【数智化案例展】某人民医院——智慧医疗大数据建设

  • Post author:
  • Post category:其他

76dc1c35bb320b1b2c495a57dab5abbe.png

e991654abaaa1a44e0d351e5981dd342.jpeg

美创科技案例

本项目案例由美创科技投递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。

6c09e43b31d9fa70ec2b685f39734930.png

数据智能产业创新服务媒体

——聚焦数智 · 改变商业


伴随医疗体制改革不断深化、政策相继出台以及疫情的延续,各医疗机构积极推进智慧医院建设,通过打造坚实的数字底座,激活数据要素价值,实现医院运行与患者体验“双提升”。

某人民医院是一家集医疗、教学、科研、预防、保健和康复于一体的大型综合医院,信息系统经过多年的建设和发展,积累了大量宝贵的临床信息,但分散储存在各类业务系统中,难以充分发挥医疗数据价值。在医疗行业深耕多年,对医疗业务有着深刻认知,并拥有完善成熟的数字化转型产品方案,该大型医疗集团携手美创科技启动“智慧医疗大数据项目”,通过搭建完整的、符合业务应用需求的全院医疗大数据平台,实现数据归集、清洗、标准化、建模、分析、共享、管理及展示等的功能,通过一系列数据应用系统,为医院管理层提供决策支持,帮助提升医生诊疗效率,支持医院运营革新。

实施时间:

开始时间:2020年底

本项目于2020年底启动整体项目规划, 对医院业务系统(LIS、PACS、EMA、 HIS、体检库)、数据源头(数据分布、数据量、数据结构、数据联系)、标准文档、元数据、数据库及版本、网络情况进行全面调查梳理;2020年底,完成数据中心环境搭建及数据抽取;2021年中旬各业务系统陆续上线,逐步完善各业务系统功能,并进行数据中心数据质量核对、运行决策分析系统指标核对。

截止时间:2021年10月

客户的数智化(数字化)转型升级需求

该医院多年信息化建设,共建设了包括HIS、LIS、CIS、EMR、PACS、ICU、移动医疗、移动支付、OA、财务系统等几十个业务系统,积累了足够的原始数据积累能力,随着数字医疗概念的提出,还将有更多的业务系统将被建设。这些业务系统的建设大大提高了医院的工作效率,规范了医院的业务流程。然而由于系统标准不统一,各自开发、各自建设,医疗数据纷繁复杂,导致内部存在着大量的“信息孤岛”,在进行数据分析时难以进行有效的整合利用。随着医院发展与规模扩大,业各系统间点对点的连接模式也导致各种弊端丛生,在管理上带来非常大的压力和漏洞,亟需打通各系统实现数据共享汇聚,形成真正统一、标准、自主和开放的医疗数据生态,横向上使全院各个业务系统标准化、体系化和统一管理,降低各个业务系统的耦合度,纵向上建立以“临床、运营、资源”三大数据中心以及共享库为核心的数据平台,从而帮助医院优化运营管理、提升医疗质量、保障医疗合规。

面临挑战

目前该医院数据管理和应用尚存在以下挑战:

1、信息系统间点对点连接模式弊端多

医院系统众多,由多家不同厂商建设,传统的数据集成都是在原有系统的基础上采用了点对点的集成模式。这种方式存在着明显的弊端:

这种模式每两个系统之间分别沟通接口,接口复杂,逻辑冗余,互相之间高度依赖,信息系统无法跟上业务需求的不断变化,造成服务的延迟。

复杂接口造成医院的运行维护成本剧增,如果医院要对其中一个系统进行升级或更换,就必须再做众多的接口,导致医院被软件厂商“接口绑架”。

2、大量“信息孤岛”阻碍数字化建设

信息系统大多是伴随医院的发展,按照某个部门或业务功能逐步建立,缺乏统一的规划,存在基础数据标准不统一、重复维护等问题,不利于医疗水平提高和医疗风险降低:

医院的术语、字典、规则归属于各个不兼容的系统中,这些系统内定义及定标的不统一、不规范,易造成了医生理解和使用上的困扰;

医院各信息系统均有大量临床信息和患者信息,但目前缺乏全院级病人主索引,导致各系统专业数据无法联通、衔接,无统一的访问入口。

各信息系统“各自为政”,很难获得全局性数据和报表,尤其是在进行较大范围的相关因子分析时,难以直接进行数据的深度利用。

3、数据价值未充分挖掘

医疗虽然有足够的原始数据积累,却不能为纵深的医疗科研、经营管理提供分析服务,在数据应用上依然存在诸多挑战:

数据质量问题。高质量的数据才能真正用于医疗运营管理和分析,体现为内容完整、分类有序、结构化程度高、标准统一等,但目前医院缺乏完善的数据治理体系和全面的数据资产管理工具,无法保证数据的质量和可靠性;

数据应用支撑平台缺失。数据应用支撑平台需要面向临床研究、医院管理、患者服务等顶层业务需求开发,满足大数据挖掘与分析需求,同时能够使医疗工作者清晰理解和认同数据分析结果,最终推动大数据在医院获得更为广泛的应用。

数据支持

1、对HIS、PACS、LIS、EMR、RIS、CRM等10余个系统进行数据全量采集和增量挖掘,其中在时效性方面达到秒级同步;

2、截止目前,集成该院 70多万条患者数据,病例数量达到200多万份,形成按领域组织的、方便利用的临床数据集、运营数据集、资源数据集,每个数据集的使用率均在快速上升。

3、完成768万余条患者数据,6200万余条门诊数据,1.6亿条住院就诊数据,25万余条发热门诊数据的数据清洗和标准化工作。

4、形成覆盖运营、财务、安全、人资、物资等七大模块主题分析模块。

应用技术与实施过程

一、本项目建设主要内容包括:

1、数据支撑:

建立统一数据中心标准规范,包括病案、医嘱等数据规范,构建和完善医院数据中心;

建设医院大数据平台,落地医院全域数据资产管理体系,包括数据质控、数据资产目录、主数据管理、元数据管理、数据标签等。

2、管理应用:

建立包括医院患者、质量安全、财务运营、学习成长等在内的5类重点指标监管体系;

针对不同科室上线不同指标检测大屏,包括领导驾驶仓、护理部、医务科、病案室科、门诊部、产科等大屏。

3、业务应用

上线包括三级绩效考核、医保自查、医生助手、学科动态可视化等四大数据应用系统;

发挥大数据在监管自查、资源可视化、决策支持等方面的支撑作用。

二、应用技术与实施过程如下:

17ed87a15bd99540f842c1a7f7052175.png

总体架构

1、建立高质量全院数据中心

基于美创自研数据支撑平台(DSP),进行标准化、规范化的全院数据中心建设。帮助医院从根本上解决数据孤岛,理顺各业务系统数据关系,减轻业务系统和信息集成平台的数据压力与维护负担,满足数据应用灵活性的同时避免底层数据中心架构的重复建设,让数据更好的“用起来”。

a46de35bf7f5f07e732cad7e7c6c1f91.png

数据支撑平台产品架构

平台基于多源异构数据支持、非入侵式采集技术、行业沉淀模型等能力,进一步提高了数据中心建设的实效性、灵活性、完整性和规范性,为敏捷数字化转型奠定基础。

实现过程包括:

a)基于医疗行业标准规范,结合国标、省标等构建标准规范体系,在原有编码规范标准的基础上建立了统一指标体系,统一代码标准规范口径,统一对外交换标准等,配置数据采集规则(包括元数据映射、同义词映射等);

56e5f72d6d77796203d6e87595dc77e8.png

标准规范

b)按照交互标准要求实现医院各信息系统与集成平台的数据对接,使原来系统一对一的模式改为多对一,少数据接口及人为干预因素,同时满足医院信息互联互通标准化成熟度测评要求;

c)通过美创数据支撑平台实现全域数据无入侵式采集、汇聚,对数据进行分层处理,按照患者主索引进行关联,建成以电子病历为核心的全院数据中心。其中:临床数据中心基于患者在医院产生的全生命周期的临床数据建立,主要包括患者基本信息、就诊履历、检验报告、检查报告、住院相关病例、处方记录、手术记录等,可实现全景式“患者360视图”、实现在一个界面查询患者的全局信息,助力临床决策。运营数据中心基于运营相关活动所产生的数据建立,包括人力、财务、药品、物资、设备、后勤等,为上级监管部门提供数据上报和统计服务;为医院院内综合运营管理评价分析和绩效考核提供数据支撑。资源数据中心以医疗资源为核心建立,为医院整体资源使用与调配提供实时展示。

2ada0a56bd1b8819ef012e848aea6de5.png

(数据支撑平台对全域业务、全流程作业进行数据监控,实现完善的平台性能与作业执行情况的统计与管控)

d)全院数据中心形成后,可向上层应用提供标准化的接口,上层应用可以直接调用或者进行数据集中展示(portal)

2af79ce6d603f1b99362b3bdbdb396e2.png

2、构建全域数据资产管理平台

美创从医院数据资产管理的全局出发,构建全域数据资产管理平台。通过统一平台,链接、管理所有分散、异构的数据资产,并依照业务场景归集、管理数据资产,在此基础上,提供元数据管理、数据质控、数据服务运营等功能。

4cca01c2d9364167f050b0435482d5bf.png

平台各模块能力:

a)多源异构数据集成:实现全院范围内、跨部门、跨网络、跨平台的数据抽取、清洗、转换、映射、标准化、加载等,形成全量全周期可用数据中心;

b)分析引擎:基于机器学习、NLP等技术,实现医学术语标准化处理、构建统一业务数据模型、疾病关系图谱等;

c)数据资产管理:基于主数据管理、元数据管理等模块,统一各项基础数据字典、术语标准、临床文档,基于数据质控、数据资产目录等模块,提高数据资产的质量和可用性,为医院的数据统计、数据上报以及数据挖掘分析提供可靠的数据支撑;

b5891b9fc13ebbbc57b3d4f09ff9a3e6.png

d)数据服务:提供数据深加工能力,对标准数据资产进一步加工,创建专病库、科研库等主题数据库和数据分析模型,为顶层业务应用提供报表、分析、查询等服务;

2、构建数智应用平台

过去医院为实现临床业务与经营管理的需求,依照不同的主题建立了部分分析型应用。但随着医院数据类型、规模和标准日益增长,这些小系统面临数据处理分析能力不足、可视化效果差等困境。

美创基于全院数据中心,结合数据统计挖掘、在线分析处理和数据可视化等技术,构建医院运营管理、智能决策分析、医疗监管考核、患者服务、临床支持等数据应用,包括:

a)建立及时、高效的决策分析工具:建立符合医院需求的医院指标分析体系,并通过平衡记分卡的方式对医院指标体系进行模块切分。

通过“医疗决策分析平台”,为医院管理者提供“一站式”决策支持信息服务,管理者能够便捷、直观、快速掌握医院运营状况。

01fa6a893039de844c2084f79106d7ad.png

医疗资源主题

02ed44c2bd76218ff2f4c4fafb063c6a.png

医疗保障主题

b)移动医疗应用“医生助手”:实现诊疗分析、知识库、病例分享、医生发布等功能,诊疗分析模块以移动领导驾驶舱的形式,可对医疗机构的门诊、手术等医疗业务进行综合分析;知识库模块在美创医疗知识库的基础上,为医院内部的临床及医护人员提供简洁、可信的医疗知识内容。

c02b749fe52361a25731c3cc952c481b.png

医生助手

c)“医保智能审核系统”通过智能定时任务对医保相关数据进行规则比对,将其中的疑似违规数据进行提取、核查,实现在医院内部的违规项自检,确保医院与医保局的对接中能提供客观有效的数据。此外,检查结果还可应用于科室、医生的绩效考核评价。

d)指标上报系统:通过指标下发、指标填报、审核管理等一系列流程,辅助院内自检,提升指标考核的针对性和精准度。

以国家卫生健康委发布的《国家三级公立医院绩效考核操作手册》等文件为标准,内置考核指标,提供指标的填报、审批、指标数据统计、汇总、自动预警及可视化分析等功能,可以灵活配置考核方案、自动计算考核指标,有效辅助院内自检,提升指标考核的针对性和精准度。

c2d8264ef34d37052b94f84a61fd25c6.png

指标管理

商业变化

6cc19da1baf1c14981311da9801e49d1.png

项目成效

1、构建标准统一、有机对接、授权分管、安全可靠的医院数据中心,满足各部门之间信息互联互通、资源共享的需求,为顶层数据应用提供高质量的数据支持。截止2021年4月,美创数据支撑平台已处理该院 70多万条患者数据,处理病例数量达到200多万份,形成按领域组织的、方便利用的临床数据集、运营数据集、资源数据集,每个数据集的使用率均在快速上升。

2、实现对全院数据资产的统一、规范化管理,基于美创数据资产管理平台,提供统一的数字资产目录和数据服务,满足不同的数据查询、查看、管理、使用需求,降低了医院各部门数据使用门槛。

896b1385fb9c27735823b220c2eb00af.png

针对主数据、元数据的抽取和建立,制定了一套完备的流程、规划和方案,统一了医院不同系统之间的医学术语,形成全院唯一数据字典,实现院内字典、卫生信息标准的统一访问和应用。同时也保证医院数据结构和上报所要数据结构的一致性和包含性,为区域互联互通、大规模数据分析、医学科研等提供了详实、可靠的数据支撑。

此外,以数据标准作为数据质量校验依据,美创助力医院构建数据质量检核体系,实现数据质量自动核查,问题数据定位并改正,质量报告和问题清单生成等功能,实现对全院数据质量问题的改善与监控。

b9afc5a3f0c84a3453d6b529c67adcaa.png

3、搭建多指标、多维度的数据可视化分析运运营决策平台,为不同的医院角色提供符合其需求的报表体系及相应的分析展示。依托统一的数据中心,推动医疗业务系统一体化建设,为医保审查、绩效考核等场景提供数字应用,提升医疗系统效能

d8735a617b41ba69ca6aa504ad5e1cf8.png

运营决策系统(可视化大屏)

关于企业

·杭州美创科技有限公司

杭州美创科技有限公司以“聚焦数据安全、释放释放价值”为己任,围绕数据安全、数字化转型、运行安全等多方面挖掘和铸造数据价值,产品和服务被广泛地应用于医疗、金融、政府、人社、教育、物流交通、电力能源等众多行业。

凭借多年的积累、卓越的产品技术与良好的用户口碑,美创科技已完成全国市场布局,12000+行业用户提供产品服务,并参与多项国家及行业标准的编写,持续引领数据安全和数据治理领域的规范发展。

5174899fa75fe17fae122ab701d87b2c.jpeg

f9e0d36860a1206506dfbd5c1894fb12.png

98880a69ad53346fb95eaab5323eb861.png

《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》

e6d47580e2decb0653ccca71ac9d3e36.png

《2022中国数据智能产业图谱1.0版》

94004b81f712a1970127f7cc41ab36be.png

‍❷ 创新服务企业榜‍‍‍

❸ 创新服务产品榜

❸ 最具投资价值榜

❺ 创新技术突破榜

9a7618470212aa65adbface9c5068bad.png

条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》

联系数据猿

39807e6e1ab7f889a7b3fc305061e140.png

4a4d53a8fbd4547d03f86a648e28839c.png

7e03ded19a1ae4eba40a04d6f5d852d9.png

642e4e86f7c0157035b184549056627e.png


版权声明:本文为YMPzUELX3AIAp7Q原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。