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行业资讯
从数据利用的小目标开始 北大肿瘤医院经历了四个阶段

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从数据利用的小目标开始
北大肿瘤医院经历了四个阶段


截止到2016年底,北京大学肿瘤医院(以下简称“北大肿瘤医院”)有大大小小208个系统,数据量大,历史悠久,分布分散。
然而由于各系统建设时期不同、开发商不同、数据标准不同,使标准问题、异构数据问题,甚至技术文档缺失问题、数据“快餐”问题,都成为数据利用上的“拦路虎”,然而与之对应的是医院各个部门旺盛的需求——管理需求、科研需求、临床需求、教学需求、信息需求等等,推动信息中心拿出解决方案,尝试着走出了数据利用的“一小步”。

2004年,基于DW课题研究(利用HIS数据),医院投入1万元,以“购买产品+自主研究”的方式开发了一个单机版系统。数据仓库新技术、数据价值、数据规范的重要性,开始在这一阶段进入衡反修的视线,这也是北大肿瘤医院数据利用的第一个阶段,“投入小,有成效,有启发。”衡反修这样总结道。但是随之而来的是对新需求的探索,即如何将这一系统扩展到全院,实现网络化应用。
 
2008年,北大肿瘤医院的数据利用进入第二个阶段——“正式上路”。这一时期的主要任务是基于管理需求进行医院BI建设,在这一阶段,医院选择了技术成熟的产品,投入依旧有限,与企业以“三年免费+合作开发”的模式合作。建设完成后,实现了运营、医保数据的分析和院长综合查询的呈现。如果从应用效果上来评价的话,是非常成功的:如连续两年获得市医保一等奖;如可以做统计部门的复杂报表;如在数据清洗过程中对生产系统进行提升数据质量的改造;如梳理了系统的备份机制……不过经过几年使用,BI的“软肋”逐步显现:系统稳定性欠佳,数据难以实时性、准确性不足,分析结果难以预测、非结构化数据没有很好的处理途径和方法,最重要的问题是,如何接入更多的临床数据,实现更广泛的数据利用。
 
2012年,信息中心对数据利用的需求调研,“我们发现数据利用是刚需,早晚要建,不如早建。”衡反修说。为了让数据利用满足更多临床业务需求,北大肿瘤医院数据利用进入第三个阶段——平台建设。得益于此前数据利用的显著效果,这一阶段单从投入上来看,医院投入千万级资金,与国际化公司合作,采用了“近乎成熟”的产品。平台建设对医院数据利用的提升作用是全面而显著的——多院区数据的互联共享,EMPI患者主索引的建立,部分病历后结构化处理,科研辅助支撑等均已实现;在前端应用上实现了临床统一视图、医院运营BI分析、医保监控等等功能;此外,基于平台,医院集团CDR得以建立,数据利用实时性问题得以解决,面向临床科室提供数据应用(单病种),面向管理部门实现移动化、手机化,解决了多院区患者数据访问统一视图——收获满满,不一而足。但是,系统的稳定性、查询速度、基于SQL的后结构化能走多远,成为摆在信息中心面前的新问题,全病历数据后结构化处理、查询效率的提升、科研评估的快速实现,也成为新需求。
 
从2016年开始至今,北大肿瘤医院开始进入数据利用的第四个阶段,目标也很直接——引入大数据技术解决科研数据的评估查询问题。这一时期,医院大胆采用互联网基因的新兴大数据公司,在合作方式上更是以“远程实施+数据脱敏”的方式进行。“进度神速,成效明显。”衡反修如此评价这一合作。从时间上来看,从2016年10月启动,到12月23日产品内部上线,仅用了两个多月的时间,然而系统的快速上线并未让效果打折,临床反应良好:全量历史数据进入平台;数据检索反馈≤2秒;支持复杂条件的查询;支持导出数据的定义;可以进行简单数据分析……这样一来,历史数据高速查询的性能问题得到彻底解决;专病库的建设也开始着手进行。
 
从0到1,是最难的,也是最具价值的。从2004年的一个小小单机系统,到2016年覆盖全院的大数据平台,经历四个阶段的建设后,尝到数据“甜头”的北大肿瘤医院在数据利用这件事上越做越专业,其建设初衷、成效、经验对与其体量相当的医院来说颇具参考价值。

谈谈黑猫与白猫
关于大数据公司的选型


2017年,大数据公司的“热”与医院选型大数据公司的“迷茫”是共生的。衡反修谈到对大数据公司的选择时,为医疗机构提出了四点建议。
 
(1)关于厂商和技术的选择,不管黑猫白猫,解决得了问题又满足需求的技术才是好技术,抓得了耗子的才是好猫!医学本身的知识深度要求厂商具备相当强的专业性,虽然技术强的公司有好工具,但是医院更需要的是针对性的解决方案。
 
(2)关于协议和项目管理,要让所有的承诺落在协议中;要有非常强的主导意识,以“我”为主,建设医院需要的内容,将安全和业务控制在信息部门中;保持和厂商的良好沟通,及早发现解决问题;必要时可以推动同类厂商形成竞争,“渔翁得利”也是必要的。
 
(3)关于产品之间的功能重叠问题,“我们梳理了从2004年到今天所有系统的功能分布图,各系统之间功能有重叠是很正常的。”衡反修展示了一张分布图。他建议遇到内容重叠的功能时,要将决定权交给使用人员,医院信息部门要在充分了解厂商技术优势的基础上,推动形成多产品互补局面,“不要指望一个产品解决所有问题。”他说。
 
(4)面对非传统模式的新兴技术厂商时,则要考虑以下几点:
 
第一,厂商提供的免费模式虽然能够降低初期投入风险,但是医院要对其后期收费有预期、有控制;
 
第二,面对“项目远程实施”这件事,要做好工程师不驻场时的监控工作,主导数据脱敏时点和范围,确保医院数据安全;
 
第三,公有云是否可用?面对这一存疑,衡反修建议暂时保守地看待这一事情:“数据不出医院,更踏实。”
 
“见到数据就像老虎见到肉一样”,当天的会议上有企业专家如此笑言。面对医疗大数据的“诱惑”,这一比喻实在是很形象!对摩拳擦掌的大数据企业,衡反修也给出了四条建议。
 
第一是专业问题。“解决医疗问题要有专业的医疗知识积累,认真听取甲方需求。”衡反修说,这也是最重要的一点,这样才能形成有针对性的解决思路;
 
第二是安全问题。安全无小事——这是医院对数据最基本的态度。衡反修建议要有针对数据安全和技术安全的落地方案。虽然数据安全是由信息部门责任也是由信息部门主导的,但是如何做到让甲方放心是则是大数据公司的重要工作;
 
第三是把握好院级项目的切入点。“医院信息化项目的归口点是在信息部门的,而不是业务科室。”衡反修说,任何一个信息化项目都离不开信息部门的参与,因此大数据公司需要与信息部门保持良好的沟通。
 
第四是适时适度探索免费模式,降低进入医院门槛,寻求与医院的共赢。

“数据即财富,数据即资源”,医院的数据资源向来都是最宝贵的。随着大数据技术的日渐成熟,我们可以预见到医院数据的有效利用带来的巨大价值——不论是对医院管理运营而言,亦或是对人类医学的进步而言。利用好数据,成为当代CIO们的重要课题,而帮助全行业发现、归纳可资借鉴和参考的大数据应用心得和实践经验,也是专委会成立的初衷。

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