經(jīng)過20多年的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)化，中國已經(jīng)擁有龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎。據(jù) IDC顯示，全球醫(yī)療數(shù)據(jù)量2013年已達到153EB，2017年超過了600EB，預計到2020年將達到2．314PB。

也正是有了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深厚積淀，近年來，在深度學習等AI技術興起后，不少創(chuàng)業(yè)公司嘗試利用自然語言理解、圖像識別等技術進行臨床數(shù)據(jù)的清洗。在這個過程中，人們發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)量是夠了，但醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量卻讓人擔憂。

在前不久2018深圳國際BT領袖峰會上，中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院院長胡盛壽在其主題演講中就曾提到，現(xiàn)階段醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)合格率若能達到50％到60％就已經(jīng)相當不錯了。

而現(xiàn)階段大部分人工智能企業(yè)在醫(yī)療數(shù)據(jù)的清洗過程階段，依舊要請大量有經(jīng)驗的醫(yī)生專家進行人工標注，機器輔助，以此才能建模。

到底怎樣才能從一開始就產(chǎn)生高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)？近日，在第80屆中國國際醫(yī)療器械博覽會上，浙江大學生物醫(yī)學工程與儀器科學學院教授、博士生導師呂旭東，軍事醫(yī)學研究院研究員趙東升、深圳中興網(wǎng)信科技有限公司醫(yī)療產(chǎn)品線總經(jīng)理張思昱等人，就“如何利用開放式國際標準openEHR為建設高質(zhì)量、標準化醫(yī)療大數(shù)據(jù)問題”發(fā)表了主題演講。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)掀起的“波浪”

不論是國家、企業(yè)還是高校，近幾年，對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的“反響”都很大。

2015年，國務院發(fā)布了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，其中明確了關于數(shù)據(jù)使用的總體要求。2016年6月底國務院又出臺《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的指導意見》，將醫(yī)療大數(shù)據(jù)正式納入國家發(fā)展，并對醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合及共享開放建設，在醫(yī)療、醫(yī)藥、公共衛(wèi)生、醫(yī)保等方面的應用，以及使用安全保障等方面進行全面規(guī)范。2017年，國家重點企業(yè)牽頭組建了三家健康大數(shù)據(jù)企業(yè)：中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司。

在企業(yè)方面，隨著“Al＋醫(yī)療”這塊蛋糕不斷擴大，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的重要性也在不斷凸顯，不論是藥企，醫(yī)療器械廠家、生命科學企業(yè)等各方，均想在其中分一杯羹。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模也在不斷擴大。據(jù)麥肯錫預測，美國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模為每年3000億至4500億美元，中國在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域也有上千億元的市場規(guī)模。對此，投資方也嗅到到了商機。而智研咨詢發(fā)布的報告也顯示，2018年第一季度，有關醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)領域的投資就達35起，在大健康領域占比達22．2％。

在高校方面，產(chǎn)研結(jié)合一直是國家是大力提倡的。今年8月，經(jīng)中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學會批復，廈門大學成立了“廈門大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院”。10月，武漢大學又宣布成立“武漢大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院”，以促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展。

利用openEHR，建設高質(zhì)量醫(yī)療大數(shù)據(jù)

醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用領域可謂廣泛，包括智能輔診、新藥研發(fā)等。但不少企業(yè)在“快馬加鞭”的發(fā)展過程中卻發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量低成了“絆腳石”。以臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)為例，出現(xiàn)質(zhì)量低的原因主要有：

第一，醫(yī)生在使用臨床數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)時，病歷的書寫標準不統(tǒng)一和不完整，特別是在大三甲醫(yī)院，醫(yī)生的日常工作量較大，很容易草率地對待電子病歷的填寫。

第二，在醫(yī)院電子病歷數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，醫(yī)療行業(yè)雖信息化程度很高，但數(shù)據(jù)化程度很低，絕大多數(shù)醫(yī)院已經(jīng)實現(xiàn)了HIS系統(tǒng)全覆蓋，通過HIS系統(tǒng)可以采集到不少患者數(shù)據(jù)。但由于患者信息的底層邏輯不清晰，使得這類患者數(shù)據(jù)多數(shù)為非結(jié)構化的文檔數(shù)據(jù)，沒辦法直接做數(shù)據(jù)分析與應用。

第三，是在數(shù)據(jù)質(zhì)控分析環(huán)節(jié)，質(zhì)控團隊對于數(shù)據(jù)的核查不夠認真。這就容易讓垃圾數(shù)據(jù)通過審核，進入到醫(yī)療大數(shù)據(jù)中。

在會上，浙江大學呂旭東就曾提出要利用openEHR從源頭來打造高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)。但目前看講，大部分人對于openEHR都比較陌生。

據(jù)顯示，openEHR是由國際openEHR組織于1999年提出的開放式電子健康檔案規(guī)范。openEHR規(guī)范其核心在于將醫(yī)療領域知識從具體的臨床信息中分離出來，并建立了兩層模型——參考模型和原型模型。參考模型是對信息系統(tǒng)中穩(wěn)定不變的概念進行建模，定義了信息表達所需的基礎數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構。原型模型包括原型和模板，原型通過對參考模型添加約束的方式來定義臨床內(nèi)容，表達領域知識；模板通過對原型的約束和定制，滿足實際應用需求。

openEHR模型驅(qū)動的開放式醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺可解決不同角色對數(shù)據(jù)需求動態(tài)變化快，但各業(yè)務系統(tǒng)響應、修改慢的問題。此外，還可解決各類醫(yī)療業(yè)務系統(tǒng)不斷增多，數(shù)據(jù)源持續(xù)增長但又無法及時有效集成導致成為了數(shù)據(jù)孤島的問題。

實際上，OpenEHR在歐洲、澳洲和日本等國家地區(qū)已經(jīng)得到了廣泛普及，并于2008年被國際標準組織接受，發(fā)展為ISO 13606－2標準。迄今，歐洲很多國家的全國電子健康檔案數(shù)據(jù)中心均采用該標準，日本2015年新啟動的全國電子健康檔案數(shù)據(jù)中心項目也計劃采用該標準。