伴随《關于促進和規範健康醫(yī)療大數據應用(yòng)發展的指導意見》《新(xīn)一代人工智能(néng)發展規劃》等政策文(wén)件的發布，我國(guó)醫(yī)療大數據開放共享和深度應用(yòng)不斷推進。醫(yī)院作(zuò)為(wèi)醫(yī)療行業的重要載體(tǐ)，每時每刻都在産生大量的數據，大數據已經成為(wèi)醫(yī)院能(néng)否快速發展的核心驅動力。近年來，随着醫(yī)藥衛生體(tǐ)制改革深入推進，國(guó)家和醫(yī)療機構對信息化建設的重視程度不斷提高，投入力度不斷加大，醫(yī)院信息系統的數字化、智能(néng)化水平快速提升。醫(yī)院數據經過長(cháng)期積累，為(wèi)促進醫(yī)學(xué)人工智能(néng)發展、助力臨床科(kē)研應用(yòng)、促進醫(yī)院現代化管理(lǐ)彙集了豐富且有價值的資源。
在政策與技(jì )術的雙重驅動下，将信息技(jì )術與臨床業務(wù)深度融合，深入推進醫(yī)療數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)，能(néng)夠充分(fēn)挖掘醫(yī)療數據價值，發揮醫(yī)療數據在輔助臨床診斷、拓展科(kē)研思路、提高科(kē)研效率方面的作(zuò)用(yòng)，強化醫(yī)院數據治理(lǐ)能(néng)力。
醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)場景
在傳統的臨床研究模式下，無論是提出科(kē)學(xué)問題，還是實驗設計、數據采集、數據處理(lǐ)分(fēn)析、結果驗證，都是一項耗費大量人力、财力和時間的工作(zuò)，嚴重制約臨床科(kē)研成果的産出效率。
在大數據背景下，雲計算、分(fēn)布式存儲、自然語言處理(lǐ)等大數據應用(yòng)技(jì )術日趨成熟。以電(diàn)子病曆數據為(wèi)主的醫(yī)療大數據規範應用(yòng)，結合數據挖掘、智能(néng)化分(fēn)析方法，為(wèi)臨床科(kē)研有效建立了基于真實世界數據和數據挖掘技(jì )術的科(kē)研思路和科(kē)研方法；以數據為(wèi)重點賦能(néng)臨床和管理(lǐ)決策，醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)場景不斷豐富。
1.1探索疾病關聯關系
多(duō)學(xué)科(kē)、多(duō)維度數據是患者健康信息的主要特點，将離散的數據進行整合與規範化，對大量、關聯性的疾病數據進行分(fēn)析整理(lǐ)，建立疾病、症狀、診斷、用(yòng)藥、手術、檢查、檢驗之間的相關關系，形成知識圖譜，可(kě)以探索疾病的關聯關系，進行診療效果比較、合并用(yòng)藥研究、疾病特征和患者分(fēn)析，有利于加深對疾病的了解，拓展科(kē)研發現，輔助臨床診斷。
1.2進行臨床預測
醫(yī)療大數據的優勢在于有大量的真實世界數據用(yòng)于模型建立及臨床預測。例如，通過統計和展示各類疾病的症狀，監控疾病治療效果，監控疾病的區(qū)域發病趨勢，對疾病的發展趨勢進行預測，為(wèi)疾病的精(jīng)準判斷和治療提供證據。
1.3建立醫(yī)療質(zhì)量監測評估
數據可(kě)滿足橫向可(kě)比及向縱深細化，通過對醫(yī)院臨床和運行數據的綜合挖掘和分(fēn)析，發現醫(yī)療質(zhì)量問題的真相，準确定位原因和指導改進。通過關聯患者曆史健康數據、檢查治療數據、治療結局數據，對診療過程進行全流程、閉環管理(lǐ)，對比不同疾病症狀的用(yòng)藥、治療效果，為(wèi)進行臨床診療效果比較、精(jīng)細化治療提供科(kē)學(xué)依據。同時，伴随數據的積累、利用(yòng)，有助于進一步提升醫(yī)療質(zhì)量。
1.4助力專科(kē)疾病研究
搭建專科(kē)疾病數據庫一直是科(kē)室、醫(yī)院乃至國(guó)家層面的重要需求。在醫(yī)療大數據科(kē)研平台基礎上，搭建專科(kē)疾病數據庫，能(néng)夠幫助專科(kē)疾病的科(kē)研設計、數據收集、既往成果查詢、跨科(kē)室跨醫(yī)院協作(zuò)等科(kē)研流程的實現，使專科(kē)疾病相關的檢查檢驗數據、随訪數據、CRF表單等數據得到快速收集和高效利用(yòng)。通過建立專科(kē)疾病數據庫，大大節約了開展臨床科(kē)研的人力成本，縮短了科(kē)研數據的獲得周期，可(kě)以幫助醫(yī)生确定最佳治療方案。
醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中應用(yòng)的挑戰
2.1數據結構化水平低
目前醫(yī)院信息系統中臨床數據存儲分(fēn)散、缺乏标準化、數據不完整、存在非結構化數據等問題造成臨床研究者在科(kē)研實踐中獲取數據時存在種種困難。
醫(yī)療行業的數據呈現出多(duō)源異構的特點，這使得數據質(zhì)量問題在醫(yī)療行業表現得尤為(wèi)突出。盡管大數據背景下數據提取、清洗、應用(yòng)技(jì )術快速發展，但是由于臨床科(kē)研工作(zuò)中數據需求的特殊性對數據準确率的高度要求，非結構化的數據信息利用(yòng)仍然是一個難題。如何将電(diàn)子病曆中的非結構化數據轉化成為(wèi)機器可(kě)以識别的結構化數據，是在臨床科(kē)研中發揮大數據分(fēn)析效能(néng)、促進機器學(xué)習方法在臨床科(kē)研中應用(yòng)的數據基礎。
2.2醫(yī)療大數據應用(yòng)存在數據隐私挑戰
醫(yī)療大數據涉及個人隐私信息衆多(duō)，如不采取充分(fēn)的隐私保護措施，将會對數據應用(yòng)和治理(lǐ)帶來諸多(duō)潛在風險，如數據的非法流通、信息丢失、造成患者歧視等。由于醫(yī)療大數據應用(yòng)場景繁多(duō)，數據隐私的關鍵問題也不盡相同，數據隐私的挑戰持續存在。
如何在建立有效應用(yòng)場景、開放數據使用(yòng)的環境下避免隐私洩露風險，是未來醫(yī)療大數據管理(lǐ)和法律法規制定需要解決的重要問題。
2.3數據應用(yòng)能(néng)力薄弱
醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)能(néng)力薄弱，一方面是由于缺乏有效的數據分(fēn)析工具，另一方面是由于缺乏相關數據分(fēn)析人才。
傳統的手工數據錄入與統計軟件結合的數據分(fēn)析方法，對于數據的關聯性研究、預測研究能(néng)力有限，嚴重制約了醫(yī)療大數據的價值體(tǐ)現。而在數據分(fēn)析模型、工具的開發上，普通的醫(yī)療機構又存在複合型人才不足的問題。因此造成了大量醫(yī)療數據沒有發揮其臨床科(kē)研價值，應用(yòng)能(néng)力問題尚需解決。
2.4數據的深度挖掘不夠
醫(yī)療大數據是臨床科(kē)研的寶貴資源，其對于臨床科(kē)研的價值，不僅僅是數據統計，更重要的是通過數據的篩選和挖掘，協助科(kē)研觀點的産生、科(kē)研方法的設計、科(kē)研過程的實施和科(kē)研結果的驗證，得出對實踐更有指導意義的結論。
但由于數據的深度挖掘不足，醫(yī)療大數據在指導臨床診療、疾病預測、用(yòng)藥監測、智能(néng)模型優化等方面的價值還未完全發揮。因此，基于海量醫(yī)療數據的深度學(xué)習和分(fēn)析處理(lǐ)能(néng)力不足，制約着醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)。
醫(yī)院大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)建議
臨床科(kē)研能(néng)力是提高醫(yī)院核心競争力的重要環節，是推動醫(yī)院學(xué)科(kē)建設和發展的關鍵。加強醫(yī)院大數據在臨床科(kē)研中的應用(yòng)，應從信息平台的頂層設計、人才隊伍建設、科(kē)研協作(zuò)、數據使用(yòng)機制建設等方面進行統籌規劃。
3.1建立醫(yī)療大數據科(kē)研應用(yòng)平台
醫(yī)院臨床數據中心建設重點是建設醫(yī)療大數據分(fēn)析平台。醫(yī)療大數據科(kē)研應用(yòng)平台的建立，為(wèi)解決數據互聯互通、數據結構化、數據檢索、數據深度挖掘、開展單中心/多(duō)中心臨床研究等問題提供了有效途徑。
研究顯示，大數據科(kē)研分(fēn)析平台在臨床研究中的多(duō)個環節都起到了切實有效的輔助作(zuò)用(yòng)，縮短了試驗周期，降低了研究成本。醫(yī)療大數據平台的總體(tǐ)設計需從數據源層、數據采集層、大數據中心、應用(yòng)集市4個方面進行規劃，融合人工智能(néng)的分(fēn)析技(jì )術，從提升數據質(zhì)量的基礎層面，到靈活運用(yòng)多(duō)種統計分(fēn)析工具，方便科(kē)研病曆檢索，建成随訪系統，提升科(kē)研成果質(zhì)量，解決當前對醫(yī)療數據處理(lǐ)能(néng)力不足的難題，建立一體(tǐ)化的臨床科(kē)研體(tǐ)系，提升臨床決策水平。
3.2建設醫(yī)療大數據應用(yòng)分(fēn)析人才隊伍
醫(yī)療機構應以多(duō)種方式培養和吸引大數據、計算機、醫(yī)學(xué)複合型人才，與高校、研究機構、企業加強人才培養和技(jì )術應用(yòng)合作(zuò)，擴大醫(yī)療機構數據應用(yòng)人才隊伍，彌補醫(yī)生在數據統計等方面的能(néng)力不足問題，為(wèi)臨床科(kē)研提供技(jì )術支撐。完善醫(yī)療機構數據分(fēn)析人才隊伍建設機制，将其納入醫(yī)院數據中心建設規劃，促進大數據應用(yòng)分(fēn)析人才隊伍建設。
3.3開展聯盟科(kē)研協作(zuò)
開展以醫(yī)療大數據為(wèi)基礎的單中心/多(duō)中心的科(kē)研協作(zuò)，為(wèi)疾病的篩查、診斷、治療提供證據支持，為(wèi)科(kē)研服務(wù)提供全面、規範化的數據支持。此外，醫(yī)療大數據應用(yòng)可(kě)滿足獲取多(duō)學(xué)科(kē)信息的需求，對支持專科(kē)規範化診療具有重要意義，在專病庫建設、專科(kē)診療方面也具有良好的推廣價值。
未來，醫(yī)療大數據應用(yòng)還可(kě)延伸到跨院、跨區(qū)域的臨床科(kē)研協作(zuò)，在數據安(ān)全保障的前提下，拓展單中心、多(duō)中心、專病臨床科(kē)研範圍，更好地促進科(kē)研成果産出。
3.4建立醫(yī)院合理(lǐ)、合規數據利用(yòng)的機制和流程
目前，國(guó)家衛生健康委已發布《國(guó)家健康醫(yī)療大數據标準、安(ān)全和服務(wù)管理(lǐ)辦法（試行）》，從國(guó)家戰略層面促進健康醫(yī)療大數據的規範管理(lǐ)和開發利用(yòng)。伴随臨床科(kē)研對數據的需求量持續增大，醫(yī)療大數據的合理(lǐ)規範使用(yòng)是保障數據安(ān)全、保護患者隐私、維護醫(yī)療大數據行業秩序的重要内容。
為(wèi)此，在借鑒國(guó)内外數據安(ān)全和隐私保護相關法律法規和标準規範的基礎上，醫(yī)院需補充完善大數據管理(lǐ)制度，數據合理(lǐ)規範利用(yòng)機制和數據申請流程，确保醫(yī)療大數據在臨床科(kē)研中的合理(lǐ)、有序應用(yòng)。