陳迪 鄭連翔 孫作文

1 研究背景

《聯(lián)合國2030年可持續(xù)發(fā)展議程》目標(biāo)三為：“確保健康的生活方式，促進各年齡段人群的福祉。”發(fā)展康復(fù)服務(wù)是全面發(fā)展健康保健服務(wù)，實現(xiàn)全民健康覆蓋的根本，為構(gòu)建健康服務(wù)提供系統(tǒng)，提供完善的健康服務(wù)系統(tǒng)，需要建立全面且標(biāo)準化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

作為大健康產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，康復(fù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)潛力巨大。本研究以互聯(lián)網(wǎng)為載體，以大數(shù)據(jù)為核心，整合醫(yī)療資源，實現(xiàn)線上線下有機聯(lián)動，順應(yīng)了“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的政策導(dǎo)向，將為大健康產(chǎn)業(yè)和“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”事業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2 研究目標(biāo)

2.1 康復(fù)科室數(shù)字化平臺

2.1.1 康復(fù)科室信息化現(xiàn)狀研究 現(xiàn)有康復(fù)科室信息化水平不高，存在如下問題和不足：（1）康復(fù)臨床路徑不規(guī)范，無法對患者的體質(zhì)進行辨證施治，且治療方案利用率低下，限制了康復(fù)醫(yī)務(wù)人員對病情的掌握，嚴重影響康復(fù)治療方案制定和實施。（2）康復(fù)醫(yī)師、治療師（物理治療、運動治療、作業(yè)治療、語言治療、心肺功能治療、假肢矯形治療）、康復(fù)護理人員之間交流存在問題。（3）沒有信息化的解決手段極大地限制了工作效率[1]。（4）出院后的隨訪和長期的病情恢復(fù)情況不能有效反饋。（5）中國醫(yī)療資源主要集中在公立醫(yī)院，因為體制原因?qū)儆诜怯麢C構(gòu)無法對自身好的技術(shù)、設(shè)備、服務(wù)進行宣傳[2]。（6）基層康復(fù)醫(yī)務(wù)人員面臨康復(fù)基礎(chǔ)知識缺乏，需要培訓(xùn)的人員、內(nèi)容任務(wù)繁重的難題。

2.1.2 康復(fù)科室管理系統(tǒng) 針對普遍康復(fù)醫(yī)院提出的信息需求，該平臺以國家三級康復(fù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和《綜合醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科建設(shè)與管理指南》[3]為藍本，運用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，集康復(fù)管理、服務(wù)、教學(xué)、科研于一體，打通醫(yī)院康復(fù)、社區(qū)康復(fù)和居家康復(fù)的信息鏈條，實現(xiàn)康復(fù)信息的閉環(huán)管理，驅(qū)動PDCA管理循環(huán)，使康復(fù)過程更加科學(xué)、康復(fù)方案更加精準、康復(fù)訓(xùn)練更加高效。（1）為醫(yī)院康復(fù)科室提供數(shù)字化的患者信息、康復(fù)治療、評估及設(shè)備等全流程管理；（2）提供醫(yī)院康復(fù)科運營服務(wù)管理中心；（3）建立患者在院內(nèi)、院外康復(fù)的全過程檔案。如圖1。

圖1 數(shù)字化康復(fù)科室云平臺架構(gòu)圖

2.2 康復(fù)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)平臺

針對康復(fù)評估與訓(xùn)練設(shè)備，標(biāo)準化自動數(shù)據(jù)集成采集、實施，實現(xiàn)康復(fù)過程中定量分析影響因素，為康復(fù)綜合化及臨床科研提供精準數(shù)據(jù)服務(wù)。如圖2。

圖2 康復(fù)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)平臺結(jié)構(gòu)圖

2.3 臨床大數(shù)據(jù)科研平臺

2.3.1 康復(fù)科研服務(wù)信息化現(xiàn)狀 康復(fù)科研是提升醫(yī)生診療水平及服務(wù)質(zhì)量的必備途徑之一，但當(dāng)前大多數(shù)醫(yī)院的科研工作尚處在人工整理階段，沒有統(tǒng)一的科研管理工具，存在流程復(fù)雜、耗時耗力、科研質(zhì)量及效率不高等諸多弊端?，F(xiàn)有的紙質(zhì)資料和Excel管理困難、無法協(xié)作、誤刪除等問題，且數(shù)據(jù)資料的應(yīng)用效率較低，整合性較差[4-5]。此外，目前大多數(shù)醫(yī)院的專科疾病存在治療時限長的問題，參與的學(xué)科多，對病歷的歸納要求高，容易出現(xiàn)遺漏病例情況。臨床實驗多，科研所需要的數(shù)據(jù)收集困難；疾病個體差異大，需要更加關(guān)注個體化治療。現(xiàn)有資料整理手段不能有效解決上述問題。

2.3.2 康復(fù)大數(shù)據(jù)科研平臺 本服務(wù)平臺為云服務(wù)方式，是一個多中心的遠程協(xié)作平臺，通過康復(fù)網(wǎng)絡(luò)方式，牽頭醫(yī)院的學(xué)科優(yōu)勢、技術(shù)輻射作用和管理統(tǒng)籌職能，聯(lián)合本?？破渌麌一蛘呤〖夘I(lǐng)先醫(yī)院作為協(xié)同單位，全國各級醫(yī)院作為成員單位，有效整合、統(tǒng)籌資源、構(gòu)建有機體系[6-7]，從而實現(xiàn)：（1）制定?？茦?biāo)準術(shù)語和診療規(guī)范制定、助力數(shù)據(jù)共享；（2）建立專科科研數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理和統(tǒng)計分析支持，輔助各類科研課題和臨床試驗，大大提高真實世界數(shù)據(jù)的使用率、臨床數(shù)據(jù)的可用性以及科研效率；（3）利用體系內(nèi)的?？茢?shù)據(jù)共享，開展臨床研究、探索輔助診療，促進臨床治療水平提升。

3 研究架構(gòu)

3.1 數(shù)據(jù)源及信息采集

本研究以數(shù)據(jù)驅(qū)動流程、管理與服務(wù)，數(shù)據(jù)作為決策依據(jù)，數(shù)據(jù)作為科研依據(jù)等，研究涉及到系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)共享如表1。

表1 系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)共享表

3.2 康復(fù)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)

該平臺是一個以“臨床科室+康復(fù)科室”全量數(shù)據(jù)為驅(qū)動的多學(xué)科聯(lián)合數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，主要面向科研、智能助診、專家知識系統(tǒng)、全過程康復(fù)案例復(fù)盤等數(shù)據(jù)智能應(yīng)用需求。平臺提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計學(xué)算法及機器學(xué)習(xí)算法、敏捷數(shù)據(jù)分析等主要功能。平臺技術(shù)架構(gòu)如圖3。

圖3 康復(fù)大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)圖

其具有諸多優(yōu)勢，如：（1）靈活的臨床數(shù)據(jù)檢索與分析；（2）?？萍膊〔±Y料的針對性管理；（3）有效的臨床數(shù)據(jù)挖掘分析。

3.3 康復(fù)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)平臺

康復(fù)設(shè)備平臺通過內(nèi)置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集平臺軟件及協(xié)議，支持TCP，httprest OPC，Lora，Modbus等多種協(xié)議，可支持不同品牌康復(fù)設(shè)備的數(shù)據(jù)接入?？祻?fù)物聯(lián)平臺的無線、有線實時及歷史數(shù)據(jù)傳輸，提供移動終端控制系統(tǒng)，實現(xiàn)在康復(fù)數(shù)字化平臺上對康復(fù)設(shè)備治療、評定的全過程控制和監(jiān)控。同時在設(shè)備執(zhí)行完成以后，自動收集設(shè)備的報告并在系統(tǒng)中實時展示，對結(jié)果的數(shù)據(jù)進行分析。

針對康復(fù)評估與訓(xùn)練設(shè)備，標(biāo)準化自動數(shù)據(jù)集成采集、實施，實現(xiàn)康復(fù)過程中定量分析影響因素，為康復(fù)綜合化及臨床科研提供精準數(shù)據(jù)服務(wù)。

4 研究應(yīng)用

4.1 智能康復(fù)應(yīng)用及科研服務(wù)

根據(jù)康復(fù)科研、數(shù)據(jù)應(yīng)用等實際需求，在第三方系統(tǒng)支持的前提下平臺還可整合院內(nèi)臨床數(shù)據(jù)（HIS、CIS、NIS、EMR、PACS及LIS等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括患者各類診療信息，如病史信息、臨床診斷信息、檢驗檢查信息、護理信息、用藥信息等）[8-9]，通過HL7 V3 RIM/RMIM模型和電子病歷格式相關(guān)標(biāo)準組織，在不妨礙醫(yī)院現(xiàn)有信息系統(tǒng)運行的前提下，利用ETL等技術(shù)將醫(yī)院各個信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通過抽取、轉(zhuǎn)換、加載到格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，經(jīng)過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)處理后，形成數(shù)據(jù)集市，進而可在多個維度滿足醫(yī)療決策、臨床科研、智能助診等過程中的不同需求[10-13]。如圖4。

4.2 人工智能算法促進康復(fù)科研發(fā)展

平臺提供了預(yù)置統(tǒng)計模型和自定義導(dǎo)出兩種形式的統(tǒng)計支持，與R及Python統(tǒng)計軟件進行對接，預(yù)設(shè)常用的醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計模型，實現(xiàn)基于R統(tǒng)計結(jié)果輸出。當(dāng)預(yù)設(shè)的醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計模型中沒有工作人員所需內(nèi)容時，可自定義查詢和輸出數(shù)據(jù)，將科研數(shù)據(jù)導(dǎo)出到SPSS等第三方專業(yè)分析軟件進行分析。

同時為了滿足醫(yī)療領(lǐng)域的深入應(yīng)用，平臺基于開源產(chǎn)品自主研發(fā)的全量數(shù)據(jù)分析建模算法引擎，針對大量異構(gòu)、多態(tài)、以指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)，進行全量數(shù)據(jù)的分析及模型的構(gòu)建；全方位集成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及預(yù)處理功能，提供實時、非實時統(tǒng)一接口；對歷史數(shù)據(jù)進行挖掘、分析，基于Spark實現(xiàn)全量數(shù)據(jù)的大型分布式模型訓(xùn)練、驗證與評估。

5 結(jié)語

鑒于上述優(yōu)勢的存在，康復(fù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建意義與需求較好，應(yīng)用優(yōu)勢突出，是健康醫(yī)療發(fā)展的重要基礎(chǔ)與前提。