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推動(dòng)整體化衛(wèi)生信息系統(tǒng)建設(shè)，來(lái)看看2023醫(yī)療大數(shù)據(jù)白皮書怎么說(shuō)吧。
在實(shí)際工作中，科室建立?？苹?qū)２?shù)據(jù)庫(kù)可分為兩種情況：一種是有研究目的但研究問(wèn)題尚不明確，建庫(kù)是為未來(lái)的科研問(wèn)題積累數(shù)據(jù)，其所收集的病例數(shù)據(jù)項(xiàng)較廣，病例表單構(gòu)成較復(fù)雜；
另一種是圍繞特定科研問(wèn)題的病例數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)項(xiàng)相對(duì)較少，病例表單相對(duì)簡(jiǎn)單。
因此，通過(guò)建立專病數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析利用，提高專科疾病醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量及預(yù)測(cè)治療效果，進(jìn)而規(guī)避和降低醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)、抑制醫(yī)療成本等的需求是非常旺盛的。
醫(yī)學(xué)科技和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，使得醫(yī)院診療數(shù)據(jù)和病理及影像等數(shù)據(jù)，正在以驚人的速度增長(zhǎng)。
依靠快速增長(zhǎng)的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，重新審視疾病，對(duì)疾病進(jìn)行細(xì)化分層，使得醫(yī)學(xué)研究的重點(diǎn)更加精細(xì)和深入，逐漸集中于亞專業(yè)和專病，特別聚焦在高發(fā)病率、高死亡率、高疾病負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重影響人群健康的重大疾病上。
傳統(tǒng)臨床科研數(shù)據(jù)收集采取人工錄入而存在數(shù)據(jù)不規(guī)范、成果轉(zhuǎn)化率較低等問(wèn)題，無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的科研需求。
醫(yī)學(xué)科技和信息技術(shù)的快速發(fā)展，促使生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域快速進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。
科研專病數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè)已為醫(yī)院科研帶來(lái)一定成效。
?？茢?shù)據(jù)庫(kù)支持醫(yī)院各級(jí)醫(yī)療工作者和科研人員對(duì)目標(biāo)專病的常規(guī)臨床診療與醫(yī)院管理所需的數(shù)據(jù)管理、查詢、統(tǒng)計(jì)與可視化；可為臨床與科學(xué)研究提供有力支持，可根據(jù)特定研究目標(biāo)選定納入標(biāo)準(zhǔn)、排除標(biāo)準(zhǔn)及輸出指標(biāo)來(lái)選擇研究人群特征，以進(jìn)一步在線特征描述、特征分析或下載相關(guān)數(shù)據(jù)開展更深入的數(shù)據(jù)挖掘和人工智能應(yīng)用研究，例如大型隊(duì)列、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的疾病預(yù)后、隨訪等臨床科學(xué)研究；可支持基于標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序接口的大數(shù)據(jù)分析挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能分析算法和模塊的接入、嵌入，支撐未來(lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)專病臨床與科學(xué)研究。
效率方面，大大提高了醫(yī)院的效率。過(guò)去通過(guò)編程方式實(shí)現(xiàn)CRF表單的設(shè)計(jì)與制作需要1-3個(gè)月的時(shí)間，而可視化、交互式的 CRF表單配置可將時(shí)間縮短至3天；醫(yī)生手工整理1份病歷花費(fèi)約1小時(shí)時(shí)間，而借助 NLP處理，輔以手工填寫補(bǔ)充，可將時(shí)間縮短至20分鐘內(nèi)。 某腫瘤醫(yī)院每年收治數(shù)千例宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌、卵巢癌等婦科惡性腫瘤新發(fā)病例,診療數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在該院業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和格式，且為非科研所需的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非常不利于臨床醫(yī)生精準(zhǔn)定位患者和統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。而在搭建了本地專病庫(kù)后，患者群體定位能力和科研效率顯著提升，數(shù)據(jù)處理成本降低，醫(yī)院還獲得更多科研機(jī)會(huì)。此外，該項(xiàng)目還反哺臨床場(chǎng)景，幫助提升院內(nèi)病歷質(zhì)量，增強(qiáng)規(guī)范診療能力。
現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)仍存在一定不足:
1.大量不同時(shí)期電子病歷文件、檢查報(bào)告、病理報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容需要做結(jié)構(gòu)化處理，但針對(duì)醫(yī)學(xué)用語(yǔ)的NLP其數(shù)據(jù)理解能力仍有提升空間，對(duì)電子病歷的語(yǔ)義分析有待加強(qiáng)。
2.現(xiàn)有的科研專病數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中缺乏隨訪數(shù)據(jù)，后續(xù)還需加強(qiáng)互聯(lián)互通建設(shè)，將專病數(shù)據(jù)庫(kù)與隨訪系統(tǒng)對(duì)接，補(bǔ)齊科研數(shù)據(jù)短板，實(shí)現(xiàn)隨訪數(shù)據(jù)的共享利用。
3.數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)和應(yīng)用還不理想，建庫(kù)容易維護(hù)難，課題結(jié)束后大部分的科研專病數(shù)據(jù)庫(kù)處于無(wú)人問(wèn)津的狀態(tài)，造成新的資源浪費(fèi)，需建立長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)采集和維護(hù)管理及獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)臨床醫(yī)生和科研專病數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)建設(shè)的IT工程師，不斷完善平臺(tái)功能、定時(shí)補(bǔ)充更新數(shù)據(jù)，豐富科研專病數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。
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