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上海正形成国内最大区域个人健康信息数据库
摘要今年6月底,上海卫生信息化数据平台将覆盖全市600家公立医院,这意味着全市所有公立医疗机构将进入“互联互通”时代,这亦是目前国内最大的区域个人健康信息数据库。激活并利用庞大的医疗数据,这项工程正在不少区县推开。...
“基于对病人治疗方案与改善的相关数据分析,多名社区医生已在撰写糖尿病治疗优化的学术论文。相信这份数据也会引起疾控与公共卫生专家的兴趣——通过它可以了解地区疾病谱,改变医疗方案,甚至推动新药研发。”周勇兴奋地告诉记者。周勇背后实则有一张更大的网——“上海健康信息网”。今年6月底,上海卫生信息化数据平台将覆盖全市600家公立医院,这意味着全市所有公立医疗机构将进入“互联互通”时代,这亦是目前国内最大的区域个人健康信息数据库。激活并利用庞大的医疗数据,这项工程正在不少区县推开。
“叫醒”数据
病人的就医病史、检查报告、影像结果,有着巨大的应用价值。徐汇区卫生事业服务中心副主任俞圣奇对此深信不疑。
2011年,各家医院都在大力推进信息化建设,俞圣奇在一次调研中发现,原本旨在打破医院间“信息孤岛”状态的信息化,却在无形中加大各自的嫌隙。“仅一张化验单,在徐汇的10多家区属医院中就有8个设计版本。”这显然会阻碍信息的流通。标准化,成为徐汇区医疗信息采集与网络上传的重要改革,徐汇医疗“大数据”也在此基础上建立。
如今,徐汇区卫生事业服务中心也是徐汇区卫生数据信息平台所在地,这里的20多台服务器每天24小时不间断地“吞吐”着在徐汇就医人群的所有医疗信息:小到从某家社区医院开具的一盒感冒退烧药,大到在某家三甲医院接受手术所用的一切器材,期间接受的影像报告、化验报告等。它好像一个“中转交互站”,医疗数据从各家公立医疗机构的服务器传来,经此地再传到市医疗数据大平台。各区县的卫生信息照此模式运行,上海公立医院也据此告别“信息孤岛”时代。
“临床决策支持”
走过医疗大数据生成的时代,如何应用,成为目前的重点。
就在两个月前,徐汇的区属医院开始推行一项“智能提示”服务。80多岁的王婆婆前往社区医院看妇科病,当医生打开信息工作平台,系统自动弹出“患者特质”提示:“脑卒中”,并自动生成过去3年的病史:高血压、伤害、肘关节结核:当医生要系统开具尿检单时,系统自动弹出病人在一周前在其他医院接受过的尿液报告记录与结果。
“在大数据时代,讲究的不是因果关系,而是关联性。比如,一个因高血压就诊的病人,数据系统会自动检索出与之相关的患者特质,如脑卒中病史记录,点击这份病史记录,医生还能查看过去的用药记录、检查记录。”俞圣奇告诉记者,目前这项“智能提示”包括患者特质、近期用药、重复检查、重复用药四大类功能。过去两个月,平均每个社区每天提示约600次。
这项功能是医疗大数据应用的热点之一,在国外又称“临床决策支持”系统,原理即通过分析医生输入的条目,比较它们与医学指南或治疗规范不同的地方,提醒医生避免潜在错误,比如药物不良反应,以此提高医疗质量。
“预测”疾病
目前,徐汇卫生数据平台的数据交换和健康档案共享量达到每月平均采集1500万条,至今累计1.9亿条。这里已建成并时时更新着98万份在徐汇就医人群的健康档案,累计调阅达8.5万次。
掌握着如此海量的卫生数据,徐汇卫生正在酝酿激发数据的更大功能:预测。
如《大数据时代》一书所说,大数据的核心就是预测。两年前,谷歌的一群工程师通过整合居民在网上检索药品等信息,成功预测了美国H1N1流感疫情,疾控部门得以提前准备药品与相关防控措施,这被誉为是大数据应用的经典案例。
在徐汇,依据不同的关键词,数据平台正生成一份份卫生报告。比如分析13家社区医院门诊的就诊记录,“门诊10大病种”表格自动生成,原发性高血压排在榜首,其后依次是慢性缺血性心脏病、糖尿病、急性上呼吸道感染……就“原发性高血压”,系统又会自动生成全年12个月的发病数量,这张曲线图显示,进入冬季的11月到3月为高峰季,突破10万人次就诊;4月后稳步下降,维持在6万-7万人次的就诊量。此外,系统还会自动生成各种疾病在社区医院的分布图,提示不同社区不同的疾病谱。
“我们可以知道在什么季节要提前准备预防什么疾病,在什么社区某种疾病比较高发,如果有相关健康讲座,就安排进入这些社区。”徐汇卫生局局长刘诗强说,大数据应用除了帮助政府提高管理效率,帮助医生提高医疗业务,最终的目标是预测疾病,找出危害公众的主要健康问题,指导公共卫生经费对不同病种的投入比重,提示卫生新策的制定等。
徐汇仅是上海卫生大数据网络上的一个据点。在上海市卫生信息数据平台,每天正在产生1000万条数据,已建立起3000万电子健康档案,每天调阅1万次、信息总量已达20亿条。记者从市卫计委相关部门获悉,上海600家公立医院将集聚海量医疗数据,上海正计划深度解读这些数据,开发更多应用。
“不仅是开刀、问诊的医生,大数据也可以护佑公众健康。”专家说。
(本文不涉密)
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