疫情面前，醫(yī)院是否需要數(shù)據(jù)中臺(tái)?

　　這一切只是聚光燈下數(shù)據(jù)中臺(tái)的冰山一角，數(shù)據(jù)中臺(tái)作為從業(yè)務(wù)視角而非技術(shù)視角的技術(shù)，應(yīng)用已經(jīng)慢慢地向傳統(tǒng)領(lǐng)域滲透。

　　2019年，佛山市婦幼保健院馬麗明主任在演講《中國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)新一代數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的探索》中講述了在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時(shí)代，醫(yī)療信息化工作者不易的摸索之路，也表達(dá)了醫(yī)院場(chǎng)景對(duì)于人工智能技術(shù)的真實(shí)需求。

　　醫(yī)院信息化的基礎(chǔ)設(shè)施好比是地基。而現(xiàn)實(shí)是，地基之上的建筑物并不能等到基礎(chǔ)設(shè)施完全到位了才開(kāi)始起步。中國(guó)醫(yī)院的信息化步伐與人工智能技術(shù)的落地都在同一片工地里熱火朝天地開(kāi)工。

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)的需求背景

　　眾所周知，新醫(yī)改的核心就是“騰空間、調(diào)結(jié)構(gòu)、保銜接”。騰空間，就是騰出地方,讓出空間，包括取消藥品加成和采用兩票制集中采購(gòu)壓縮藥品中間環(huán)節(jié)的利潤(rùn)，同時(shí)規(guī)范醫(yī)療服務(wù)行為。

　　通過(guò)調(diào)整醫(yī)療價(jià)格、服務(wù)價(jià)格來(lái)調(diào)整醫(yī)療現(xiàn)在的結(jié)構(gòu)，藥品大型檢驗(yàn)、檢查的價(jià)格往下調(diào)，能夠體現(xiàn)醫(yī)務(wù)人員技術(shù)勞動(dòng)價(jià)值往上升。

　　結(jié)構(gòu)性的調(diào)整對(duì)醫(yī)院機(jī)制帶來(lái)很大影響。新機(jī)制必須要跟社保和財(cái)政補(bǔ)償銜接

　　好。公立醫(yī)院的院長(zhǎng)在這關(guān)鍵時(shí)期面臨挑戰(zhàn)。

　　確保醫(yī)療質(zhì)量的前提下，減少過(guò)度醫(yī)療，提高服務(wù)質(zhì)量是工作的重中之重。但是，如何提升才是關(guān)鍵。在這個(gè)情況下，數(shù)據(jù)分析有了新的歷史使命，新醫(yī)改為信息化賦能臨床提供了加速度。

　　1999年，中國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息化開(kāi)始。

　　2010年，一個(gè)十年的數(shù)據(jù)積累期。

　　2019年，一個(gè)十年的數(shù)據(jù)匯通期。

　　預(yù)計(jì)在2021年后，邁向數(shù)據(jù)應(yīng)用期。

　　產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)從醫(yī)療數(shù)字化，到醫(yī)療智能化需要跨越兩個(gè)門(mén)檻。

　　第一個(gè)，以技術(shù)為核心，向以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息中心有非常多的數(shù)據(jù)專(zhuān)家。美國(guó)很多醫(yī)院的信息中心幾百甚至幾千的人才規(guī)模，其中大部分是數(shù)據(jù)專(zhuān)家。但是，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)專(zhuān)家很少。

　　第二個(gè)，“全科一體化”向“專(zhuān)科定制化”轉(zhuǎn)變，醫(yī)療信息化工作者需要更加熟悉臨床業(yè)務(wù)和流程。

　　不僅如此，醫(yī)療信息化工作者還面臨以下幾個(gè)挑戰(zhàn)，

　　挑戰(zhàn)一，如何利用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)?簡(jiǎn)單來(lái)講，讀懂?dāng)?shù)據(jù)。首先要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，集成標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化。通過(guò)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，定位臨床質(zhì)量和效率問(wèn)題，從而分析問(wèn)題背后的原因。

　　根據(jù)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，使用輔助決策系統(tǒng)改善醫(yī)療質(zhì)量，解決臨床問(wèn)題，提升臨床效能。同時(shí)，能提供指標(biāo)參數(shù)，進(jìn)入下一輪的管理，怎么去更好地做控制和調(diào)整。

　　挑戰(zhàn)二，專(zhuān)科發(fā)展速度非常迅猛，很多的專(zhuān)科系統(tǒng)面臨著井噴，可以看到胸痛、靜脈血栓栓塞癥(VTE)、房顫、卒中和膿毒癥，這么多的專(zhuān)科系統(tǒng)都有特定的專(zhuān)科知識(shí)，專(zhuān)有的診療規(guī)范，特定的服務(wù)環(huán)節(jié)、專(zhuān)有指控和數(shù)據(jù)分析指標(biāo)。

　　這給醫(yī)院信息中心帶來(lái)了很大的困擾。需要面對(duì)很多的廠家，一個(gè)病、每一個(gè)系統(tǒng)都可能是不同廠家提供的產(chǎn)品，需要大量的協(xié)調(diào)。每個(gè)系統(tǒng)都有自己的硬件要求，都需要硬件的投入。每個(gè)系統(tǒng)都要去做接口，支持集成平臺(tái)的方式，造成了大量的重復(fù)工作。都有自己的標(biāo)準(zhǔn)，最終沒(méi)了標(biāo)準(zhǔn)。

　　更關(guān)鍵的一點(diǎn)是，各個(gè)系統(tǒng)之間是交叉的?？赡苣硞€(gè)疾病的知識(shí)體系改變了，會(huì)影響相關(guān)系統(tǒng)的使用。比如靜脈血栓栓塞癥的知識(shí)改變了，會(huì)影響抗凝藥物的使用推薦。

　　信息化必須解決五大核心問(wèn)題，

　　第一，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)的匯集結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化。

　　第二，數(shù)據(jù)洞察，形成模型。

　　第三，平臺(tái)化，兼容多應(yīng)用的開(kāi)放式平臺(tái)支持各種應(yīng)用。

　　第四、解決數(shù)據(jù)決策，形成各種臨床的應(yīng)用產(chǎn)品。

　　第五、業(yè)務(wù)重塑。場(chǎng)景化人機(jī)協(xié)同，同時(shí)還要結(jié)合的業(yè)務(wù)進(jìn)行改進(jìn)和提升。

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的新架構(gòu)集成平臺(tái)應(yīng)該在中間，再加上的業(yè)務(wù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)，兩大中臺(tái)作為支撐。

　　在今天的環(huán)境下，醫(yī)院對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的需求是呼之欲出的。

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)的構(gòu)成

　　雖然對(duì)業(yè)界對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義還沒(méi)有達(dá)成共識(shí)，廠家和專(zhuān)家對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)和意見(jiàn)都有所不同。但是，現(xiàn)實(shí)工作已經(jīng)實(shí)踐出了主要結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中臺(tái)至少應(yīng)該是要包括五個(gè)主要部分：

第一，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化。

　　第二，數(shù)據(jù)的聚類(lèi)和轉(zhuǎn)化，形成業(yè)務(wù)所需要的信息。第三，數(shù)據(jù)指控和監(jiān)控，保證的數(shù)據(jù)質(zhì)量。第四，構(gòu)建指標(biāo)體系。第五，統(tǒng)一對(duì)外的服務(wù)。向下發(fā)展提高性能，保障數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。向上拓展能夠提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值和賦能業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺(tái)可以比喻為建房子，如果所有的建筑組件都是以一塊一塊磚頭為單位去建，速度很慢，建房子的又不止一個(gè)人，又有很多的系統(tǒng)。應(yīng)用落地的速度受限。因此，可以把一些重復(fù)性的、反復(fù)使用的做成標(biāo)準(zhǔn)部件。例如一體化的洗手間、門(mén)窗，這些是數(shù)據(jù)中臺(tái)要管理的東西，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的部件統(tǒng)一提供服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺(tái)主要分成兩大部分，第一，數(shù)據(jù)處理，第二，對(duì)外服務(wù)的中臺(tái)。先把這些跟企業(yè)業(yè)務(wù)有較強(qiáng)相關(guān)性的部分抽取出來(lái)，把經(jīng)常反復(fù)使用的抽取出來(lái)。數(shù)據(jù)中臺(tái)要滿足這種快速迭代、快速應(yīng)用的需求，同時(shí)又要兼前顧后。

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)的能力與業(yè)務(wù)流程

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)具備統(tǒng)一的能力，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，數(shù)據(jù)計(jì)算能力和數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。數(shù)據(jù)中臺(tái)必須要能夠完成各種數(shù)據(jù)模型，包括基礎(chǔ)模型和融合模型，標(biāo)簽和算法，還有質(zhì)量控制管理和數(shù)據(jù)的安全管理。

　　馬麗明主任談到，現(xiàn)在服務(wù)中臺(tái)已經(jīng)比較成熟了，而各個(gè)醫(yī)院建立了數(shù)據(jù)中臺(tái)的并不多，都還在起步探索階段。醫(yī)院微信的服務(wù)中臺(tái)，應(yīng)用層不包括復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，只做呈現(xiàn)和轉(zhuǎn)換，但是服務(wù)層已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了服務(wù)的微小化管理，每個(gè)業(yè)務(wù)單獨(dú)的服務(wù)分級(jí)管理。因?yàn)榉?wù)性、可用性的要求不一樣，像掛號(hào)，可就采取N加1的部署，像信譽(yù)度管理、檢驗(yàn)檢查，這些實(shí)時(shí)性要求不高，或者是患者用得不多的，這部分的業(yè)務(wù)需求標(biāo)準(zhǔn)可以適當(dāng)降低。

　　所以，分級(jí)管理把數(shù)據(jù)變成一個(gè)個(gè)細(xì)顆粒度的資源，資源通過(guò)統(tǒng)一的API的方式給業(yè)務(wù)邏輯層即可。

　　流程改變，業(yè)務(wù)邏輯改變，只需要修改業(yè)務(wù)邏輯層。能夠同時(shí)提供給多方使用，只需要改一個(gè)地方，所有的都是用統(tǒng)一服務(wù)的方式，需求導(dǎo)向結(jié)果。所以，數(shù)據(jù)中臺(tái)是非常有必要的，主要要做幾件事情：

　　第一，構(gòu)建統(tǒng)一的測(cè)速與以及映射體系，這是一切標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)。

　　第二，在術(shù)語(yǔ)制定的時(shí)候，可以參考國(guó)內(nèi)外的權(quán)威臨床數(shù)據(jù)集。

　　第三，結(jié)合國(guó)內(nèi)臨床數(shù)據(jù)使用的習(xí)慣和本土的表達(dá)，從而形成能夠滿足用戶查閱的中文標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)語(yǔ)體系。

　　術(shù)語(yǔ)的范圍包括這幾部分，

　　第一個(gè)，疾病、癥狀、實(shí)驗(yàn)室的檢查、手術(shù)操作、病理的癥狀體征等臨床診療信息。

　　第二個(gè)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理(NLP)和本體映射的方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化。

　　第三個(gè)，構(gòu)建統(tǒng)一疾病數(shù)據(jù)模型，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。

　　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的本質(zhì)是要有足夠的顆粒度和維度，直接用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。比如說(shuō)患者畫(huà)像、醫(yī)院畫(huà)像、設(shè)備畫(huà)像。

　　通過(guò)業(yè)務(wù)反推的方式和基于患者信息聚合衍生的方式，構(gòu)建隨取隨用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)里面保存的不僅僅是患者的信息，還包括了很多的標(biāo)簽。

　　重構(gòu)流程的關(guān)鍵是，只有深入到臨床路徑，才能發(fā)現(xiàn)更深層次的信息。首先是要匹配業(yè)務(wù)需求，然后根據(jù)需求對(duì)流程進(jìn)行優(yōu)化。

　　梳理的過(guò)程包括，首先收集指南，再把指南按照疾病的主流程進(jìn)行拆解，從而形成決策樹(shù)。羅列疾病核心變量，變量可能不夠，需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求直接反饋信息，臨床研究表單收集內(nèi)容，補(bǔ)充疾病變量。把兩者整合在一起，從而形成疾病數(shù)據(jù)模型和運(yùn)營(yíng)模型。

　　除了數(shù)據(jù)分類(lèi)存放有利于數(shù)據(jù)有效利用，數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄也很重要。舉個(gè)例子，靜脈血栓栓塞癥(VTE)需要管理的指標(biāo)非常多，包括診療過(guò)程的指標(biāo)，診斷類(lèi)指標(biāo)以及診療結(jié)局指標(biāo)。

　　例如，診療過(guò)程指標(biāo)，包括靜脈血栓栓塞癥(VTE)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估比率、出血風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估比率。診療結(jié)局指標(biāo)，包括醫(yī)院相關(guān)性靜脈血栓栓塞癥(VTE)發(fā)生比率，靜脈血栓栓塞癥(VTE)相關(guān)病死率。

　　這些防控指標(biāo)并不是直接就能收集到，往往在收集到靜脈血栓栓塞癥(VTE)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估之后的數(shù)據(jù)，才能計(jì)算出來(lái)。只有這樣，才能更好地輔助各類(lèi)業(yè)務(wù)的應(yīng)用。

　　談到構(gòu)建統(tǒng)一的疾病為核心的知識(shí)庫(kù)，至少要包括這三部分，

　　第一，通用的知識(shí)，包括常見(jiàn)的藥品知識(shí)檢驗(yàn)、檢查知識(shí)。

　　第二，模塊化疾病知識(shí)，包括了篩查診斷手術(shù)和操作指引和知識(shí)。

　　第三、疾病知識(shí)，包括疾病指南和專(zhuān)家共識(shí)。

　　在知識(shí)庫(kù)基礎(chǔ)上，還要構(gòu)建指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)管理體系，至少要包括五部分，

　　第一、流行病學(xué)數(shù)據(jù)。

　　第二、臨床路徑和指南。

　　第三、醫(yī)院和科室的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

　　第四、國(guó)家對(duì)重大疾病的要求。

　　第五、國(guó)家管理相關(guān)的機(jī)構(gòu)設(shè)定的醫(yī)院運(yùn)營(yíng)的指標(biāo)(DRGs)?；跀?shù)據(jù)資產(chǎn)和指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，才能定準(zhǔn)確的定位，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，定位臨床問(wèn)題。更好地判斷是過(guò)度醫(yī)療，還是檢查不足。

　　構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量和監(jiān)控體系是質(zhì)控體系重中之重。在指控當(dāng)中有至少是有三個(gè)事情是必須。

　　第一、一致性。

　　第二、標(biāo)準(zhǔn)化，

　　第三、合理性。

　　如果有條件，最好是能夠把內(nèi)容質(zhì)控也加進(jìn)去，最好能在使用前進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)于能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)有非常大的幫助。

　　另外，開(kāi)放的APIs，統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐多種的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，做開(kāi)放式的接口服務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)。

　　開(kāi)放接口服務(wù)有幾個(gè)好處，

　　第一是簡(jiǎn)化管理。對(duì)接會(huì)變得很簡(jiǎn)單，然后很快速，排錯(cuò)也容易，能夠減少數(shù)據(jù)治理工作量。如果每個(gè)系統(tǒng)接入，都要去做數(shù)據(jù)治理，都要去做對(duì)標(biāo)還是蠻痛苦的。

　　第二、數(shù)據(jù)安全。不需要全部開(kāi)放數(shù)據(jù)給某一個(gè)應(yīng)用，只需要提供業(yè)務(wù)所需的最小級(jí)，可以減少不必要的數(shù)據(jù)暴露，還可以做統(tǒng)一的脫敏轉(zhuǎn)化，從而更好地保護(hù)患者隱私和醫(yī)院的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　這方面國(guó)外已經(jīng)有很好的應(yīng)用案例，像斯坦福大學(xué)用于慢性疼痛患者管理的健康信息注冊(cè)網(wǎng)絡(luò)，是開(kāi)源、開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的，高度靈活的系統(tǒng)平臺(tái)?；谂R床的知識(shí)決策的推薦，為臨床的醫(yī)生提供最佳的實(shí)踐路徑，并提供臨床結(jié)果追蹤的決策支持。

　　人工智能輔助臨床診療決策的需求是非常巨大的，也是真實(shí)的。在此處，馬麗明主任談到一個(gè)性命攸關(guān)的案例，一個(gè)小朋友兩三天前在醫(yī)院看病時(shí)還好好的，突然間，急重癥肺炎轉(zhuǎn)到重癥加強(qiáng)護(hù)理病房，短短幾天，從活蹦亂跳到性命垂危。

　　重癥肺炎在國(guó)內(nèi)存在很大的問(wèn)題，其中一個(gè)問(wèn)題是部分低年資醫(yī)生沒(méi)有辦法對(duì)重癥肺炎進(jìn)行百分百的準(zhǔn)確識(shí)別。

　　雖然國(guó)家已經(jīng)有很明確的診斷標(biāo)準(zhǔn)。但問(wèn)題的難點(diǎn)在于潛在的重癥患兒早期癥狀不明顯，而病情惡化快，可能兩三天前根本就沒(méi)有什么太特別的癥狀，突然間就要進(jìn)重癥加強(qiáng)護(hù)理病房了。

　　臨床識(shí)別非常困難。起病急，病情重變化又快。如果能夠在早期識(shí)別病情，提早采取措施，會(huì)大大降低重癥肺炎的病型病死率。

　　國(guó)外已有可以參考的案例，美國(guó)杜克醫(yī)療(Duke Health)基于人工智能技術(shù)，針對(duì)膿毒癥的不同癥狀表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)警的建模，對(duì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)膿毒癥起了很大的幫助。再比如敗血癥,平時(shí)表現(xiàn)和很多急性感染的表現(xiàn)是一樣的。

　　也就是說(shuō)，敗血癥本身并無(wú)特殊臨床表現(xiàn)，敗血病的臨床表現(xiàn)也可見(jiàn)于其他急性感染。人工智能建模預(yù)警在第一次抗生素給藥前17個(gè)小時(shí)就已經(jīng)檢測(cè)到敗血癥。所以，非常期待國(guó)內(nèi)有更多的人工智能公司能夠給醫(yī)務(wù)人員帶來(lái)更多的幫助。

　　馬麗明主任深刻的回顧了數(shù)據(jù)中臺(tái)在醫(yī)院的應(yīng)用與發(fā)展，也講述了來(lái)自醫(yī)療前線的真實(shí)需求。在數(shù)字化浪潮賦能百業(yè)千行的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)中臺(tái)等基礎(chǔ)建筑拔地而起，人工智能技術(shù)努力深入場(chǎng)景，雙輪同軌。在文章的最后，簡(jiǎn)單地提一下國(guó)內(nèi)的人工智能企業(yè)在醫(yī)院場(chǎng)景下取得的進(jìn)展。

　　據(jù)悉，長(zhǎng)春市某知名婦產(chǎn)醫(yī)院在新生兒體重場(chǎng)景使用第四范式AutoML技術(shù)取得很好的效果。因?yàn)轶w重是衡量?jī)和L(zhǎng)發(fā)育的重要標(biāo)志，預(yù)測(cè)新生兒體重對(duì)知曉新生兒的健康狀況，指導(dǎo)孕婦分娩的方式都有意義?？上壳敖炭茣?shū)上的辦法還停留在用腹圍、雙頂徑、股骨長(zhǎng)幾個(gè)指標(biāo)用簡(jiǎn)單公式計(jì)算。臨床實(shí)踐表示，舊的計(jì)算方法非常不準(zhǔn)，幾乎已沒(méi)有指導(dǎo)意義。

　　因此，醫(yī)院希望嘗試用人工智能的方式去解決。而AutoML技術(shù)應(yīng)用在這個(gè)場(chǎng)景下，模型預(yù)測(cè)的絕對(duì)誤差僅為百克。如果該技術(shù)能夠在全國(guó)范圍內(nèi)應(yīng)用，預(yù)測(cè)全國(guó)各個(gè)地區(qū)新生兒體重?cái)?shù)據(jù)，將有可能從更多的新生兒體重?cái)?shù)據(jù)中挖掘出更大意義與價(jià)值。作者簡(jiǎn)介：譚婧，虎嗅專(zhuān)欄作者，《親愛(ài)的數(shù)據(jù)》公眾號(hào)創(chuàng)始人，香港浸會(huì)大學(xué)碩士，N年前高考作文滿分得主。曾負(fù)責(zé)中國(guó)節(jié)能集團(tuán)控股企業(yè)戰(zhàn)略管理工作，許多年管理咨詢經(jīng)驗(yàn)，也曾任人臉識(shí)別創(chuàng)業(yè)公司合伙人。

　　作者 | 譚婧

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