梁怡凡

[摘要]循證醫(yī)學(xué)提倡的是最好的臨床研究證據(jù)與臨床實踐（臨床經(jīng)驗、臨床決策）以及患者價值觀（關(guān)注，期望，需求）的結(jié)合，其核心是“最佳證據(jù)”。而如何高效科學(xué)地收集處理大量數(shù)據(jù)？如何使循證醫(yī)學(xué)步入大數(shù)據(jù)時代？醫(yī)院信息系統(tǒng)為其提供了可能。本文通過介紹醫(yī)院信息系統(tǒng)在循證醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用，闡明了循證醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析的價值及所存在的問題。

[關(guān)鍵詞]醫(yī)院信息系統(tǒng);循證醫(yī)學(xué);大數(shù)據(jù)時代

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.13.113

循證醫(yī)學(xué)概念的提出是人們對現(xiàn)代醫(yī)藥的單純根據(jù)病理生理機(jī)制指導(dǎo)臨床治療狀況的一種反思，它提倡的是最好的臨床研究證據(jù)與臨床實踐（臨床經(jīng)驗、臨床決策）以及患者價值觀（關(guān)注，期望，需求）的結(jié)合。因此，今后的醫(yī)生，將不僅僅承擔(dān)著診治病人的職責(zé)，還將兼有醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的重任。而如何高效快捷地獲得大量數(shù)據(jù)，科學(xué)準(zhǔn)備地處理大量數(shù)據(jù)，使之為臨床科研提供實驗數(shù)據(jù)支持？當(dāng)信息技術(shù)領(lǐng)域迎來大數(shù)據(jù)浪潮之際，醫(yī)院信息系統(tǒng)的發(fā)展也勢必將推動循證醫(yī)學(xué)步入大數(shù)據(jù)時代。

1循證醫(yī)學(xué)

1.1定義

循證醫(yī)學(xué)的主要創(chuàng)始人、國際著名臨床流行病學(xué)家DavidSackett曾將循證醫(yī)學(xué)定義為：“慎重、準(zhǔn)確和明智地應(yīng)用所能獲得的最好研究證據(jù)來確定患者治療措施?！备鶕?jù)這一定義，循證醫(yī)學(xué)要求臨床醫(yī)師認(rèn)真、明確和合理應(yīng)用現(xiàn)有最好的證據(jù)來決定具體病人的醫(yī)療處理，作出準(zhǔn)確的診斷，選擇最佳的治療方法，爭取最好的效果和預(yù)后。循證醫(yī)學(xué)的最新定義為：“慎重、準(zhǔn)確和明智地應(yīng)用目前可獲取的最佳研究證據(jù)，同時結(jié)合臨床醫(yī)師個人的專業(yè)技能和長期臨床經(jīng)驗，考慮患者的價值觀和意愿，完美地將三者結(jié)合在一起，制定出具體的治療方案?！憋@然，現(xiàn)代循證醫(yī)學(xué)要求臨床醫(yī)師既要努力尋找和獲取最佳的研究證據(jù)，又要結(jié)合個人的專業(yè)知識包括疾病發(fā)生和演變的病理生理學(xué)理論以及個人的臨床工作經(jīng)驗，結(jié)合他人（包括專家）的意見和研究結(jié)果;既要遵循醫(yī)療實踐的規(guī)律和需要，又要根據(jù)“病人至上”的原則，尊重患者的個人意愿和實際可能性，而后再作出診斷和治療上的決策。

1.2特征

循證醫(yī)學(xué)的核心思想是在醫(yī)療決策中將臨床證據(jù)、個人經(jīng)驗與患者的實際狀況和意愿三者相結(jié)合。臨床證據(jù)主要來自大樣本的隨機(jī)對照臨床試驗（Randomized Controlled Trial，RCT）和系統(tǒng)性評價（Systematic Review）或薈萃分析（Meta-analysis）。

循證醫(yī)學(xué)的基本特征是：

第一，將最佳臨床證據(jù)、熟練的臨床經(jīng)驗和患者的具體情況這三大要素緊密結(jié)合在一起尋找和收集最佳臨床證據(jù)旨在得到更敏感和更可靠的診斷方法，更有效和更安全的治療方案，力爭使患者獲得最佳治療結(jié)果。掌握熟練的臨床經(jīng)驗旨在能夠識別和采用那些最好的證據(jù)，能夠迅速對患者狀況作出準(zhǔn)確和恰當(dāng)?shù)姆治雠c評價?？紤]到患者的具體情況，要求根據(jù)患者對疾病的擔(dān)心程度、對治療方法的期望程度，設(shè)身處地地為患者著想，并真誠地尊重患者自己的選擇。只有將這三大要素密切結(jié)合，臨床醫(yī)師和患者才能在醫(yī)療上取得共識，相互理解，互相信任，從而達(dá)到最佳的治療效果。

第二，重視確鑿的臨床證據(jù)：這是和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)截然不同的。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)主要根據(jù)個人的臨床經(jīng)驗，遵從上級或高年資醫(yī)師的意見，參考來自教科書和醫(yī)學(xué)刊物的資料等為患者制訂治療方案。顯然，傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)處理患者的最主要的依據(jù)是個人或他人的實踐經(jīng)驗。

2大數(shù)據(jù)

2.1定義

大數(shù)據(jù)（Big Data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。“大數(shù)據(jù)”這個術(shù)語最早期的引用可追溯到Apache Org的開源項目Nutch。當(dāng)時，大數(shù)據(jù)用來描述為更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引需要同時進(jìn)行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。隨著谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的發(fā)布，大數(shù)據(jù)不再僅用來描述大量的數(shù)據(jù)，還涵蓋了處理數(shù)據(jù)的速度。對于“大數(shù)據(jù)”[1]研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

2.2特征

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

大數(shù)據(jù)的4V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（精確）。

3醫(yī)院信息系統(tǒng)在循證醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）是為了醫(yī)院的效益而建立的信息管理系統(tǒng)。美國著名的醫(yī)學(xué)信息教授Morris Collen的定義是：HIS的目標(biāo)是用計算機(jī)和通信設(shè)備采集、存儲、處理、訪問和傳輸所有和醫(yī)院相關(guān)的病人醫(yī)療信息和管理信息，滿足所有授權(quán)用戶功能上的要求。其包括臨床診療部分、藥品管理部分、費(fèi)用管理部分、綜合管理與統(tǒng)計分析部分、外部接口部分五個組成部分。藥房管理系統(tǒng)、公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)均是其重要組成部分。

3.1藥房管理系統(tǒng)

藥房管理系統(tǒng)有助于藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)的開展。藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)是衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個重要分支，藥房管理系統(tǒng)通過計算機(jī)實時動態(tài)數(shù)據(jù)處理，對全院藥房提供動態(tài)的藥品數(shù)據(jù)，運(yùn)用藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)（Drug Economic）的理論及研究方法，包括：最小成本分析（CMA）、成本效果分析（CEA）、成本效用分析（CUA）和成本效益分析（CBA）等，通過研究，運(yùn)用循證醫(yī)學(xué)的思想，比較評價不同的用藥計劃、方案、方法的風(fēng)險及效益，以求用最低的花費(fèi)而獲得最佳的療效。隨著職工醫(yī)療保險制度的實施，開展藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，對于節(jié)約衛(wèi)生資源、減輕病人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)、降低醫(yī)藥費(fèi)用有著十分重要的意義。

3.2醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)

醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)就是運(yùn)用專家系統(tǒng)的設(shè)計原理與方法，模擬醫(yī)學(xué)專家診斷、治療疾病的思維過程編制的計算機(jī)程序系統(tǒng)，它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具，同時也有助于醫(yī)學(xué)專家寶貴理論和豐富臨床經(jīng)驗的保存、整理和傳播。將眾多醫(yī)學(xué)專家豐富的臨床經(jīng)驗及大量病例資料存儲在計算機(jī)中，通過基于規(guī)則推理、基于案例推理、模糊數(shù)學(xué)推理、基于規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等推理方法，利用人工智能技術(shù)，將大大提高診斷的準(zhǔn)確性和快速性。

3.3成功案例

2010年時代雜志刊載的醫(yī)學(xué)界年度十大突破中，醫(yī)療科技公司CardioDX通過對1億個基因樣本的分析，最終識別出能夠預(yù)測冠心病的23個主要基因。

2009年Google的研究人員對每日超過30億次搜索請求和網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的挖掘分析，在H1N1流感爆發(fā)幾周就預(yù)測出流感傳播。

4存在問題

隨著大數(shù)據(jù)的爆炸性增長，劣質(zhì)數(shù)據(jù)也隨之而來，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量低劣，極大地降低了數(shù)據(jù)的可用性。國外權(quán)威機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計表明，美國醫(yī)療信息系統(tǒng)中13.6%～81%的關(guān)鍵數(shù)據(jù)不完整或陳舊[2]。隨著大數(shù)據(jù)的不斷增長，數(shù)據(jù)可用性問題將日趨嚴(yán)重，也必將導(dǎo)致源于數(shù)據(jù)的知識和決策的嚴(yán)重錯誤。

數(shù)據(jù)可用性問題及其所導(dǎo)致的知識和決策錯誤已經(jīng)在全球范圍內(nèi)造成了惡劣后果，嚴(yán)重困擾著信息社會。在美國，由于數(shù)據(jù)錯誤而引發(fā)的醫(yī)療事故，每年導(dǎo)致約98000名患者死亡，約占全部醫(yī)療事故致死人數(shù)的50%[3];據(jù)有關(guān)專家推算，在數(shù)據(jù)倉庫項目的開發(fā)過程中，清理不潔數(shù)據(jù)通常需要花費(fèi)30%～80%的開發(fā)時間和開發(fā)預(yù)算[4]。

綜上所述，醫(yī)院信息系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集及分析處理能力為循證醫(yī)學(xué)的快速發(fā)展提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但在運(yùn)用數(shù)據(jù)時，劣質(zhì)數(shù)據(jù)所造成的損失我們也應(yīng)盡力避免。要想使醫(yī)院系統(tǒng)真正步入大數(shù)據(jù)時代，仍有一段艱巨的道路要走。

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