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  在“數(shù)據(jù)**”的時代背景下，世界逐漸被數(shù)據(jù)所“淹沒”，隨之而來的“大數(shù)據(jù)”更是滲透到人類生產、生活的各個領域，推動著新一波的技術***，在這一波時代大潮中，每一個醫(yī)療工作者迫切關心的是醫(yī)療行業(yè)如何運用“大數(shù)據(jù)”這一***性的技術。2017年3月8日由中國數(shù)字醫(yī)療網（HC3i）、中關村互聯(lián)網產業(yè)聯(lián)盟移動醫(yī)療專委會主辦的“西部醫(yī)院信息化大會”上來自北京大學腫瘤醫(yī)院（以下簡稱“北大腫瘤醫(yī)院”）的信息中心工程師王立軍，從醫(yī)療的角度分享了大數(shù)據(jù)在醫(yī)院中的實際應用。
  北京大學腫瘤醫(yī)院信息部工程師  王立軍

  北大腫瘤醫(yī)院作為一家集醫(yī)、教、研于一體，預防、治療、康復相結合的三級甲等腫瘤?？漆t(yī)院，具有較高的醫(yī)療技術水平和較強的醫(yī)療服務能力。在2010年被批準為教育部“惡性腫瘤發(fā)病機制及轉化研究”重點實驗室，醫(yī)院現(xiàn)有29個臨床科室，14個醫(yī)技科室，27個病區(qū)790張病床，年住院人數(shù)4萬余人次，年門診量45萬余人次。如何讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的作用，為腫瘤患者更好的服務，成為信息中心不斷思考的問題，在一系列的嘗試過程中，王立軍對于“大數(shù)據(jù)思維”，也有了獨到的見解。

  大數(shù)據(jù)思維更重要

  眾所周知，大數(shù)據(jù)具有量大、多樣、快速、高值的特點?！皬拇髷?shù)據(jù)的特點來看，醫(yī)院當前沒有完全意義上的大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)技術是傳統(tǒng)IT的突破性提高，但說不上***性創(chuàng)新”，北大腫瘤醫(yī)院信息中心工程師王立軍這樣說道。

  既然醫(yī)院現(xiàn)階段根本沒有真正意義的大數(shù)據(jù)，為什么大家都在談醫(yī)療大數(shù)據(jù)？其實對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)來說，不能單純只靠量大來衡量，真正的價值在于運用醫(yī)療大數(shù)據(jù)的技術實現(xiàn)歷史醫(yī)療資源的再利用，并借助大數(shù)據(jù)的思維和方法進行研究，完成過去傳統(tǒng)思維、方法、技術無法完成的任務，解決過去無法解決的問題，使得數(shù)據(jù)加以利用，形成從量變到質變的過程，同時通過多維度的分析研究，實現(xiàn)對醫(yī)療數(shù)據(jù)的高效檢索、后結構化、分析計算。

  科研數(shù)據(jù)應用--當今醫(yī)院的痛點

  與普通的綜合醫(yī)院相比，?？漆t(yī)院在各方面都有其自身的特點，北大腫瘤醫(yī)院的臨床數(shù)據(jù)同樣存在一些特殊性：

  第一，復診率高，治療周期記錄完整（跟隨病人多年診療次的過程）；

  第二，隨訪數(shù)據(jù)完善（以治療次為時間軸，同時搜集門診數(shù)據(jù)與住院數(shù)據(jù)）
  對于腫瘤醫(yī)院來說，病人出院后，醫(yī)院需要對病人的復**況進行實時監(jiān)測，因此如果把每個過程、每個階段聯(lián)系起來，傳統(tǒng)的技術則無法實現(xiàn)，此時就需要醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。

  經過醫(yī)院信息化20余年的發(fā)展，臨床所需的單一患者數(shù)據(jù)已基本能滿足，但是臨床數(shù)據(jù)應用由于數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)挖掘等問題，還處于試驗階段，無法規(guī)?；瘧糜谂R床。近年來隨著醫(yī)院科研任務及要求的增加，對科研數(shù)據(jù)獲取的準確性及效率要求越來越高，傳統(tǒng)的手工或半手工獲取科研數(shù)據(jù)的方式已不能滿足要求，因此解決醫(yī)院的科研數(shù)據(jù)問題，成為醫(yī)院IT人員的重要任務。

  五大臨床科研探索路徑實踐

  面對當前科研存在的二次錄入數(shù)據(jù)效率低，增加臨床大夫負擔、書寫效率低及使用率低、臨床醫(yī)學科研項目數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)不延續(xù)等問題，北大腫瘤醫(yī)院通過以下五個臨床科研探索路徑進行嘗試實踐：

  第一，篩選入組患者，二次錄入。

  傳統(tǒng)的“到信息部或統(tǒng)計室通過數(shù)據(jù)查詢工具篩選符合條件的入組患者列表，查詢病案或電子病歷記錄，將符合條件的數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫，最后對數(shù)據(jù)庫進行分析”。這種方法的缺點是數(shù)據(jù)收集效率低下、準確性差。面對這個問題，醫(yī)院思考通過結構化病歷搜集數(shù)據(jù)，并因此做了第二階段的嘗試。

  第二，結構化電子病歷。

  病歷模板結構化采集數(shù)據(jù)是業(yè)內共識，然而易增加臨床大夫負擔，且后期利用仍需要臨床大夫進行二次整理，書寫效率低導致使用率低，無法滿足臨床科研采集的需要，那么能否后臺靠算法自動轉換成結構化病歷呢？

  第三，臨床科研一體化病歷書寫與采集體系。

  這一階段則是基于上述結構化電子病歷前結構化的難題產生的，因此在做該采集系統(tǒng)時，要求數(shù)據(jù)盡量在發(fā)生期進行采集，同時以醫(yī)師為視角，提升臨床書寫效率，以電子病歷為平臺，建立臨床科研一體化病歷書寫與采集體系。在實現(xiàn)科研數(shù)據(jù)收集的同時，不增加日常工作量。目前北大腫瘤醫(yī)院已經完成5000例的病人數(shù)據(jù)收集。

  第四，基于CDR的科研數(shù)據(jù)采集體系。

  上一路徑雖然實現(xiàn)了基于前瞻性研究的科研數(shù)據(jù)搜集，但是回顧性研究數(shù)據(jù)如何解決？基于CDR的科研數(shù)據(jù)采集體系成為了解決方法，該體系**臨床各種數(shù)據(jù)，CRF表單對應模式，填報人（醫(yī)生或護士）進行確認填寫表單（機器對應自動填寫），同時基于傳統(tǒng)SQL的人工分析思路，做后結構化病理報告等關鍵數(shù)據(jù)，但是病歷的問題并沒有最終解決，對于如何喚醒“沉睡的歷史病歷”，醫(yī)院又進行了基于大數(shù)據(jù)的機器學習。

  第五，基于大數(shù)據(jù)技術的后結構化數(shù)據(jù)采集。

  通過后結構化，保持醫(yī)生書寫習慣和思考邏輯的基礎上，實現(xiàn)對既往病歷的結構化處理，滿足科研數(shù)據(jù)采集需求。
  路徑比較圖

  通過以上五個階段的臨床科研路徑探索不難發(fā)現(xiàn)：挖掘數(shù)據(jù)價值，不僅限于解析清洗出臨床數(shù)據(jù)，而是在于數(shù)據(jù)價值臨床、科研、產業(yè)的轉化，因此如何挖掘真正有價值的數(shù)據(jù)，這就對數(shù)據(jù)的高準確性提出了要求。

  最后，王立軍還說道：“醫(yī)院目前在做健康篩查，也就是將常人的信息跟患腫瘤人的信息進行走勢觀測，從而實現(xiàn)對腫瘤的預測，未來有可能實現(xiàn)滴血驗腫瘤?！睂τ卺t(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景，他表示十分看好，同時也期待大數(shù)據(jù)在基因組學分析等方面的更高一級應用的出現(xiàn)。