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以下為火箭軍總醫院信息中心主任盧敬泰在2018中國企業互聯網CEO峰會的演講實錄,內容略有刪減。
火箭軍總醫院信息中心主任 盧敬泰
1
互聯網+醫療
目前醫院信息化發展已經20多年,隨著醫院業務不斷拓展、規模不斷擴大,信息化的支撐作用也在飛速的發展。
“互聯網+醫療”,是互聯網在醫療行業的新應用,“互聯網+”是以互聯網為載體,以信息技術為手段(包括移動通訊技術、云計算、物聯網、大數據、人工智能等),與醫療行業服務融合而形成的一種新型醫療服務業態,這就是傳統醫療產業與互聯網緊密結合,形成的“互聯網+醫療”模式。
目前這種模式下主要開展健康教育、醫療信息查詢、電子健康檔案、疾病風險評估、在線疾病咨詢、復診電子處方、遠程會診及遠程治療和康復等多種形式的健康醫療服務。
2
醫療大數據的利用
首先,我們能看到通訊技術、云計算、物聯網、大數據、移動互聯和人工智能等技術應用在醫療行業,對醫院信息化的發展既帶來了機遇,同時也面臨著巨大挑戰。
應該說醫院具有大數據多樣性特性典型的的應用場景,醫療數據產生的類型非常繁雜。
從病人到醫院就診之后會產生大量的數據,門診到住院的各類檢查、檢驗、病歷等,有些是結構化的,有些是非結構化的,比如CT、核磁、X片、超聲、內鏡、心電圖以及電生理等,都會產生大量的圖像和報告文本。
還有一些視頻資料,比如,在內窺鏡下采集視頻,在腦卒中介入治療下采集動態影像,觀察心臟24小時動態心電圖等。還有一類就是組織學數據,包括微生物、基因序列、組學蛋白等,這些數據量都非常大。
總之,隨著醫院信息系統上線數量的增加,信息系統就會產生大量的異構數據,這些數據相對獨立,形成另一種形式的“信息孤島”,為了解決這個問題我們上線了集成平臺,實現了數據融合,形成術語標準化、結構化的數據庫,稱之為臨床數據中心(CDR)。
我們數據中心建成以后之后,我們要將醫院業務系統與應用流程優化相結合,把標準化的數據用于輔助醫生診斷和治療,叫集成融合利用。
從我們通過對臨床和組學檢測數據分析,把主業務系統、臨床業務系統等產生的結構化和非結構化的數據,生成標準化臨床數據庫,依據CDR建立臨床數據利用的數據模型,再經過人工智能(AI)深度學習,生成知識圖譜,比如文獻收集、臨床指南、診斷路徑和用藥指導等,存入知識庫。
這個過程循環往復為臨床累積知識庫,反過來輔助指導臨床。
主要用于一是輔助醫生診療,比如預測生存期、發現新療法、治療方案和預后方案等;二是輔助醫生醫學研究,比如致病基因、腸道菌群、藥物代謝或靶向用藥以及腫瘤驅動基因等;三是臨床用藥指導,比如治療藥物推薦、聯合用藥指導以及藥物不良反應評估等。
我們有這些數據以后,基于云計算,通過數據清洗、大數據挖掘等技術,對數據進行分析利用,形成知識庫,通過再學習,建立數據模型進行臨床的輔助診療以及臨床的科研,這正是醫院信息化目前經歷的場景。
3
醫療數據挖掘技術
我們做醫療數據挖掘,分為六步。
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大數據輔助診療
大數據診療的最關鍵的一點,就是從這些大量的臨床數據里面,把它抽取出來通過診斷模型,明確疾病診斷,同時對于癌癥患者預測生存期,并發現新療法、治療方案和預后方案等。
我們正在研究胰腺癌的大數據,利用診斷模型,通過構建疾病知識庫圖譜,為門診醫生實現輔助診療,依據臨床癥狀提供一些合理化診斷建議,結合醫生經驗得出正確的診療方案,數據再反饋回來,形成良性循環,使我們的數據庫不斷的完善,不斷的再學習互聯網醫院項目數據安全怎么做,構成一個標準化、結構化的數據庫,為未來診療數據的大樣本庫積累有價值數據。