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医疗大数据平台的建设路径

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乐颖刘南

摘要随着我国医疗事业的蓬勃发展，人们对于医疗大数据的关注度也不断的增加。通过医疗大数据的挖掘和分析，可以提高病人的就医体验，提高医护人员的工作效率。本文以建设临床数据中心为切入点，以临床数据中心为建设核心的医疗大数据平台的路径。

【关键词】医疗大数据临床数据中心

随着我国信息化迅猛发展，大量的数据记载患者各个方面的信息，不单单是医院的临床信息，还有健康信息、基因信息、地理信息、家居物联、生活习惯信息等等。对于医疗大数据来说，多个领域、多个维度、大批量的数据资源与临床数据对接，将会对提高患者就诊体验健康管理、提高医疗服务水平和效率、、降低医疗成本等很多方面都会发挥作用。

1目前我国医疗大数据存在的问题

如今的大数据变革，改变着人们的生活、工作和思维方式，人们对于一些过程不予以理会，更多的是注重结果以及后续影响。在很多书中看到，美国医疗领域之所以那么发达，处在前列的原因就在于：它重视对大数据的研究和分析，通过某个个案的分析得出一系列相同问题的答案，然后不断的总结经验教训。反而我国的医疗行业还处在初步阶段，依然存在一些问题值得我们去探究。

1.1数据质量的问题

目前医疗数据的主要来源来自各个医疗机构。这些医疗机构包括：各级医院、社康中心、疾病控制中心、预防保健管理机构等机构。目前大部分医院的信息化都是用着众多不同厂家的系统，这些系统在建设之初是为了满足科室或者部门的业务需要。数据不准确、数据不一致、数据缺乏等都使得目前数据质量不理想。

1.2数据标准化的问题

虽然各个医疗机构的信息化水平参差不齐，但很多医疗机构已经积累了大量的数据。信息系统的厂家不同、数据标准不一致，“异构异源”数据资源的交换和共享很困难。国家卫计委至今已经有190项信息标准规范已经正式分布，200项标准基本研制完成。有了这些标准，也不能纯靠系统建设来解决问题。基于一个平台的系统整合或基于平台的数据整合，才能真正的做到标准的落地，做到数据的互联互通。

我国的医疗大数据处于初级阶段。对于医疗大数据而言，和较发达国家相比，我国正处在一个落后的局面，出现这种局面大部分是由于很多的研究问题存在一定的难度，并且医疗系统数据管制体系所带来的数据问题，使得医疗大数据研究很难在一般研究机构进行开展。

2医疗大数据平台建设路径

为了解决目前医疗大数据存在的问题，业界逐渐形成了建设医疗大数平台的共识。通过医疗大数据平台，把不同的医疗机构，“异构异源”的数据整合起来。从医疗机构的信息化到医疗大数据平台，我们提出可以分为以下四个建设步骤：

2.1建立唯一病人号

唯一病人号为患者通过一个唯一编码，能够关联到在各家医疗机构的历次就诊记录。患者为各个医院机构的主要服务对象，病人身份的管理是医疗机构数据质量的根本。通过区域化的、平台化的患者主数据管理系统（PMI），对病人的身份信息的变更、更新、合并和拆分都管理操作，让区域化临床数据都关联正确的病人。唯一病人号的建设是整体医疗大数据路径的基础，只有当病人身份信息进行了正确和有效的管理，医疗数据才是可信和可靠的。

2.2建立中央服务平台

中央服務平台是提供核心服务的总线性数据互连互通的平台。该平台兼容和连接来自于不同医疗机构的异构系统和数据环境，通过国际HL7标准，进行同步和异步的数据交换。医疗机构的业务协同和数据交换，均通过该中央服务平台按标准化的协议进行。

中央服务平台还提供核心的服务，这些服务包括主数据管理服务、病人主索引服务、工作流服务等。主数据管理服务可以提供数据级的标准化服务和交叉索引服务，可以确保异常数据模型的数据交换。工作流服务可以使异构系统交换根据实际医疗机构的需求进行灵活可配置化。

2.3建立医疗数据中心

建设数据中心的目的是为了将不同医疗机构复杂数据源的数据、异构的数据、非标准的数据通过数据中心进行关联和整合。这里面涉及到对数据的清洗、关联、标准化、整合、校验等过程。通过数据中心的建设，将区域化的所有医疗机构与医疗相关的数据全部整合在一起。以后医疗主管部门的查询分析和统计，以及进一步临床或者运营方面的科研分析，都可以基于该数据中心的数据来进行。

以香港大学深圳医院建设临床数据中心为了例，首先通过HL7RIMM模型建立适合区域化医疗数据中心的数据模型；其次，参照国际和国家的标准建立医疗语义标准，进行本地化的扩展。最后，通过中央服务平台进行数据收集。与在院内建设临床数据中心不同的时，区域化的医疗数据中心无须为物理上集成的数据中心。

2.4建设医疗大数据平台

利用互联网技术和大数据技术，基于医疗数据中心，建立医疗大数据平台。例如使用Hadoop技术，对数据进行存储和挖掘。通过机器学习，对人工智能学习模型进行训练；机器学习的成果，可能通过医疗大数据平台