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精确掌控就诊环节 考验医“数”能力

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“中国式”就医现状,总是处在一个“两难”的博弈之中。患者抱怨实际的诊断时间相对挂号、检验等环节而言少得可怜,而医生每天高达80位,甚至是上百位的门诊工作量,则早已不堪重负。与此同时,更具挑战的是,患者所有的就诊信息,因数据的种类和体量千差万别,想要实现一个全方位的分析平台,也困难重重。

“现有的医生高负荷的工作模式,使得很多医院只能获取住院患者的相关信息,而一般门诊患者的诊断信息并没有被纳入到医院的系统之内。” 北京大学第一医院计算机中心主任马靖翔说到,“如果要想改变这样的局面,医生所使用的PC设备必须要发生改变!”患者的就诊信息对于医生治疗诊断极为重要。马靖翔主任所谈到的门诊诊断信息,其背后触及了国内医疗行业正在热议并逐步开展实施的CDR(医疗临床数据仓库)平台。这一技术平台,将容纳现有患者就诊过程中所发生的所有相关数据和信息。

与国外相比,国内的CDR平台还处在一个早期建设状态,因此国内医疗行业不仅仅要关注如何借助新型的IT技术来实现对现有海量、丰富的医疗信息整合,同时还要应对不同新的需求,借助各类IT设备实现对数据、信息的收集。欧美地区的医疗领域,在CDR建设方面相对成熟,因此他们所关注的更多是如何在CDR的基础上,借助大数据平台以及各类算法,实现对不同疾病的诊断、预测和防范。

“高频度”门诊 患者就诊信息如何精准“捕获”

“想要传统的键盘录入门诊患者的诊断信息,这对于高负荷、高频度工作模式的门诊医生来说,是不可想象的。”马靖翔主任在谈到如何规避门诊患者就诊信息缺失时说到。某些科室的日均门诊量会达到百位患者以上,平均医生花费在每位患者身上的时间非常宝贵。诊断环节非常重要,而该环节的信息准确录入到医院后台系统中,则面临信息准确和高效,这两方面的挑战。

“国内某些医院已经开始尝试在门诊医生工作站上开展语音识别技术的尝试。”马靖翔主任说到,“这对于‘前端’服务于门诊医生的PC而言,在性能上提出了新的要求。”借助英特尔酷睿六代的商用电脑,在办公效率上至少提升2.5倍。语音识别技术的添加,现有陈旧PC在计算性能上很难满足门诊医生每天高负荷的工作需求。

门诊患者化验信息、影像信息、医嘱信息以及相关的药方信息,再加上医院上百套应用系统所产生的相关数据和信息,想要通过现有的IT手段实现真正的CDR(临床数据仓库)平台,无疑是一个巨大的挑战。

医疗数据价值释放?国内外无一例外选择“它”

医疗机构内部的IT应用系统不仅仅丰富多样,而且各类系统的专业性也相对较高,例如EMR(电子病历)、NIS(护理管理信息系统)、ICU(监护仪信息系统)、PIS(病理管理信息系统)、LIS(实验室(检验科)信息管理系统)、EIS(内窥管理信息系统)、UIS(超声管理信息系统)、RIS(放射信息管理系统)、PACS(医学影像存档与通讯系统)等。这些信息每时每刻都在产生不同体量、格式的数据。对于国内医疗机构而言,在围绕医嘱构建CDR应用平台过程中,无一例外需要借助大数据相关技术来对现有的数据中心进行改造。北京大学第三医院其在医疗行业中屡获奖项的CDR建设项目中,借助Hadoop平台实现了围绕医生医嘱,日均接收20万条消息,供外部系统调用查询15万次的CDR应用平台。英特尔至强架构构建的底层技术平台,因其与开源软件Hadoop深度合作,使得医疗机构能够在确保IT投资可控的前提下,快速、便捷的构建基于Hadoop平台的大数据应用系统。

与此形成对照,美国Penn Medicine是一家市值达43亿美元的机构。Penn Medicine 数据科学团队被视为医疗预测分析领域的领导者,他们同样与英特尔合作,借助TAP平台针对临床数据仓库中的数据进行合作开发,帮助临床医生发现有可能患上当前诊断技术尚无法确诊的危重症患者。TAP是一种可扩展的开源平台,旨在帮助数据科学家和应用开发人员快速部署解决方案,无需担心基础设施采购或平台设置方面的问题。

为了支撑Penn Medicine医疗机构数据科学团队有效的分析海量的临床数据,IT团队依托英特尔至强构建的数据中心,确保了3,000个不同应用的正常运行。同时IT团队,通过私有云平台,以及英特尔在开源领域的技术实力,IT团队在IT基础设施中部署了基于开源技术和大数据技术,并确保基础设施 24/7 全天候可靠运。

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