从HIS到AI 医院CIO关注的转型化之道

2017-06-28 04:05:00 作者:徐征 分类 : 比特网

  近日,在2017中美智能医疗大数据峰会上,来自北京佑安医院信息中心的崔保丽主任,深入讲解了在大数据和AI时代,医院该如何实现从信息系统到智能医疗系统的转型。与此同时,崔保丽根据自己多年的信息化从业经验,谈到在面临多次技术浪潮更迭,以及业务部门自行引入医疗系统时,医院CIO该如何保证医院信息系统的不断升级,并在一次次更新中,完成良好的内部跨部门协作。

  以下是佑安医院信息中心主任崔保丽的个人分享内容,本网在不改变原意的基础上进行精编,并由崔主任本人审文:

  自1983年毕业后开始从事医院信息化的工作,三十多年来,我见证了医院从最初的单独系统,到现在的全面医院信息系统,再到大数据挖掘系统。

  那么这期间医院以及医院CIO是如何随着技术的更迭去转型的?

  佑安医院30年来的信息化进程与IT基础

  首先,佑安医院是一家以感染和传染性疾病群体为服务对象,集预防、医疗、保健、康复为一体的大型综合性医学中心。

  83年毕业后的我被分配到这家医院,直到现在已有30多年。当初到这个医院时,没有计算机, 一年后,医院的计算机室才正式成立,一切从零开始。

  83年到90年,在几年时间内,我们的工作主要集中在开发人事档案、工资、药库入出库软件,通过建立数学模型研发营养素统计分析软件,以及医用统计分析软件。

  90年到2000年,与医院工作充分融合以解决问题为我们当时的目标。利用单片机技术开发了一套人员、住院收入、药品发放管理系统,在住院处搭建局域网络,有效减少住院患者欠费的问题。

  2000年到2007年,我们部门逐步走入正轨,信息部门成为了一级科室,更名为信息网络管理中心,团队规模也渐渐开始扩大。主要工作围绕全院范围内建设医院网络系统,医院信息系统HIS在全院范围内开始实施,逐步推广应用。

  从2008年开始,医院从网络建设、基础设施改造以及信息系统重新建设,医院网络建立健全,全院覆盖,以电子病历为核心的医院信息系统全面实施,这就是我们院信息化建设的进程。

  北京佑安医院网络建设与医院的发展同步展开,已经建设了高性能、可靠性、安全性、稳定性、管理便捷的智能化网络,承担着医院几十个信息系统的互联互通,承载着医院医疗、教学、科研、管理等任务,提供办公系统应用。

  在2016年底,根据国家规定的信息安全保护三级要求,对医院的网络系统进行升级改造,形成了现在全院的一套网络系统。从08年开始,我们就使用了这套一百平米的机房,有几排机柜,对于它的用电、温度、湿度、气体回流等等采取了一系列措施。

  上述谈到的是佑安医院的网络建设,医院信息系统建设,这是一个规模比较广、建设全面的一套信息系统。无论是医院医用系统,还是协作交互支持服务等,我们完成了以电子病历为核心的信息系统。

  2013年,医院开始建设信息集成平台,医院所有的模块建设,已经完全是互联互通、信息共享,尤其是在医疗临床系统中,是一个完整的规划和建设。

  医院信息系统建设,用一句话总结就是:支持了医院内部医疗信息和管理信息的数字化采集、处理、存储、传输、共享。实现了病人信息数字化、医疗过程数字化、管理流程数字化、临床科研数字化。

  医院大数据处理系统的建设

  AI与大数据时代,北京佑安医院也在重点推进大数据处理系统的建设,主要在进行以下几方面的工作:

  构建数据中心:通过对各个系统进行数据改造,使数据成为标准化,符合国家标准或者国际标准,使它成为统一规范、统一代码、统一接口的数据中心。

  建立数学模型,利用已经建立的临床大数据样本资源库进行临床诊疗方案的优化,形成个体化综合型最佳诊疗方案。

  形成协同研究平台,使医学研究工作者能够在同一平台上掉月、处理、研究同一病人的所有医疗信息。

  构建大数据深度挖掘统计分析平台:针对临床研究课题、临床与转化研究项目、药物临床试验等临床观察与研究项目所需的所有临床信息,挖掘、提取可供临床研究的CRF表单,实现可研究性数据的统计、分析。

  在大数据处理的四项工作中,我们分为三个阶段展开:

  第一阶段,进行数据的整合与搜寻,整合所有医疗资源,形成数据中心。

  第二阶段,进行高级数据搜寻与挖掘,这项工作主要把提取出来的数据保存到数据中心后,进行数据分析矩阵的建设。

  第三个阶段,展现与发布,把数据挖掘的结果展示并且作为一种成果进行发布。

  我们把挖掘到的数据保存在数据中心,形成数据矩阵,并且形成唯一的患者识别编码,最后通过数据分析,形成医学研究发布决策支持这样一个功能。

  大数据处理对医院、医生、患者、临床科研的作用

  大数据处理无论对医院、医生、患者以及临床科研,都能起到非常重要的作用,主要体现在这几个方面:

  从医院角度讲,医院进行大数据处理,提高了各系统标准化,互操作性和技术水平,保存了海量数据,提供多类别、多层次的服务,提高医院整体水平等。

  从医生角度讲,辅助医疗对提高医生的工作效率,优化医生的工作环境效果比较可观。

  于患者而言,就医过程的信息完整、统一,提高了就医安全性,获得更好的治疗效果等。

  对于临床科研来讲,通过建立数学模型,提供数据分析结果,为医院的科研进行服务。

* 本文为ChinaByte比特网原创内容,版权所有,转载请注明出处和原文链接,未经授权请勿用于商业用途。

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