为总结近年来医院信息互联互通建设成效,梳理医院信息化高质量发展路径,《中国卫生信息管理杂志》社开展了“互联互通促进智慧医院建设”案例征集活动。本次案例征集主体为医院信息互联互通标准化成熟度测评通过单位。现将征集的典型案例陆续刊登,以便探讨医疗健康信息互联互通在促进电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”智慧医院建设,助力医院高质量发展中的作用、成效,分享典型建设经验。
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首都医科大学宣武医院始建于1958年,是以神经科学和老年医学为重点的三级甲等综合医院。目前拥有国家重点培育学科1个,国家临床重点专科6个,国家神经疾病医学中心等国家级平台9个,北京市老年保健及疾病防治中心等市级平台10个。
在智慧医院建设进程的不断加快下,医院管理者将信息化作为医院基本建设的优先领域,由院长兼主管院长总负责,成立了由信息中心、医务处、病案统计科、临床等部门人员组成的项目管理团队,并设置完善的组织架构和必要的人财物支持,推进智慧医院建设项目良性发展。
宣武医院的医疗信息化建设历时20余年。2003年,医院门诊医生工作站上线,业务系统摆脱财务核算的概念,升级后具备处方开具等功能。
2012年,国家卫计委提出以电子病历为核心的信息化建设。医院持续按照国家标准,借鉴国际同行有价值的顶层设计理念来规划医院信息化的整体建设布局,同步开始广泛的信息系统建设。2015年,宣武医院大规模应用物联网技术,并引入集成平台进行业务系统数据交互。2017年,医院完成住院、急诊的无纸化,并于同年11月通过HIMSS EMRAM(住院)七级评审。
2018年,医院构建了临床数据中心,建立起较完整的运营分析指标体系,同时开始探索构建智慧医疗质控体系,开设急性脑卒中患者信息绿色通道,进行急性脑卒中患者救治的全流程决策支持,并将AI技术逐渐扩展至病案质控、静脉血栓栓塞症(VTE)防治等领域,构建起诊前识别、诊中干预、诊后分析的医疗闭环管理模式;并在2018年度互联互通标准化成熟度测评中获评四级甲等。
2019至2022年,宣武医院对标国家新版互联互通建设标准,对新旧系统进行改造,引入医疗大数据中台对医院数据进行全局治理,并通过了2020年度国家互联互通标准化成熟度测评五级乙等。同时,在国家大力倡导互联网建设的背景下,构建“掌上宣武医院”平台,患者可以借助互联网诊疗平台完成复诊的就医全过程,让人民群众切实享受到“互联网+医疗健康”创新成果带来的实惠与便利。
(一)建设项目概述
围绕智慧医院建设过程中的医疗数据集成、治理、应用的痛点与需求,宣武医院对标国家新版互联互通建设标准,构建以数据中台为核心的技术架构,通过深入医疗数据全生命周期的各关键环节,全局设计医院数据治理体系框架,形成全域元数据汇聚、可共享与复用的全链路数据资产管理体系,实现医院数据互联互通、整合利用与自主管理目标;并将数据价值开放给应用端,赋能智慧医院建设,构建临床、科研、运营等领域的AI应用,助力医院高质量发展。
(二)医院数据存在的问题
医院在推进医疗数据互联互通、挖掘数据价值的过程中,面临着诸多挑战:1)医院医疗数据急剧增长,传统的关系型数据库已难以胜任海量数据的快速计算和管理需求;2)医院信息系统类型繁杂,各业务系统间存在数据孤岛,数据存储形式多样、标准不一,难以集成;3)院内数据多源异构,非结构化数据无法直接用于计算、利用;4)数据质量低下,缺乏统一的数据管理中心、数据价值管理体系、安全的数据环境等;5)基于原始数据计算的各类指标数据统计口径不一致,指标体系缺乏统一标准等。因此,医院推进数据管理工作刻不容缓。
(三)解决思路
解决思路主要包括以下几方面:
(1)医院信息化建设应该以国家标准为依据,数据治理也不止单纯针对数据本身,还要关注人员、组织构架、流程、技术与工具等因素。宣武医院成立了数据治理工作项目专班,由主管信息化副院长牵头,信息中心、医务处、门诊部、临床科室专家共同组成。其中,信息中心作为基础支撑部门,从技术角度梳理整体业务流程。
(2)数据集成是搭建后台数据的基础。宣武医院引入的数据中台采用分布式、云原生架构新一代集成引擎,支持多种类型的数据共享和医疗信息互操作;在开放性上,平台开发语言采用Java,支持Groovy脚本处理,并提供开放系统API,便于二次开发,减少成本投入;在使用上,提供全中文API文档与图形化配置界面,学习门槛较低,操作便捷。
(3)医院要利用好数据的基础在于数据治理。宣武医院根据医院业务特点与需要,利用数据中台全局设计医院数据治理体系框架,通过全生命周期的数据治理,建立医疗数据采集、存储、整合、分析、应用的全流程,梳理形成高质量医疗数据。
(4)在医院数据形成可共享和复用的数据资产分层模型基础上,契合医院实际业务场景构建闭环管理的业务流程,将数据服务快速推广到其它应用领域,有效支撑数据上报、电子病历评级、互联互通测评、三级医院评审等政策要求,提高信息系统应用水平,支撑智慧医院建设目标。
(四)技术路径
数据中台是建立在大数据平台基础之上,具备业务属性,强调提供相应的工具和机制来实现医疗数据能力的全局治理、共享和复用。在数据集成与开发层面,用分布式计算存储引擎,为医院提供统一的用户及权限管理、数据采集能力;在数据治理层面,通过提供数据开放API和管理套件,进行360°数据全链路追踪与统一治理;在数据应用层面,以医疗业务报表开发为例,数据中台首先自动采集多源异构的医疗数据,利用自然语言处理技术将其转化为标准化的临床术语,经过数据计算与处理,形成一套多维度、多度量的数据模型;通过构建数据标准体系与数据指标系统的方式,统一数据指标口径,储存到数据中台中;面向医院业务用户构建统一的服务接口;用户通过中台的可视化界面,自定义数据服务API,可快速便捷生成各类业务报表。(数据中台技术路径见图1。)
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图1 数据中台技术路径
(一)建设成效
1. 数据治理成效
(1)实现360°数据全链路追踪与精准治理,提高数据质量与治理效率。宣武医院利用数据中台对信息系统中的所有元数据进行整体规划、抽象描述,设计出数据模型来摸清原始数据的类型、量级、数据之间的血缘关系;在采集医院全量医疗数据过程中,中台可自动调取内部元数据,集中展现医院完整的信息资产,形成医院的“业务数据地图”,进行360°数据全链路追踪与治理。
其次,数据中台直连医院业务数据库,通过在数据中台内置国家制定的数据规范,利用AI运算能力对医院数据进行一致性、完整性等多维度的自动评价,医院也可选择不同的数据质量评价指标,在线自动生成评估报告,有效提升医院数据治理效率与质量。目前数据中台内置了1600多条临床数据质量检测规则,可全面满足医院数据治理需求。
(2)促进医疗数据互联共享。宣武医院利用数据中台的数据集成与采集能力打通医院各信息系统,进行标准化处理后集中储存到数据中台中,使所有业务系统数据通过数据中台进行交互,根据生产和消费需要,进行数据的分发和传递。
(3)提高医疗数据高复用能力与效率。医院对现有临床业务线指标进行梳理,在数据中台中形成了规范化的临床业务线指标体系层次,使同一命名的指标具有相同的口径,支持医院对不同类型、不同部门的业务指标进行统一管理和利用,实现指标定义明确、统计口径一致,解决各部门统计结果不一致,报表重复开发的问题。各部门人员利用数据中台的可视化界面与数据服务API,将所需业务报表进行相关字段的“拖拉拽”,便可快速生成各类业务报表,实现医疗业务完整、真实的展现。
(4)数据资产自主管理。医院可以将各种原始数据导入中台,中台自动对各类数据进行规范化处理,形成数据地图,以便于后期的应用与调取,可真正拥有数据自主管理权。
2. 通过互联互通成熟度五级乙等测评
宣武医院在以评促建过程中,先后经历了2017年和2020年两个版本的医院信息化建设互联互通标准化成熟度测评方案,通过对标国家标准进行互联互通标准化建设,在2018年度互联互通标准化成熟度获评四级甲等后,又在2021年通过2020年度五级乙等测评,充分验证了医院的互联互通建设成果。
3. 支撑临床、管理、科研应用
通过数据中台实现数据资产化,构建临床、科研、运营等领域应用,将高质量数据开放给临床诊疗、医务管理部门等。基于数据开放服务实现的单病种数据上报系统,以数据服务的方式支持数据上报系统相关字段自动填写,极大的减少了临床医生数据上报工作量。将AI算法模型导入临床电子病历系统中,在患者住院期间可动态、自动、实时预警患者VTE风险,引导临床实施规范的VTE预防,保障患者安全。
(二)建设亮点
医院通过基于数据中台的数据治理,实现了5大类目标:1)首先是提升数据质量;2)促进数据开放共享;3)优化流程管控;4)降低成本,量化数据存储和计算成本;5)促进管理创新,优化业务流程和资源配置。
(一)秉持“以评促建”“以评促改”的建设方针
通过互联互通测评,信息化建设有明确方向。按照国家标准,结合医院需求,对信息化进行整体设计和布局。
在智慧医院整体框架当中,互联互通促进医院整体架构体系建设,明确了国家标准规范。在5级乙等建设过程中,医院系统稳定性、可靠性都有所提高,同时对新旧系统改造、新系统建设,都有一套成熟有效的管理模式和建设方案。
互联互通建设促进了数据标准化,为医院内部数据交互共享和其他医疗机构之间数据交互共享打下好基础。
(二)定性定量双重测评,实现“对标对表”
数据标准化首先要遵循国标、行标、地标的原则。有国家标准的先用国家标准,没有国标的用行业标准,最后再考虑地方标准。其次,选择好标准后,因为历史数据还要继承,还要做好老标准、新标准对照和映射。最后,在整体数据替代、字典的改造过程中,要结合医院实际业务应用,边生产、边改造、边使用。
(三) 建设展望
宣武医院将继续加强数据治理和大数据挖掘建设,建立数据治理标准。将继续做好“互联网+医疗”,将通过信息化的方式,做好多院区之间的医疗业务、数据管理的协同。