原创《基于临床数据中心的专病系统建设和实践》
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【关键词】电子病历 智慧医院 专病数据库 专病研究系统
【摘 要】临床数据中心的电子病历是医疗过程中产生和记录的完整、详细的临床信息资源,包含疾病症状、治疗过程及康复情况.以电子病历的文本、疾病特征、病情特征和病情转归等信息为基础,依托大数据、语义分析、数据挖掘等技术,形成基于疾病的专病数据库,构建新型智慧电子病历分析服务型知识库体系,为临床辅助决策和疾病研究提供信息服务和数据支撑.
Construction and practice of special disease research system based on clinical data center /WANG Shu, CHEN Min, LING Qiming, YU Guangjun // Chinese Hospitals. -2017,21(8):16-18
【Key words】electric medical record, art hospital, special disease database, special disease research system
【Abstract】The clinical data center of the electronic medical record is a complete and detailed clinical information
resource generated and recorded in the healthcare provision, including the symptoms of the disease, the course of treatmentand the rehabilitation. By digging the electronic medical records of the text, disease characteristics, disease condition andoutcome, it can form a disease-based database for clinical decision-making and disease research to provide informationservices and data support to achieve a new type of intelligent electronic medical records analysis services of knowledgebased system.
Author´s address：Children´s Hospital of Shanghai, No.355, Luding Road, Putuo District, Shanghai, 200062, PRC 1 前言
智慧医院是数字化医院发展的新阶段,其核心是利用互联网及信息技术,汇集完整的健康与诊疗数据,融合生命科学,以电子病历、个人健康档案为基础,借助物联化对自然人进行多源信息采集,通过互联化保障信息有效传输与存储、智能化对多源信息进行处理与决策,建立临床数据中心,进而促进医学模式、服务模式以及医疗需求实现变化与转变[1-2].
临床数据中心以患者主索引（EMPI）为主线实时、准确获取患者临床数据,以标准、全面、统一的格式组织、整合数据并提供集中存储,为临床数据共享提供了统一的平台支撑[3],涵盖患者历次就诊记录、门诊处方、住院医嘱、电子病历、检查化验报告、影像资料等.通常,临床数据中心分别从时间维度和临床活动维度,以患者为主线,通过清晰、友好的统一视图展现临床数据,让临床工作者在短时间内对患者个体化就诊有全面了解.同时,视图提供可视化导航模式,优化操作流程,并作为临床决策支持基础,实现辅助改善医疗服务质量、减少医疗差错、提高临床诊疗水平,为决策提供信息支持、降低医疗成本[4-5].
2 后结构化电子病历临床数据中心建设思路
上海市儿童医院针对智慧医院的构建, 于2 0 1 5 年提出智慧医院的“ 5 R ” 模型[ 6 ], 分别为P R M 、EMR、SRIS、HRP、RHIN,其核心是以患者为中心,改善患者体验；以医生为中心,提升质量与安全；以科学问题为中心,从基础与临床的割裂转型到转化医学；以绩效为核心,从传统管理转型到专业化管理；共享与业务协同,从孤岛作战转型到网络协作.从信息化建设角度,构建智慧医院的核心是构建临床数据中心,为患者、临床、科研、管理服务,通过集成平台、CDSS、大数据、移动互联等技术手段,从经验医学转型到循证医学,建立专病数据库、临床随访数据库、生物样本库等,从而提供以医疗安全为核心、智能为特色、数据全程集成共享为标志的医疗服务.
目前,随着医疗服务体系不断完善、服务能力逐步提升,大多数医疗机构已经有了比较成熟的电子病历系 统,通过结构化电子病历建立临床专病数据库,借助数据指标搜索引擎进行目标患者查找,并加入CRF表单采集的数据,整合患者检查检验数据等,用于支持临床科研的回顾性和前瞻性分析.但由于临床信息的复杂性和灵活性,现有结构化录入技术无法满足临床对于病历信息的要求,致使临床信息中仍存在大量以叙述性文本为主要形式的非结构化病史数据,而传统的基于结构化电子病历的临床专病数据库缺乏对非结构化病史数据的有效处理.同时,由于医疗领域非结构化电子病历的自然语言描述有其独特性,与一般中文描述不同,存在大量医学专用词汇和经验描述,对于利用数据挖掘技术从EMR中发现知识用于辅助医疗决策等方面的成熟应用很少,特别是对于电子病历的语义分析研究和临床辅助诊疗研究有待于进一步深入[7].
上海市儿童医院针对电子病历的语义分析,以自然语言解析技术为基础,结合临床、药学、检查检验等医疗专业词库,分析病历上下文关系,构建了基于自然语言处理的电子病历信息语义分析模型,并根据医疗特点和疾病特征通过不同的指标匹配模式,运用模式匹配和疾病特征挖掘技术, 完成疾病、症状、治疗过程及康复情况的分析挖掘.通过医疗疾病的语义解析和分析系统的构建,实现中文电子病历的后结构化,利用疾病特征提取工具,挖掘病历中相关疾病临床表现和患者的转归情况等,与已有的结构化医疗数据互通,形成全维度专病数据库,实现临床对于疾病症状、疾病、治疗关联规则分析,支持疾病预测、疾病聚类、疾病严重程度评估,辅助临床进行各类型治疗,为临床的回顾性和前瞻性研究提供服务.
3 基于后结构化电子病历临床数据中心的专病数据库建设
电子病历是临床数据中心主要的临床信息来源,其数据记录格式与一般的文本记录不同,包含临床体征、药品、检查、检验等专业医疗用词,其中病程记录主要采用非结构化的自由文本存储,因此通过自然语言处理技术对病程记录的后结构化处理以及病情特征的提取非常关键,对于疾病研究起着至关重要的作用.而其中分词技术是中文自然语言处理的基础和关键技术,对于中文电子病历的分析和挖掘起着重要作用[8].虽然目前分词技术也已有较大发展,但是中文电子病历为术语化文本,混合有大量专业名词、缩略语、英文缩写、惯用语、测量数字等,歧义切分及未登录问题成为中文电子病历分词面临的两大难题.机械分词具有快速切分的优势,但因无法识别未登录词和无法有效消除切分歧义导致切分准确率有限.基于统计模型的分词方法通过大规模的训练语料,可以解决歧义切分及未登录词识别问题.
上海市儿童医院专病电子病历后结构化模型将基于词典词性标注的分词方法和基于统计分析的分词方法有机结合起来,既能发挥机械分词切分速度快、效率高的特点,又利用了统计分析方法能够识别出未登录词的优点.电子病历后结构化整体处理流程如图1所示.
在对中文电子病历进行分词处理后,运用疾病指标库,基于模式匹配技术,完成疾病特征挖掘.基于指标库的模式匹配主要分为6大类,分别为检查、检验、症状体征、基本信息、治疗、疾病指标.自定义疾病特征提取工具在电子病历后结构化的基础上,根据分词后的扩展医疗词性,完成6大类指标的分析挖掘,构建全维度临床专病数据库.儿童专病研究系统病历中患者症状体征的挖掘,主要通过症状同义词、症状描述和持续时间的解析,完成患者体征的过程画像；检查、检验类指标主要通过身体部位解析和描述词解析,以及结合病历中提及的外院检查结果,分析医疗过程中医生关注过的患者检查检验指标；基本信息、治疗、疾病类指标通过病历中家族史和既往史解析,以及药物、治疗和查房记录解析,最终完成患者治疗指标解析.疾病特征解析模型如图2所示.
通过电子病历的文本挖掘和疾病特征挖掘,可以形成基于疾病的专病数据库,为临床的辅助决策和疾病研究提供信息服务和数据支撑[9].因而通过自然语言处理技术对电子病历数据进行后结构化处理,然后结合专病知识库,运用模式匹配、指标分析等技术提取电子病历中疾病特征指标,再整合结构化医疗数据搭建全面完整的临床专病数据库.专病数据库整体架构如图3所示.
儿童专病数据库基于中文语义分析和数据挖掘技术,以临床病历的深层语义理解和疾病特征提取为最终目标,建立具有可互操作性的临床病历结构化数据管理架构,从而封装文本病历和结构化病历2种异质性临床数据源.
4 基于专病数据系统的临床科研应用服务
基于临床数据中心的儿童专病研究系统面向临床科研,以建设智慧医院临床研究为中心,通过专病数据库为临床科研提供2大模块的应用服务：一是通过全维度专病数据库综合搜索引擎,建立临床研究队列；二是在专病数据库的专病指标库基础上,通过数据处理、数据挖掘、模型训练、模型评估等研究过程,实现专病的应用示范服务构建,为提高疾病的诊治水平提供大数据支撑与服务.以儿童肺炎专病数据库为例,以肺炎专病数据库为核心,形成了肺炎重症非重症分析、肺炎病原分析、肺炎药物疗效及不良反应评价和基于气候的儿童诊疗行为分析4个应用示范服务.
5 结论与展望
上海市儿童医院通过对临床电子病历的文本分析和知识提取尝试,建立可互操作性的临床病历结构化数据管理架构,并最终为构建以疾病特征分析为目的的通用专病数据库奠定应用研究基础.后续,在智慧医院“5R”模型的指导下,将进一步建设儿童肿瘤专病数据系统、川崎病专病系统等临床业务需要的服务平台,以推进智慧医院建设为目标,依托大数据、语义分析、数据挖掘等技术,结合儿童医院的临床业务和科研需求,构建面向临床医疗的科研大数据服务平台,开展面向患者、医生、科研、管理人员的应用示范研究,建设在大数据环境下新型专业诊疗的新型服务模式,支撑从健康、治疗到转归跟踪的全程服务体系,从而获取有价值的医疗知识,为疾病预防、诊断和治疗提供实验依据和辅助决策服务,为智慧医疗探索理论基础、积累实践经验.
参考文献
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系统建设论文参考资料：
该文结束语，此文为一篇适合临床数据中心和实践和建设论文写作的大学硕士及关于系统建设本科毕业论文，相关系统建设开题报告范文和学术职称论文参考文献。
