陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能中心，重慶400038

引言

我國許多醫(yī)院經(jīng)過幾十年信息化發(fā)展，積累了大量的臨床診療數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是很具有醫(yī)學(xué)價(jià)值的，但受困于當(dāng)時(shí)技術(shù)的發(fā)展，這些數(shù)據(jù)在管理和使用上還不夠規(guī)范和完善。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展成熟，醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)也符合大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，醫(yī)院構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效匯聚和利用，以大數(shù)據(jù)分析和治理為基礎(chǔ)，為醫(yī)院提供決策支持[1]。

大數(shù)據(jù)平臺將數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚和治理后，如果不能找到有效的方法和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和展示，那么沉淀在醫(yī)院里的海量數(shù)據(jù)將會(huì)失去它的價(jià)值。所以，如何利用可視化技術(shù)，將醫(yī)療數(shù)據(jù)以更科學(xué)的方式展示出來，為醫(yī)院管理層和醫(yī)護(hù)工作者提供決策支持，提升診療效率，是當(dāng)前在醫(yī)院信息化的建設(shè)過程中需要重視的一環(huán)。

1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)類型

醫(yī)療大數(shù)據(jù)是指個(gè)人從出生到死亡的全生命周期過程中，因?yàn)殚T診、住院、隨訪、體檢等所產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)。通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析和研究，可以分析出存在的問題，挖掘出診療關(guān)系圖譜等重要價(jià)值，為醫(yī)療決策提供支持。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來源類型如圖1所示。

1.1 電子病歷數(shù)據(jù)

電子病歷數(shù)據(jù)是患者就醫(yī)過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是診療過程中最全面和最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，也是醫(yī)療數(shù)據(jù)最主要的產(chǎn)生地。電子化的診療病歷方便了病歷的存儲(chǔ)和傳輸，但是并未達(dá)到進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的要求，大約80%的醫(yī)療數(shù)據(jù)是自由文本構(gòu)成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過醫(yī)學(xué)自然語言理解技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合計(jì)算機(jī)分析的結(jié)構(gòu)化形式是醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)[2]。例如，在血液病中，我們首先抽取兩個(gè)關(guān)鍵詞“白血病”“貧血”作為類別疾病，其次將這兩種疾病相關(guān)的癥狀，如：頭暈、發(fā)熱、貧血、骨骼疼痛、腸絞痛等提取出來，最后利用提取出來的詞匯做一個(gè)矩陣分析，通過結(jié)構(gòu)化和歸一化處理，利用接口和醫(yī)院系統(tǒng)對接，只要有相似的描述即可給醫(yī)生進(jìn)行提示，給出如診斷等可視化圖形比例供醫(yī)生參考[3]。

圖1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)類型

1.2 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

醫(yī)院檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)和第三方醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中心均產(chǎn)生了大量患者的診斷、檢測數(shù)據(jù)。我們可以利用這些檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，搭建基于大數(shù)據(jù)平臺的分布式系統(tǒng)構(gòu)建可視化后的LIS數(shù)據(jù)，提升檢驗(yàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。例如，我們可以設(shè)計(jì)一套以病人為導(dǎo)向的LIS數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，首先設(shè)計(jì)一個(gè)新的元素體，包括：元素號、樣本號、檢驗(yàn)名稱、檢驗(yàn)時(shí)間、檢測值、異常值等幾個(gè)變量；其次，設(shè)計(jì)一個(gè)人體部位映射對象XML文件，將臨床檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與人體部位相對應(yīng)，形成節(jié)點(diǎn)映射表，最后形成以病人為單位的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)映射對象文件中。醫(yī)護(hù)人員可通過系統(tǒng)查詢到病人檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可視化的變化圖形，以此掌握病人病情的變化[4]。

1.3 影像數(shù)據(jù)

醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)，是由DR、CT、MR等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備產(chǎn)生所產(chǎn)生并存儲(chǔ)在PACS系統(tǒng)內(nèi)的大規(guī)模、高增速、多結(jié)構(gòu)、高價(jià)值和真實(shí)準(zhǔn)確的影像數(shù)據(jù)集合[5]。影像數(shù)據(jù)增速快，標(biāo)準(zhǔn)化程度高，數(shù)據(jù)量非常龐大，但標(biāo)準(zhǔn)化、格式化、統(tǒng)一性是最好的，我們可以轉(zhuǎn)換一種形式更直觀地查看影像數(shù)據(jù)。例如，我們可以獲取影像設(shè)備生成的影像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括影像圖片、患者信息、檢查描述、檢查結(jié)果、檢查時(shí)間等，然后將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，再把所有整合的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，并存儲(chǔ)于大數(shù)據(jù)平臺中；最后，醫(yī)護(hù)工作人員通過終端進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問請求，將影像信息以一種圖表化的形式直觀地呈現(xiàn)在醫(yī)護(hù)工作人員面前[6]。

1.4 費(fèi)用數(shù)據(jù)

醫(yī)院費(fèi)用和成本數(shù)據(jù)類型多、來源廣，特別是后期在DRGs按疾病診斷相關(guān)組付費(fèi)模式中，需要詳細(xì)的成本數(shù)據(jù)核算，更需要對這些費(fèi)用數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的分析和研究。通過大樣本量的測算，建立病種標(biāo)準(zhǔn)成本，加強(qiáng)病種成本核算和精細(xì)化成本管理。費(fèi)用的可視化展示可選維度較多，例如：我們可以選取病人、科室、醫(yī)生、藥品、診斷或是疾病為藍(lán)本設(shè)計(jì)相關(guān)可視化圖表。例如，我們就以某一個(gè)病種為藍(lán)本，通過建立它的關(guān)聯(lián)性，提取出如科室、用藥、診斷、治療難度等各種相關(guān)信息，不僅能將各科室的病人費(fèi)用進(jìn)行直觀比對，還能體現(xiàn)出收治難度與費(fèi)用額度的正反比關(guān)系[7]。

2 基于大數(shù)據(jù)的可視化分析與應(yīng)用

通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，將來源及格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，通過平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和治理，利用可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行展示，更加直觀地為醫(yī)院和醫(yī)護(hù)人員提供分析和決策支持[8]。下面，我們分別以醫(yī)生和科室為角度，對其相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析和研究。

2.1 可視化分析方法及流程

進(jìn)行一個(gè)可視化任務(wù)時(shí)，首先我們要分析我們這次可視化的出發(fā)點(diǎn)和目標(biāo)是什么：“我們遇到了什么問題”“要展示什么信息”“最后想得出什么結(jié)論”“驗(yàn)證什么假說”等。數(shù)據(jù)承載的信息多種多樣，不同的維度呈現(xiàn)的展示方式也會(huì)有差別。只有想清楚以上問題，才能確定我們要過濾什么數(shù)據(jù)、用什么算法處理數(shù)據(jù)等。其次我們要分析數(shù)據(jù)，這是至關(guān)重要的一步，因?yàn)槊看慰梢暬蝿?wù)拿到的數(shù)據(jù)都是不同的，數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)均有變化，數(shù)據(jù)的維度也可能成倍增加。最后就是把之前的分析和設(shè)計(jì)付諸實(shí)踐，在制作過程中，再不斷調(diào)整需求、不斷地迭代（有可能要重復(fù)前兩步），最后產(chǎn)出我們想要的結(jié)果[9]?？梢暬鞒倘鐖D2所示。

圖2 數(shù)據(jù)可視化流程

2.2 以醫(yī)生為角度的可視化應(yīng)用

醫(yī)生是醫(yī)院的核心，他們的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)對于醫(yī)院的發(fā)展具有很高的參考價(jià)值，能夠?yàn)樵\療效率和醫(yī)療質(zhì)量的提高提供最直觀的展示[10]。醫(yī)生的數(shù)據(jù)承載的醫(yī)療信息多種多樣，從不同的維度就會(huì)有不同的側(cè)重點(diǎn)。在展示之前，我們就需要設(shè)計(jì)好：過濾什么數(shù)據(jù)、展示什么數(shù)據(jù)，以此來提升展示的價(jià)值[11]。

例如，我們以一位醫(yī)生為例，我們可能不關(guān)心他創(chuàng)造的收益，但我們對他的醫(yī)療救治情況很關(guān)注，那我們就以他的收治情況為維度，通過對他的看診人數(shù)、住院管理人數(shù)、搶救人數(shù)、收治病癥、治愈率、搶救成功率、質(zhì)控扣分等，多角度分析出他的就診效率和救治難度，得出他的醫(yī)療質(zhì)量扣分主要存在哪些方面，能夠幫助醫(yī)生后期采取有針對性的措施進(jìn)行加強(qiáng)，提升診療效率和醫(yī)療質(zhì)量安全[12]。同時(shí)，因?yàn)橹斡?、搶救成功率與收治病癥難度也有關(guān)系，不能只通過治愈率和搶救成功率評價(jià)醫(yī)生，還必須加入收治病癥難易程度作為關(guān)聯(lián)參考，經(jīng)過可視化的關(guān)系圖譜分析和展示，直觀呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)才能給科室和醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)提供最客觀的決策支持[13]。醫(yī)生數(shù)據(jù)可視化截圖如圖3所示。

圖3 醫(yī)生數(shù)據(jù)可視化截圖

2.3 以科室為角度的可視化應(yīng)用

科室數(shù)據(jù)是醫(yī)院各項(xiàng)指標(biāo)考核的基礎(chǔ)，臨床科室產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對醫(yī)院管理具有很高的參考價(jià)值?？剖覕?shù)據(jù)不同于醫(yī)生，它的可視化分析側(cè)重點(diǎn)更加傾向于管理和效益，能夠?yàn)獒t(yī)院即將實(shí)施的DRGS提供一定的數(shù)據(jù)支撐。

例如，我們以一個(gè)科室為例，以收治病種和費(fèi)用產(chǎn)生為維度，通過對科室收治病人人數(shù)、病種、費(fèi)用、科室藥品和耗材使用的相關(guān)費(fèi)用、質(zhì)控等，為科室的醫(yī)療質(zhì)量提升提供參考依據(jù)。同時(shí)，通過藥占比和耗占比分析，橫向與其他科室比較，找出問題與差距，有針對性的降低使用比例，滿足醫(yī)院管理規(guī)定[14]。科室醫(yī)生工作量、開藥比例的統(tǒng)計(jì)和分析，能夠幫助科室提升質(zhì)量管理和規(guī)范績效管理。科室數(shù)據(jù)可視化截圖如圖4所示。

圖4 科室數(shù)據(jù)可視化截圖

3 應(yīng)用效果

3.1 提高醫(yī)生就診效率

大數(shù)據(jù)可視化分析能夠幫助醫(yī)生特別是經(jīng)驗(yàn)欠缺的醫(yī)生更有針對性的看診，因?yàn)橛行┗颊咴谂c醫(yī)生溝通和描述上可能會(huì)有誤差，導(dǎo)致診療出現(xiàn)偏差[15]。通過系統(tǒng)可視化的數(shù)據(jù)分析，建立完整的關(guān)聯(lián)性，使醫(yī)生對患者所有醫(yī)療數(shù)據(jù)一目了然，即使病患的病情超出醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)范圍，也能協(xié)助醫(yī)生更有針對性地看診，和病患的溝通也更加方便，避免出現(xiàn)誤診，在可視化分析后，醫(yī)生就診平均人數(shù)由之前的看診40人/d提升至60人/d，有效提升看診效率?？丛\趨勢圖如圖5所示。

圖5 2019年某醫(yī)生每月某個(gè)周一看診人數(shù)

3.2 提升醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量和使用效率

醫(yī)院以前的數(shù)據(jù)只有在做報(bào)表或是臨床科研的時(shí)候才會(huì)被使用，而且由于底層醫(yī)療數(shù)據(jù)的規(guī)范性不強(qiáng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量較查，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方式查詢效率也較低[16]。通過醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺對各種類型的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、治理，運(yùn)用切詞、結(jié)構(gòu)化、歸一化等技術(shù)手段進(jìn)行處理，提升了醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量，在對臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，能夠給醫(yī)院工作人員更直觀的可視化圖表分析界面，將醫(yī)療數(shù)據(jù)使用效率由原來的10%～30%，提升到80%，提升效率明顯。具體使用效率趨勢圖如圖6所示。

圖6 醫(yī)療數(shù)據(jù)使用率

3.3 完善醫(yī)院信息化建設(shè)

醫(yī)院以前還停留在普通的信息化項(xiàng)目建設(shè)上，通過大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)建設(shè)，將醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和處理，完成數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用，為醫(yī)院提供決策支持、診療輔助、科研學(xué)術(shù)等支撐，將醫(yī)院信息化水平提升為智慧化建設(shè)水平，為醫(yī)院醫(yī)療建設(shè)的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[17]。

4 結(jié)論

基于大數(shù)據(jù)平臺的可視化技術(shù)的研究與應(yīng)用，能夠充分利用醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)以可視化的圖表形式進(jìn)行展現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有價(jià)值的分析，一眼發(fā)現(xiàn)問題，多角度定位問題，分析原因，找到規(guī)律，掌握趨勢，為醫(yī)院管理者和醫(yī)護(hù)人員提供決策支持，增強(qiáng)對數(shù)據(jù)的洞察力和決策力，提升診療效率[18-19]。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等前沿技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化能夠不斷地完善知識積累和智能學(xué)習(xí)[20]，相信未來該技術(shù)在醫(yī)院智慧化建設(shè)方面具有一個(gè)很好的應(yīng)用前景。