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回首醫療大數據平臺:從“奢侈品”走向常態化

日期:2021-08-03類別:行業動態
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回首醫療大數據平臺:從“奢侈品”走向常態化應用

導讀
       增加醫療大數據平臺的便捷功能服務,推動醫療大數據的常態化應用。
近年來,大數據產業發展如火如荼。不過,在醫療領域,醫療大數據平臺在不少醫院心目中還是曲高和寡的“奢侈品”。
2019年5月,中國醫院協會信息專業委員會(CHIMA)發布了《醫療機構醫療大數據平臺建設指南》(征求意見稿)(以下簡稱《建設指南》),為醫療機構大數據平臺建設與應用提供規范與指導意見?!督ㄔO指南》的編寫初衷之一,是希望實現醫療大數據平臺建設與應用的“二八原則”,也即幫助醫療機構利用較小的精力,掌握最為核心的技術,解決在醫療大數據平臺建設與應用中的大多數需求,達到相對理想的應用效果。
兩年時間過去,醫療大數據的平臺建設與應用情況如何?2021年7月15日,在由HIT專家網主辦、VMware公司協辦的“醫院大數據平臺建設與應用”在線研討會上,與會專家通過“回首”,分享了醫院大數據平臺建設經驗,并就如何實現醫療大數據應用的常態化等熱點話題進行了研討分析。

醫療大數據應用走向“常態化”
作為《建設指南》的主編之一,北京大學腫瘤醫院信息部主任衡反修回顧了近兩年醫療大數據的發展情況,總結了業內的三點變化:首先,在涉及醫療大數據主題的行業會議、專場論壇中,對“大數據平臺建設”的討論在減少,更多偏向于醫療大數據應用建設等相關問題;其次,醫療大數據平臺的建設方式正趨向統一化,大型公立醫院有關大數據平臺的建設意見也趨向一致;第三,各地政府、醫療衛生機構陸續將傳統信息化部門變更、改革為大數據辦公室、大數據研究中心,由“信息”向“大數據”發展的趨勢非常明顯。
衡反修表示,醫療大數據應用常態化有賴于技術普及,主要體現在四方面:數據采集技術常態化、數據處理技術常態化、數據存儲技術常態化、數據分析技術常態化。同時,在某些特定場景、應用中,雖不具備醫療大數據4V(Volume、Variety、Velocity、Value,規模性、多樣性、高速性、高價值)特點,但也可利用大數據相關技術開展新業態醫療數據綜合利用和智能化應用,這些都是醫療大數據步入常態化應用的表征。
“在部分三甲醫院,醫療大數據的應用已進入常態化階段。”據衡反修介紹,自2017年9月完成基礎大數據平臺建設以來,北京大學腫瘤醫院在醫療大數據應用之路上不斷探索,目前已實現常態化使用的部分應用包括:基于大數據技術的靜脈血栓風險智能預警系統、電子病歷內涵質控、結構化檢查報告生成系統,以及精準醫療臨床決策系統等。
醫療大數據不應是可望不可及的“奢侈品”,而應更加“平易近人”。衡反修認為,可從以下七點著手推動醫療大數據應用的常態化:(1)數據的實時性,便于擴展應用范圍和場景,同時服務于臨床與科研;(2)數據的微小化,可脫離大數據平臺使用;(3)大數據平臺的輕量化,可脫離傳統大硬件集群使用,降低硬件要求;(4)大數據應用的臨床化,與臨床工作站集成便于使用者登錄,提高數據可及性;(5)大數據應用的流程化,建立數據授權體系,規范獲取數據的流程;(6)提升IT服務能力,醫院IT人員應掌握核心技術,把控主動權,提高服務效率和服務能力;(7)數據治理常態化,建立PDCA循環,不斷提升數據質量。

醫療大數據平臺要為使用者提供更多便捷服務
北京友誼醫院信息中心主任王力華也是《建設指南》的主編之一。她曾先后主導建設北京大學人民醫院及北京友誼醫院的臨床大數據平臺。醫療大數據技術在不斷進步,兩次平臺建設經歷讓她對醫療大數據平臺的發展路徑體會頗深。
2014年,北京大學人民醫院開始建設大數據平臺,是國內較早建立大數據平臺的醫院之一。當時的平臺主要從臨床數據中心和業務系統中獲取數據,存在著對業務系統造成影響、數據質量受制于CDR等問題。當2018年北京友誼醫院啟動大數據平臺建設時,數據來源途徑已有所不同:HIS數據從系統實時備份庫中獲取,其他業務數據從ODS(Operational Data Store,操作數據存儲)中獲取,可實現T+1的數據更新。
北京友誼醫院的大數據平臺架構分為IaaS層、PaaS層、SaaS層。目前,SaaS層所提供部分功能使用不便,仍需手動操作。“只有提供更多便捷的服務,才能實現醫療大數據平臺應用常態化的目標。”因此,北京友誼醫院決定對現有平臺進行升級。升級后,SaaS層將發生較大改變,所封裝的功能也將變得更多。其中,最為矚目的幾大變化為:
數據接入方面,面向數據管理者打造自主靈活的數據接入體系。升級后的大數據平臺可提供簡單模型的自主構建工具,這樣可以更快捷地接入多源異構數據。
數據資產方面,面向數據管理者重塑機構數據資產管理體系。王力華認為,當前大數據平臺的數據庫像一個“黑盒子”,雖能從中獲取數據,卻無法掌握數據的存儲情況。升級后的大數據平臺則可提供全局資產快速查看功能,并為醫院提供了一定的數據治理能力。
數據探索方面,面向數據科學家和統計分析師拓展醫院數據價值應用轉化能力。升級后的大數據平臺可提供“數據沙箱”服務,將數據按邏輯進行隔離;提供多維分析、數據建模等數據應用工具,為更廣泛地利用大數據平臺中的數據奠定了基礎;提供數據API服務,面向第三方廠商開放醫療大數據生態,為構建數據集市提供可能。
開放集市方面,面向應用開發者開放數據集市,為大數據人工智能技術賦能,王力華表示:“只有將數據應用于臨床,才是大數據平臺價值的最大體現。”
數據安全管理方面,升級后的大數據平臺將在架構中內置審批中心,可實現數據授權審批、數據導出審批、數據API審批、數據分享審批等功能,構建數據安全管理流程與體系。
目前,北京友誼醫院大數據平臺平均每月活躍用戶超過60人,頁面瀏覽量超過30000人次,“我的科研”模塊使用量達2000次左右。數據顯示,通過大數據平臺獲取數據支撐,使得科研文章產出比達到21%左右。“平均每10個用戶進行數據導出,就會有兩個用戶完成文章撰寫。”對于升級后的大數據平臺,王力華更是充滿希望:借助更加便捷的功能服務,推動醫療大數據的常態化應用,為研究型醫院的建設發揮更大的作用。

VMware帶來創新的大數據平臺GreenPlum
“以上兩位主任的分享進一步表明,堅實的IT基礎架構是實現大數據平臺應用常態化的基礎。”VMware高級系統工程師吳鏵明介紹說,“提起VMware,人們首先會想起虛擬化技術。事實上,VMware正在通過GreenPlum為醫療客戶提供成熟、穩定的大數據平臺解決方案。”
在開源社區耳熟能詳的Greenplum數據庫,是VMware全新產品和服務組合VMware Tanzu GreenPlum的一部分。在此方案中,VMware不僅能夠提供云基座,同時也能夠帶來更為廣泛的靈活性,將數據按需分類,并利用GreenPlum集中數據,對數據進行分析、挖掘及展示。
據吳鏵明介紹,VMware Tanzu GreenPlum大數據平臺解決方案具備以下特點:豐富的集成引擎帶來強大的信息感知能力;采用MADlib架構,適用于多種常用的數據挖掘與機器學習模型類;完全無共享的MPP(Massive Parallel Processing,海量并行處理)架構,實現高并發下的高可用;數據加載速度快,支持大批量數據加載和持續化的數據加載;內置Python和R機器學習算法庫的應用引擎,方便醫療機構搭建數據集市、進行大數據分析等。
綜合上述特點,吳鏵明將該方案的優勢總結為三點:其一,支持快速靈活的部署方式,為醫療機構帶來更高的性價比;其二,支持多種類型數據(結構化、半結構化、非結構化數據)及各類數據源(內存數據域、流數據、ETL等);其三,支持多樣化的數據分析手段,內置完備的機器學習算法庫。“VMware希望發揮GreenPlum大數據平臺的優勢,助推醫療大數據應用常態化。”


(摘自:
 姜浩 HIT專家網news) )