近年來，隨著醫(yī)療信息化和大數據技術的飛速發(fā)展，專病數據庫逐漸成為醫(yī)療領域的“新基建”。它不僅為臨床科研提供海量真實世界數據，還能輔助醫(yī)生優(yōu)化診療決策、提升醫(yī)療質量。然而，我國專病數據庫的建設仍面臨諸多挑戰(zhàn)。本文將從現狀、挑戰(zhàn)與未來建議三個維度，解析這一領域的核心脈絡。
一、專病數據庫：概念與現狀
什么是專病數據庫？專病數據庫是聚焦單一疾病的臨床科研數據庫，通過系統(tǒng)化、規(guī)范化管理具有科研價值的病例信息，實現對疾病既往數據的快速查詢與統(tǒng)計分析，為臨床回顧性研究、診療輔助及教學科研提供支撐[1]。其數據范疇覆蓋診療全周期，包括電子病歷、檢查檢驗結果及隨訪信息等核心要素[2]。
我國專病數據庫建設雖起步較晚，但發(fā)展勢頭迅猛：
單中心數據庫方面，2016年國內某醫(yī)院建立了結腸癌專病數據庫，累計收錄近2000例患者數據，為術后隨訪和診療優(yōu)化提供支持[3]。
多中心協(xié)作方面，區(qū)域與國家級數據庫嶄露頭角。紫云智能推出的創(chuàng)傷專病庫，通過人工智能抓取院前、院中等創(chuàng)傷救治數據，幫助超過100家中國創(chuàng)傷救治聯(lián)盟成員醫(yī)院建立創(chuàng)傷專病庫；上海市通過醫(yī)聯(lián)工程整合10家醫(yī)院數據，構建了重癥肺炎專病數據庫，覆蓋醫(yī)院獲得性肺炎、新冠肺炎等病種，為重癥肺炎的救治和臨床研究提供有效支撐[4]；國家衛(wèi)健委主導的中國乳腺癌標準數據庫依托多中心注冊和全周期隨訪體系，為持續(xù)改進乳腺癌醫(yī)療服務質量提供方向，成為提升診療質量的重要工具[5]。這些實踐表明，我國專病數據庫已從“零散建設”邁向“體系化布局”階段，在單病種管理、臨床科研中展現出顯著價值。
二、挑戰(zhàn)：數據孤島與發(fā)展瓶頸
1
整體普及率低
盡管部分醫(yī)院走在專病庫建設的前列，但整體普及率較低。調查顯示，85%的醫(yī)療機構尚未建立任何專病數據庫[6]，而已建成的數據庫多集中在高等醫(yī)學院校附屬三甲醫(yī)院。此外，現有數據庫以單中心為主，數據規(guī)模和共享范圍有限，難以支撐大規(guī)模研究[7]。
2
標準化建設滯后
調研顯示，我國專病數據庫建設存在不同程度的數據質量問題。由于術語標準不統(tǒng)一，不同醫(yī)院的數據格式、字段定義差異大，整合難度高，無法直接合并分析，部分數據庫還存在關鍵信息缺失、邏輯校驗缺失等問題。此外，數據質量控制依賴人工校驗，效率較低[8]。
3
數據共享機制缺失
當前，專病數據庫多為“信息孤島”。技術層面，各機構數據架構差異顯著，跨庫對接難；管理層面，多數醫(yī)院將數據庫視為 "核心資產"，在倫理審查、成果歸屬、數據使用等方面存在顧慮；法律層面，《個人信息保護法》要求數據共享需單獨獲取患者授權，導致多中心研究數據采集周期長。
4
安全與隱私保護難題
醫(yī)療數據涉及患者敏感信息，一旦泄露可能引發(fā)重大風險。盡管部分醫(yī)院采用脫敏技術（如重大心臟疾病數據庫的自動脫敏系統(tǒng)[9]）或加密傳輸，但整體安全標準尚未統(tǒng)一，管理規(guī)范也存在空白。
5
跨學科人才匱乏
專病數據庫建設需臨床醫(yī)生、數據工程師、統(tǒng)計學家等多方協(xié)作。然而，臨床醫(yī)生往往缺乏數據管理意識與數據治理能力，IT人員又對醫(yī)學邏輯理解不足，欠缺醫(yī)學背景，導致數據庫設計偏離實際需求。
三、未來展望：政策、技術與人力的協(xié)同破局
1
完善政策與標準體系
國家層面需加強頂層設計，出臺專病數據庫建設指南，明確數據采集、共享、安全等標準，細化數據采集、存儲、共享、安全等全環(huán)節(jié)操作規(guī)范。建立差異化激勵機制，對主動開放高質量數據庫的醫(yī)療機構給予資金或科研項目傾斜，形成良性生態(tài)[6]。
2
構建多中心共享平臺
借鑒上海醫(yī)聯(lián)工程等區(qū)域試點經驗[4]，建立區(qū)域性數據交換平臺，統(tǒng)一術語和模型，推動醫(yī)院間數據匯聚。在國家級層面，優(yōu)先針對如癌癥、心腦血管病等高發(fā)疾病，整合多中心數據，形成覆蓋診療全流程的“超級數據庫”。
3
強化技術賦能
充分釋放AI與NLP技術潛力。利用自然語言處理（NLP）將非結構化病歷（如醫(yī)生手寫記錄）轉化為結構化數據，提升錄入效率[10]。探索區(qū)塊鏈在數據共享中的創(chuàng)新應用，實現共享過程的全程追溯與確權，確保透明可控[11]。
以國內某家醫(yī)院為例，為解決創(chuàng)傷中心信息化建設中數據錄入慢、跨科室協(xié)作難、數據庫樣本少等問題，部署了紫云智能創(chuàng)傷中心業(yè)務管理系統(tǒng)，通過與醫(yī)院原業(yè)務系統(tǒng)建立接口，可完成對創(chuàng)傷病人數據的智能抓取，并借助ICD編碼自動入組及數據智能治理，實現超90%的數據智能填寫和一鍵自動上報，質控數據上報僅需1分鐘即可完成，大大提升了填報效率。
4
培養(yǎng)復合型人才
在高校教育中推進“醫(yī)學+數據科學”跨學科融合，開設醫(yī)療信息化、數據治理等聯(lián)合課程，培養(yǎng)兼具臨床思維與數據管理能力的 “雙棲人才”。醫(yī)療機構需建立專職化管理體系，設立專病數據庫管理崗位，負責日常維護、更新與質量控制。
5
注重患者參與與倫理合規(guī)
在數據采集環(huán)節(jié)中明確告知患者用途，保障其知情權與自主選擇權。建立獨立于數據使用方的倫理委員會，嚴控數據濫用風險，維系數據庫可持續(xù)發(fā)展[12]。
四、結語
專病數據庫是醫(yī)療邁向精準化、智能化的重要支撐。當前，我國已邁出關鍵一步，但唯有打破數據孤島、筑牢安全防線、推動跨域協(xié)作，才能充分釋放其潛力。未來，隨著政策、技術與人才的持續(xù)投入，專病數據庫必將成為提升診療水平、惠及億萬患者的“新引擎”。
參考文獻：
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