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智慧醫(yī)院丨醫(yī)院信息平臺建設(shè)的三大掣肘分析與破局之道!

發(fā)布時間:2023-07-28 來源:森億AI醫(yī)療 瀏覽量: 字號:【加大】【減小】 手機上觀看

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在2021年6月發(fā)布的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推動公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見》中明確指出加快推進電子病歷、智慧服務(wù)、智慧管理“三位一體”的智慧醫(yī)院建設(shè)和醫(yī)院信息標(biāo)準化建設(shè)。醫(yī)院信息平臺建設(shè)和互聯(lián)互通成熟度測評作為醫(yī)院信息標(biāo)準化建設(shè)的核心,在“以評促建”理念的指導(dǎo)下,逐漸成為推動醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的有力抓手。


近年來,醫(yī)院信息平臺的陸續(xù)完成、建設(shè)上線;隨之而來,如何提高數(shù)據(jù)可用性、為智能化應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基座,進一步支撐智慧醫(yī)院建設(shè)的問題又成為了醫(yī)院管理者面臨的新的挑戰(zhàn)。

【01】

平臺使用率不高的三大掣肘


不少醫(yī)院在建設(shè)了信息平臺并順利通過了互聯(lián)互通成熟度測評后,大家都面臨著許多共性的問題。在走訪了一部分信息管理者之后,其中最顯著的要屬以下三點:

1.  數(shù)據(jù)治理不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊:醫(yī)院信息平臺缺乏有效的數(shù)據(jù)治理措施,數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)未經(jīng)過充分的數(shù)據(jù)清洗、校驗和糾正,數(shù)據(jù)的準確性和一致性受到影響,導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳。

2.  缺乏對半結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)的有效利用:許多信息平臺只注重結(jié)構(gòu)化的診療信息,而缺乏對半結(jié)構(gòu)化的病歷數(shù)據(jù)的處理能力;使得病歷數(shù)據(jù)無法被解析成有價值的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),極大限制了醫(yī)院在臨床、科研等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用和價值挖掘能力。

3.  統(tǒng)計指標(biāo)口徑缺乏統(tǒng)一管理:醫(yī)院信息平臺中的統(tǒng)計指標(biāo)在不同部門和系統(tǒng)之間往往存在同一個指標(biāo)會有多個結(jié)果的情況,影響了數(shù)據(jù)的可比性和可信度。



【02】

“五大抓手”

提升信息化平臺使用率

為了使醫(yī)院信息平臺發(fā)揮更大的作用,為醫(yī)院提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持,推動醫(yī)院信息化建設(shè)逐步向智能化進行轉(zhuǎn)型,真正實現(xiàn)“以評促建、以評促用”還需要從數(shù)據(jù)問題入手。雖是老生常談,但我們羅列了5大數(shù)據(jù)抓手,以期能夠做到“洞見癥結(jié)”,真正地提高信息平臺的使用率。


1.  統(tǒng)一模型管理:建立統(tǒng)一的模型管理機制,確保各個廠商系統(tǒng)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)升級迭代過程中模型的變更做到有效管控。例如:通過工具將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理,所有的模型變更必須通過系統(tǒng)進行審核生效,并且可以監(jiān)控未經(jīng)授權(quán)的模型變更。建立完整的“數(shù)據(jù)血緣”,通過向上溯源和向下溯源,可以清楚地了解每次變更對數(shù)據(jù)流向和數(shù)據(jù)使用的影響,確保信息平臺數(shù)據(jù)治理過程是可控和可追溯的。

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(森億智能系統(tǒng)截圖)


2.  數(shù)據(jù)標(biāo)準化:通過數(shù)據(jù)標(biāo)準化,我們可以實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)互操作性,減少數(shù)據(jù)不一致性和冗余,并提高數(shù)據(jù)的可用性。舉例來說,在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,可能存在各自獨立的診斷字典版本。如果我們在數(shù)據(jù)治理過程中對這些診斷字典進行標(biāo)準的歸一化處理,就能實現(xiàn)不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)便捷互通,甚至可以利用AI技術(shù)快速實現(xiàn)不同版本診斷字典的歸一化。

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(森億智能系統(tǒng)截圖)

3.  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化:患者的半結(jié)構(gòu)化病歷文本中,蘊含著豐富的對臨床研究極有價值的信息,因此,我們需要借助醫(yī)學(xué)自然語言處理(NLP)技術(shù)來增強對這類半結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)換,將其解析為有意義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。借助NLP技術(shù),我們能夠?qū)颊叩牟v文本進行智能解析和分析。通過識別文本中的關(guān)鍵詞、實體和句子結(jié)構(gòu),我們可以抽取出患者的基本信息、病情描述、診斷結(jié)果等重要數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的形式。這樣便于這些有價值的數(shù)據(jù)可以被進一步存儲、查詢和分析,為臨床實踐、醫(yī)學(xué)研究和決策制定提供可靠的依據(jù)。

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(森億智能系統(tǒng)截圖)


4.  統(tǒng)一指標(biāo)管理:通過建立統(tǒng)一的指標(biāo)口徑和標(biāo)準,不同部門和系統(tǒng)間同一個統(tǒng)計指標(biāo)都采用同一的指標(biāo)口徑,可以確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析的一致性,為決策提供可靠的依據(jù),同時還能建立基于指標(biāo)的預(yù)警平臺,及時發(fā)現(xiàn)潛在的運營問題并迅速優(yōu)化調(diào)整。

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(森億智能系統(tǒng)截圖)

5.  數(shù)據(jù)質(zhì)量管理:最后也是最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)就是如何衡量信息平臺中的數(shù)據(jù)可用性。這往往也是許多信息平臺建設(shè)過程中被忽視的內(nèi)容。試想一下,一個數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊且沒有任何抓手來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的信息平臺如何支撐醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展?

所以建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機制是至關(guān)重要的,通過定期的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,我們能夠及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理過程中業(yè)務(wù)系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,在發(fā)現(xiàn)問題后,我們可以采取針對性的應(yīng)對方法和改進措施,對數(shù)據(jù)進行整改和修復(fù),以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。這個PDCA優(yōu)化閉環(huán)的循環(huán)過程能夠不斷優(yōu)化和提升數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的效果;還可以借助數(shù)據(jù)質(zhì)量管理系統(tǒng)通過便捷地設(shè)定不同的數(shù)據(jù)校驗規(guī)則來有效驗證數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性、準確性、一致性、時效性和可訪問性,定期執(zhí)行質(zhì)控任務(wù)并自動生成相應(yīng)的質(zhì)控報告,為臨床和管理賦能,提供準確、可信的數(shù)據(jù)支持。

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(森億智能系統(tǒng)截圖)


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