健康醫療大數據：一座亟待充分挖掘和利用的金礦

一場醫療大數據的饕餮大餐，不僅以「醫療大數據的價值挖掘」為主題吸睛，更以前沿、翔實的信息，以及國內外多元化的視角，讓參會者受益良多。7月11日，《北京大學健康醫療大數據國際聯合工作坊》在北京開班。由北京大學主辦、北京大學健康醫療大數據國家研究院、北京大學醫學繼續教育學院承辦的該論壇，儘管不足百人，但包括實踐課程在內的兩天授課，卻令學員們和慕名而來者受益匪淺。

信息化建設喜中有憂 數據管理結構化程度不夠

中國醫院協會信息專業委員會副主任委員、解放軍總醫院醫療大數據中心主任薛萬國指出，2018-2019年度中國醫院信息化狀況調查分析表明，目前，醫院信息化建設中排在前三位的障礙原因，分別是缺乏充分的信息化資金支持、部門人力資源不足、信息化建設的投資回報無法量化。其他則依次為供應商缺乏能夠滿足需求的產品與服務、信息化建設缺乏院領導的支持與參與、院內科室分工不清晰及工作協調有難度、缺乏戰略性的信息規劃、難以達到最終用戶認可度與使用要求、缺乏醫療信息和標準、缺乏臨床指導、缺乏法律或政策方面的支持。

此外，醫院數據管理也存在三大問題：一是各類就診數據的橫向覆蓋存在明顯差距，突出表現在很少能夠實現全面集成門診、急診、住院、查體等不同類型的就診記錄；二是患者歷史數據的縱向管理還缺乏長期機制。由於性能及發展原因，醫院的歷史數據通常與當前數據分開管理，影響了患者歷史數據的整體再現；三是集中管理數據的結構化程度還不夠高。由於各類檢查報告、專科記錄結構複雜，集中數據管理通常以PDF、JPG等格式保存，滿足「看」為目標，結構化程度不夠。

他認為，儘管目前醫院信息化在功能方面，普遍實現了事務性處理，但智能化程度還不夠高，表現在防止醫療差錯、輔助醫護人員提供醫療質量方面還不充分；已有的智能化功能尚在探索之中，部分功能流於形式；一些智能化提示對醫護人員過度干擾。其次，界面設計缺乏深入研究，簡便易用程度還不夠，一些界面設計容易導致操作差錯。此外，醫院信息化專科性功能發展不充分，針對不同專科所需的適用性、便捷性處理不足。

我國健康醫療大數據面臨四大挑戰

北京大學第一醫院腎臟疾病研究所的張路霞教授在《健康醫療大數據應用案例分享-來自中國的經驗》報告中指出，我國健康醫療大數據種類繁多，數目龐大。現在主要面臨四大挑戰：一是醫學術語知識庫。中文醫學術語知識庫的建立，需要不同地區來源的臨床數據展開分析，研究機構往往不具備條件，而具有工作基礎的企業又缺乏動力共享成果，加之中英文語言體系的差異，建立醫學術語知識庫困難不小；二是我國現行的醫療服務模式尚未建立完備的轉診系統，異地就診現象突出，極難追蹤預後（臨床科研的關鍵），影響了數據的精準與完善。與此同時，健康醫療數據的質量，以及健康醫療大數據的法律和倫理問題也是需要直面的問題。

她指出，大數據和人工智慧給臨床科研帶來了新的契機，健康醫療從業人員要理性、科學地挖掘健康醫療大數據的價值。

健康醫療大數據驅動下的人工智慧應用

中國科學院自動化研究所研究員、中科院大學人工智慧學院首席教授張文生認為，鑒於疾病種類不勝枚舉，觀測癥狀不可窮盡，因此醫療大數據充滿挑戰。據介紹，每個時刻，全球有超過100000例醫療檢查在執行；每個人一生將會產生超過12TB的醫療數據，約等於3億本書；每年相關學術刊物發表超過200萬篇新的文章。可以想像，隨著大數據融入智能醫生，醫院聯合開發診斷軟體產品，健康醫療將向著更加科學、精準的快車道飛奔。

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2018年，國家衛健委發布《關於進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》，要求2019年全國三級醫院電子病歷功能應用水準達到3級，20020年三級醫院達到應用水準4級，二級醫院達到3級；三級醫院互聯互通達到4級。

其中，兩個發展重點是：1、系統和數據集成，集成平台將迎來快速應用時期；2、智能化服務功能，符合電子病歷評級要求的合理用藥、醫囑審核、病曆書寫質量檢測、危急值提示等功能將得到優先發展。