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柯林布瑞出席2022南湖HIT论坛:医疗数据大脑助力医院高质量发展
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2022年12月3日, 由HIT专家网主办的以“十年,洞见医疗信息化未来”为主题的2022年南湖HIT论坛成功举办。原总后卫生部信息中心主任宁义,中国医院协会信息专业委员会主任委员王才有,解放军总医院计算机室原主任任连仲,解放军总医院医学大数据研究中心原主任薛万国等国内二十多位医疗信息界知名专家、企业代表齐聚线上论坛,总结回顾医疗信息化过去几十年的发展经验,并立足当下保持开拓进取,持续深入探讨了行业的变革以及未来发展趋势,为医疗信息化建设的高质量发展添砖加瓦。


此次论坛上,柯林布瑞联合创始人秦晓宏发表了《医疗数据大脑助力医院高质量发展》的主题演讲。从数据层面出发,提出数据质量和数据应用是医院高质量发展的关键问题,同时与各位同行分享了柯林布瑞“大数据平台”的规划思路和建设路径,帮助医院构筑起坚实的数智基座。


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2022南湖HIT论坛:柯林布瑞联合创始人发表主题演讲

“信息化”向“数据化”的需求升级,医院高质量发展从何处着力?

国内医疗信息化建设历经30余年,部分医院医疗“大数据”资源尚未创造出“大价值”。秦晓宏提出,医院在医疗数据资源的采集、分析管理和可及性、利用率上仍存在诸多挑战,随着以医疗IT为核心的医疗体系不断向数据化、智能化延伸,数据要素成为医院高质量发展的根基和新动力,我们要更加充分认识到医院数据大脑的发展趋势。


从政策、需求两个方面,分析医院搭建数据大脑的现实需要。


医疗信息化行业的发展政策的引导作用至关重要,从外部政策环境来看,2022年国家卫健委发布《公立医院高质量发展评价指标(试行)》(以下简称《指标》),可以看作是此前电子病历评级、互联互通、三级公立医院绩效考核及“三位一体”智慧医院建设等关键政策的延续和升级。《指标》中15个可量化的二级指标从不同维度对数据质量的高低进行了考量,这对医院数据及数据质量提出了更高标准。


从医院发展的内生动力来看,一方面,医疗作为数据密集型行业从来都不缺乏数据,而是缺乏触手可及的高质量数据。一个大型三甲医院关键业务系统每天能产生约数GB的结构化数据,而现存“数据孤岛”问题导致数据难以得到统一管理和有效应用,无法充分发挥出价值。另一方面,当前阶段医院信息化建设由数据驱动的特征日趋明显,依托数据驱动构建起的运营决策、绩效考核及科研数据利用、临床诊疗工作等诸多智慧医疗场景,对数据的依赖和需求进一步加大。

秦晓宏特别强调,在外要求、内驱动双重因素之下,构建数据大脑成为医院基础设施,将直接影响医院高质量发展。

提高数据质量,释放数据核心价值

医疗数据大脑需建立规范的医院数据资产体系,支撑医院上层管理、诊疗、科研和教学需求。“数据缺乏深度治理,必然会直接影响后续医院数据大脑的应用效果,所以医院仍需在数据的深度及质量方面下‘苦功夫’。”秦晓宏说道。


柯林布瑞在总结四川大学华西医院超过3000项数据质量规则的基础上,运用有效的方法论研发出医疗数据质量核查及分析系统。通过质量管理规则、质量评估标准、问题稽查核对、知识库等功能,帮助医院做到全面、及时与深度质控。


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医疗数据质量核查及分析系统

“4中台+1前台”整体架构设计,看医疗数据大脑如何落地

在大数据环境下,医院的顶层设计尤为重要。柯林布瑞自主研发的ClinBrain大数据平台,从顶层设计规划到基础架构搭建,帮助医院落实数据质量和应用场景,进一步实现医疗数据大脑开发。


首先,看数据平台的建设思路和实现路径。在大数据平台建设过程中,一定要把技术、问题和人结合起来,形成统一的路线图与长远规划,将大数据平台的顶层设计与医院更为立体、核心的诉求相结合。过往大数据平台建设存在千人一面、千篇一律的局面。另外,对厂商过度依赖以及高昂的服务接口费是最大痛点与瓶颈。而柯林布瑞突破思维局限,以“非接口”方式完成了大数据平台的建设。在构建医院大数据平台时,利用ODS系统从业务系统数据库底层中抽取和同步数据,不需要对任何业务系统进行接口改造,也不会影响业务系统正常运转。目前,柯林布瑞已经拥有超过500多种HIS、EMR、LIS等业务系统异构数据的整合能力。  


其次,从技术架构角度看数据平台如何建设。大数据平台的能力界限决定了医院数据化、智能化的深度,建设大数据平台不是单单一个系统,从医院信息数据库到院内上层各式各样的应用,是整个架构的实现。


基于上述顶层设计,柯林布瑞大数据平台采用4中台+1前台的总体框架体系建设,由技术中台、数据中台、AI中台、业务中台与应用前台组成。


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柯林布瑞大数据平台整体架构


谈及医院大数据平台的建设意义,秦晓宏表示,大数据平台是基于大数据技术构建,在满足医院实际需求的同时,医院大数据平台应用的发展方向,愈发成为支撑公立医院高质量发展的强劲引擎。


临床科研场景

柯林布瑞基于科研大数据平台,提供包含临床科研、临床科研一体化、临床大数据搜索引擎、医疗大数据统计等应用的科研整体解决方案,实现高质量的单病种数据库、灵活的项目管理、高效的数据检索与数据分析挖掘等功能。其中,基于大数据平台建立的专病数据库系统,针对专病数据库现存的痛点问题,实现全院各科室全覆盖、目标疾病库快速搭建、原始数据可溯源、业务系统外数据可拓展、标准数据集灵活创建、数据资源高可用。


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柯林布瑞科研大数据平台


近日,柯林布瑞与国家老年疾病临床医学研究中心(四川大学华西医院)共建的“老年医学信息平台共建实验室”正式揭牌。柯林布瑞将贯彻落实“健康中国”战略、积极应对人口老龄化国家战略,以科研为核心基础,为老年疾病健康管理发展助力。


智能化管理场景

在公立医院高质量发展中,明确要逐步建立病种组合的标准体系,引导医院健全和完善运营管理体系,提升效率,节约费用,实现医院运行模式由粗放式管理转向精细化管理。


柯林布瑞绩效评价与医疗质量管理平台,基于DIP的评价指标体系协助医院对医疗服务能力、效率及质量安全进行有效的对比分析,对全院-科室-医师进行评价,掌握医疗服务质量变化情况,为科室发展规划和优化医疗资源良好配置提供重要的数据支撑。

 

值得一提的是,DIP医疗服务能力评价与控费系统能够全方位满足国家医保局DIP分组方案和技术规范,为实行DIP试点城市的医院提供数据治理、预入组分析、DIP 运营评价、医保结余分析和监测预警等全方位服务,建立院内自评和管理体系,协助医院迅速响应医保支付方式改革政策,促进科室精益管理。


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DIP管理平台—科室分布分析


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DIP管理平台—病组分析


该系统目前已在德阳市人民医院成功落地,较好地满足了医院DIP分组测算、盈亏预测、病种分种、病种费用结构分析、DIP关键指标分析、科室绩效考核、违规行为监管等精细化管理需求。

 

结语:高质量发展是当前医信息化建设的关键命题,构建数据大脑是医疗机构迈向高质量发展的重要路径。作为医疗信息化领域的深耕者,柯林布瑞未来将持续聚焦医疗大数据+AI技术,专注推动医疗行业的数智化创新发展。