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唤醒“沉睡”的医疗大数据

发布时间:2019-04-12   来源:环球物联网    
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【编者按】共享数据,才能更好地使用数据。如何将这些散落的、非标准化的、复杂的数据集合起来并可使用、可计算,还需做大量且复杂的工作……


如何将散落的、非标准化的、复杂的医疗大数据集合起来并可使用、可计算,需要做大量且复杂的工作。当然这并非不可能实现,但需要成本及时间。

人类已经全面进入大数据时代。而医疗与大数据的“联姻”一直被人们所期待,但遗憾的是大部分医疗数据仍处于“沉睡”状态。如何真正进行实践,让大数据为医生、为患者服务,赋能医疗新形态,依然是摆在我们面前的一道难题。

专门数据库与大数据平台相配合

2016年,国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,要求加快建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台,推动健康医疗大数据资源共享开放;同年,《“健康中国2030”规划纲要》提出,消除数据壁垒,建立和完善全国健康医疗数据资源目录体系。2017 年,国务院发布《“十三五”深化医药卫生体制改革规划》,提出健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统;应用药品流通大数据,拓展增值服务深度和广度。

医疗大数据的应用早已突破诊疗过程,与整个健康体系密切相关,对药物研发、健康管理和公共卫生服务等环节都具有重要意义如何实现各个专门数据库与大数据平台之间的联通与配合,打通数据“孤岛”,是摆在医疗大数据实践面前的一道鸿沟。

北京大学肿瘤医院院长、教授季加孚以美国和日本的案例对此进行了分析。他指出:“目前国际大型肿瘤数据库大致分为两类:基于人群的数据库和基于医院系统的数据库。美国SEER(监测、流行病学和结果)数据库和日本癌症登记数据库属于前者,而美国的NCDB(国家癌症数据库)和日本的NCD(国家临床数据库)属于后者。”

比较来看,不同类型数据库所能实现的效果不同。季加孚分析说:“基于医院的数据库,更符合临床需求,可为患者诊断与治疗提供更多有针对性的信息。但是这类数据库存在就诊偏倚,并不能很好地反映人口学分层的特点,例如NCDB和SEER数据库在某些癌种的种族、年龄分布上存在差异。基于人群的数据库流行病学意义更加明确,能为国家战略制定提供更多依据。通常两种形式数据库间的相互融合、数据共享能起到1+1>2的作用。”

那么不同数据库之间是如何配合的呢?以日本NCD和癌症登记数据库为例,NCD主要收集详尽的围术期数据,而随访数据的积累一定程度上需依靠癌症登记数据库完成。由于《癌症登记法》的强制性和广泛覆盖,肿瘤登记处会收集肿瘤患者的预后信息。这些信息会由登记处返回到提供信息的医院,NCD即可通过医院获取肿瘤相关预后信息。

乳腺癌、胃癌、食管癌、肝癌等专病数据库也逐步并入NCD。此外,NCD还和DPCD(日本诊断程序组合数据库)等医疗保险数据库互通,开展卫生经济学相关研究。与之类似,美国SEER数据库与医疗保险合作,形成了SEER-Medicare数据库。

跨界合力才能打通数据“孤岛”

在大数据领域从业近十年的架构师沈辰在接受采访中告诉《中国科学报》,大数据具有所谓的“4V”属性,即大规模(volume)、多样性(variety)、产生和变化速度快(velocity)和价值密度低(value)。

“医疗大数据也是一样,如何将这些散落的、非标准化的、复杂的数据集合起来并可使用、可计算,需要做大量且复杂的工作。当然这并非不可能实现,但需要成本及时间。”

南京医科大学接受第二附属医院肠病中心主任张发明在采访中提出,医疗行为过程中会产生大量的数据,而将这海量的数据进行处理,真正为医疗服务,大部分医院目前不具备这样的能力和经验,需要大型数据服务商的支持。

上海第九人民医院在2013年搭建了基于临床数据仓库(CDR)大数据集成平台,其合作对象是微软中国。通过对所有的业务数据库的表单进行系统整合与深度挖掘,实现对医院的内部运营管理、医疗质量控制、医院感染管理、绩效考核与分配等实时数据分析管理,并且整合了单病种临床数据库与样本库、基因库关联的临床科研信息系统在临床研究方面的应用。

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