提高醫療服務水平，同時實現管理數據的科學分析，為醫院精細化管理提供準確、科學、多維度的數據分析支持。進一步推廣和加強各醫院甚至區域和全國范圍內的專病數據庫建設，可以更有效地整合醫院、區域和全國范圍內的醫療衛生數據，形成覆蓋不同疾病預防、治療、康復全程的數據資源，提高疾病的防控水平，帶動科研管理、生物醫藥、健康服務、醫療保險等產業的發展，提升我國在國際生物醫藥領域的綜合競爭力。

 

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