數(shù)字技術(shù)是行業(yè)、機(jī)構(gòu)發(fā)展的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。達(dá)沃斯發(fā)布報(bào)告顯示，全球企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中投入超萬億美元，僅1%達(dá)到或超過預(yù)期。醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化程度更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他行業(yè)，埃森哲（Accenture）認(rèn)為其尚不足交通等行業(yè)的20%。

“這并不是說醫(yī)療行業(yè)沒有數(shù)據(jù)沉淀，虛擬主機(jī)，恰恰相反，醫(yī)療大數(shù)據(jù)量增長已達(dá)到了PB級(jí)，但可用性不夠。”宣武醫(yī)院信息中心主任梁志剛表示，缺乏大數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)和建設(shè)規(guī)范，使臨床面臨“無數(shù)據(jù)”可用的尷尬。

大數(shù)據(jù)的三大特質(zhì)與應(yīng)用挑戰(zhàn)

每個(gè)人一生會(huì)產(chǎn)生無限量的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，全球醫(yī)療數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到2.314PB，但數(shù)據(jù)的可用性不高，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)合格率能達(dá)到50%-60%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)在極少數(shù)。

“各行各業(yè)都在大談大數(shù)據(jù)，‘繁榮’的背后容易輕視追溯大數(shù)據(jù)的本源，尤其是忽略大數(shù)據(jù)為誰服務(wù)。”梁志剛指出，我們需要的不是“死的”數(shù)據(jù)，而是要挖掘它的利用價(jià)值。單純的數(shù)據(jù)匯集或是盲目的數(shù)據(jù)收集，不足以支撐大數(shù)據(jù)在決策支持、科研管理等方面的應(yīng)用。

他認(rèn)為，真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)具備三個(gè)特質(zhì)：足夠大的量級(jí)、多樣性、有意義。但現(xiàn)階段收集的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，多為過程數(shù)據(jù)，屬于離散的、不連貫的文本描述性數(shù)據(jù)，存在非結(jié)構(gòu)化程度高，無法直接用于計(jì)算機(jī)分析和應(yīng)用；數(shù)據(jù)錄入也不規(guī)范、不完整，有的數(shù)據(jù)甚至是沒有實(shí)際意義的，數(shù)據(jù)質(zhì)量有缺陷。

“缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、嚴(yán)格的校驗(yàn)機(jī)制與平臺(tái)，沒有好的數(shù)據(jù)治理觀念，再多的數(shù)據(jù)也難以起到反哺臨床的作用。”他認(rèn)為，只有做到數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化和智能化，才能推動(dòng)數(shù)據(jù)的臨床價(jià)值“變現(xiàn)”。

建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范是大數(shù)據(jù)服務(wù)落地的重要前提

資本行業(yè)一直在描繪醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的藍(lán)圖；86%二級(jí)及以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立了規(guī)范化的電子病歷系統(tǒng)；作為政策引導(dǎo)方，國家業(yè)已出臺(tái)了數(shù)十條 “綱要”或“意見”，建立了醫(yī)療大數(shù)據(jù)初步利好的環(huán)境。

但具體如何落實(shí)到服務(wù)醫(yī)生、服務(wù)患者層面？梁志剛認(rèn)為，目前尚沒有真正成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，其最大的壁壘在于缺乏標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

他介紹，政府層面雖搭建了大數(shù)據(jù)框架體系，如，居民健康檔案、數(shù)據(jù)中心建設(shè)等，也發(fā)布了電子病歷書寫規(guī)范，對(duì)醫(yī)療文書、出院小結(jié)等作出了明確定義。這些工作為數(shù)據(jù)采集和規(guī)范奠定了基礎(chǔ)，借助人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)算能力，免備案服務(wù)器，大數(shù)據(jù)存取、處理和分析看似已水到渠成了。

“但政策引導(dǎo)是戰(zhàn)略性的，缺乏對(duì)具體內(nèi)容的內(nèi)涵性定義，如果沒有執(zhí)行也是‘紙面’上的。即便AI在某些領(lǐng)域能夠超越人類專家，技術(shù)始終繞不開路徑規(guī)范。”梁志剛說，建立大數(shù)據(jù)的行業(yè)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)細(xì)則，需要首先建立數(shù)據(jù)采集的規(guī)范。

“通過對(duì)數(shù)據(jù)元素的值域進(jìn)行定義，利用信息化手段表達(dá)出來，建立以病種為單位的專科數(shù)據(jù)集，梳理出真正有用的數(shù)據(jù)信息，這是我們目前最需要做的事。”在他看來，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)可以自下往上，由企業(yè)或者行業(yè)來梳理，政府層面可以牽頭組織，讓行業(yè)規(guī)范上升為國家標(biāo)準(zhǔn)，從而推廣至大范圍應(yīng)用。

此外，大數(shù)據(jù)分析不能盯著“歷史數(shù)據(jù)”，不能停留在數(shù)據(jù)收集上，更重要的是規(guī)范“明天的數(shù)據(jù)”，做好診療過程的標(biāo)準(zhǔn)化，從源頭上對(duì)診療內(nèi)涵質(zhì)量和病歷內(nèi)容進(jìn)行規(guī)范，減少垃圾數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。